摘要 尽管长读长测序技术取得了进展,但构建接近端粒到端粒的组装仍然在计算上具有挑战性。在这里,我们介绍了 hifiasm (UL),这是一种高效的去卷积组装算法,结合了多种序列技术,以扩大人群范围内接近端粒到端粒的组装。该算法应用于22个人类和两个植物基因组,以比现有方法低一个数量级的成本产生了更好的二倍体组装...
通常使用默认参数就可以,要根据日志信息判断是否需要进行参数调整,最主要的日志信息是Kmer图,从而判断hifiasm是否能够正确的找到纯合峰,杂合峰的所在位置。如果hifiasm没有找对纯合峰所在的位置,会导致基因组大小不符合预期, 对于杂合率高的样本,一个常见的问题是分型的结果两套基因组差别较大,需要为-s设置更小的值(...
绝大多数二倍体基因组,只需要组装2n中的n,所以参数一般给 -l 2 -n 4 HiFi only 无需额外的数据类型组装 HiFi reads hifiasm -o NA12878.asm -t 32 NA12878.fq.gz # no need haplotype hifiasm --primary -o NA12878.asm -t 32 NA12878.fq.gz # -l:0:没有对组装去冗余,组装结果包括全部组装出来...
一般来说,用hifiasm组装基因组,纯合材料用- l0,非纯系材料,比如我们做园艺果树的,尽量是希望分出来两个单倍型,所以参数-l3,当然,分出两个单倍型,是默认参数,所以默认可以不设置。 两个模式大体输出结果如下图: 可以看出来,区别在于前者多输出了一个a_ctg而后者则多输出了hap1.p_ctg和hap2.p_ctg 逻辑上,看...
倍速 默认音效 返回 当前缓冲中 下载客户端 缓存视频不卡顿 hifiasm — 具有定相装配图结构并且能够区分单倍型的基因组从头组装工具 2020年9月30日发布 44:35 hifiasm — 具有定相装配图结构并且能够区分单倍型的基因组从头组装工具 讨论 登录参与讨论 这里的评论内容走失了 ...
在本教程中,将会简要的介绍从原始测序读数到基因表达计数矩阵过程中,所采取的不同步骤。下图是整个分析过程的流程图。 2. RNA提取与文库制备 在对RNA进行测序前,必须从细胞环境中提取和分离出RNA制备成cDNA文库。下面将介绍涉及的许多步骤,其中还包括了质量检查,以确保获取高质量的RNA。
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你这个相差太大，是不是基因组survery 做的有问题；多倍体建议用GenomeScope 2.0 评估，GenomeScope 1.0...
引言 PlotHiC是一个专为 Hi-C数据可视化分析而设计的 Python 包。Hi-C 技术是一种能够检测染色体三维...