1 介紹 基因組重測(cè)序是對(duì)已知基因組序列的物種進(jìn)行不同個(gè)體的基因組測(cè)序，并在此基礎(chǔ)上對(duì)個(gè)體或群體進(jìn)行差異性分析。 基于全基因組重測(cè)序技術(shù)，人們期望快速進(jìn)行資源普查篩選，尋找到...
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基因組重測(cè)序SNP_calling -
全基因組重測(cè)序流程【超細(xì)致??！】
自己在研究生的第一個(gè)項(xiàng)目就是處理重測(cè)序數(shù)據(jù)，在做的過程中參考了很多資料，現(xiàn)在把整個(gè)重測(cè)序的上游分析流程分享給大家，一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)已經(jīng)幫大家踩過坑了，相信跟著學(xué)習(xí)實(shí)踐一定能夠收獲...
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這或許是我寫的最全的BLAST教程Basic local alignment search tool (BLAST) 包括：blastn, blastp, blastx, tblastn, tblastx等....
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Beast系統(tǒng)發(fā)育關(guān)系和分化時(shí)間的估算(上)以下內(nèi)容參考了同研究組師弟整理的筆記、和網(wǎng)絡(luò)資源：Beast v1.8簡(jiǎn)易手冊(cè)-修訂版 · 語雀 (yuque.com)[https://www.yuque.com/wush...
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冗余分析（RDA）——R包vegan從概念上講，冗余分析（redundancy analysis, RDA）是響應(yīng)變量矩陣與解釋變量矩陣之間多元多重線性回歸的擬合值矩陣的PCA分析，也是多響應(yīng)變量（multi-...
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基于blast進(jìn)行GO功能注釋
目前GO注釋主要分為兩種方法，其一，序列相似性即blast，其二，結(jié)構(gòu)域相似性比對(duì)（InterProsScan），該方法在前面也提及過，本文就blast進(jìn)行簡(jiǎn)要概述 所需文件...
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使用EGGNOG-Mapper對(duì)非模式物種快速進(jìn)行GO或KEGG注釋對(duì)于非模式物種，需要做GO或KEGG富集，可以嘗試使用EGGNOG-Mapper來對(duì)你的物種序列進(jìn)行快速注釋。在注釋結(jié)果文件中，可以同時(shí)獲得序列映射上的GO號(hào)或KO號(hào)，直接提...
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基因功能注釋-eggnog mapper目前最好用、最完整的功能注釋軟件是 eggnog-mapper。新版本包括基因組和功能數(shù)據(jù)庫的全面更新，以及效率增強(qiáng)和幾個(gè)新功能。 從原始重疊群進(jìn)行從頭基因預(yù)測(cè) 成對(duì)直系同源...
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R語言做單倍型網(wǎng)絡(luò)（haplotype network）的一個(gè)小例子這個(gè)例子來源于一篇plos的論文 論文題目是 A workflow with R: Phylogenetic analyses and visualizations usin...
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動(dòng)物線粒體基因組注釋軟件MITOS2安裝與使用
MITOS2可用于注釋后生動(dòng)物以及真菌等線粒體基因組注釋，主要注釋線粒體18個(gè)核心基因（atp6 atp8 atp9 cob cox1 cox2 cox3 dpo lagli...
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跟著Nature Communications學(xué)作圖：R語言ggplot2做堆積柱形圖展示群體基因組學(xué)的結(jié)果論文 Genomic insights into local adaptation and future climate-induced vulnerability of a...
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跟著春晚學(xué)配色：R語言ggplot2作圖好看的春晚配色大年三十晚上全程看完了春晚，雖然節(jié)目很爛，還是全程堅(jiān)持看完了，《國色》那個(gè)節(jié)目還是很驚艷的，如果去掉唱歌的環(huán)節(jié)，可以給打十分。今天的推文我們把其中的配色摘下來，可以試著用在我...
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7. Blast2Go2019.12.4 https://www.blast2go.com 不知道為啥我的注冊(cè)碼激活不了，試了很久，都不行，哎。出現(xiàn)Please use the OmicsBox ...
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一個(gè)輕量級(jí)繪制熱圖的R包-HeatmapR
目前R中繪制熱圖的方式有很多，常用的如pheatmap、ComplexHeatmap包等，這里再給大家介紹一個(gè)輕量級(jí)的R包-HeatmapR包，即無需過多的前期數(shù)據(jù)處理，可同...
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重測(cè)序分析（15）GWAS分析實(shí)操（1）gwas_emmax介紹如何使用SNP數(shù)據(jù)進(jìn)行GWAS分析，軟件選擇為emmax和tassel。 軟件選擇 emmaxplinkqqmanCMplot 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 vcf文件：all_snp.vc...
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pak包：一條指令解決包的安裝問題，支持CRAN，Bioconductor和Github，還支持自動(dòng)更新R語言有很多強(qiáng)大的包，而且各種包之間還相互依賴，尤其是CRAN和Bioconductor還經(jīng)常相互依賴，但是安裝指令卻不一樣，再比如Github上的包，有時(shí)候更新的話還要重新...
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潛在因素混合模型：LFMM—— R包lfmm在自然群體（區(qū)別于強(qiáng)人工選擇）中，如果我們感興趣的數(shù)量性狀表現(xiàn)出與特定的地理環(huán)境變量有高度的關(guān)聯(lián)性，隨著環(huán)境變量的改變而變化，則這些環(huán)境變量往往反映了環(huán)境作用于個(gè)體表型的選擇...
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bayenv2.0 檢測(cè)環(huán)境相關(guān)變異位點(diǎn)bayenv是一種貝葉斯方法，通過檢測(cè)等位基因頻率和生態(tài)變量之間的相關(guān)性或地理區(qū)域之間的極端等位基因頻率差異來識(shí)別適應(yīng)當(dāng)?shù)丨h(huán)境的位點(diǎn)。該方法可以從一組基因組變異中估計(jì)種群之間...
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