一个ubiome原始数据分析学习记录

最近在github上找到一个ubiome的原始数据,包含多个身体部位的,尝试分析一下,看看能获得什么结果。经历了那么多的安装坑,发现还是docker的安装方式最方便有效、节省时间,特别是换上国内的加速源之后。虚拟机太占资源,而且总感觉虚拟机不够真实,conda安装完竟然也总是报错,特别是更新2个月一次如此频繁的qiime2。

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qiime2图形界面版(q2studio)学习笔记三

把fastq和fastq.gz数据放在工作文件夹q2studio并不识别,也可能是我的文件命名规律不符合软件的识别规律,不管怎样,为了尝试下图形界面,还是把数据导入qiime做成qza格式试试吧,有点无奈,还是回到了命令行。这个按我上次的那个python脚本解决,https://jiawen.zd200572.com/278.html 。

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qiime2图形界面学习笔记二

在装好了q2studio后很困惑,所有的插件都是灰色的,即使切换到有数据的文件夹,一直以为是我的报错($JAVA_HOME找不到)导致的。由于报错,我还尝试了好几个版本进行测试,可是悲剧的是都有问题,于是祭出杀手锏,上虚拟机了哈哈。比conda还要简单,当然性能也就相对差点了。先运行起来学会再说。于是尝试先试试官方给的那个例子,理解一下是个什么原理。

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qiime2学习笔记(二)

导入数据之后便是质控了。

这次不用测试数据了,用实际数据跑一下,所以同样重复之前的步骤,把fastq文件压缩下,然后,生成样本数据列表(ps.不知道fastq文件不压缩可不可以用,有空试下)。

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qiime2学习笔记(一)

最近学习肠道微生物方面的知识,有一部分测序数据需要学习分析。鉴于qiime已经升级为qiime2,还有了图形版本,真是越来越人性化了,但是图形版本还处于原型阶段,测试安装两次以失败告终,可能是我的系统是deepin,通用性不好,如果在原生的ubuntu或许可以安装成功。话说qiime2已经在今年1月份代替qiime1成为官方支持版本,qiime1已经停止维护了,我表示对于我这种几乎没有qiime1使用经验的人来说,直接上手qiime2也不错。

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ASA芯片的探索

gsa芯片作为一款消费级基因检测市场上具有较高性价比的芯片,已经成为国内外多家基因检测公司的首选,不得不承认illumina的强大。毕竟,这是人家的看家本领,二代测序技术还是买来的呢。说句题外话,发现好多技术原创于英国,比如arm,纳米孔测序,sanger测序。。。最近,gsa芯片已经升级为ASA芯片,增加了许多位点,那么,我们来看下,ASA相比GSA的变化在哪呢?

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