معلومة

كيفية تحويل تنسيق ملف FASTQ إلى تنسيق ملف GTF؟

كيفية تحويل تنسيق ملف FASTQ إلى تنسيق ملف GTF؟



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

لدي الكثير من ملفات FASTQ (FASTQ هو معيار لتخزين مخرجات أدوات التسلسل عالية الإنتاجية مثل Illumina Genome Analyzer) وأحتاج إلى تحويلها إلى تنسيق GTF (gtf - تنسيق الملف المستخدم للاحتفاظ بمعلومات حول بنية الجينات التي الميزة المهمة هي أنه يمكن التحقق من صحتها: بالنظر إلى التسلسل وملف GTF ، يمكن للمرء أن يتحقق من أن التنسيق صحيح ، وهذا يقلل بشكل كبير من مشاكل تبادل البيانات بين المجموعات).

أفترض أنه (إذا كانت هذه التنسيقات هي معايير شائعة للملفات) فلا بد من وجود بعض البرامج التي تقوم بتحويل المعلومات بسهولة منسريعمن الملفات إلىGTFملف. هل سمع أي شخص عن أي من هذه البرامج (من الممكن أن تكون مفتوحة المصدر)؟ وأنا على درايةالحزمة الإحصائية Rوساسويمكن أن تتعلمبايثونفي ذبابة.

شكرا على اي مساعدة.


يجب أن تقرأ حقًا عن كلا تنسيقات الملفات هذه. كما ذكر swbarnes ، فإن FASTQ و GTF يحملان نوعًا مختلفًا من المعلومات. يخزن GTF التعليق التوضيحي للتسلسل المرجعي. على سبيل المثال ، سيكون لدى GTF لتسلسل الجينوم معلومات حول مواقع الميزات مثل الجينات والنصوص والإكسونات وكودون البدء وما إلى ذلك.

يخزن FASTQ تسلسل القراءة التي تم الحصول عليها من التسلسل جنبًا إلى جنب مع درجات الجودة المقابلة لكل موضع.

كما ذكر آخرون ، فإن طلب التحويل البيني لتنسيقات الملفات هذه لا معنى له.


أعتقد أن ما تطلبه هو "كيفية الحصول على تعليقات توضيحية جديدة مع ملف FASTQ في متناول اليد؟"

هذا يعتمد أيضا على ما تريد التعليق عليه.

يشير العمود السادس في ملف GTF إلى ملف نتيجة؛ يمكنك تعيين قيم تعبير لميزات مختلفة. يمكنك حساب التعبير باستخدام عدد مرات القراءة. إذا كانت هذه قراءات RNAseq ، فيمكن قياس التعبير باستخدام حزم مثل tophat-cufflinks أو RNAstar أو البعض الآخر.

إذا كنت تقوم بـ ChIP-Seq ، فيمكنك إنشاء GTF بميزة جديدة تسمى TFBS (موقع ربط عامل النسخ) والتعليق على المواقع. الحزمة الشائعة المستخدمة لتحليل ChIP-Seq هي MACS ، والتي تأخذ قراءاتك وإخراج TFBS في شكل ملف BED والذي يخزن أيضًا الإحداثيات. يمكنك تحويل BED إلى GTF. يمكنك أيضًا تعيين درجات بناءً على أعداد القراءة في TFBS مختلفة.

إذا لم يكن لديك جينوم مرجعي أو إذا كان التعليق التوضيحي للجينوم المرجعي غير مكتمل ، فيجب عليك أولاً تجميع قراءاتك. إذا كان لديك جينوم مرجعي ، فيمكنك الذهاب إلى تجميع مرجعي موجه للنصوص للحصول على نسخ جديدة أو متغيرات لصق ؛ أزرار الكم تفعل هذا.

إذا لم يكن لديك جينوم مرجعي ، فعليك الذهاب لتجميع de-novo للنسخة الخاصة بك ووضع تعليق توضيحي على النسخة للحصول على أكواد البدء أو الميزات الأخرى للنصوص المعالجة. Velvet و Trinity هي حزم شائعة تقوم بتجميع de-novo.


سؤالك غير واضح تماما. ماذا يجب أن تكون محتويات ملف GTF الخاص بك؟ عادةً ما تحتوي ملفات GTF على معلومات حول مكان وجود exons في مجموعة من تسلسلات الحمض النووي. إن تحديد الموقع وبنية exon / intron للجينات ليس مهمة تقنية بسيطة (أي "تحويل" كما هو مذكور في سؤالك) ، بل هو مجال كبير للبحث النشط. يتضمن شرح الجينات استخدام النمذجة الإحصائية (البداية تنبؤات الجينات) ، ومواءمة الأدلة التجريبية (ESTs ، و cDNAs ، ويحتمل أن تقرأ Illumina RNA-Seq) ، وفي بعض الحالات التنقيح اليدوي للتنبؤات الحسابية. إذا كنت تعمل مع كائن نموذجي مثل الإنسان أو الفأر أو ذبابة الفاكهة ، فإن ملفات GTF الموثوقة متاحة بسهولة للتنزيل من قواعد البيانات العامة. إذا كنت لا تعمل مع كائن نموذجي ، فعندئذٍ يكون لديك الكثير من العمل لتوضيح الجينوم من البداية.

أو ربما ترغب في إضافة تعليق توضيحي للأشكال الإسوية المقسمة الجديدة بدلاً من ذلك للجينات المعروفة؟

بدون مزيد من المعلومات ، سيكون من الصعب علينا مساعدتك في فهم كيفية معالجة بياناتك الأولية (تقرأ Illumina بتنسيق FASTQ) في ملف GTF الذي يعالج بعض الأسئلة البيولوجية التي تهتم بها.


يحتوي Fastq على متواليات. يحتوي ملف gtf على إحداثيات حيث تقع ميزات مثل exons في تسلسل مرجعي. لا يمكنك تحويلها ، هذا لا معنى له.


يجب أن تعمل مجموعة Tuxedo Suite (Tophat و Bowtie وأزرار الكم) المستخدمة في معالجة بيانات RNA_seq ، على افتراض أن أصل ملفات .fastq ، من أجلك.

https://ccb.jhu.edu/software/tophat/index.shtml


دليل إعادة تنسيق

تم تصميم إعادة التنسيق لمهام معالجة القراءة المتدفقة العامة التي لها ذاكرة منخفضة أو متطلبات حسابية ، مثل تحويل التنسيق والاختزال الفرعي وعمليات التصفية المتنوعة. تتم مشاركة بعض وظائفه (مثل تقليم الجودة ، وتصفية الطول ، وإنشاء الرسم البياني) مع BBDuk ، وفي هذه الحالة سيكون BBDuk أسرع ولكن الكثير منه (مثل تحويل القواعد المتدهورة إلى N) فريد من نوعه لـ Reformat. نظرًا لانخفاض استهلاك الموارد ، يُفضل غالبًا إعادة التنسيق على BBDuk عند نقل البيانات إلى أو من برنامج عالي الموارد. سيتجاهل هذا الدليل معظم الوظائف المشتركة مع BBDuk.

تم وصف معلمات إعادة التنسيق & # 8217s في البرنامج النصي الخاص به (إعادة تنسيق .sh). يوفر هذا الملف أمثلة على الاستخدام للعديد من المهام الشائعة.


كيفية تحويل تنسيق ملف FASTQ إلى تنسيق ملف GTF؟ - مادة الاحياء

1. اكتشف اسم الكمبيوتر الذي تم حجزه لك (https://cbsu.tc.cornell.edu/ww/machines.aspx؟i=123).
2. قم بتوصيل الكمبيوتر باستخدام Putty (Windows) أو Terminal (Mac).
3. من سطر الأوامر ، أنشئ دليل عمل وانسخ جميع ملفات البيانات المطلوبة لهذا التمرين إلى دليل العمل. (استبدال & ldquomy_user_ID & rdquo في الأوامر بمعرف مستخدم BioHPC الفعلي).

الجزء الثاني: فحص جودة ملفات البيانات fastq

1. قم بتشغيل fastqc على ملف fastq.
2. سيقوم برنامج fastqc بإنشاء ملف جديد يسمى & ldquoERR458493_fastqc.html & rdquo. يمكنك استخدام FileZilla لتنزيل الملف على الكمبيوتر المحمول الخاص بك ، والنقر مرتين على الملف للتحقق من النتائج
البيانات المستخدمة في هذا التمرين مأخوذة من هذا المقال: Schurch et al. (2016) RNA 22 (6): 839 PMID: PMID: 27022035

الجزء 3. تشغيل برنامج قراءة الخرائط

سنستخدم STAR لتعيين قراءات التسلسل في ملفات fastq إلى الجينوم المرجعي. STAR هو برنامج محاذاة سريع ، لكنه يتطلب جهاز كمبيوتر ذا ذاكرة كبيرة (30 جيجابايت للجينوم البشري 3 جيجابايت).
1. افحص الملفات في دليل العمل (/ workdir / my_user_ID. إذا لم تكن في دليل العمل بالفعل ، فاكتب & ldquocd / workdir / usre_user_ID & rdquo أولاً)

وصف الملفات في الدليل.
ملف تسلسل الجينوم المرجعي R64.fa ، بتنسيق فاستا.
ملف التعليق التوضيحي للجينوم R64.gtf ، بتنسيق gtf.
ERR458493.fastq.gz ملف بيانات RNA-seq ، wt_sample1
ERR458494.fastq.gz ملف بيانات RNA-seq ، wt_sample2
ERR458495.fastq.gz ملف بيانات RNA-seq ، wt_sample3
ERR458500.fastq.gz ملف بيانات RNA-seq ، mu_sample1
ERR458501.fastq.gz ملف بيانات RNA-seq ، mu_sample2
ERR458502.fastq.gz ملف بيانات RNA-seq ، mu_sample3

إذا كنت مهتمًا بمعرفة ما هو موجود في الملفات ، أو عدد القراءات في ملفات fastq ، فاستخدم الأوامر التالية لفحص الملفات.

عند فحص الملفات باستخدام الأمر & ldquoless & rdquo ، اضغط على مفتاح & ldquospace & rdquo للانتقال إلى الصفحة التالية ، أو اضغط على مفتاح ldquoq & rdquo للخروج.
"wc -l" هو الأمر لحساب عدد الأسطر في الملف. الأمر & ldquogunzip -c ERR458493.fastq.gz | سيخبرك wc -l & rdquo بعدد الأسطر في الملف. نظرًا لأن كل قراءة تسلسلية تأخذ 4 أسطر في ملف fastq ، فإن رقم السطر مقسومًا على 4 يمنحك عدد قراءات التسلسل في الملف.

2. تعيين القراءات للإشارة إلى الجينوم باستخدام STAR. على أجهزة الكمبيوتر BioHPC ، يتم تثبيت STAR في الدليل & ldquo / Programs / STAR & rdquo. سيضع الأمر & ldquoexport PATH = / Programs / STAR: $ PATH & rdquo الأمر STAR في مسارك الحالي. الآن يمكنك تشغيل البرنامج ببساطة عن طريق كتابة الأمر & ldquoSTAR & rdquo.

ثم قم بفهرسة الجينوم المرجعي باستخدام STAR:

المعلمات: - تشغيل جينوم وضع التشغيل: تعيين runMode إلى & ldquogenomeGenerate & rdquo لفهرسة الجينوم
--runThreadN: عدد أنوية وحدة المعالجة المركزية
--genomeDir: دليل الإخراج لقاعدة بيانات الجينوم المفهرسة
- genomeFastaFiles: ملف الجينوم المرجعي
--sjdbGTFfile: ملف تعليق الجينوم ويجب أن يكون بتنسيق GTF.
--sjdbOverhang: استخدم القيمة (reads_length -1) ، وطول القراءة هو 51 لهذا التمرين.

في الخطوة التالية ، سنقوم بمحاذاة قراءات التسلسل مع الجينوم المفهرس.

--quantMode GeneCounts: إخراج ملف به عدد قراءة لكل جين
--genomeDir: دليل فهرس الجينوم المرجعي
--runThreadN: عدد أنوية وحدة المعالجة المركزية
--readFilesIn: ملف بيانات التسلسل
--readFilesCommand zcat: ملف الإدخال هو ملف .gz تم فك ضغطه
--outFileNamePrefix: بادئة أسماء ملفات الإخراج
--outFilterMismatchNmax 2: تقرير المحاذاة فقط مع ما يصل إلى 2 من حالات عدم التطابق لكل قراءة
--outSAMtype BAM SortedByCoordinate: إخراج ملفات بام مرتبة.

بعد تشغيل برنامج STAR ، سيتم إنتاج العديد من الملفات الجديدة. الملفات التي تريد الاحتفاظ بها هي:
1) wt1_Aligned.sortedByCoord.out.bam: ملف BAM مع نتائج المحاذاة
2) wt1_Log.final.out: يمكن تعيين ملف تقرير يوضح النسبة المئوية للقراءة
3) wt1_ReadsPerGene.out.tab: ملف نصي محدد بعلامات جدولة مع عدد مرات القراءة لكل جين.

في الملف wt1_ReadsPerGene.out.tab ، هناك ثلاثة أرقام لكل جين. الأعمدة الأربعة هي.
& عمود الثور 1: معرف الجين
& عمود الثور 2: التهم لسلسلة الحمض النووي الريبي غير المقيدة
& ثور العمود 3: التهم للقراءات المحاذاة مع حبلا زائد من الحمض النووي الريبي
& الثور العمود 4: التهم للقراءات المحاذاة مع ناقص حبلا من الحمض النووي الريبي
استخدم العمود 2 إذا كنت تستخدم مجموعة إعداد مكتبة RNA-seq غير المقيدة. استخدم العمود 4 إذا كنت تستخدم RNA-seq المجدول. استخدم العمود 3 إذا كنت تفعل 3 & rsquo RNA-seq.
في هذا التمرين ، سنستخدم العمود 2 (غير محدد).

الجزء 4. تصور ملف BAM مع IGV

1. فهرسة ملفات بام
سنستخدم برنامج IGV لتصور ملفات BAM. لكي يقرأ IGV ملفات BAM ، يجب فهرسة ملفات & ldquo.bam & rdquo. سوف نستخدم برنامج samtools:

بعد هذه الخطوة ، سترى ملف & ldquo.bai & rdquo تم إنشاؤه لكل ملف & ldquo.bam & rdquo. 2. استخدام FILEZILLA لتنزيل الملفات & ldquo * .bam & rdquo، & ldquo * .bai & rdquo، & ldquoR64.fa & rdquo و & ldquoR64.gtf & rdquo إلى الكمبيوتر المحمول الخاص بك.

3. IGV هو برنامج JAVA يمكن تشغيله على كمبيوتر يعمل بنظام Windows أو MAC أو Linux. لتشغيل IGV على الكمبيوتر المحمول الخاص بك ، انتقل إلى موقع ويب IGV (https://software.broadinstitute.org/software/igv/) ، وانقر فوق & ldquoDownload & rdquo ، وقم بتنزيل إصدار Windows أو Mac لجهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك. انقر نقرًا مزدوجًا فوق أداة تثبيت IGV لتثبيت IGV. على كمبيوتر يعمل بنظام Windows ، يتم تثبيت البرنامج في الدليل C: Program Files IGV_2.6.3. انقر نقرًا مزدوجًا فوق & ldquoigv.bat & rdquo لبدء IGV. بعد النقر المزدوج ، قد يستغرق الأمر بضع ثوانٍ قبل أن ترى بدء تشغيل البرنامج.

4. يتم تحميل الجينومات الأكثر استخدامًا بالفعل في IGV. في هذا التمرين ، سننشئ قاعدة بيانات الجينوم الخاصة بنا. انقر فوق & ldquoGenomes & rdquo -> & rdquo إنشاء ملف .genome و rdquo. املأ الحقول التالية:

المعرّف الفريد: R64 اسم الوصف: R64 Fasta: استخدم الزر & ldquoBrowse & rdquo للعثور على ملف Gene لملف R64.fa: استخدم الزر & ldquoBrowse & rdquo للعثور على ملف R64.gtf

ثم احفظ قاعدة بيانات الجينوم على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

5. من القائمة & ldquoFile & rdquo -> & ldquoLoad file & rdquo ، افتح & ldquowt1_Aligned.sortedByCoord.out.bam & rdquo. افحص المناطق التالية عن طريق إدخال النص في المربع بجوار & ldquoGo & rdquo وانقر فوق & ldquoGo & rdquo. الثاني: 265،593-282،726

الجزء 5. تشغيل الأوامر في برنامج نصي شل

في تجربة RNA-seq النموذجية ، لديك العديد من العينات وقد يستغرق الأمر عدة ساعات لإنهاء المحاذاة. هناك شيئان يمكنك القيام بهما لجعل الحوسبة أسرع.
1. قم بإنشاء أمر دفعي (& quota shell script & quot) لمعالجة جميع الملفات
2. استخدم ميزة & ldquoShared Memory & rdquo لـ STAR. (نحن لا نستخدمها في ورشة العمل ، سأشرحها في نهاية هذه الملاحظة.)
للقيام بذلك ، يمكنك استخدام محرر نصوص لإنشاء ملف نصي بالأسطر التالية. نوصي مستخدمي Mac باستخدام & ldquoBBEdit & rdquo (الإصدار المجاني جيد). (https://www.barebones.com/products/bbedit/) ، يمكن لمستخدمي Windows استخدام & ldquoNotepad ++ & rdquo (http://notepad-plus-plus.org/). يمكنك تسمية البرنامج النصي ، عادةً بالامتداد ldquosh & rdquo ، على سبيل المثال & ldquorunSTAR.sh & rdquo. إذا تم إنشاء الملف على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام Windows ، فستحتاج إلى التأكد من حفظ الملف كملف نصي بنمط LINUX. من NotePad ++ ، استخدم الخيار & quotEdit -> تحويل EOL -> خيار UNIX & quot. إذا لم تكن متأكدًا من ذلك ، فبعد تحميل البرنامج النصي على Linux ، قم بتشغيل الأمر & ldquodos2unit runSTAR.sh & rdquo للتحويل إلى ملف نصي LINUX. يمكنك استخدام FileZilla (win & amp mac) لتحميل الملف إلى الدليل الرئيسي الخاص بك. لتسهيل الأمور ، يشتمل كلا البرنامجين على وظيفة لحفظ الملف المحرر مباشرة في جهاز LINUX البعيد. فيما يلي الأسطر في نص شل الخاص بك. يمكنك أيضًا استخدام برنامج shell script الذي أعددناه لك. إنه موجود في دليل البيانات باسم الملف & ldquorunSTAR.sh & rdquo

& bull في هذه الأوامر ، قمت بتعيين --runThreadN على 2. وقد ترغب في زيادة الرقم في العمل الحقيقي. & bull قد ترغب في تشغيل وظائف متعددة بالتوازي. اقرأ التعليمات الموجودة على https://biohpc.cornell.edu/lab/doc/using_BioHPC_CPUs.pdf لاستخدام كمبيوتر BioHPC بكفاءة ، أو احصل على المساعدة خلال ساعات العمل لدينا. لتشغيل البرنامج النصي shell ، ابدأ & ldquoscreen & rdquo ، وفي جلسة الشاشة ، قم بتشغيل هذه الأوامر:

بعد بدء التشغيل ، افصل عن & ldquoscreen & rdquo بالضغط على & ldquoCtrl-a & rdquo & ldquod & rdquo. استخدم الأمر & ldquotop & rdquo للتحقق مما إذا كانت الوظيفة لا تزال قيد التشغيل.

بدلاً من ذلك ، خاصةً عندما تقوم بتحليل بياناتك الخاصة ، فمن الأرجح أنك ستستخدم STAR لمعالجة عينات متعددة في وقت واحد. في BioHPC ، نوصي باستخدام برنامج نصي يسمى & ldquoperl_fork_univ.pl & rdquo. نظرًا لأن كل مهمة STAR ستستخدم العديد من نوى وحدة المعالجة المركزية وكمية كبيرة من الذاكرة ، فتأكد من أنها لن تتجاوز إجمالي أنوية وحدة المعالجة المركزية ومقدار ذاكرة الوصول العشوائي على الكمبيوتر. ينتج عن الأمر التالي نفس النتائج مثل الأمر السابق ، ولكن نظرًا لأنه يؤدي وظيفتين في وقت واحد ، فسيكون أسرع مرتين.

الجزء 6. إنشاء مصفوفة عدد القراءة.

بعد تشغيل البرنامج النصي shell ، ستحصل على 6 ملفات قراءة عدد الملفات ، مع ملف واحد لكل عينة (* _ReadsPerGene.out.tab). الآن سوف تحتاج إلى دمج الملفات الستة في ملف واحد للتحليل الإحصائي. يمكنك استخدام Excel للقيام بذلك ، ثم حفظ الملف المدمج كملف نصي محدد بعلامات جدولة. أو يمكنك استخدام الأوامر التالية:

لصق: دمج الملفات الخمسة جنبًا إلى جنب
cut -f1،2،6،10،14،18،22: استخراج الأعمدة 1،2،6،10،14،18،22 من البيانات المدمجة (العمود 1 هو اسم الجين والأعمدة 2-22 هي العمود الثاني من كل ملف فردي)
tail -n +5: تجاهل أول 4 أسطر من ملخص الإحصائيات وابدأ من السطر 5
> gene_count.txt: اكتب النتيجة في ملف gene_count.txt
يمكنك فتح ملف gene_count.txt في Excel.

الجزء 6. قم بتحميل المصفوفة في R وقم بعمل PCA Plot مع DESeq2

في دليل بيانات التمرين ، يوجد ملف باسم & ldquosamples.txt & rdquo. إنه ملف نصي محدد بعلامات جدولة ، يمكنك فحص هذا الملف باستخدام & ldquoless sample.txt & rdquo. عندما تعمل مع بياناتك الخاصة ، يمكنك إنشاء هذا الملف باستخدام Excel وحفظه كملف نصي محدد بعلامات جدولة.
في ورشة العمل هذه ، سوف نستخدم الكمبيوتر BioHPC للقيام بهذه الخطوة. يمكنك أيضًا تثبيت وحدة R و DESeq2 على الكمبيوتر المحمول لديك للقيام بهذا التمرين.
الافتراضي R على أجهزة الكمبيوتر BioHPC لا يعمل مع DESeq2 بسبب مكتبة BLAS المتوازية. ستحتاج إلى بدء R بـ & ldquo / Programs / R-3.5.0s / bin / R & rdquo.
ستحتاج إلى استخدام X-windows لرؤية المؤامرة (تعليمات استخدام X-windows على BioHPC: https://biohpc.cornell.edu/lab/userguide.aspx؟a=access)

استخدم & ldquoshared memory & rdquo ميزة STAR

تتمثل الخطوة الأولى في تشغيل STAR في تحميل قاعدة بيانات الجينوم في الذاكرة. هناك مشكلتان هنا: 1. تستغرق كل مهمة عدة دقائق لتحميل نفس قاعدة بيانات الجينوم في الذاكرة
2. ستستخدم كل مهمة قدرًا كبيرًا من الذاكرة للاحتفاظ بنسختها الخاصة من قاعدة بيانات الجينوم
يوفر STAR ميزة تسمح لك بتحميل قاعدة بيانات الجينوم مسبقًا في مساحة الذاكرة المشتركة ، والتي يمكن استخدامها من قبل جميع مهام محاذاة STAR.
فيما يلي الخطوات:
1. تحميل الجينوم في قاعدة البيانات والاحتفاظ بها هناك.

2. قم بعمل برنامج نصي للقذيفة بأوامر محاذاة STAR كما فعلت في الخطوة 5. أضف هاتين المعلمتين إلى كل أمر STAR: & ldquo - genomeLoad LoadAndKeep --limitBAMsortRAM 4000000000 & rdquo. يوجه تحميل الجينوم STAR لاستخدام الذاكرة المشتركة ، و limitBAMsortRAM لتوجيه STAR للحد من 4 غيغابايت لخطوة فرز bam. يمكنك تقليل أو زيادة ذاكرة الفرز بناءً على الكمبيوتر الذي تستخدمه. يمكنك الآن تشغيل مهام متعددة لـ STAR باستخدام البرنامج النصي & ldquoperl_fork_univ.pl & rdquo ، وستستخدم كل مهمة نفس الذاكرة المشتركة.

3. بعد الانتهاء ، تأكد من إزالة قاعدة بيانات الجينوم من الذاكرة المشتركة. وإلا فإنها ستبقى هناك.


كيفية تحويل تنسيق ملف FASTQ إلى تنسيق ملف GTF؟ - مادة الاحياء

بالنسبة للمشكلات المتعلقة بالاستعلامات المفقودة في مربعات تحديد الأداة ، فإن السبب الأكثر شيوعًا هو أن الأداة تسرد فقط عناصر المحفوظات بتنسيقات بيانات متوافقة مع الأداة. بعض التنسيقات عبارة عن مجموعات فرعية من البعض الآخر ويجب أن يسرد Galaxy أيضًا تلك التي تحتوي على تنسيقات فرعية متوافقة أيضًا. إذا كان الاستعلام لا يظهر بشكل ثابت وتعتقد أنه بالتنسيق الصحيح ، يمكنك النقر فوق رمز القلم الرصاص وتغيير التنسيق يدويًا. لن يؤدي هذا إلى تحرير الملف فقط قم بتغيير البيانات الوصفية للملف. في بعض الحالات ، ستحتاج إلى تغيير تنسيق الملف بالفعل. على سبيل المثال ، إذا كان الملف محددًا بمسافة وكان ملفًا جدوليًا مطلوبًا ، فيمكن استخدام أداة "تحويل المحددات إلى TAB" ضمن "معالجة النص" لإعادة تنسيق الملف.

بعض التنسيقات الأكثر استخدامًا متشابهة جدًا. ابدأ بالملف الجدولي الأساسي. لها متطلبات قليلة بخلاف عمود واحد أو أكثر من أعمدة البيانات مفصولة بعلامات تبويب. التالي هو الفواصل الزمنية المجدولة ولكنها تحتوي على شرط إضافي وهو أن 3 من الأعمدة يجب أن تكون الكروموسوم ونقطة البداية ونقطة النهاية. يوجد اختياريًا حبلا ورأسًا لتسمية الأعمدة. التالي هو BED أو GFF ، وهما أيضًا جداول وفترات زمنية ، ولكن مع المزيد من القيود. يمكن أن يختلف BED بين 3 و 12 عمودًا ، مع تحديد كل منها بدقة. هنا يكون ترتيب الأعمدة مهمًا أيضًا ، ويمكن تخطي أعمدة النهاية فقط. يجب أن تكون بعض مجموعات الأعمدة كلها هناك أو تم تركها كلها. GFF مشابه في الإعداد ولكن مع جميع الأعمدة التسعة المطلوبة والتعريفات المختلفة. انظر المزيد من الأوصاف التفصيلية أدناه.

التنسيقات

ملف تسلسل ثنائي بتنسيق 'ab1' بملحق ملف '.ab1'. يجب تحديد "تنسيق الملف" يدويًا عند تحميل الملف. AXT

  • يجمع
    NGS: أدوات SAM & rarrGenerate pileup
  • فترة
    أولاً ، عليك الذهاب إلى pileup على النحو الوارد أعلاه ثم NGS: SAM Tools & rarrPileup-to-Interval

أرشيف مضغوط يتكون من ملفات تسلسل ثنائي بتنسيق "ab1" أو "scf". يجب أن يكون لجميع الملفات في هذا الأرشيف نفس امتداد الملف الذي هو أحد ".ab1" أو ".scf". يجب تحديد "تنسيق الملف" يدويًا عند تحميل الملف. سرير

يُعرف أيضًا باسم تنسيق FBAT ، للاستخدام في برنامج FBAT. يتكون من ملف النسب وملف النمط الظاهري. Gff

هذا التنسيق هو صفحة ويب html. انقر فوق أيقونة العين لعرض مجموعة البيانات في متصفحك. الفاصل الزمني (فترات الجينوم)

  • جدولي أيضا
  • CHROM - اسم الكروموسوم (مثل chr3 أو chrY أو chr2_random) أو contig (مثل ctgY1).
  • START - موضع البداية للميزة في الكروموسوم أو contig. تم ترقيم القاعدة الأولى في الكروموسوم 0.
  • النهاية - موضع النهاية للميزة في الكروموسوم أو الكونتيج. لا يتم تضمين قاعدة chromEnd في عرض الميزة. على سبيل المثال ، يتم تعريف القواعد المائة الأولى للكروموسوم على أنها chromStart = 0 ، و chromEnd = 100 ، وتمتد على القواعد المرقمة من 0 إلى 99.
  • ستراند - تحدد الخصلة - إما "+" أو "-".
  • الرؤوس
  • سرير
    يمكن أن تختلف التغييرات الدقيقة المطلوبة والأدوات للتشغيل باختلاف الحقول الموجودة في ملف الفاصل الزمني وحجم BED الذي تقوم بالتحويل إليه. بشكل عام ، من المحتمل أن تستخدم Text Manipulation & rarrCompute أو Cut أو Merge Columns.
  • سرير
    تحويل التنسيقات & rarrMaf إلى BED
  • فترة
    تحويل التنسيقات & rarrMaf إلى الفاصل الزمني
  • فاستا
    تحويل التنسيقات & rarrMaf إلى FASTA

تنسيق PSL مخصص للمحاذاة ، ويتم إرجاعه بواسطة BLAT. لا يتضمن أي تسلسل. سكف

ملف تسلسل ثنائي بتنسيق "scf" بامتداد ملف ".scf". يجب تحديد "تنسيق الملف" يدويًا عند تحميل الملف. انقر هنا للمزيد من المعلومات. سف

نص محدد في أعمدة بشيء آخر غير علامة التبويب. جدولي (محدد بعلامات جدولة)

  • فاستا
    تحويل التنسيقات و rarrTabular-to-FASTA
    يجب أن يحتوي الملف المجدول على عمود العنوان والتسلسل.
  • فترة
    إذا كان الملف الجدولي يحتوي على الكروموسوم ، أو كان كله على كروموسوم واحد ، فيمكنك إنشاء ملف فاصل زمني. إذا استخدم كل كروموسوم واحد معالجة النص & إضافة عمود لإضافة الكروموسوم. إذا كان الموضع المعين هو الموضع القائم على 1 ، استخدم Text Manipulation & rarrCompute وعمود الموضع ناقص 1 للبدء. خلاف ذلك ، قم بعمل زائد 1 للحصول على النهاية.

أرشيف مضغوط يتكون من ملفات تسلسل نصي مسطح. يجب أن يكون لجميع الملفات في هذا الأرشيف نفس امتداد الملف ".txt". يجب تحديد "تنسيق الملف" يدويًا عند تحميل الملف. تذبذب المسار المخصص


أدوات GenomeTools

هذه القائمة تظهر كل شيء أدوات الجينوم الأدوات ووظائفها.

gt نظام تحليل جينوم أدوات الجينوم.

gt bed_to_gff3 تحليل ملف BED وتحويله إلى GFF3.

gt cds أضف ميزات CDS (تسلسل تشفير) إلى ميزات exon الواردة في ملف GFF3.

gt chseqids تغيير معرفات التسلسل عن طريق التعيين الوارد في ملف التعيين.

gt clean قم بإزالة جميع الملفات الموجودة في الدليل الحالي والتي تم إنشاؤها تلقائيًا بواسطة gt.

gt compreads استدعاء أداة ضغط ملف fastq.

gt compreads compressing يولد تشفيرًا مضغوطًا لبيانات fastq.

gt compreads فك الضغط فك تشفير ملف من القراءات المضغوطة.

gt يضغط على إعادة ضغط يولد ترميزًا مضغوطًا لبيانات fastq باستخدام قراءات مرجعية مضغوطة (RCR).

gt يقارن refdecompress بفك تشفير معين RCR (قراءات مرجعية مضغوطة).

gt condenseq اتصل بأحد أدوات المكثف لتحضير البيانات الجينومية المضغوطة التكرار أو معالجتها.

gt congruence استدع أداة فرعية للتطابق ومرر الوسيطة (الحجج) إليها.

gt convertseq تحليل وتحويل تنسيقات ملفات التسلسل (FASTA / FASTQ ، GenBank ، EMBL).

gt csa تحويل المحاذاة المقسمة من ملف GFF3 إلى محاذاة تقسم إجماع.

gt dot يطبع الرسوم البيانية المميزة بتنسيق dotfile.

gt dupfeat تكرار عقد الميزات الداخلية في ملفات GFF3 معينة.

gt encseq قم باستدعاء أداة معالجة التسلسل المشفرة ومرر الوسيطة (الوسائط) إليها.

gt encseq bench أداء معياري على عمليات الاستخراج من encseq.

gt encseq bitextract يستخرج البيانات الداخلية من التسلسلات المشفرة.

فحص gt encseq تحقق من تناسق ملف التسلسل المشفر.

gt encseq فك تشفير / استخراج التسلسلات المشفرة.

تشفير gt encseq لملفات تسلسل التشفير (FASTA / FASTQ ، GenBank ، EMBL) بكفاءة.

gt encseq info عرض معلومات وصفية حول تسلسل مشفر.

gt encseq md5 يعرض مجاميع MD5 للتسلسل المشفر.

gt encseq عينة فك / استخراج التسلسلات المشفرة عن طريق الاختيار العشوائي.

gt encseq2spm حساب بادئة اللاحقة من التسلسل المشفر.

gt تقييم مقارنة ملفات التعليقات التوضيحية وإظهار مقاييس الدقة (التنبؤ مقابل المرجع).

gt extractfeat ميزات الاستخراج الواردة في ملف GFF3 من ملف تسلسلي.

gt extractseq استخراج التسلسلات من ملف (ملفات) تسلسل معين أو fastaindex.

gt fastq_sample طباعة العينات عن طريق الاختيار العشوائي من ملفات FASTQ المحددة باستخدام عدد n من الأحرف المتسلسلة على الأقل. الإخراج هو تنسيق fastq / fasta اعتمادًا على ما إذا كانت الصفات متوفرة.

gt featureindex استرداد التعليقات التوضيحية من فهرس الميزات الثابتة كإخراج GFF3.

gt fingerprint حساب بصمات أصابع MD5 لكل تسلسل معين في مجموعة من ملفات التسلسل.

gt genomediff يحسب Kr: المسافات الزوجية بين الجينومات.

gt gff3 تحليل وربما تحويل وإخراج ملفات GFF3.

gt gff3_to_gtf تحليل ملف (ملفات) GFF3 وإظهارها كـ GTF2.2.

gt gff3validator تحقق بصرامة من صحة ملفات GFF3 المقدمة.

gt gtf_to_gff3 تحليل ملف GTF2.2 وتحويله إلى GFF3.

gt hop cognate لتصحيح خطأ المبلمر المتجانس المستند إلى التسلسل.

gt id_to_md5 غيّر معرّفات التسلسل في ملفات GFF3 المعطاة إلى بصمات أصابع MD5 للتسلسلات المقابلة.

gt inlineseq_add يضيف تسلسلات مضمنة من مصدر خارجي إلى إدخال GFF3.

gt inlineseq_split تقسيم التعليقات التوضيحية GFF3 مع التسلسلات المضمنة في ملفات منفصلة.

واجهة gt إضافة ميزات وسيطة بين الميزات الخارجية في ملف (ملفات) GFF3 المحدد.

gt loccheck للتحقق من احتواء الوالدين والطفل في إدخال GFF3.

gt ltrdigest يحدد ميزات التسلسل ويعلق عليها في مرشحات LTR retrotransposon.

gt ltrharvest يتنبأ بـ LTR retrotransposons.

gt matchtool تحليل تنسيقات المطابقة و / أو استدعاء أدوات المطابقة.

gt matstat حساب إحصائيات المطابقة.

gt md5_to_id غيّر بصمات أصابع MD5 المستخدمة كمعرفات تسلسلية في ملفات GFF3 معينة إلى & # 8220 نظامي & # 8221.

gt merge دمج ملفات GFF3 المرتبة بطريقة مرتبة.

gt mergefeat دمج المعالم المتجاورة بدون توابع من نفس النوع في ملف (ملفات) GFF3 المعطى.

يقوم gt mkfeatureindex بإنشاء FeatureIndex جديد من بيانات التعليقات التوضيحية.

gt mmapandread قم بتعيين الملفات المرفقة في الذاكرة وقراءتها مرة واحدة.

يحدد gt orffinder ORFs (إطارات القراءة المفتوحة) في التسلسل.

gtpackedindex ، استدعاء أداة فرعية للفهرس apacked وتمرير الوسيطة (الوسائط) إليه.

gt prebwt حساب مسبق لحدود bwt لبعض طول البادئة.

gt readjoiner Readjoiner: مُجمّع تسلسل قائم على الرسم البياني لسلسلة.

تجميع gt readjoiner إنشاء رسم بياني للسلسلة و contigs الإخراج.

يتداخل رابط قراءة gt مع مطابقة بادئة لاحقة الحساب من التسلسل المشفر.

gt readjoiner prefilter إزالة القراءات المضمنة ومنخفضة الجودة وتشفير مجموعة القراءة بتنسيق GtEncseq.

gt repfind حساب المطابقات التامة القصوى (والمزيد).

gt scriptfilter احصل على معلومات حول عوامل تصفية Lua النصية وتحقق من صحتها.

gt seed_extend احسب المحاذاة المحلية باستخدام خوارزمية البداية والتوسيع.

gt حدد تحديد ميزات معينة (محددة بواسطة الخيارات المستخدمة) من ملف (ملفات) GFF3 معين.

gt seq تحليل ملف (ملفات) التسلسل المحدد وإنشاء ملفات الفهرس المقابلة.

gt seqfilter تصفية ملف (ملفات) التسلسل المحدد وإظهار النتائج على stdout.

gt seqids إظهار معرفات التسلسل من ملف التعليق التوضيحي.

gt seqmutate قم بتغيير تسلسل ملف (ملفات) التسلسل المحدد.

gt seqorder تسلسلات الإخراج كـ MultiFasta بالترتيب المحدد.

gt seqstat حساب الإحصائيات لملف (ملفات) fasta.

gt seqtransform قم بإجراء تحويلات بسيطة على ملف (ملفات) التسلسل المحدد.

gt seqtranslate يترجم تسلسل النوكليوتيدات إلى تسلسل البروتين.

gt sequniq تصفية التسلسلات المتكررة في ملفات التسلسل المحددة.

gt shredder تسلسل ملف (ملفات) التقطيع إلى قطع متتالية من الطول العشوائي.

gt shulengthdist حساب توزيع أطوال متقطعة مزدوجة.

gt simreads محاكاة عمليات قراءة التسلسل من مواضع عشوائية في تسلسل (تسلسلات) الإدخال.

gt sketch إنشاء تمثيل رسومي لملفات التعليقات التوضيحية لـ GFF3.

gt sketch_page ارسم تمثيلاً متعدد الصفحات بتنسيق PDF / PS لملف تعليق توضيحي.

gt snpper يشرح توضيحات تعدد الأشكال وفقًا لتأثيرها على الجينوم كما هو موضح في التعليق التوضيحي الجينومي.

gt speck تتحقق من توافق تعريف المواصفات في إدخال GFF3.

gt splicesiteinfo عرض معلومات حول مواقع لصق الواردة في ملفات GFF3.

gt splitfasta يُقسِّم ملف fasta المُزوَّد.

gt stat عرض إحصائيات حول الميزات المضمنة في ملفات GFF3.

gt tagerator تعيين علامات التسلسل القصير في فهرس معين.

gt tallymer قم باستدعاء أداة tallymer subtool ومرر الوسيطة (الحجج) إليها.

gt tallymer mkindex عد وفهرس k-mers في مصفوفة اللاحقة المحسنة المعينة لقيمة ثابتة لـ k.

gt tallymer occratio حساب نسبة حدوث مجموعة من التتابعات ممثلة بمصفوفة لاحقة محسّنة.

gt tallymer search ابحث عن مجموعة من k-mers في فهرس تم إنشاؤه بواسطة & # 8220gt tallymer mkindex & # 8221.

gt tirvish تحديد عناصر التكرار المقلوب الطرفي (TIR) ​​، مثل ترانسبوزونات الحمض النووي.


كيفية تحويل تنسيق ملف FASTQ إلى تنسيق ملف GTF؟ - مادة الاحياء

إذا كانت لديك مجموعة بيانات في السجل الخاص بك لا تظهر في محدد القائمة المنسدلة لأداة ما ، فإن السبب الأكثر شيوعًا هو أنها تحتوي على تنسيق خاطئ. تحتوي كل مجموعة بيانات Galaxy على تنسيق ملف مرتبط مسجّل في البيانات الوصفية الخاصة بها ، وستقوم الأدوات فقط بإدراج مجموعات البيانات من سجلك التي لها تنسيق متوافق مع تلك الأداة المحددة. بالطبع قد لا تحتوي بعض مجموعات البيانات هذه فعليًا على بيانات ذات صلة ، أو حتى الأعمدة الصحيحة التي تحتاجها الأداة ، ولكن التصفية حسب التنسيق على الأقل تجعل القائمة للاختيار من بينها أقصر قليلاً.

يتم تحديد بعض التنسيقات بشكل هرمي ، بدءًا من التنسيقات العامة جدًا مثل Tabular (التي تتضمن أي ملف نصي بأعمدة مفصولة بعلامات جدولة) ، إلى تنسيقات فرعية أكثر تقييدًا مثل Interval (حيث يجب أن تكون ثلاثة من الأعمدة هي الكروموسوم ، وموضع البداية ، والموضع النهائي) ، وحتى تلك الأكثر تحديدًا مثل BED التي لها متطلبات إضافية. لذلك على سبيل المثال ، إذا كان تنسيق الإدخال المطلوب للأداة هو جدولي ، فسيتم إدراج جميع عناصر السجل التي تم تسجيل تنسيقها على أنها جدولية ، إلى جانب تلك الموجودة في جميع التنسيقات الفرعية المؤهلة أيضًا باعتبارها جدولية (الفاصل الزمني ، BED ، GFF ، إلخ. ).

هناك طريقتان معتادتان لتغيير تنسيق مجموعة البيانات في Galaxy: إذا كانت محتويات الملف بالتنسيق المطلوب بالفعل ولكن البيانات الوصفية خاطئة (ربما لأن ميزة الاكتشاف التلقائي لأداة تحميل الملف قد خمنتها بشكل غير صحيح) ، يمكنك إصلاح البيانات الوصفية يدويًا بالنقر فوق رمز القلم الرصاص بجانب مجموعة البيانات هذه في السجل الخاص بك. أو ، إذا كانت محتويات الملف بالفعل بتنسيق مختلف ، فإن Galaxy يوفر عددًا من أدوات تحويل التنسيق (على سبيل المثال في فئتي معالجة النص وتحويل التنسيقات). على سبيل المثال ، إذا كانت الأداة التي تريد تشغيلها تتطلب جدولي ولكن تم تحديد أعمدةك بمسافات أو فاصلات ، يمكنك استخدام أداة "تحويل المحددات إلى علامة تبويب" ضمن معالجة النص لإعادة تنسيق بياناتك. ومع ذلك ، إذا كانت ملفاتك بتنسيق غير مدعوم تمامًا ، فأنت بحاجة إلى تحويلها بنفسك قبل التحميل.

أوصاف التنسيق

هذه واحدة من عائلة ABIF لتنسيقات التسلسل الثنائي من Applied Biosystems Inc. يجب أن يكون للملفات امتداد ملف ".ab1". يجب تحديد تنسيق الملف هذا يدويًا عند تحميل الملف.


الأوامر الفرعية

35 أمرًا فرعيًا وظيفيًا في المجموع.

التسلسل وما يليه

    تسلسل التحويل (عكسي ، مكمل ، معرف مستخرج.) تحصل على تتابعات لاحقة حسب المنطقة / gtf / السرير ، بما في ذلك التسلسلات المرافقة للانزلاق ، والإحصائيات البسيطة المدعومة من الجينوم الدائري لملفات FASTA / Q إنشاء ملف فهرس FASTA واستخراج المراقبة اللاحقة والرسوم البيانية عبر الإنترنت لميزات التسلسل تعقيم ملفات Fastq المكسورة ذات السطر الفردي المتسلسلة في الوقت الفعلي وتدفق ملفات fastx

تنسيق التحويل

    تحويل FASTA / Q إلى تنسيق جدولي (وطول / محتوى GC / انحراف GC) تحويل تنسيق جدولي إلى تنسيق FASTA / Q تحويل FASTQ إلى FASTA تحويل تشفير جودة FASTQ بين Sanger و Solexa و Illumina ترجمة DNA / RNA إلى تسلسل البروتين (دعم قواعد غامضة )
    تسلسل البحث حسب المعرف / الاسم / التسلسل / الزخارف المتتالية ، عدم التطابق يسمح بتحديد موقع الزخارف / الزخارف اللاحقة ، يسمح عدم التطابق بالبحث عن التسلسلات القصيرة في التسلسلات الأكبر باستخدام المحاذاة المحلية لاسترداد amplicon (أو منطقة محددة من حوله) عبر التمهيدي (ق)

معالجة ومراقبة BAM

تعيين العمليات

    طباعة سجلات N FASTA / Q الأولى بطباعة تسلسلات الجينوم الأول مع البادئات الشائعة في الاسم طباعة سجلات FASTA / Q في نطاق (بداية: نهاية) تسلسل عينة حسب الرقم أو النسبة إزالة التسلسلات المكررة عن طريق المعرف / الاسم / التسلسل المتسلسل المكرر N مرات find common sequences of multiple files by id/name/sequence split sequences into files by id/seq region/size/parts (mainly for FASTA) split sequences into files by size/parts (FASTA, PE/SE FASTQ) match up paired- end reads from two fastq files
    replace name/sequence by regular expression rename duplicated IDs reset start position for circular genome concatenate sequences with same ID from multiple files edit sequence (point mutation, insertion, deletion)
  • version print version information and check for update
  • genautocomplete generate shell autocompletion script (bash|zsh|fish|powershell)

GFF/GTF

A General Feature Format (GFF) file is a simple tab-delimited text file for describing genomic features. There are several slightly but significantly different GFF file formats. IGV supports the GFF2, GFF3 and GTF file formats.

  • GFF2 files must have a .gff file extension for IGV. See the Wellcome Trust Sanger Institute web site (http://www.sanger.ac.uk/Software/formats/GFF/GFF_Spec.shtml) for a description of the GFF2 file format.
  • GFF3 files must have a .gff3 file extension for IGV. See the Sequence Ontology Project (SO) web site (http://www.sequenceontology.org/gff3.shtml) for a description of the GFF3 file format.
  • GTF files must have a .gtf file extension for IGV. See the Computational Genomics Laboratory web site (http://mblab.wustl.edu/GTF2.html) for a description of the GTF file format.

One-based index: Start and end positions are identified using a one-based index. The end position is included. For example, setting start-end to 1-2 describes two bases, the first and second in the sequence.

Display settings: To modify IGV's default display settings for the .gff or .gff3 data, include a track line in the file.

Feature display name: To override the default setting for which field is used to label the features in the IGV track, add the following line to the file:

Coloring features: To specify a color for a given feature, you can add this to the file as shown in the following example. Color values can be in either hexadecimal or RGB (r, g, b) format.

##gff-version 3
chr1 varclass variants_454HCDiffs 59133 59133 33 . . Var=A->GAA=S->Sdepth=9frame=+1gene=OR4F5ref=novelInRegioncolor=#0000EE
chr1 varclass variants_454HCDiffs 59374 59374 67 . . Var=A->GAA=T->Adepth=30frame=+1gene=OR4F5ref=rs2691305InRegioncolor=#EE0000
chr1 varclass variants_454HCDiffs 731442 731442 100 . . Var=T->CAA=->depth=3frame=gene=ref=rs3115865,rs61770168OutOfRegioncolor=#AAAAAA


3.2 Trimming Reads

Fortunately there is software available for read trimming. Today we will be using Trim Galore!. Trim Galore! is a wrapper for the reads trimming software cutadapt.

Read trimming software can be used to trim sequencing adapters and/or low quality reads from the ends of reads. Given we noticed there was some adaptor contamination in our FastQC report, it is a good idea to trim adaptors from our data.

Task 2: What type of adapters were used in our data? Hint: Look at the FastQC report ‘Adapter Content’ plot.

Now let’s try to use Trim Galore! to remove those problematic adapters. It’s a good idea to check read quality again after trimming, so after you have trimmed your reads you should use FastQC to produce another report.

Task 3: Work out the command you should use to trim the adapters from our data. Hint 1: You can use

To find out what options you can pass to Trim Galore. Hint 2: Read through the output of the above command carefully. The adaptor used in this experiment is quite common. Do you need to know the actual sequence of the adaptor to remove it?

Task 3: Produce a FastQC report for your trimmed reads files. Is the adapter contamination gone?

Once you think you have successfully trimmed your reads and have confirmed this by checking the FastQC report, feel free to check your results using the next section.

3.2.1 Solution

You can use the command(s) below to trim the Nextera sequencing adapters:

Remember to generate new FastQC reports for your trimmed reads files! FastQC should now show that your reads pass the ‘Adaptor Content’ plot. Feel free to ask one of the instructors if you have any questions.

تهانينا! You have now generated reads quality reports and performed adaptor trimming. In the next lab, we will use STAR and Kallisto to align our trimmed and quality-checked reads to a reference transcriptome.


استنتاج

This completes the walkthrough of the proteogenomics database creation workflow . This tutorial is a guide to have a database and mapping files ready for Database searching and novel peptide analysis. Researchers can use this workflow with their data also, please note that the tool parameters, reference genomes and the workflow will be needed to be modified accordingly.

This workflow was developed by the Galaxy -P team at the University of Minnesota. For more information about Galaxy -P or our ongoing work, please visit us at galaxy p.org

Keypoints Key points

  • Generating variant protein database

  • Generating genomic and variant mapping files for visualization