斩毛毛

摘要： 目前的从头预测软件大多是基于HMM(隐马尔科夫链)和贝叶斯理论，通过已有物种的注释信息对软件进行训练，从训练结果中去推断一段基因序列中可能的结构，在这方面做的最好的工具是AUGUSTUS它可以仅使用序列信息进行预测，也可以整合EST, cDNA, RNA-seq数据作为先验模型进行预测。 安装 安装 阅读全文

摘要： 如果进行重复序列的预测，则使用RepeatModeler，可自身比对进行查找 安装 （1）下载地址：http://www.repeatmasker.org/RepeatModeler/ （2）RepeatModeler安装之前需要安装以下软件 perl RECON - De Novo Repeat 阅读全文

摘要： 之前讲过预测植物miRNA的一款软件miR-PREFER, 今天在介绍一款软件miRDeep-p2, 也叫miRDP2 安装 在此之前，应安装一下软件 Bowite, Bowtie2, Vienna (RNA二级结构预测软件大礼包) 安装以上软件以后，在mirdp2下载最新版的miRDP2，以及nc 阅读全文

摘要： 1、grep 1 ## a为一个data frame,取含有RNA-Seq的行 2 index <- grep("RNA-Seq", a$Assay_Type) 3 b <- a[index,] 2、读取文件，选择不读哪一行 1 ##不读取带有！的行 2 data <- read.table("fi 阅读全文

摘要： 若已经拿到表达矩阵exprSet 若差异较大，进行log缩小不同样本的差距 1、热图全体 1 ##加载包 2 library(pheatmap) 3 4 ##缩小表达量差距 5 exprSet <- log2(exprSet+1) 6 7 ##取最大标准差前1000个基因名字 8 cg <-name 阅读全文

摘要： 根据拿到的表达矩阵设为exprSet 1、用scale 进行标准化 数据中心化：数据集中的各个数字减去数据集的均值 数据标准化：中心化之后的数据在除以数据集的标准差。 在R中利用scale方法来对数据进行中心化和标准化 1 scale(data, center=T, scale=F) 2 3 其中， 阅读全文

摘要： miRNA分析--数据过滤（一） miRNA分析--比对（二） 根据miRNA Target Prediction in Plants, miRNA并非所有区域都要求严格匹配，其中第1位碱基和第14位以后的碱基是允许错配(以miRNA 5'为始)。 miRNA 文件提交不管是U或者T都是可以的 mi 阅读全文

摘要： miRNA分析--数据过滤（一） 在比对之前为了减少比对时间，将每一个样本中的reads进行合并，得到fasta格式，其命名规则如下： 样本_r数子_x数字 r 中的数字表示reads序号； x 中的数字表示该条reads重复次数 比对分为两条策略 1、根据本物种已有的miRNA序列进行比对， 已知 阅读全文

摘要： miRNA 数据过滤我使用cutadapt 1 cutadapt -a AGATCGGAAGAGCACACGTCT -m 15 -q 20 --discard-untrimmed -o outname .fa --discard-untrimmed 把reads中不含有adaper的reads去掉 阅读全文

摘要： 简介 PAML(Phylogenetic Analysis by Maximum Likelihood)是伦敦大学的杨子恒(Yang Ziheng)教 授开发的一套基于最大似然估计来对蛋白质和核酸序列进行系统发育分析的软件，对学术使用是 免费的。杨子恒教授维护和发布 PAML 在 UNIX/Linu 阅读全文