数据质控的搜索结果

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微卫星标记的开发和数据分析流程
Protocol for Development, Genotyping and Data Analysis of Microsatellite Maker
Authors:  杨方园巫鹏翔 and date: 05/11/2021, view: 7035, Q&A: 0
数据质控5.1使用MicroChecker (van Oosterhout et al., 2004) 进行数据质控。 5.6质控可以加强我们对数据质量的了解。但是我们应该谨慎对待和调整我们的数据值。 微卫星数据载入R语言环境 R语言提供了丰富的工具包，能够执行几乎所有的微卫星数据分析。 微卫星数据格式4.1微卫星数据常见的有genepop格式、fstat格式和STRUCTURE格式。其中最主流的是
基于二代全基因组测序的快速基因组组装技术流程
Technical Process of Rapid Genome Assembly Based on NGS Whole-genome Sequencing
Authors:  杜诗雨丁银环, 张峰 and date: 07/15/2021, view: 6683, Q&A: 1
... 质控：为了降低数据偏差，需要在正式组装前进行质控，目的是在减少错误的情 况下提高整体质量。 本文使用BBTools组件中的bbduk.sh脚本对数据进行质控：利用Phred算法将数据两侧修剪至Q15，并过滤小于15 bp以及超过连续5个N的序列，数据两端至少修剪10 bp的Poly A或Poly 上述流程可以使用Zhang et al. (2019) 的Script1进行，包括基因组快速组装的所有步骤，即删除重复 (BBTools组件之clumpify.sh)、
基于扩增子数据的系统发育树的构建和展示
Construction and Display of Phylogenetic Tree Based on Amplicon Data
Authors:  周欣马紫英, 祁智慧, 刘永鑫, 蔡磊 and date: 03/25/2021, view: 8187, Q&A: 5
Edgar开发的一款超快的扩增子数据分析软件，该软件在序列比对、原始数据质控、OTU聚类、多样性分析等多领域广泛应用 (Edgar, 2013)。 Windows10系统的环境变量的设置 分析步骤一、 数据获得和操作流程概况 准备输入数据 本文中所有的测试数据集、所需软件、R脚本以及生成的结果均已上传到百度网盘，如需测试和使用，可点击如下链接进行下载和使用 图17.最终生成的系统发育树图小结本文简要介绍了微生物扩增子数据中高丰度OTUs数据的筛选，代表
超级保守元件 (UCE) 的捕获及分析流程
Protocols of UCE Capture and Data Analysis
Authors:  梁雅迪赖佳星, 高晓荣, 王耀卓, 张俊霞 and date: 06/11/2021, view: 6391, Q&A: 0
... 主要流程包含原始数据质控与筛选、数据组装、UCE序列的识别和提取、序列比对和数据集质控、系统发育分析 (图1)。目前用于系统发育基因组学分析的软件很多，在此仅对我们比较常用的方法进行简单介绍。 首先需要对这些数据进行质控，删除其中低质量的reads以及接头 (adapter) 序列。 我们一般用SPAdes version 3.14.1 (Prjibelski et al., 2020) 对每个样本质控和筛选后的数据进行组装。
利用SPR技术研究蛋白与小分子化合物相互作用的方法和解决方案
Strategy and Solution for the Studying of Protein-small Molecule Interaction by SPR Technology
Authors:  曹忠莲杨萍 and date: 02/13/2025, view: 1890, Q&A: 0
... 进行Kinetics拟合时，结合模式选择1：1，拟合后，首先确保Quality control没有红色报警项显示，说明拟合数据质控通过，然后观察Report栏中列出的结合速率常数（Ka）、解离速率常数（ 进行Affinity拟合时，因为是稳态分析即Steady State，结合解离性质呈现快上快下型，无法计算结合常数和解离常数，只能拟合出亲和力值，判断该值质控是否通过，可以观察亲和力值所对应的竖线是否落在各浓度形成的曲线内 如何评价数据拟合质量？ 对获得的数据进行拟合时，参比通道和零浓度的信号如何
基于转录组数据和短序列测序的系统发育研究方法
Phylogenomics based on transcriptomics and short-read sequences
Authors:  蒙冠良周程冉, 刘山林, 周欣 and date: 09/10/2021, view: 10517, Q&A: 0
二、 转录组数据分析下机数据质控 NGS测序平台的测序下机数据一般保存在Fastq格式 (Cock et al., 2010) 的文件中，称为raw data。 组装结果质控 对组装结果进行质控非常重要。该步骤主要检测样本是否被外源物种污染以及样本之间是否存在交叉污染。 因此，有必要对raw data进行质控和过滤，相关标准可参考Misof et al., (2014)：1) 去除含接头的序列；2) 去除质量值在Q20以下的碱基占比超过 20%的数据；
动物微生物单细胞转录组分析工具：现状与未来发展方向
Authors:  赵李頔涵房楠楠, 王恺毅, 王海燕, 闫利平, 高云云 and date: 11/25/2025, view: 375, Q&A: 0
... 在预处理部分，首先使用Trimmomaticv0.36[101]进行数据质控与过滤并按条码与UMI分配到单细胞，BWAv0.7.17-r1188/bedtoolsv2.28.0[102,103]用于高质量细胞比对到 总体而言MscT的下游分析框架（质控、归一化、降维、聚类、差异分析、功能注释和轨迹推断）与真核单细胞转录组类似，但由于微生物基因组结构与转录特性不同，在工具和参数上有所调整，最大的改变在于采用基于读取数和特征数的质控与 与真核细胞不同，smRNA-seq通常存在mRNA缺乏poly（A）尾、基因组小、测
随机宏基因组测序数据质量控制和去宿主的分析流程和常见问题
Analysis Pipeline and Frequently Asked Questions of Quality Control and Host Removal in Shotgun Metagenomic Sequencing
Authors:  刘永鑫刘芳, 陈同, 白洋 and date: 12/10/2020, view: 10242, Q&A: 0
质控后质量再评估。 fastqc qc/*_1_kneaddata_paired_*.fastq -t 3multiqc -d qc/ -o ./ 使用fastqc评估质控后的每对测序数据。 结果不仅有序列基本信息统计，还包括质控去除比例(%Dropped)和宿主污染比例(%Aligned)的信息(图4A)。其中质控部分还采用堆叠柱状图展示质控后各部分的百分比(图4B)。 单个样本质控和去宿主，可逐个或结合for循环处理每个样本。 KneadData流程自带了knead
DNA稳定同位素示踪与宏基因组单菌草图组装联用技术
DNA-Stable Isotope Probing and Metagenomics Binning
Authors:  徐锐陶婉, 黄端仪, 苏平舟, 孙晓旭, 张苗苗, 孙蔚旻 and date: 04/12/2021, view: 4650, Q&A: 0
... HiSeq PE250)，测序数据量建议不低于6 G/样品；下机数据主要使用Kneaddata进行质控、除杂、过滤；利用Megahit软件对优化序列进行拼接；使用MetaWRAP进行分箱 (包括metaBAT2 /File_1.fq|tr '\n' ','|sed 's/,$//'` -2 `ls 质控后序列路径/File _2.fq|tr '\n' MetaWRAP—a flexible pipeline for genome-resolved m