这样学习生物信息最有效
编者按
我把自己收藏很多的kindle电子书都彻底删除了,因为我已经意识到这些东西已经收藏很久了,几年来一直都没有看,未来很长时间应该也不会看。现在学习生物信息也是一样,可选的内容太多了。书籍,微信公众号,博客,教学视频,培训班等等学习方式,那么为什么还没有学会呢?其实,很多时候,表现的只是某种形式,比如我收藏了资料,但这并不能等于理解了。经常有购买我视频的人问我,五年之后不能看了怎么办,就是一个mega画树的教程,大概一个小时左右就能学会,为什么不能现在就学完,还要都能到五年之后呢。
纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行
以前在鞋厂的时候,根本没有练习的时间,上来就直接给你真实的数据开始做,自己想办法解决,可以自己搜索资料,可以去问周围的人。当时很诧异,应该有个系统培训的过程,发一些培训材料学习一下啊。但是都没有,就是直接上手。直到后来过了很久终于理解这种“以项目,带人才”的模式,因为,生物信息这类工作就是实践性很强的工作,在实践中遇到问题,解决问题才是正确途径,所有人都是这么走过来的。
很多微信公众号的内容写的很不错,无论是单篇的技能教程还是一个系统的分析过程。如果自己能亲自动手操作一遍,是不是更好呢。
我们配置的云服务器中内置大量生物信息分析案例,登录之后直接运行,快速掌握。
目录名 | 案例 |
---|---|
1.Linux | Linux练习脚本 |
2.bioconda | 安装bioconda练习 |
3.fastqc | fastqc质控 |
4.fqcheck | fqcheck质控绘图 |
5.fastp | fastp数据过滤 |
6.trimmomatic | trimmomatic数据过滤 |
7.readfq | readfq数据过滤 |
8.fastx | fastx数据过滤 |
9.cutadapt | 暂无 |
10.soapnuke | soapnuke数据过滤 |
11.jellyfish | kmer分析 |
12.kmerfreq | kmer分析绘图 |
13.bwa | bwa比对 |
14.samtools | samtools处理bam文件 |
15.soap | soap比对 |
16.bowtie2 | bowtie2比对 |
17.tophat2 | tophat2比对 |
18.hisat2 | hisat2比对 |
19.subread | subread比对 |
20.featureCount | 统计reads数 |
21.htseq.count | 统计reads数 |
22.star | RNAseq |
23.kallisto | kallisto计数 |
24.cope | 连接pairend |
25.flash | 连接 |
26.SOAPdenovo | 短序列拼接 |
27.spades | illumina与Ion |
28.Newbler | 454以及长reads拼接 |
29.velvet | 短序列拼接 |
能动手尽量别吵吵
将案例数据拷贝至个人目录下,
cp -Rv /ifs1/Example/13.bwa/ ./
cd 13.bwa/
cat bwa.sh
运行脚本
bwa index -a is ref.fna
bwa mem -t 4 -R '@RG\tID:A1\tPL:illumina\tSM:MTB' ref.fna /ifs1/Sequencing/H37Rv_clean.1.fq.gz /ifs1/Sequencing/H37Rv_clean.2.fq.gz >A1.sam
bwa mem -t 4 -R '@RG\tID:B1\tPL:illumina\tSM:MTB' ref.fna /ifs1/Sequencing/H37Rv_clean.1.fq.gz /ifs1/Sequencing/H37Rv_clean.1.fq.gz | samtools view -Sb - | samtools sort -> A1.sort.bam
读万卷书,行万里路
我们每周会为用户提供1-3个生物信息案例,供用户学习,包含脚本,数据,文档,在服务器里直接运行即可得到结果,省去自己准备数据的大量时间,可以快速掌握一项分析技能。学习生物信息从未如此容易。
目录名 | 案例 |
---|---|
30.gapcloser/ | 补洞 |
31.SSpace/ | 连接scaffold |
32.trinity/ | 转录组拼接 |
33.glimmer/ | 原核生物基因预测 |
34.prodigal/ | 原核生物基因预测 |
35.genemarks/ | 基因预测 |
36.augustus/ | 真核生物基因预测 |
37.rnammer/ | rRNA预测 |
38.tRNAscan/ | tRNA预测 |
39.RepeatMasker/ | 重复序列分析 |
40.trf/ | 串联重复序列预测 |
41.gcdepth/ | gcdepth图 |
42.OnlineAnalysis/ | 基因组在线分析网站列表 |
43.batch_entrez/ | 批量下载序列 |
44.insertsize/ | 插入片段分析 |
45.blast/ | blast比对 |
46.blastplus/ | blast+比对 |
47.blat/ | blat比对 |
48.fasta/ | fasta比对 |
49.diamond/ | diamond比对 |
50.lastz/ | lastz全局比对 |
51.mummer/ | mummer比对以及找SNP |
52.muscle/ | muscle多序列比对 |
53.clustalW/ | clustalw多序列比对 |
54.mafft/ | mafft多序列比对 |
55.mega/ | megacc比对 |
56.hmmer/ | hmmer比对 |
57.phylip/ | 构建系统发育树 |
58.treebest/ | 构建系统发育树 |
59.iTol/ | iTol在线编辑系统发育树练习数据 |
60.seqtk/ | seqtk序列处理 |
61.seqkit/ | seqkit序列处理 |
62-gatk4/ | gatk找SNP |
63-bcftools/ | bcftools工具 |
64-freebays/ | freebays找SNP |
65-mutec2/ | 找somatic |
66-muse/ | 找somatic |
67.SomaticSniper/ | 找somatic |
68.strelka/ | 找somatic |
69.VarScan2/ | 找somatic |
70.snpEff/ | 变异结果注释 |
71.svsim/ | 模拟SV |
72.vcftools/ | 处理vcf文件 |
73.picardtools/ | picardtools工具 |
74.annovar/ | 变异结果注释 |
75.cnvnator/ | 找CNV |
76.vep/ | 变异结果注释 |
77.lumpy/ | 找SV |
78.delly/ | 找SV |
79.manta/ | 找SV |
80.svtools/ | sv处理工具 |
81.tcga_downloac/ | TCGA数据下载 |
82-busco/ | 序列拼接结果评估 |
83-bedtools | 处理bed格式文件 |
持续更新中 | …… |
如何购买
直接复制淘宝链接到浏览器中访问,
https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.3-c.w4002-10284985292.38.6d9245dbVjkgFZ&id=44171484650
也可以直接添加作者微信进行咨询