Информация

Как да изтегля omic данни от ncbi? (данни от SRA или някакво предложение?)

Как да изтегля omic данни от ncbi? (данни от SRA или някакво предложение?)


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.

Предложих си да повторя резултатите в тази статия с номер за достъп PRJNA325650. И така, опитвам се да изтегля данните. Кой ще бъде най-добрият начин да направите това?. Опитах с sratoolkit и пакета SRAdb в R, но не работи.

Моят код:

В sratoolkit

Вход:

предварително извличане на PRJNA325650

Изход:

prefetch.2.10.5 err: неочаквана грешка при разрешаване на заявка в модула на виртуалната файлова система - неуспешно разрешаване на достъпа 'PRJNA325650' - Обектът не е достъпен от вашето местоположение. ( 406 )

В R (SRAdb)

Вход:

rs = listSRAfile(c("PRJNA325650"), sra_con, fileType = 'sra')

Изход:

Грешка в sraConvert(in_acc, out_type = c("изследване", "проба", "експеримент", : Типът на входа трябва да бъде в "SRA"ERA"DRA"SRP"ERP"DRP"SRS"ERS"DRS"SRX"ERX "DRX"SRR"ERR"DRR"

Някакви предложения или методи?


Разгледах, виждам данните във формат FASTA. Номерът за достъп е за проект с 50 проби, всяка от които е последователна.

Първо отидох в genbank на https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

потърсете този номер за присъединяване, като изберете "всички бази данни", за да получите страницата на проекта тук https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/325650

Под „ресурси“ има „данни за последователността“ „SRA експерименти“

вдясно щракнах върху числото 50, което ме отведе до: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra?linkname=bioproject_sra_all&from_uid=325650

Виждам списъка с 50 проби, като щраквам върху първата, до която стигам: https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/?run=SRR3667045

Щракването върху "Runs" ме отвежда до страница с данните, които могат да се видят в много форми. Надявам се това да помогне.


Граници в генетиката

Принадлежностите на редактора и рецензентите са най-новите, предоставени в техните профили за изследване на Loop и може да не отразяват тяхното положение към момента на прегледа.


  • Изтеглете статия
    • Изтеглете PDF
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Допълнителен
      Материал
    • Крайна бележка
    • Референтен мениджър
    • Прост TEXT файл
    • BibTex


    СПОДЕЛИ НА

    Как да анализирате NanoString nCounter данни с ROSALIND

    ПРЕГЛЕД

    ROSALIND е облачна платформа, която свързва изследователите от проектиране на експерименти до контрол на качеството, диференциално изразяване и изследване на пътя в среда за сътрудничество в реално време.

    Учени от всяко ниво на умения се възползват от ROSALIND, тъй като не се изисква опит в програмирането или биоинформатиката. Като приема необработени RCC файлове директно от инструмента nCounter, ROSALIND дава възможност за мощен анализ надолу по веригата и наистина проницателни визуализации на набори от данни за генна експресия. Резултатите се подготвят за минути за всеки анализ на данни NanoString nCounter с интерактивно изживяване, предназначено за лесна употреба, сътрудничество в реално време и спестяване на ценно време.

    КАК ДА АНАЛИЗИРАМЕ ДИФЕРЕНЦИАЛНАТА ГЕННА ЕКСПРЕСИЯ

    ROSALIND дава възможност на учени и изследователи да анализират и интерпретират диференциалната генна експресия без нужда от биоинформатика или умения за програмиране. Всичко, което се изисква, е основни познания по биология и текущ абонамент или активен опит. Не се изисква изтегляне на софтуер nSolver, тъй като ROSALIND работи в браузър и извършва идентични статистически изчисления, които преди това биха били извършени в nSolver.

    Биологичните въпроси също могат да бъдат изследвани самостоятелно или във връзка с качени експериментални данни, тъй като ROSALIND автоматизира импортирането на публични данни от Националния център за биотехнологична информация (NCBI) Short Read Archive (SRA) и Gene Expression Omnibus (GEO).

    ВЪЗМОЖНОСТИ ЗА ОТКРИВАНЕ

    „Сега мога да проектирам и да получа достъп до моя анализ на последователността в рамките на часове и имам много повече доверие в резултатите си.“

    ПЕТ СТЪПКИ ЗА УСПЕХ С НАНОСТРУНА

    ROSALIND опростява анализа на данни и работи като център за данни, свързващ помежду си всеки етап от интерпретацията на данните. Опитът за откриване на генна експресия на ROSALIND дава възможност за визуално изследване и самостоятелно изследване на резултатите от експеримента, за да даде на изследователите свободата да коригират граничните стойности, да добавят сравнения, да прилагат ковариантни корекции и дори да намират модели в множество набори от данни, без нужда от биоинформационен опит. Има пет лесни стъпки за извършване на анализ на данни nCounter на ROSALIND.

    1. ПРОЕКТИРАНЕ НА ЕКСПЕРИМЕНТА

    Започването на анализ на данни NanoString започва със създаване на нов експеримент и заснемане на дизайна на експеримента. РОЗАЛИНД разглежда ключовите аспекти на експеримента в ръководен опит за записване на биологични цели, атрибути на пробата и параметри на анализа. Тези подробности стават в основата на таблото за откриване на експеримента. Изследователите, които публикуват статии и работят с публични данни на NCBI, знаят значението на естествената подкрепа на моделите на данни на NCBI. ROSALIND напълно поддържа моделите NCBI BioProject и BioSample за присвояване на метаданни и описания на примерни атрибути. ROSALIND също така позволява на учените да създават персонализирани атрибути, за да опишат биологичното поведение в термини, свързани с експеримента. Настройката на сравнения е опростена чрез описване и анотиране на извадки с помощта на тези познати термини. Тази методология минимизира риска от грешки в диференциалното изразяване при избор на проби за сравнение.

    За системата за анализ NanoString nCounter, ROSALIND предоставя на учените избор: а) да започнете с необработени RCC файлове, произведени на инструмента nCounter, или б) да използвате нормализирани данни, които са били обработени и експортирани от nSolver. Това осигурява гъвкавост на учените да използват опита при откриването на ROSALIND, за да визуализират и интерпретират данни, независимо от източника на данни. Когато анализира необработени RCC файлове, ROSALIND рационализира анализа на данни, използвайки специализиран тръбопровод, който следва указанията на NanoString за усъвършенстван анализ, включва интелигентен контрол на качеството с автоматично откриване на аномалии, профилиране на клетъчни типове, идентификация на диференциално експресирани гени и дълбока интерпретация на пътя. Посетете раздела с технически спецификации, за да научите повече за тръбопровода за анализ на данни ROSALIND NanoString и наличните референтни материали.

    За оптимални резултати на NanoString, тръбопроводът за анализ трябва да вземе предвид използваните панели, откритите гени и контролните нива, преди да извърши нормализиране или изчисляване на промените в пъти. ROSALIND интегрира и поддържа всички панели за генна експресия и miRNA, включително тези с персонализирано съдържание, като комплекта за добавяне на COVID-19 Panel Plus. Всеки панел се открива автоматично с целевия вид. В случай на персонализирани панели, ROSALIND предоставя широк списък от налични видове и се опитва да съпостави тези с най-високи нива на съответните гени.

    2. ОЦЕНЯВАНЕ НА КОНТРОЛ НА КАЧЕСТВОТО НА НАНОСТРУНИ

    Изследователите трябва да са уверени във фазата на контрол на качеството, преди да съберат прозрения от експеримент, в противен случай не трябва да се вярва на резултатите от анализа. Мистериите на биологията са неуловими и сложни. Не трябва да се губи време в преследване на коригиращи мерки за отклонения, разменени проби и много други грешки, които могат да възникнат в хода на добре проектиран експеримент.

    Някои от най-важните показатели за контрол на качеството, които трябва да проверите, са качество на изображението, плътност на свързване, граница на откриване, контролна линейност, избор на домакински гени, корелация на пробата и многоизмерно мащабиране (MDS) или анализ на главните компоненти (PCA) за всички проби. Когато ROSALIND открие ниско качество на изображението, плътност на свързване или граница на откриване, се предоставя предупреждение и стойностите се подчертават в QC. Изследователите могат да елиминират пробите в нарушение и вредните ефекти върху резултатите, като идентифицират пробата като отклонение и се придвижат уверено във фазата на откриване и проучване на интерпретацията на резултатите.

    ROSALIND Quality Control Intelligence идентифицира потенциални проблеми с качеството на данните и сортира данните, преди да представи резултатите. Това елиминира необходимостта изследователите да бъдат експерти по въпросите на контрола на качеството на последователността. Научете как изследователите печелят увереност в резултатите си чрез разузнаване за контрол на качеството.

    3. РЕЗУЛТАТИ ОТ ОТКЛЮЧВАНЕ

    След като изследователят прегледа фазата на контрол на качеството, интерактивното представяне на резултатите е готово да започне. Следващата стъпка е да отключите експеримента. ROSALIND изчислява количеството единици за анализ („AU“), необходими за отключване на резултатите. Това обикновено е 1 AU на RCC файл с единична проба за експерименти с NanoString, но това може да се различава в зависимост от файловете с броене или други параметри на експеримента. Баланса по акаунти и бързите връзки за придобиване на повече AU са директно достъпни от екрана за отключване. За да научите повече за единиците за анализ, разгледайте Q&A в раздела по-долу или посетете ROSALIND Store.

    4. АНАЛИЗ И ОТКРИВАНЕ

    Към днешна дата данните NanoString nCounter са анализирани с помощта на мощното настолно решение на nSolver за импортиране, нормализиране и изчисляване на диференциално експресирани гени. ROSALIND дава възможност за нов, уникален подход, който е базиран на облак и дава възможност на учените да си сътрудничат и визуално да изследват своите NanoString nCounter данни, като същевременно осигуряват спокойствието, че настройките и методите са одобрени от NanoString.

    ROSALIND разширява nSolver, като предоставя онлайн, опростено изживяване за анализ на диференциални изрази и интерпретация на NanoString nCounter данни. Този опит започва с табло за откриване, което показва списъка на значимите диференциално експресирани гени, определени от изчислен филтър за прекъсване. Настройките по подразбиране за филтъра започват с промяна на пъти от 1,5 регулирана нагоре и 1,5 регулирана надолу с p-Adjust от 0,05. Допълнителни корекции за постигане на значителен набор от гени се извършват от ROSALIND, ако желае ученият. Изследователите могат също така да създадат неограничен набор от свои собствени персонализирани филтри, използвайки промени в сгъване и параметри на p-стойност. Удобните контроли на екрана са лесно достъпни за модифициране на тези филтри, добавяне на ковариантни корекции, прилагане на генни списъци и подписи и коригиране на цветовите палитри на графиката. В опита на генната експресия на ROSALIND, учените откриват прозрения от задълбочена интерпретация на пътища, генна онтология, заболявания и лекарствени взаимодействия, които са представени чрез богати интерактивни графики, които запълват екрана и отговарят на взаимодействията от учения, показвайки персонализирани топлинни карти, графики на вулкан и MA както и боксови и барови площи.

    Нови сравнения и мета-анализ могат да бъдат добавени по всяко време. Сравненията се създават с помощта на атрибути на BioProject. Създадените мета-анализи могат да бъдат кръстосани експерименти и мулти-омични. Всяка от тези перспективи е достъпна в рамките на минути след настройката, намалявайки вътрешното биоинформационно натоварване и позволявайки на учените да реагират плавно, като се фокусират директно върху науката на експеримента.

    5. СЪТРУДНИЧЕСТВО И СПОДЕЛЯНЕ НА РЕЗУЛТАТИ

    Процесът на откриване рядко завършва с една гледна точка от едно мнение на изследователя. ROSALIND Spaces позволява истинско сътрудничество между учен и учен чрез виртуални стаи с данни, където учени и сътрудници могат да се събират върху свързани набори от данни навсякъде по света, за да изследват интерактивно споделени експерименти, подобно на работа с Google Документи. Изследователите имат достъп до последователна версия на данните, без да е необходимо да прехвърлят тромави файлове или да преинтерпретират първоначалните файлове. Всички промени са интерактивни, незабавно достъпни и видими навсякъде по света (както е разрешено от организацията) с емисии за активност в реално време и исторически отчети. Участниците в Spaces могат да добавят експерименти, да изследват пътища, да променят граничните стойности, да добавят мета-анализи и да добавят нови сравнения в рамките на споделената среда за сътрудничество.

    Пространствата са виртуални заседателни зали, където учените се срещат с нишови експерти, клиенти и поддържащи екипи, за да увеличат максимално стойността на откритието на всеки експеримент и да се подготвят за следващия.


    Как да изтегля fastq файлове от SRA?

    Трудно ми е да си представя как работи SRA. Имам експеримент върху GEO, присъединяването му е GSE102269. Има 12 проби. Бих искал да изтегля fastq файловете за тези 12 проби. Така че изтеглих SRA инструментариума за Linux, защото реших, че имам нужда от инструмента fastq-dump. Но се държи неочаквано.

    Ако отидете на селектора за изпълнение на SRA в долната част на страницата GEO, той изброява присъединяванията на SRA за всяка от пробите. Гледайки първата проба, тя казва, че файлът е с размер 1,46 GB. Но когато използвам инструмента fastq-dump, той ми даде файл, който беше 2,8 GB и можеше да е повече, ако не бях спрял изтеглянето. Значи не съм fastq-dump-ing правилния файл?

    Освен това, има ли начин да изтеглите fastq файловете за всички проби наведнъж, вместо да се налага да ги правите поотделно?

    Тук има няколко точки на объркване (не че ви обвинявам, че SRA-toolkit има документация за боклук, скрита на неинтуитивни места).

    Първо, разликата в размерите на файловете е, защото селекторът за изпълнение на SRA изброява размера на SRA (компресирания) файл. Действителната FASTQ, генерирана от SRA, ще бъде по-голяма.

    Второ, ако трябва да използвате SRA-toolkit, това е така високо Препоръчително е да използвате fasterq-dump. Въпреки това fasterq-dump може да изтегля само една проба в даден момент, така че трябва да изтегляте нещата много по-бързо един по един. В този случай има само 12 проби, така че не би трябвало да е голяма работа, но ако имате 100 проби за изтегляне, това обикновено изисква достъп до ресурси на ниво клъстер и поне някои bash скриптове. Ако искате да бъдете мързеливи и да въведете една единствена команда, но да изчакате вероятно два пъти повече за изтеглянията, fastq-dump може да приеме множество присъединявания, както се вижда тук. Въпреки това, инструментариумът на SRA обикновено е задължителен само за строго ограничен достъп до контролирани данни. Много от пробите, налични в dbGaP, са достъпни чрез FTP от уебсайта на ENA. Инструкции за това много по-лесно решение са тук.


    Объркване относно размерите на sra-toolkit и FASTQ файлове

    Здравейте всички! Опитвах се да изтегля някои данни от SRA и виждам, че трябва да използвате sra-toolkit. Няма проблем, предполагам, тъй като в крайна сметка го инсталирах, въпреки че трябваше да изграждам от източник, така че библиотеките hdf5 и предпазителите не бяха инсталирани и така функционалността, която предоставят, липсва. Въпреки това, всичко, което бих искал да направя, е да изтегля FASTQ или за предпочитане BAM файл, ако има такъв, така че се надявам, че това не е проблем.

    Сега това, което е проблем, е, че когато стартирам:

    4.7 G файл, както подсказва записът, получавам файл с неопределен размер. Просто продължава да се изтегля, докато не ми свърши дисковото пространство - най-големият, който изтеглих досега, беше

    41 G. Файлът, който изтеглям, изглежда поне е FASTQ файл.

    Просто подценявам размера на FASTQ? Трябва ли да е толкова голям? Опитах се с -F да намаля размера на идентификаторите, размерът на файла все още надмина 4.7G с известна сума, достигайки

    Някакви идеи? Какво представлява 4.7G, ако не размера на FASTQ файла? Има ли нещо странно с номера за достъп?


    БЪДЕЩИ НАСОКИ И ЗАКЛЮЧЕНИЯ

    Екосистема за данни за общия фонд

    В допълнение към HMP, Общият фонд на NIH е подкрепил множество други програми, които също генерират големи количества данни и имат свързани центрове за координация на данни (DCC) (например GTEx (21), LINCS (22)). Нов проект на Общия фонд, Екосистемата за данни на Общия фонд (CFDE) (https://commonfund.nih.gov/dataecosystem), е разработен за осигуряване на всеобхватна облачна инфраструктура и рамка за данни, която ще поддържа минало, настояще и бъдеще ДКЦ по проект на общ фонд. CFDE, съвместно с програмата NIH STRIDES (https://datascience.nih.gov/strides), разработва базирана на облак платформа, където DCC могат да съхраняват, а потребителите да имат достъп и да изчисляват метаданни на Common Fund DCC. Част от тези усилия е разработването на междусекторен модел на метаданни (C2M2), който ще съхранява метаданни, свързани с всички активи на DCC. За DCC, които са достигнали края на своето финансирано време, не само метаданните, но и първичните и извлечените данни ще се съхраняват от CFDE. Някои от тези данни може да са с контролиран достъп. В процес на разработка е портал за данни на CFDE, който ще осигури контролиран достъп, чрез заявка за портал и API, както до публични, така и до защитени данни. Това ще се управлява чрез система, която удостоверява потребителите въз основа на това дали са им предоставени разрешения за достъп от съответните комитети за достъп до данни на NIH.

    Чрез тези усилия CFDE ще увеличи максимално въздействието на ресурсите, произведени от проектите на Общия фонд, и ще гарантира тяхната постоянна справедливост (находимост, достъпност, оперативна съвместимост и повторна употреба) в бъдеще. Организацията и управлението на тези усилия се извършват от Координационния център на Общия фонд за данни за екосистемата (CFDE) (CFDE-CC, O.W. служи като главен изследовател). В нашите роли както на DCC за проекта на Общия фонд за човешки микробиом (HMP), така и като част от CFDE-CC, ние използваме HMP данни за изграждане и тестване на ресурса CFDE. Дейностите, свързани с тази работа, включват, но не се ограничават до: (i) използване на HMP данни за оценка на способността на модела C2M2 да представя правилно DCC данни, включително както публично достъпни, така и данни със защитен достъп (ii) зареждане на HMP, публично достъпни и данни със защитен достъп в C2M2 и тестване на способността на портала за заявки CFDE да контролира правилно достъпа до подмножества на HMP данни от потребители с различни разрешения за достъп (iii) тестване на способността на портала за заявки CFDE да насочва правилно потребителите къде да намиране и как да получите достъп до HMP данни и (iv) ангажиране в хармонизирането на метаданните в CFDE DCC както за по-нататъшното развитие на C2M2, така и за подобряване на справедливостта на данните от Общия фонд. Евентуалното пълно интегриране на HMP данни в CFDE ще осигури постоянната наличност и поддръжка на данните в бъдеще. Дейностите ни в рамките на CFDE се простират и до обработка на документация и споделяне на извлечени уроци. Координирането на данни, генерирани от множество институции, за два големи проекта и девет години, води до много моменти „ако знаехме тогава това, което знаем сега“. Надяваме се да можем да помогнем на бъдещите DCC да избегнат някои от проблемите, с които сме се сблъскали.

    Повторна обработка на данни за последователност от фаза 1 на HMP

    Значителна част от данните от HMP анализа са генерирани с по-стари инструменти, които вече не се считат за съвременни. Следователно, като част от нашата работа в рамките на CFDE, ние ще обработваме повторно всички 16S и целия метагеномен секвенция данни от първата фаза на HMP, използвайки нови тръбопроводи, включващи най-съвременни инструменти, включително тези, описани по-горе в Раздел „Инструменти и протоколи“. Нови резултати от анализа ще бъдат предоставени чрез нашия ресурс HMPDACC и в крайна сметка CFDE.


    Как да изтегля omic данни от ncbi? (данни от SRA или някакво предложение?) - Биология

    (Връзките могат да се щракнат, ако отворите README.ipynb в JupyterNotebook)

    Чувствайте се свободни да се свържете с мен @: [email protected] (ще се опитам да отговоря в рамките на 3 дни)

    Skymap е самостоятелна база данни, която има за цел да предложи:

    1. една матрица с данни за всеки омичен слой за всеки вид, който обхваща общо >400k секвенция работи от всички обществени проучвания, което се извършва чрез преработка петабайта струва си последователността на данните. Ето колко данни сме обработили повторно от SRA:
    2. файл с биологични метаданни които описват връзките между секвенциите, както и ключовите думи, извлечени от over 3 милиона анотации със свободен текст, използващи НЛП.
    3. файл с технически метаданни който описва връзките между секвенционните серии.

    Решение: три таблици за свързани > 100k експерименти: Например, всички вариантни данни и колоните с данни могат да бъдат интерполирани по следния начин:

    Където всички те могат да се поберат във вашия персонален компютър.

    Копирайте и поставете, за да стартирате следния ред в unix терминал

    • conda create --yes -n skymap jupyter python=3.6 pandas=0.23.4 && източник активиране на skymap && jupyter-notebook

    Изберете един от следните бележници, които да стартирате. Кодът автоматично ще актуализира вашите python pandas, създайте нова conda среда, ако е необходимо.

    • loadVariantDataBySRRID.ipynb: изисква 1GB дисково пространство и 5GB RAM.
    • loadingRNAseqByGene.ipynb: изисква 20GB дисково пространство и 1GB RAM.

    Щракнете върху "Изпълни всички", за да изпълните всички клетки. Тетрадката ще изтегли примерните данни, ще инсталира зависимостите и ще изпълни примера за заявка за данни.

    • Ако срещнете грешки от пакети, опитайте версиите, които използвах: python v3.6.5, pandas v0.23.4, synapse client v1.8.1.
    • Ако изтеглянето на Sage Synapse не успее, изтеглете съответния python pandas pickle, като използвате уеб интерфейса (https://www.synapse.org/#!Synapse:syn11415602/files/) и прочетете в pickle, като използвате pandas.read_pickle.

    Примери за директория с данни и зареждане

    Опитах се зареждането да е възможно най-просто. Всеки от jupyter-notebook има <10 реда кодове на python и зависимост от пакета само от python pandas. Всички изисквания за памет са по-малко от 5G.

    Заглавие URL адрес на данни Примери за зареждане на Jupyter-бележник Форматиране Използва
    Зареждане на броя на алелните прочетени по SRR (SRA секвениране) ID ftp://download.hannahcarterlab.org/all_seq/snp/mergedBySrr/ щракнете върху мен, за да видите python pandas pickle dataframe Вариант, откриване на CNV
    Изразителни матрици ftp://download.hannahcarterlab.org/all_seq/rnaseq_merged/ щракнете върху мен, за да видите numpy масив Количествено определяне на нивото на експресия
    Прочетете покритието - наличност в зависимост от търсенето - Откриване на пикове на чип
    Количествено определяне на микроби - наличност в зависимост от търсенето - Откриване на микробиомна общност

    Всички файлове с метаданни се намират в папката на Sage Synapse: https://www.synapse.org/#!Synapse:syn15661258

    Заглавие Име на файл Примери за зареждане на Jupyter-бележник Форматиране
    анотации на biospecieman allSRS.pickle.gz щракнете върху мен, за да видите python pandas pickle dataframe
    експериментални анотации allSRX.pickle.gz щракнете върху мен, за да видите python pandas pickle dataframe
    biospeiciman експериментални и секвениращи се извеждат картографии. последователност и QC статистика sra_dump.fastqc.bowtie_algn.pickle щракнете върху мен, за да видите python pandas pickle dataframe

    Заглавие Име на файл
    Разпределение на обработваните данни във времето checkProgress.ipynb
    Генерирайте RNAseq препратки generateReferences.ipynb
    Проверете разпространението на повторно обработените данни data_count.ipynb

    Примерен анализ на бележника на jupyter с помощта на повторно обработени данни

    Намиране на вариант и корелация с RNAseq и метаданни

    Това е може би най-добрият пример, който ви дава представа как да преминете от разделяне на данни в Skymap към основен анализ на данни.

    Карта на йерахията на развитието на мишката с висока разделителна способност

    Обединяване на много изследвания (възел) за формиране на гладка карта на йерахията на развитието на мишката. Чрез интегриране на огромното количество публични данни можем да покрием много времеви точки на развитие, които понякога можем да видим по-преходна динамика на експресия както в тъканите, така и в тъканите в течение на времето на развитие.

    Всеки компонент представлява тъкан. Всеки възел представлява конкретно изследване в определена времева единица. Цветът е базиран на времето за развитие, извлечено от експериментална анотация с помощта на регулярен израз. Размерът на възела представлява броя на секвенирането в тази конкретна времева точка и изследване. Всяко ръбове представлява връзка „диференциране към или част от“. И можете лесно да наслагвате ниво на генна експресия върху него. Като пример е известно, че експресията на Tp53 е строго регулирана в развитието. Нека разгледаме динамиката на експресията на Tp53 във времето и пространствените местоположения в следващия график.

    Просто рязане на данни от RNAseq и тестване на хипотези

    Google документи и слайдове с връзки, сочещи към jupyter-бележници: Цифрите от тетрадките на jupyter ще се различават от ръкописа, тъй като има повече данни, които се въвеждат всеки ден. Надеждата е, че може да ви помогне да разберете всяко число и цифри от ръкописа.

    Заглавие Ръкописен URL адрес URL на фигури
    Извличане на броя на алелните четения от 250 000 цикъла на секвениране при хора в архива за четене на последователност https://docs.google.com/document/d/1BGGQOpWczOwan9STqs-J9zpa8A-aj4aJ1RND_qKzRFs https://docs.google.com/presentation/d/1dERUDHh2ab8UdPaHa-ki-8RMae6yi2eYJQM4b7ArVog
    Мета-анализ с използване на NLP (Metamap) и повторно обработени RNAseq данни https://docs.google.com/presentation/d/14vLJJQ6ziw-2aLDoQAJGyv1sYo5ENzljsqsbZr9jNLM
    Заглавие Гугъл документи google слайдове
    Извличане на броя на алелните четения от 250 000 цикъла на секвениране при хора в архива за четене на последователности https://docs.google.com/document/d/1BGGQOpWczOwan9STqs-J9zpa8A-aj4aJ1RND_qKzRFs https://docs.google.com/presentation/d/1dERUDHh2ab8UdPaHa-ki-8RMae6yi2eYJQM4b7ArVog

    Непубликувани, но продължаващи ръкописи

    Заглавие google документ
    Мета-анализ с използване на NLP (Metamap) и повторно обработени RNAseq данни https://docs.google.com/document/d/1_nES7vroX7lCwf5NSNBVZ1k2iubYm5wLeFqusq5aZuk

    Начинът, по който организирах кода, се опитва да поддържа кода възможно най-прост. За всеки конвейер има 6 скрипта, <500 реда всеки, за да се гарантира четливост. Стартирайте всеки конвейер, започвайки с calcuate_uprocessed.py, който изчислява броя на файловете, които все още са необходими за обработка.

    Ако случайно искате да направите копие на конвейера:

    направете копие на тръбопровода, като клонирате това репо на github,

    conda env create -n environment_conda_py26_btsui --force -f ./conda_envs/environment_conda_py26_btsui.yml

    conda env create -n environment_conda_py36_btsui --force -f ./conda_envs/environment_conda_py36_btsui.yml

    За кодове на Python 2, източникът активира среда_conda_py26_btsui преди стартиране

    За кодове на Python 3, източникът активира среда_conda_py36_btsui преди стартиране

    Сменете моята директория (/cellar/users/btsui/Project/METAMAP/code/metamap/) с вашата директория, ако искате да я стартирате.

    Вътрешно: влезте в nrnb-възел, за да стартирате следните преносими компютри.

    |Колона | смисъл| |: ---: | :---| | ново_научно име | низът, който конвейерът ще използва за съпоставяне с референтния геном като вида | Научно име | оригинално научно наименование, извлечено от NCBI SRS|

    Искаме да благодарим за съветите и ресурсите от д-р Хана Картър (моят PI), д-р Джил Месиров, д-р Трей Идекер и Шамин Мола. Също така искаме да благодарим на д-р Рубен Арбагайен, д-р Нейт Луис за тяхното предложение. Методът скоро ще бъде публикуван в биоархива. Също така искаме да благодарим на Sage Bio Network за хостинг на данните. Благодарим и на NCBI за съхраняването на всички публикувани необработени четения в Sequnece Read Archive.

    Има и много хора, които помагат при тестването на Skymap: Бен Келман, Рейчъл Марти, Даниел Карлин, Спико ван Дам.

    Дайте пари, които правят тази работа възможна: NIH DP5OD017937,GM103504

    Условия за ползване: Използвайте Skymap, както желаете. Само не ме съдете, нямам пари.

    Забравих защо го кръстих Skymap.

    Формат на данните и стил на кодиране

    Съхранението е във формат python pandas pickle. Следователно единствените пакети, които трябва да заредите в данните, са numpy и pandas, гръбнакът на анализа на данни в python. Поддържаме процеса на зареждане на данни възможно най-лек. По-малко код означава по-малко грешки и по-малко грешки. Засега Skymap е насочена към хора с ML/наука за данни, които са гладни за огромното количество данни и не се страхуват от кодиране. Ще пренеса данните в роден HDF5 формат, за да намаля зависимостта от платформата, след като имам възможност.

    Опитах се да запазя кода и параметрите да бъдат стройни и разбираеми за ваша справка.


    Не просто изхвърляйте данните си и стартирайте

    Ако по някакъв начин сте се занимавали с генетични изследвания през последните 10 години, тогава вероятно сте чували за архива за четене на последователности (SRA), който се помещава съвместно в Националния център по биотехнологии (NCBI), данните за ДНК Bank of Japan (DDBJ) и Европейския институт по биоинформатика (EBI). И ако редовно работите с информация за последователността на генома или транскриптома, тогава вероятно сте извличали данни от и/или депозирали данни в SRA. За тези, които не са запознати с него, SRA е международен публичен онлайн архив за данни за секвениране от следващо поколение (NGS), който е създаден преди около десетилетие под ръководството на Международното сътрудничество за база данни за нуклеотидни последователности (INSDC) 1 2 . Въпреки че беше почти закрит през 2011 г. 3 , през последните 10 години той нарасна със зашеметяващ темп. Към 1 септември 2017 г. той съдържа над пет квадрилиона (10 15) бази с отворен достъп от NGS данни, идващи от хиляди различни видове и обхващащи цялата гама от клетъчен и вирусен живот. Той съдържа ДНК- и РНК-секвениращи (DNA-seq и RNA-seq) показания от всякакъв вид, от бисулфит-секвенция до специфична за веригата RNA-seq до едноклетъчна ДНК-последователност, и приема четения от всеки тип NGS платформа, било то секвениране на Illumina, Ion Torrent или PacBio. С други думи, SRA е решаващ и централен ресурс в бързо развиващата се и все по-важна област на съвременните генетични изследвания.

    … SRA е ключов и централен ресурс в бързо развиващата се и все по-важна област на съвременните генетични изследвания.

    Архивът за четене на последователността

    SRA може да бъде лесно достъпен и търсен чрез NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra), DDBJ (http://trace.ddbj.nig.ac.jp/dra/index_e.html ) и уебсайтове на EBI (http://www.ebi.ac.uk/ena/submit/read-submission). Веднъж там, ще се озовете в супермаркет за четене на последователност. С прилична Wi-Fi връзка, няколко търсения по ключови думи и няколко щраквания върху тракпада, можете бързо да изтеглите NGS експерименти от любимите си видове модели и хиляди видове, които не са модели, за някъде от 5 минути до няколко часа, в зависимост от размера и броя на наборите от данни, които ви интересуват. Ако сте нов в SRA, един от най-лесните и бързи начини да започнете да го изследвате е чрез базата данни за таксономия в NCBI, която съдържа подбрана класификация и номенклатура на всички организми в банката данни (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/taxonomy). Просто въведете щам, вид или по-широко име на група в лентата за търсене и след като щракнете върху резултата, поставете отметка в квадратчето „SRA експерименти“ в горната част на екрана, за да видите всички налични проекти за вашия организъм(и) от интерес . Например, ако сте любител на водораслите и сте търсили думата „Chlorophyta“, ще откриете, че има над 3000 различни SRA експеримента за зелени водорасли, включително повече от 1800 за модела едноклетка Chlamydomonas reinhardtii.

    Проучването на SRA може да е лесно, но вкарването на вашите собствени NGS експерименти в архива може да бъде сложно и досадно. Това не е изненадващо, като се има предвид, че подаване на SRA включва качване на много големи файлове и създаване на обобщение на тези файлове. Както много биоинформатици могат да потвърдят, депозирането на показания в SRA е много по-отнемащо време и изисква много повече стъпки, отколкото, например, подаването на набор от анотирани генни последователности в GenBank, а също така води до тежката задача за създаване на BioSample и BioProject — обобщение и онлайн запис на биологичен изходен материал и данни, свързани с една инициатива. Може би това е причината членовете на INSDC наскоро да положиха усилия да напомнят на учените да изпратят своите необработени показания за последователност на SRA 4 .

    За щастие, много изследователи качват своите NGS данни в SRA, отчасти защото повечето списания изискват номер за достъп до база данни като условие за публикуване. Но натискът от списания не може да бъде единственият стимул, тъй като има голям брой непубликувани експерименти в SRA, някои от които вероятно никога няма да бъдат публикувани от авторите, които първоначално са ги генерирали. Публикуван или не, проектът за SRA може да бъде основен актив и важен ресурс за научната общност, при условие че е правилно анотиран.

    Публикуван или не, проектът за SRA може да бъде основен актив и важен ресурс за научната общност, при условие че е правилно анотиран.

    Големи данни, малки методи

    Наскоро изкопахме данни от SRA, за да изследваме транскрипцията в митохондриите и хлоропластите. Specifically, we used publically available eukaryotic RNA-seq experiments to reconstruct complete or near-complete organelle genome sequences. The SRA provided us with ample data to carry out our analyses in a diversity of species, which allowed us to document the widespread occurrence of pervasive organelle transcription across the eukaryotic domain 5 . Our study on organelle transcription, which ultimately formed the bulk of an MSc thesis, reinforces the utility of the SRA for both large and small research groups (we represent the latter). Apart from the price of a computer and a commercial bioinformatics software suite—and significant time investment, of course—the research project cost us nothing. We did, however, encounter some setbacks when trying to determine the protocols used to generate the various RNA-seq data sets employed in our analysis. In short, we were confronted with an SRA annotation issue. We had used hundreds of RNA-seq experiments generated from different laboratory groups, often using very different protocols. Some of these experiments contained detailed and meticulous information on the growth conditions, RNA isolation and purification techniques, library preparation, and sequencing methods. Other experiments, unfortunately, had little or no accompanying details about how they were generated, leaving us guessing about the underlying experimental procedures.

    Well-annotated nucleotide sequence information will only help to advance science, promote data sharing and collaboration, and increase the influence and reach of your research.

    When an NGS project is submitted to the SRA, it must contain certain basic details about the strain, species, or population that was used and the sequencing technologies that were employed. However, it appears to be at the author's discretion to include a summary of the methods, despite the fact that the SRA provides space for such a summary in both the “Design” and “Study” sections of the entry. A quick scan of the SRA reveals many submissions with exemplary methods. Sometimes even a concise statement describing the study can make a big difference. Take, for example, SRA accession SRX2788293, an RNA-seq experiment for the green alga Dunaliella tertiolecta, which includes the following under study design: “Cells grown in continuous culture at 40 μE with low dilution rate. When cells reached steady state, light intensity was increased to 400 μE. Two hours after light intensity increased, RNA was extracted using RNeasy Mini Kit (Qiagen, Germany) and was converted to cDNA library using Illumina TruSeq Stranded Total RNA LT Sample Prep Kit with Ribo-Zero Plant”. But it is also easy to find SRA experiments with absolutely no specifics about how the sample was collected and prepared.

    One of the referees who evaluated our meta-analysis of organelle transcription asked: “Is it possible to decipher from the protocol description in the SRA database if the data sets you used were prepared with poly-A selection? If so, please discuss the differences in RNA-seq mapping success for the experiments with and without poly-A selection”. This was an excellent suggestion, but we were unable to carry out the referee's request because, as already noted, most of the SRA studies we employed contained no methods section.

    One could argue that instead of relying on the SRA we could have just read the Methods and Materials from the primary research articles for the various data sets we used. But in certain cases, the SRA data we employed had not yet been published. Moreover, it would have taken a lot of time and energy to look up the individual papers for hundreds of different experiments, many of which were behind a paywall, which goes against the purpose of an open-access data bank like the SRA. In our opinion, it is much more efficient, fair, and useful to have the methods directly linked to the SRA entry. In many ways, the experiments being deposited in the SRA can be as important and impactful as the primary research papers presenting the data.

    The importance of genetic database entries

    In today's publish-or-perish academic landscape, one can understand why researchers would rush through the often slow and tiresome task of uploading their genetic data to an online data bank. Surely, it is the peer-reviewed papers that matter most and where our energy should be invested. However, one should not underestimate the growing significance of online archives in science—and daily life in general. A typical refereed publication employing NGS data may be read by a few hundred people and cited a couple dozen times throughout its academic lifespan. But the NGS experiment used in that work could get integrated into many different research projects and in turn have a much larger impact than the initial study. This is particularly true for data generated from large-scale sequencing initiatives, such as the 1000 Plants Genome Project 6 or the Marine Microbial Eukaryotic Transcriptome Sequencing Project (MMETSP) 7 , but even a small NGS data set can have a long shelf life.

    … more and better information on methods is not only helpful for users of the SRA, but it benefits science in general if any publication of experiments contains as much information as possible.

    Genome papers exemplify the growing importance of sequence repositories: They used to be widely read and represent milestones in the scientific literature, but now they have become mundane and formulaic 8 . Scientists who are truly interested in investigating a new genome sequence are arguably better served by going directly to the annotated entry in NCBI rather than by reading the primary paper, especially if it is a genome report. Similarly, a small error in a genome paper, such as the mislabeling of an annotation on a genomic map, would likely cause fewer problems and less confusion than if that mislabeling were found in the online sequence. Whether or not a genetic database entry is as impactful as a publication is beside the point. Well-annotated nucleotide sequence information will only help to advance science, promote data sharing and collaboration, and increase the influence and reach of your research.

    In certain respects, SRA annotation issues touch upon the broader and ongoing debate in science about reproducibility—often referred to as the “reproducibility crisis” 9 . Whether or not this crisis is real, most scientists would agree that providing as much information as possible about their experiments greatly helps others to reproduce and build upon published results. In a recent commentary in природата “A long journey to reproducible results”, the authors highlight how “improved reproducibility often comes from pinning down methods” 10 . They describe how two cancer labs spent more than a year trying to understand inconsistencies: “It took scientists working side by side on the same tumor biopsy to reveal that small differences in how they isolated cells—vigorous stirring versus prolonged gentle rocking—produced different results” 10 . In other words, more and better information on methods is not only helpful for users of the SRA, but it benefits science in general if any publication of experiments contains as much information as possible. So, do not just dump your genetic data online and run. Take the time and trouble to accurately and rigorously characterize them in whatever sequence archive you are using.

    Before we start sounding too self-righteous, we should come clean and admit that the senior author of this article has submitted his fair share of data into the SRA without providing a detailed protocol for those entries. It was not until he started mining large amounts of RNA-seq data from the SRA that he finally saw the proverbial Illumina light at the end of the annotation tunnel and asked forgiveness for all of his sins. Thankfully, he is now a reformed bioinformatician and is looking forward to developing a clean SRA record in the future.


    Major Services

    1. Consultation

    The Multi-Omics Data Analysis Core provides consultation on multiple topics prior to analysis

    1) Consultation on experimental design

    2) Consultation on integration of CPRIT and other core facilities data

    3) Consultation on integration of publicly available data

    4) After completion of analysis, and as needed during the analysis, review results with primary investigator and assist with results interpretation.

    2. Primary Analysis of Data Generated by Different Technology Platforms of CPRIT and Other Core Facilities

    Mass Spec Metabolomics

    Both targeted and unbiased mass spectrometry metabolomics data with be generated and normalized by the CPRIT Metabolomics core at BCM directed by Dr Nagireddy Putluri. Primary/Tier 1 analysis will detect differentially expressed compounds across experimental group using parametric and non-parametric methods false discovery rate (FDR) methods would be used for multiple hypothesis testing correction. We will employ supervised learning to obtain parsimonious models of association with experimental groups, using methods such as k-nearest neighbor, linear discriminate analysis, support vector machines, and random forests. Integrative/Tier 2 analysis enables combination with other data types via commonly enriched pathways and processes, such as those compiled by the Gene Ontology (GO) or MSigDB significant metabolites are converted to KEGG enzyme/gene IDs using both in-house and public databases like BridgeDb or HMDB. We use over representation of pathways (ORA) with the hypergeometric distribution and pathway network analysis. We will use principal components analysis (PCA), hierarchical clustering of samples and/or metabolites for data visualization.

    RPPA Proteomics Proteomics Анализ

    Investigators will obtain the RPPA data from the BCM core led by Dr. Shixia Huang. Normalization will be performed by the core staff. In Primary Analysis (Tier 2a in the terminology of the RPPA core), significantly changed proteins among experimental groups will be determined using non-parametric tests (Wilcoxon rank-sum test, adjusted p-value<0.05). Integrative Analysis (Tier 2b in the terminology of the RPPA core) we will integrate this data with other datasets by determining enriched pathways (using the hypergeometric distribution, p<0.05). For cancer project, the core will evaluate clinical significance of RPPA signatures using the RPPA proteomics collected by the Cancer Genome Atlas Project (TCGA).

    Investigators will obtain the MS Proteomics data from the BCM core led by Dr. Anna Malovannaya. Gene annotation and normalization will be performed by the core staff. In Primary Analysis significantly changed proteins among experimental groups will be determined using parametric (t-test, adjusted p-value<0.05) or non-parametric tests (Wilcoxon rank-sum test, adjusted p-value<0.05). Integrative Analysis we will integrate this data with other datasets by determining enriched pathways (using the hypergeometric distribution, p<0.05). Since in many cases single replicates are generated for experimental group, an effective analysis method is Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) since it relies on permutation testing of the entire set of detected proteins, rather than enrichment on statistically significant protein/gene subset. Using proteomic profiles, we will perform integration with other publicly available datasets both at protein level (using data deposited in repositories such as ProteomeXchange) and transcriptomic level, using TCGA or Gene Expression Omnibus (GEO) datasets.

    Transcriptomics, Genomics, and Epigenomics data

    In addition to the CPRIT cores, often further insight can be achieved by integration with sequencing data, such as Transcriptomic, Genomics, or Epigenomics. BCM investigators can generate sequencing data using the BCM RNA and Genomic Profiling Sequencing Core (GARP) (/garp/) led by Dr. Lisa White, or by accessing public repositories such as TCGA or GEO. Primary/Tier 1 analysis. Sequencing data quality will be assessed using the FastQC software. Transcriptomic profiling via RNA-Seq: data will be mapped using TopHat2 onto the corresponding genome build and gene expression will be assessed using Cufflinks2. Significantly changed genes will be determined using the R packages limma, DeSeq2, or edgeR. Genomic data will be mapped using BWA or BOWTIE2 to the respective genome variants will be inferred using the GATK software and annotated using the ANNOVAR package, and then filtered according to the specific project needs. За Epigenomic data, after mapping to respective genome as above, the MACS2 algorithm will be used to identify enriched regions (peaks), and enriched motifs will be inferred using the HOMER and MEME-CHIP tools. Bisulfite sequencing data will be mapped to the respective genome using Bismark methylation changes will be detected using packages such as DMRcate. As part of Integrative/Tier 2 analysis, we will infer enriched pathways using the Gene Set Enrichment (GSEA) method, and the gene set collection from the Molecular Signature Database (MSigDB). We will visualize genome-wide maps using the Integrative Genomics Viewer (IGV) or the UCSC Genome Browser.


    MAIN INTERFACE AND SEARCH FUNCTION

    SilkDB 3.0 is a web-based tool combining a MySQL database management system with a dynamic web interface which was written with Python, HTML, CSS, Javascript and jQuery. The entire project is open access for anyone to use and is configured on an Ubuntu (V18.04) Linux machine with an Apache2 server.

    The main interface for SilkDB 3.0 has three main elements: the search panel and the gene panel on the left and the module viewer panel on the right (Figure 1). Although SilkDB 3.0 contains many functional modules and a large quantity of information, its interface is simple and user-friendly. There are two ways to utilize the functional modules of the database to investigate genes. One way is to input keywords such as gene identifier (ID) or gene description to search for the gene of interest, after which the gene of interest will be shown in the gene panel. Another is to use the Blast function the Blast result will show the genes in the database that are similar to the input sequence. Users can click the gene ID on the results page, and it will be added to the gene panel. Once the gene is displayed in the panel, a data loading management script sends queries to the database to retrieve information for each of the functional modules to display.

    The main interface of SilkDB 3.0. (А) search panel, (Б) gene panel, (° С) module viewer panel.


    Гледай видеото: ТЕПЕРЬ МЫ РОДИТЕЛИ Как же я хочу спать! (Може 2022).