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ngs 数据分析,NGS测序数据分析

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【ngs 数据分析,NGS测序数据分析】
1、生信流程搭建——NGS篇(思路目前生物信息学领域最成熟、最精简的分析流程应该是NGS 。最近 ， 我还想建立一个NGS进程 。目前的基本思路是:1 。确定NGS的分析流程，将原始数据质量控制与读数进行比较 ， 筛选突变检测的兴趣位点(snp，indel) 。2.选择合适的软件按照相应的流程做第一次 。只需选择一些知名的软件原始数据进行质量控制:fastpreads对比:bwa突变检测:gank突变评论:annovar兴趣站点筛选:自己写脚本 。目前perl用的很多，但我是文盲 。试试python的读写 。3.测试每个软件的参数 。4.编写流程脚本，将每个流程的命令串联起来 。6.运行一个正常人的NGSwes的demo7 。

2、DuplicatedReads原文来源:陈1 .什么是重复阅读1说到NGS数据的重复阅读 ， 我们通常会直觉地认为重复阅读是在构建NGS文库过程中由于PCR过度扩增而多次重复测序的同一模板DNA片段，得到的是完全相同的阅读 。但这经不起推敲 。仔细想想就很迷茫了 。

否则就不叫PCR了 。除了PCRfree的文库构建方法 ， 大多数NGS文库构建方法都有PCR步骤 。这些NGS数据有问题吗？这是不可能的 。或许:PCR可以产生重复的序列，但不能产生一个或多个额外的序列 。假设一个基因组有A和b两个片段，PCR后得到1000A 1000B是正确的；如果得到1000A 1000A 1000B，多出来的1000A就是重复数据？

3、NGSreads去重知多少在商务信函分析的学习初期 ， 我们只需要贯穿数据分析的整个过程，还没有深入讨论数据的质量控制和相应的参数，但是随着学习的深入 ， 必须注意一些细节(可能对结果有很大影响) 。例如，在比较之后，您是否需要复制BAM文件中的读数？原理:理论上，PCR扩增不同序列时，扩增次数应该是一样的 。但由于聚合酶的偏好性，如果PCR扩增的次数太多 ， 有些序列会继续扩增，而有些序列会在一定程度后不再扩增，这就是我们常说的PCR偏好性 。

另外，如果PCR扩增循环次数过多，会出现一些扩增偏差，进一步影响一些突变鉴定(如callSNP)的可信度 。对于大多数随机的数据库数据，删除重复项是必要的，但一般不需要研究特定区域的变化 。PCR数据库构建的作用是扩增该区域的信号，reads的序列信息是一样的 。主要目的是增加测序的读数，增加测序量，这是常规的实验概念，增加样本量 ， 减少系统误差 。这个结果更接近真实情况 。

4、ChIP-Seq数据挖掘系列-5.2: ngs.plot画图工具 ngs.plot.r和replot...program arguments 101 ChIPSeq数据挖掘系列文章目录:ChIPSeq数据挖掘系列1:模体分析(1)HOMER Installation ChIPSeq数据挖掘系列2:模体分析(2)HOMERMotif分析基本步骤ChIPSeq数据挖掘系列3:模体分析(3)寻找富集的模体ChipSEQ数据挖掘系列4:liftOver不同基因组注释版本之间的基因组坐标转换chip seq数据挖掘系列5.1: ngs 。绘图可视化芯片序列数据芯片序列数据挖掘系列5.2: ngs 。plot绘图工具ngs.plot.r和replot.r参数详解ChIPSeq数据挖掘系列HOMMER结果中如何选择模体 。

5、用泊松分布解释NGS测序数据的duplication问题duplicate是一个序列的多个副本 。以PE测序为例 。用比较软件将测序的读数与参考基因组进行比较后，如果两对读数完全与参考基因组上的相同位置对齐，一对读数将被标记为重复 。我画了一个示意图:在图中 ， 两对读A和B是重复的，因为它们的序列完全相同 。我在这里解释一下 ， 理论上，虽然片段A和片段B的序列在两端是完全相同的，但是我们不知道中间未测碱基的序列是否相同 ， 可能相同也可能不同 。我们不知道，但是现在只有文库片段A/B两端的序列 ， 所以只能根据现有的信息判断A/B是重复的 。
6、如何在 数据分析时判断 ngs样品存在交叉污染?如何提高NGS制样实验/基因测序的成功率，经过几年实验技术的飞速发展，新一代测序仪终于慢了下来 。如今，样品制备已经成为NGS的一个新亮点，新的试剂和仪器不断出现，以缩短时间和提高通量 。与此同时，不断开发新方法来处理更少的样品，如单细胞，这次，Biolink将带您去NGS样品制备中心 ， 看看有哪些新工具可以帮助我们应对样品制备的挑战 。

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