reads统计命令,统计指令

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本文目录一览：

• 1、如何用C#语言统计文件代码行数,希望提供代码
• 2、samtools常用命令详解
• 3、空间转录组第四讲:最详细的10x空间转录组summary网页报告解读
• 4、DESeq2分析转录组数据(一):构建DESeq数据集
• 5、如何根据vcf里的genotype信息进行分类统计

如何用C#语言统计文件代码行数,希望提供代码

1、首先把头文件，main函数写好#includestdio.h main（），如下图所示。之后需要定义几个变量，一个存放和，一个从1开始到100，如下图所示。

2、新建一个文件夹，并在文件夹中建立一个文档。打开自己的C语言编辑器。新建一个源文件。写好C语言基本的框架。将文件保存到新建的文件夹中。保存的文件名一定要加.c，在点击保存。

3、在C语言写程序输出时，要控制每行输出数据的个数，可以通过自定义计数器来完成。

4、点击源文件，右击弹出选项，鼠标移动到添加，找到项目，单击进行添加。找到C++文件，单击并命名为12c，因为是编写C语言，所以一定要加这个后缀名。

samtools常用命令详解

当有多个样本的bam文件时，可以使用samtools的merge命令将这些bam文件进行合并为一个bam文件。Merge命令将多个已经排序后的bam文件合并成为一个排序的且保持所有输入记录并保持现有排序顺序的bam文件。

samtools是常用的对sam/bam文件操作的工具，其中samtools view命令可以实现查看序列、sam-bam文件转换、过滤序列等功能。下面用实际的例子简单介绍个人使用samtools view过程中的一些经验。

samtools还有个非常重要的命令mpileup，以前为pileup。该命令用于生成bcf文件，再使用bcftools进行SNP和Indel的分析。bcftools是samtool中附带的软件，在samtools的安装文件夹中可以找到。

建立索引 建立索引只需在Linux下输入命令：samtools faidx input.fa 这里序列文件为 input.fa，生成的索引文件以 .fai 结尾。

空间转录组第四讲:最详细的10x空间转录组summary网页报告解读

1、Reads Mapped Antisense to Gene***： 比对到基因转录组的反义链区域的reads比例，这部分reads是没有意义的。从这里我们也可以发现 10x空间转录组建库和比对是有方向性的 。

2、另一方面，基于下一代测序 （NGS） 的技术（例如 10x Genomics 的 Visium 及其前身 Slide-Seq、HDST）对整个转录组进行条形码化，但捕获率有限，分辨率大于单个细胞（ Visium 为 50 μm - 100 μm，Slide-Seq 为 10 μm）。

3、SpaGCN首先构建一个图来表示 考虑空间位置和组织学信息的所有点的关系 。 接下来，SpaGCN 利用 图卷积层来聚合来自相邻点的基因表达信息 。 然后，SpaGCN 使用 聚合表达式矩阵使用无监督迭代聚类算法对点进行聚类 。

4、则样本空间将有 2 d 种可能的取值，在现实应用中，这个值往往远大于训练样本数m，也就是说，很多样本取值在训练集中根本没有出现，直接使用频率来估计 P（x|c） 显然不可行，因为未被观测到与出现概率为零通常是不同的。

5、在2020年的科学界，空间转录组技术以其卓越的创新和深度解读细胞和组织层次结构而备受瞩目。

6、如果你不知道tSNE是什么，它是如何工作的，也没有读过2008年的革命性的van der Maaten & Hinton原稿，可以参考我的那文章 10X单细胞（10X空间转录组）降维分析之tSNE（算法基础知识） 。

DESeq2分析转录组数据(一):构建DESeq数据集

在构建DESeq数据集时，使用design参数告诉DESeq分组信息：至此，完成了从featureCounts原始数据到R中DESeq2分析所需数据集的建立。

DESeq2用来处理转录组数据。那么先来完成第一步：安装。传统方式安装 麻蛋，报错了！！为什么受伤的总是我。开启查阅资料模式，然后得到的结论是这个包的安装需要利用BiocConductor或者BiocManager。

我们将从一个小数据集开始，说明DESeq2如何缩放（scale）不同的样本。目标是为每个样本计算一个标准化因子（scaling factor）。标准化因子必须考虑到read depth和library composition。

计算差异基因 数据可视化 火山图 加载包 上步骤得到了差异基因，赋值给一个新的参数。之所以这么干，是因为我这边是两个分开写的脚本。

如何根据vcf里的genotype信息进行分类统计

重新编码vcf文件的基因型 我们这里主要针对双等位基因vcf文件进行分析，vcf中包含./.，0/0，0/1，1/1四种基因型。

第十列开始为样品信息：GT=genotype、AD=碱基支持数量、DP=测序深度总和、PL=归一化后基因型的可能性、GQ=PL判读的基因型的质量值，其中当第二小的值小于99时，有必要怀疑基因型的可靠性。

在将PL值写入VCF之前，还要对Raw PL进行一个小小的计算：对所有的PL值进行标准化，使得最小的PL值为零。很简单，取所有基因型的PL值和最小PL值之间的差值即可。

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