Bismark 项目教程
2024-09-14 00:49:05作者:裘旻烁
1. 项目介绍
Bismark 是一个用于将经过亚硫酸盐处理的测序读段映射到感兴趣的基因组并执行甲基化调用的程序。它能够在单一步骤中完成亚硫酸盐映射和甲基化调用,输出结果可以轻松导入到基因组浏览器(如 SeqMonk)中,使研究人员能够立即分析其样本的甲基化水平。
Bismark 的主要特点包括:
- 在单一步骤中完成亚硫酸盐映射和甲基化调用。
- 支持单端和双端读段对齐。
- 支持无间隙、有间隙或剪接对齐。
- 对齐种子长度、错配数量等可调。
- 输出区分 CpG、CHG 和 CHH 上下文中的胞嘧啶甲基化。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Bismark
首先,从 GitHub 下载最新版本的 Bismark:
git clone https://github.com/FelixKrueger/Bismark.git
cd Bismark
2.2 准备基因组
在使用 Bismark 之前,需要准备基因组索引。假设你已经有一个基因组文件 genome.fa,可以使用以下命令生成索引:
./bismark_genome_preparation ./path/to/genome/
2.3 运行 Bismark
假设你有一个经过亚硫酸盐处理的测序读段文件 reads.fastq,可以使用以下命令进行映射和甲基化调用:
./bismark --genome ./path/to/genome/ -1 reads.fastq
2.4 提取甲基化信息
映射完成后,可以使用 bismark_methylation_extractor 工具提取甲基化信息:
./bismark_methylation_extractor -p --genome_folder ./path/to/genome/ --output ./output/ ./path/to/bismark_output/
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Bismark 广泛应用于全基因组甲基化测序(WGBS)和简化甲基化测序(RRBS)等实验中。例如,研究人员可以使用 Bismark 分析癌症样本中的甲基化变化,以识别潜在的生物标志物。
3.2 最佳实践
- 数据质量控制:在运行 Bismark 之前,确保测序读段的质量良好。可以使用 FastQC 等工具进行质量控制。
- 参数优化:根据实验需求调整 Bismark 的参数,如
--score_min和--seed_length,以获得最佳的映射和甲基化调用结果。 - 并行处理:使用
--multicore选项可以加速 Bismark 的运行,特别是在处理大规模数据时。
4. 典型生态项目
4.1 SeqMonk
SeqMonk 是一个用于分析高通量测序数据的基因组浏览器。Bismark 的输出可以直接导入 SeqMonk 中,进行进一步的可视化和分析。
4.2 FastQC
FastQC 是一个用于评估测序数据质量的工具。在运行 Bismark 之前,使用 FastQC 检查测序读段的质量,确保数据质量符合要求。
4.3 Bowtie2
Bowtie2 是一个快速、高效的短序列对齐工具,Bismark 使用 Bowtie2 进行基因组映射。了解 Bowtie2 的参数设置可以帮助优化 Bismark 的性能。
通过以上步骤,您可以快速上手 Bismark 项目,并利用其强大的功能进行基因组甲基化分析。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
316
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
155
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
639
246
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
241
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.02 K