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kmer分析原理

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从读数中获得的每个kmer总nk(LK 1)*N(已知)的预期(kmer深度)dk(LK 1)/G*N(图上主峰的横坐标) 。2.杂合重复分析，获得了基因组测序深度为m的所有kmer片段，每个kmer片段长度为k，屏幕上从kmer_freq_hash输出的信息保存在文件kmer_ freq.log中 。

1、基因组Survey(二代测序数据质控Survey 分析需要准备哪些资料？(1)介绍1)QC方法(2)介绍NT方法1 。为什么要进行调查分析？2.调查分析资料准备3 。调查数据质量控制软件 。重点总结碱基的质量是用ASCII值表示的 。根据排序时使用的质量方案不同，小数质量值的计算方法也不同 。常见的计算方法如下:显示方法:Phred 33和Phred 64这里33和64是指将ASCII值转换成分数时要减去的值(1)Phred 64:质量字符的ASCII值64(2)Phred 33:质量字符的ASCII值33Illumina测序基础质量值范围来自官网:地址:参数m:内存，单位m，默认800T: thread ， 默认1c:identity 0.9 by默认参考:CDhit安装使用Salmon这里我用salmon来计算bin中所有预测基因的TPM 。

2、如何用Python构造hash表解决DNAk-mer问题 Ideas: 1 。首先将数字A0、C1、G2、T3等价为四进制数，然后通过karpRabin算法将其转化为唯一的十进制数 。因为这个算法的哈希函数是:hash(value)value *(4(kq1))；Value是这个字符对应的值，k是kmer length，q是这个字符在字符串中的位置范围，用来计算测序数据中碱基的个数，从而计算测序深度(depth) 。因为水稻基因组大小约为0.4G，所以可以知道测序深度为52.425x .主要用于kmer计算 。1.使用count命令执行计数功能，结果是一个二进制文件 。2.如果上半部分有多个结果，融合二进制输出结果(未尝试) 。3.通过计算结果绘制直方图 。4.统计出来的结果，可以统计kmer总数，具体kmer数，只能统计一次kmer数 。

3、k-mer 分析怎么得到基因组的重复率1 。找出基因组的大小 。获得了基因组测序深度为m的所有kmer片段 ， 每个kmer片段长度为k 。然后统计每一个kmer及其出现频率(kmerfrequency)，有多少片段只出现一次，有多少出现两次 ， 有多少出现三次，然后以出现频率(frequency)为横坐标，取出现这么多次的片段总数(或这个数占总片段数的百分比)为 。从读数中获得的每个kmer总nk(LK 1)*N(已知)的预期(kmer深度)dk(LK 1)/G*N(图上主峰的横坐标) 。2.杂合重复分析 。
【kmer分析原理】
4、 kmer 分析的几款软件介绍1 .水母运行水母2 。使用gce评估基因组大小 。GCE软件包主要包括kmer_freq_hash和GCE 。前者用于kmer的频率统计 ， 后者用于基于前者结果的基因组大小的精确估计 。kmer_freq_hash的常用参数:Runkmer_ freq _ hash:kmer_ freq _ hash的主结果文件是species.freq.stat
该文件有255行，第225行表示kmer重复次数> 255 kmer的类别总数 。这个文件被用作gce的输入文件，屏幕上从kmer_freq_hash输出的信息保存在文件kmer_ freq.log中 。该文件包含对基因组大小的粗略估计，Kmer_individual_num数据用作gce的输入参数 。gce的用途:参数说明:gce的结果文件是类别，表格和类别 。日志 。

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