测序数据怎么分析

Trimmomatic使用JAVA运行，支持多线程，数据处理速度非常快，非常适合转录组数据的过滤。由于该软件得到的数据中reads的长度不一，剔除的数据量比较大，不适于基因组的Deno vo数据的过滤。

$ unzip software/Trimmomatic-0.33.zip -d biosoft/ 解压缩安装

$ ls biosoft/Trimmomatic-0.33/adapters/ 查看安装好的文件

可以看到软件的数据库中已经有了接头序列，其中TruSeq3-PE.fa与TruSeq3-SE.fa为illumina hiseq和miseq的接头，如果不是使用hiseq2000的，到illumina官网下载接头序列并放到这个文件夹中。TruSeq2对应着illumina GAII测序

$ cd train/02.sequencing_data_quality_control/ 进入目录

$ mkdir Trimmomatic 新建文件夹

$ cd ~/biosoft/Trimmomatic-0.33/ 进入安装的文件夹

$ java -jar trimmomatic-0.33.jar

调试程序

下面对单端测序转录组数

Illumina对MiSeq的定位是聚焦通量（Focused power）：快速简约，适合靶向和小型基因组测序；NextSeq 500是灵活通量（Flexible power）：快速简约，适合每日基因组学；而HiSeq 2500是生产通量（Production power）：强大高效，适合大规模基因组学。

全基因组测序单次运行可开展多少大型基因组测序实验（人类基因组，30倍覆盖度）? MiSeq：不适用

? NextSeq 500：1 ? HiSeq 2500：1-10

单次运行可开展多少小型基因组测序实验（5 Mb微生物基因组，如大肠杆菌，30倍或以上覆盖度） ? MiSeq：1-96

? NextSeq 500：120-792 ? HiSeq 2500：96-6660

外显子组测序单次运行可开展多少外显子组测序实验（读长2 x 150 bp） ? MiSeq：1 ? NextSeq 500：3-9 ? HiSeq 2500：96

参考《NextSeq 500 System Exome Solution Application Note》

RNA测序单次运行可开展多少基因表达谱分析实验（每个样品10M reads） ?

北京大学生科院/CLS生物信息平台 RNA-Seq测序数据分析服务流程 (试运行 2015.3

平台联系人:李程(lch3000@gmail.com 文档撰写:张超 Table of Contents 1. 测序质量评估 (3 1.1 测序数据过滤 (3 1.2 质量值分布 (3 1.3 GC含量分布 (4 2. 参考序列比对 (4 3. 基因表达水平 (6 3.1 基因表达水平定量 (6 3.2 基因表达水平分步 (6 3.3 生物学重复相关性分析 (6 3.4 样本间层次聚类及PCA分析 (7 4. 差异基因分析 (7 4.1 基因表达标准化 (7

4.2 差异基因列表 (8 4.3 差异基因可视化 (8 4.4 差异基因聚类 (9 5. 差异表达基因功能分析 (10 5.1 GO富集分析 (10 5.2 信号通路富集分析 (10 5.3 癌基因功能注释 (11 6.基因结构差异分析 (11 6.1 可变剪切分析 (11 7. SNP分析 (12 7.1 SNP检测 (12 7.2 SNP 筛选 (12 7.3 GO/KEGG富集 (12 1. 测序质量评估

通过测序的数据进行进行质控,保证数据质量适合下游分析。这里我们使用fastqc和

北京大学生科院/CLS生物信息平台 RNA-Seq测序数据分析服务流程 (试运行 2015.3

平台联系人:李程(lch3000@gmail.com 文档撰写:张超 Table of Contents 1. 测序质量评估 (3 1.1 测序数据过滤 (3 1.2 质量值分布 (3 1.3 GC含量分布 (4 2. 参考序列比对 (4 3. 基因表达水平 (6 3.1 基因表达水平定量 (6 3.2 基因表达水平分步 (6 3.3 生物学重复相关性分析 (6 3.4 样本间层次聚类及PCA分析 (7 4. 差异基因分析 (7 4.1 基因表达标准化 (7

4.2 差异基因列表 (8 4.3 差异基因可视化 (8 4.4 差异基因聚类 (9 5. 差异表达基因功能分析 (10 5.1 GO富集分析 (10 5.2 信号通路富集分析 (10 5.3 癌基因功能注释 (11 6.基因结构差异分析 (11 6.1 可变剪切分析 (11 7. SNP分析 (12 7.1 SNP检测 (12 7.2 SNP 筛选 (12 7.3 GO/KEGG富集 (12 1. 测序质量评估

通过测序的数据进行进行质控,保证数据质量适合下游分析。这里我们使用fastqc和

Trimmomatic使用JAVA运行，支持多线程，数据处理速度非常快，非常适合转录组数据的过滤。由于该软件得到的数据中reads的长度不一，剔除的数据量比较大，不适于基因组的Deno vo数据的过滤。

$ unzip software/Trimmomatic-0.33.zip -d biosoft/ 解压缩安装

$ ls biosoft/Trimmomatic-0.33/adapters/ 查看安装好的文件

可以看到软件的数据库中已经有了接头序列，其中TruSeq3-PE.fa与TruSeq3-SE.fa为illumina hiseq和miseq的接头，如果不是使用hiseq2000的，到illumina官网下载接头序列并放到这个文件夹中。TruSeq2对应着illumina GAII测序

$ cd train/02.sequencing_data_quality_control/ 进入目录

$ mkdir Trimmomatic 新建文件夹

$ cd ~/biosoft/Trimmomatic-0.33/ 进入安装的文件夹

$ java -jar trimmomatic-0.33.jar

调试程序

下面对单端测序转录组数

测序常见峰图及原因说明

1.PCR产物电泳检测条带单一，为什么测序结果说模板杂？ 2. 什么是碱基缺失？ 3. 什么是引物不纯？

4. 重复结构对测序有哪些影响？ 5. 什么是模板不单一？

6. Poly结构的测序结果是怎样的？

7. 含有回文结构的模板测序结果是怎样的？ 8. 测序峰图为前双峰的结果是什么样的？ 9. 测序峰图为后双峰是什么样的？

10. 无信号的结果：信号值(ATGC的平均值)皆小于100

11. 飘峰：这是由于用3.0特殊试剂盒时碱基产生替代而出现碱基位移 12. 没有任何干扰的结果

Q-1.PCR产物电泳检测条带单一，为什么测序结果说模板杂？ 返回顶端 A-1.PCR产物电泳检测的结果只是一个粗略的定性结果。对于与目的片段条带大 小只相差几个碱基的非特异性PCR扩增产物是无法用肉眼区分开的。但是DNA测序反应敏感而客观，可以直接反应出模板本身的情况。需要强调的是，高质量的 PCR产物才可能得到高质量的测序结果，如果您对PCR产物的纯度不很确定，希望您可以将PCR产物进行克隆处理，以确保得到好的测序结果。以下图为例： 该反应的背景信号较高，不利于碱基的判读。 查看大图

解决办法：改变PCR条件，重新扩增。或者可以将该

期权汇率数据怎么分析

期权汇率的数据分析：一国的利率水平是影响汇率最主要的因素，政治稳定程度，新闻媒体对期权市场汇率的影响，中央银行干预对期权市场的影响，市场心理预期。

一国的利率水平是影响汇率最主要的因素 期权是一种金融资产，投资者选择它，是因为它

能为人们带来某种收益。人们在选择持有一国货币还是持有另一国货币，首先是考虑哪一种货币带来的收益最大，这种收益是由其金融市场的利率所决定的（比如美元1年期定期存款利率是4%，而人民币1年期定期存款利率是3%），人们便会放弃人民币而选择美元，最终达到Ri=Rj(汇率平价条件），其中R代表收益率，i、j表示不同的国家。利率的不同会影响汇率，例如，当R美R中时，即当美国的利率大于中国的利率时，人们便会选择美元而卖出人民币，表现为期权市场上

对美元的需求增加，导致美元预期将对人民币升值；而当R中R美时，人们便会买入人民币而卖出美元，表现为期权市场上对美元的需求增加，导致人民币预期将对美元升值。

我们已经知道，一国利率对汇率具有重要的影响。那么，利率又是由什么决定呢利率是货币供求关系的产物，如一国增加货币投放量，市场上货币增多，供大于求，导致利率下降；反之一国减少货币投放量，

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小程序数据功能名词和指标简介

小程序数据分析，是面向小程序开发者、运营者的数据分析工具，提供关键指标统计、实时访问监控、自定义分析等，帮助小程序产品迭代优化和运营。亿仁网络将小程序的数据分析功能的各项名词和指标为大家做个简单介绍。

名词解释

用户：使用过小程序的用户，根据openid来判断。

页面：小程序的页面，以页面路径表示，如index, product/list。

受访页：用户访问的所有小程序页面均可称为受访页。

入口页：用户打开小程序时首先进入的页面称为入口页，例如用户从页面A进入小程序，跳转到页面B，A为入口页，B不是。

退出页：用户离开小程序时最后访问的页面称为退出页，例如用户从页面A跳转到页面B，从页面B退出小程序，B为退出页，A不是

场景：用户打开小程序时的场景，如通过扫描二维码打开小程序，场景为二维码。

访问：用户浏览小程序页面的行为。

分享：用户点击小程序内或小程序外菜单，将小程序及其页面分享给好友的行为。

新增：用户首次访问小程序页面，即称为新增。

活跃：用户在一段时间内访问过小程序即称为活跃。

停留：用户从打开小程序内页面，到主动关闭或超时退出小程序的过程。切换到后台、显示到聊天顶部，均不算停留在小程序。

留存：区分新

光环大数据--大数据培训&人工智能培训8aa0351dae1ffc4ffe4733687e21af45b207fe5f

金融时序数据抓取—fidlr包_光环大数据培训机构

fidlr包提供了一个用来简化金融数据下载的RStudio插件。目前的版本仅仅是对quantmod包中getSymbols函数的一个包装，目前支持从Yahoo，Google，FRED和Qanda网站抓取金融数据。未来可能会添加其它功能。安装和使用方法如下：

1、在RStudio中添加Addins菜单，安装方法详见这里

2、从Github下载fidlr包

devtools::install_github("thertrader/fidlr", type = "source")

3、在Addins菜单中找到这个插件，如下所示：

4、在source下拉菜单选择一个数据源

5、选择下载数据的日期范围

6、输入公司的简写名称，多个公司简称用逗号分隔。在RStudio中输入?getSymbols可以查看一些公司的简称

7、可以选择下载到R内存环境或者存储为一个csv文件。csv文件在当前工作目录可以找到

8、单击Run按钮下载数据，Close关闭当前插件

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人类基因组计划

一、HGP：人类基因组计划(Human Genome Project) 二、基因组测序 三、基因组分析

四、其他基因组的测序与分析

人的基因这么少，却能行使复杂的功能的原因： 1. 一个基因对应多个产物：可变剪切和蛋白修饰 2. 垃圾基因的功能：非蛋白编码基因的重要功能

任务与进展

完成四张图：遗传图谱、物理图谱、转录图谱、序列图谱

(一) 遗传图谱（Genetic map） 1. 定义

又称连锁图谱（linkage map)或遗传连锁图谱(genetic linkage map) ，是指人类基因组内基因以及专一的多态性DNA标记(marker)相对位置的图谱，其研究经历了从经典的遗传图谱到现代遗传图谱的过程。

2. 经典的遗传图谱（以基因表型为标记） 3. 现代遗传图谱（以DNA为标记）

多态性（polymorphism）：人的DNA序列上平均每几百个碱基会出现一些变异（variation），并按照孟德尔遗传规律由亲代传给子代，从而在不同个体间表现出不同，因而被称为多态性。

? 第一代多态性标记：限制性片段长度多态性-RFLP

? 第二代多态性标记：短的串联重复序列：小卫星DNA、微卫星DNA ? 第