Информация

Как скачать omic данные из ncbi? (Данные SRA или какие-либо предложения?)

Как скачать omic данные из ncbi? (Данные SRA или какие-либо предложения?)



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.

Я предложил себе воспроизвести результаты в этой статье с инвентарным номером PRJNA325650. Итак, я пытаюсь скачать данные. Как лучше всего это сделать? Я пробовал использовать sratoolkit и пакет SRAdb в R, но не работает.

Мой код:

В sratoolkit

Вход:

предварительная выборка PRJNA325650

Выход:

prefetch.2.10.5 err: непредвиденная ошибка при разрешении запроса в модуле виртуальной файловой системы - не удалось разрешить доступ 'PRJNA325650' - объект недоступен из вашего местоположения. (406)

В R (SRAdb)

Вход:

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

Выход:

Ошибка в sraConvert (in_acc, out_type = c ("исследование", "образец", "эксперимент",: тип ввода должен быть в 'SRA "ERA" DRA "SRP" ERP "DRP" SRS "ERS" DRS "SRX" ERX "DRX" SRR "ERR" DRR '

Любые предложения или методы?


Посмотрел, вижу данные в формате FASTA. Регистрационный номер предназначен для проекта с 50 образцами, каждый из которых является циклом секвенирования.

Сначала я зашел в генбанк по адресу https://www.ncbi.nlm.nih.gov/

найдите этот член доступа, выбрав «все базы данных», чтобы получить здесь страницу проекта https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/325650

В разделе "ресурсы" есть "данные последовательности" "эксперименты SRA".

справа я нажал на цифру 50, перейдя по адресу: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra?linkname=bioproject_sra_all&from_uid=325650

Я вижу список из 50 образцов. Нажав на первый, я попал: https://trace.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/?run=SRR3667045

При нажатии кнопки «Выполнения» я попадаю на страницу с данными, доступными для просмотра во многих формах. надеюсь это поможет.


Границы генетики

Сведения о принадлежности редактора и рецензентов являются последними, указанными в их профилях исследования Loop, и могут не отражать их ситуацию на момент рецензирования.


  • Скачать статью
    • Скачать PDF
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Дополнительный
      Материал
    • EndNote
    • Справочный менеджер
    • Простой текстовый файл
    • BibTex


    ПОДЕЛИСЬ

    Как анализировать данные NanoString nCounter с помощью ROSALIND

    ОБЗОР

    ROSALIND - это облачная платформа, которая объединяет исследователей от планирования экспериментов до контроля качества, дифференциального выражения и изучения путей в совместной среде в реальном времени.

    Ученые любого уровня подготовки извлекают выгоду из РОЗАЛИНД, поскольку не требуется опыта программирования или биоинформатики. Принимая необработанные файлы RCC непосредственно с прибора nCounter, ROSALIND обеспечивает мощный последующий анализ и действительно глубокую визуализацию наборов данных экспрессии генов. Результаты готовятся за считанные минуты для каждого анализа данных NanoString nCounter с помощью интерактивного интерфейса, разработанного для простоты использования, совместной работы в реальном времени и экономии драгоценного времени.

    КАК АНАЛИЗИРОВАТЬ ЭКСПРЕССИЮ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ ГЕНОВ

    РОЗАЛИНД позволяет ученым и исследователям анализировать и интерпретировать дифференциальную экспрессию генов без необходимости в биоинформатике или навыках программирования. Все, что требуется, - это базовые знания в области биологии и текущая подписка или активная пробная версия. Загрузка программного обеспечения nSolver не требуется, поскольку ROSALIND работает в браузере и выполняет те же статистические вычисления, которые ранее выполнялись бы в nSolver.

    Биологические вопросы также можно исследовать независимо или в сочетании с загруженными данными экспериментов, поскольку ROSALIND автоматизирует импорт общедоступных данных из архива краткого чтения (SRA) и Gen Expression Omnibus (GEO) Национального центра биотехнологической информации (NCBI).

    ВОЗМОЖНОСТИ ОТКРЫТИЯ

    «Теперь я могу разработать свой анализ секвенирования и получить к нему доступ в течение нескольких часов, и я гораздо больше уверен в своих результатах».

    ПЯТЬ ШАГОВ К УСПЕХУ С NANOSTRING

    РОСАЛИНД упрощает анализ данных и работает как центр данных, связывающий каждый этап интерпретации данных. Опыт обнаружения экспрессии генов ROSALIND позволяет визуально исследовать и самостоятельно исследовать результаты экспериментов, чтобы дать исследователям свободу корректировать отсечки, добавлять сравнения, применять ковариативные поправки и даже находить закономерности в нескольких наборах данных без необходимости в биоинформатических знаниях. Выполнить анализ данных nCounter на ROSALIND можно за пять простых шагов.

    1. КОНСТРУКЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА.

    Запуск анализа данных NanoString начинается с создания нового эксперимента и фиксации плана эксперимента. РОЗАЛИНД проходит через ключевые аспекты эксперимента в управляемом опыте для записи биологических целей, атрибутов образцов и параметров анализа. Эти детали становятся основой панели управления обнаружением экспериментов. Исследователи, которые публикуют статьи и работают с общедоступными данными NCBI, знают о важности встроенной поддержки моделей данных NCBI. ROSALIND полностью поддерживает модели NCBI BioProject и BioSample для присвоения метаданных и описания атрибутов образцов. ROSALIND также позволяет ученым создавать настраиваемые атрибуты для описания биологического поведения в терминах, относящихся к эксперименту. Настройка сравнений упрощается за счет описания и аннотирования образцов с использованием этих знакомых терминов. Эта методология сводит к минимуму риск ошибок дифференциального выражения при отборе образцов для сравнения.

    Что касается системы анализа NanoString nCounter, ROSALIND предоставляет ученым выбор: а) начать с необработанных файлов RCC, созданных на приборе nCounter, или б) использовать нормализованные данные, которые были обработаны и экспортированы с помощью nSolver. Это обеспечивает ученым гибкость в использовании опыта открытия РОЗАЛИНД для визуализации и интерпретации данных независимо от источника данных. При анализе необработанных файлов RCC ROSALIND оптимизирует анализ данных с помощью специализированного конвейера, который следует рекомендациям NanoString для расширенного анализа, включает интеллектуальный контроль качества с автоматическим обнаружением аномалий, профилировщик типов клеток, идентификацию дифференциально экспрессируемых генов и глубокую интерпретацию путей. Посетите раздел технических характеристик, чтобы узнать больше о конвейере анализа данных ROSALIND NanoString и доступных справочных материалах.

    Для получения оптимальных результатов NanoString конвейер анализа должен учитывать используемые панели, обнаруженные гены и уровни контроля перед выполнением нормализации или вычисления кратных изменений. ROSALIND объединяет и поддерживает все панели экспрессии генов и miRNA, в том числе панели с настраиваемым содержимым, такие как набор для всплеска COVID-19 Panel Plus. Каждая панель автоматически определяется целевым видом. В случае пользовательских панелей ROSALIND предоставляет широкий список доступных видов и пытается сопоставить с теми, у которых наивысший уровень соответствующих генов.

    2. ОЦЕНКА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА NANOSTRING

    Исследователи должны быть уверены в фазе контроля качества, прежде чем собирать информацию из эксперимента, в противном случае результатам анализа нельзя доверять. Тайны биологии неуловимы и сложны. Не следует терять время в погоне за мерами по исправлению выбросов, замененных выборок и многих других ошибок, которые могут возникнуть в ходе хорошо спланированного эксперимента.

    Некоторые из наиболее важных показателей контроля качества, которые необходимо проверить, - это качество изображения, плотность связывания, предел обнаружения, линейность контроля, выбор вспомогательных генов, корреляция образцов и многомерное масштабирование (MDS) или анализ главных компонентов (PCA) для всех образцов. Когда ROSALIND обнаруживает низкое качество изображения, плотность связывания или предел обнаружения, выдается предупреждение, а значения выделяются в QC. Исследователи могут исключить образцы-нарушители и отрицательное влияние на результаты, идентифицировав образец как выброс и уверенно переходя к этапу обнаружения и исследования интерпретации результатов.

    ROSALIND Quality Control Intelligence выявляет потенциальные проблемы с качеством данных и сортирует данные перед представлением результатов. Это избавляет исследователей от необходимости быть экспертами в вопросах контроля качества секвенирования. Узнайте, как исследователи получают уверенность в своих результатах с помощью аналитики контроля качества.

    3. РЕЗУЛЬТАТЫ РАЗБЛОКИРОВКИ

    После того, как исследователь ознакомится с этапом контроля качества, можно начать интерактивное представление результатов. Следующим шагом будет разблокировка эксперимента. РОЗАЛИНД рассчитывает количество единиц анализа («ЕД»), необходимых для получения результатов. Обычно это 1 AU на файл RCC с одним образцом для экспериментов NanoString, однако это может отличаться в зависимости от файлов счетчиков или других параметров эксперимента. Остатки на счетах и ​​быстрые ссылки для получения дополнительных австралийских единиц доступны прямо с экрана разблокировки. Чтобы узнать больше о единицах анализа, ознакомьтесь с вопросами и ответами в разделе ниже или посетите магазин ROSALIND.

    4. АНАЛИЗ И ОБНАРУЖЕНИЕ

    На сегодняшний день данные NanoString nCounter были проанализированы с использованием мощного настольного решения nSolver для импорта, нормализации и расчета дифференциально экспрессируемых генов. ROSALIND предлагает новый, уникальный подход, основанный на облаке, и дает ученым возможность сотрудничать и визуально исследовать свои данные NanoString nCounter, обеспечивая при этом уверенность в том, что настройки и методы одобрены NanoString.

    ROSALIND расширяет nSolver, предоставляя упрощенный интерактивный интерфейс для анализа дифференциальных выражений и интерпретации данных NanoString nCounter. Этот опыт начинается с панели управления открытием, которая показывает список значимых дифференциально экспрессируемых генов, определенных с помощью рассчитанного порогового фильтра. Настройки по умолчанию для фильтра начинаются со кратного изменения 1,5 с повышением и 1,5 с понижением при p-Adjust 0,05. Дальнейшие корректировки для достижения значительного набора генов выполняются ROSALIND по желанию ученого. Исследователи также могут создавать неограниченный набор собственных настраиваемых фильтров, используя кратные изменения и параметры p-Value. Удобные экранные элементы управления легко доступны для изменения этих фильтров, добавления ковариантных поправок, применения списков и сигнатур генов и настройки цветовых палитр графика. В опыте экспрессии генов ROSALIND ученые открывают для себя идеи глубокой интерпретации путей, генной онтологии, заболеваний и взаимодействий лекарств, которые представлены в виде богатых интерактивных графиков, которые заполняют экран и реагируют на взаимодействия ученого, показывая настраиваемые тепловые карты, графики вулканов и МА. а также коробчатые и гистограммы.

    Новые сравнения и мета-анализ могут быть добавлены в любое время. Сравнения создаются с использованием атрибутов BioProject. Созданные метаанализы могут быть перекрестными экспериментами и многомерными. Каждая из этих перспектив доступна в течение нескольких минут после установки, что снижает внутреннюю биоинформатическую нагрузку и позволяет ученым гибко реагировать, сосредотачиваясь непосредственно на науке эксперимента.

    5. СОТРУДНИЧЕСТВО И ОБМЕН РЕЗУЛЬТАТАМИ

    Процесс открытия редко заканчивается единой точкой зрения, основанной на мнении единственного исследователя. ROSALIND Spaces обеспечивает настоящее сотрудничество между ученым через виртуальные комнаты данных, где ученые и сотрудники могут собираться вместе над связанными наборами данных в любой точке мира, чтобы в интерактивном режиме исследовать общие эксперименты, как при работе с Документами Google. Исследователи получают доступ к согласованной версии данных без необходимости передавать громоздкие файлы или заново интерпретировать исходные файлы. Все изменения интерактивны, доступны мгновенно и доступны для просмотра в любой точке мира (с разрешения организации) с потоками активности и историческими отчетами в реальном времени. Участники Spaces могут добавлять эксперименты, исследовать пути, изменять границы, добавлять метаанализы и добавлять новые сравнения в рамках общей совместной среды.

    Пространства - это виртуальные конференц-залы, где ученые встречаются с нишевыми экспертами, клиентами и группами поддержки, чтобы максимально повысить ценность открытия каждого эксперимента и подготовиться к следующему.


    Как скачать файлы fastq из SRA?

    Мне трудно понять, как работает SRA. У меня есть эксперимент на GEO, его номер GSE102269. В нем 12 образцов. Я хотел бы загрузить файлы fastq для этих 12 образцов. Поэтому я загрузил набор инструментов SRA для Linux, потому что решил, что мне нужен инструмент fastq-dump. Но он ведет себя неожиданно.

    Если вы перейдете к селектору запуска SRA в нижней части страницы GEO, он перечислит доступы SRA для каждого из образцов. Глядя на первый пример, он говорит, что размер файла составляет 1,46 ГБ. Но когда я использую инструмент fastq-dump, он дает мне файл размером 2,8 ГБ, и его могло бы быть больше, если бы я не остановил загрузку. Так разве я не создаю быстрый дамп нужного файла?

    Кроме того, есть ли способ загрузить файлы fastq для всех образцов сразу, вместо того, чтобы делать их по отдельности?

    Здесь есть несколько недоразумений (я не виню вас в том, что в SRA-toolkit есть мусорная документация, спрятанная в не интуитивно понятных местах).

    Во-первых, разница в размерах файлов заключается в том, что селектор запуска SRA перечисляет размер файла SRA (сжатого). Фактический FASTQ, сгенерированный из SRA, будет больше.

    Во-вторых, если вы должны использовать SRA-toolkit, это высоко рекомендуется использовать более быстрый q-dump. Однако fastq-dump может загружать только один образец за раз, поэтому вам придется загружать вещи гораздо быстрее по одному. В этом случае он содержит только 12 образцов, так что это не должно иметь большого значения, но если у вас есть 100 образцов для загрузки, для этого обычно требуется доступ к ресурсам уровня кластера и по крайней мере некоторым сценариям bash. Если вы хотите полениться и ввести одну команду, но подождать, вероятно, вдвое дольше загрузок, fastq-dump может принимать несколько подключений, как показано здесь. Однако набор инструментов SRA обычно является обязательным только для данных с жестко ограниченным доступом и контролируемым доступом. Многие образцы, доступные в dbGaP, доступны через FTP на веб-сайте ENA. Инструкции по этому гораздо более простому решению находятся здесь.


    Путаница относительно размеров файлов sra-toolkit и FASTQ

    Всем здравствуйте! Я пытался загрузить некоторые данные из SRA и вижу, что вам нужно использовать sra-toolkit. Думаю, нет проблем, поскольку я в конце концов его установил, хотя мне пришлось собирать из исходников, поэтому библиотеки hdf5 и fuse не были установлены, и поэтому функциональность, которую они предоставляют, отсутствует. Однако все, что я хотел бы сделать, это загрузить файл FASTQ или, предпочтительно, файл BAM, если он доступен, так что я надеюсь, что это не проблема.

    Проблема в том, что когда я бегу:

    4.7 G file, как и предполагает запись, я получаю файл неопределенного размера. Он просто продолжает загружаться, пока у меня не закончится место на диске - самое большое, что я скачал до сих пор, было

    41 G. Загруженный файл действительно выглядит как FASTQ-файл, по крайней мере.

    Я просто недооцениваю размер FASTQ? Он должен быть таким большим? Я попытался с -F уменьшить размер идентификаторов, размер файла по-прежнему уменьшился на 4,7 ГБ на некоторую величину, достигнув

    Любые идеи? Что представляет собой 4.7G, если не размер файла FASTQ? Что-то не так с номером доступа?


    БУДУЩИЕ НАПРАВЛЕНИЯ И ВЫВОДЫ

    Экосистема общих данных фонда

    Помимо HMP, Общий фонд NIH поддерживал множество других программ, которые также генерируют большие объемы данных и имеют связанные центры координации данных (DCC) (например, GTEx (21), LINCS (22)). Новый проект Общего фонда, Экосистема данных Общего фонда (CFDE) (https://commonfund.nih.gov/dataecosystem), был разработан для обеспечения всеобъемлющей облачной инфраструктуры данных и структуры, которая будет поддерживать прошлое, настоящее и будущее. DCC проекта Общего фонда. CFDE в сотрудничестве с программой NIH STRIDES (https://datascience.nih.gov/strides) разрабатывает облачную платформу, где DCC могут хранить, а пользователи могут получать доступ и вычислять метаданные Common Fund DCC. Частью этих усилий является разработка сквозной модели метаданных (C2M2), в которой будут храниться метаданные, связанные со всеми активами DCC. Для DCC, срок финансирования которых истек, CFDE будет хранить не только метаданные, но также первичные и производные данные. Доступ к некоторым из этих данных может быть ограничен. Портал данных CFDE находится в стадии разработки, который обеспечит контролируемый доступ через портальные запросы и API как к общедоступным, так и к защищенным данным. Это будет осуществляться через систему, которая аутентифицирует пользователей в зависимости от того, были ли им предоставлены права доступа соответствующими комитетами NIH по доступу к данным.

    Благодаря этим усилиям CFDE максимально повысит эффективность ресурсов, создаваемых проектами Общего фонда, и обеспечит их постоянную СПРАВЕДЛИВОСТЬ (находимость, доступность, функциональную совместимость и возможность повторного использования) в будущем. Организация и управление этими усилиями осуществляется Координационным центром общей экосистемы данных фонда (CFDE) (CFDE-CC, O.W. выступает в качестве главного исследователя). В наших ролях как DCC для Проекта микробиома человека Общего фонда (HMP) и как часть CFDE-CC, мы используем данные HMP при создании и тестировании ресурса CFDE. Действия, связанные с этой работой, включают, но не ограничиваются: (i) использование данных HMP для оценки способности модели C2M2 должным образом представлять данные DCC, включая как общедоступные, так и данные с защищенным доступом (ii) загрузку общедоступных данных HMP и данные с защищенным доступом в C2M2 и тестирование способности портала запросов CFDE должным образом контролировать доступ к подмножествам данных HMP пользователями с разными разрешениями доступа (iii) тестирование способности портала запросов CFDE правильно направлять пользователей, куда следует находить данные HMP и как получить к ним доступ и (iv) участвовать в гармонизации метаданных между DCC CFDE как для дальнейшего развития C2M2, так и для повышения СПРАВЕДЛИВОСТИ данных Общего фонда. Возможная полная интеграция данных HMP в CFDE обеспечит постоянную доступность и поддержку данных в будущем. Наша деятельность в рамках CFDE также распространяется на документирование процессов и обмен извлеченными уроками. Координация данных, собранных несколькими учреждениями, в течение двух крупных проектов и девяти лет, приводит к множеству моментов «если бы мы знали тогда то, что знаем сейчас». Мы надеемся, что сможем помочь будущим DCC избежать некоторых проблем, с которыми мы столкнулись.

    Повторная обработка данных последовательности HMP фазы 1

    Значительная часть данных анализа HMP была создана с помощью более старых инструментов, которые больше не считаются современными. Поэтому в рамках нашей работы в рамках CFDE мы будем повторно обрабатывать все данные секвенирования 16S и всего метагенома из первой фазы HMP с использованием новых конвейеров, включающих современные инструменты, в том числе описанные выше в Раздел «Инструменты и протоколы». Новые результаты анализа будут доступны через наш ресурс HMPDACC и, в конечном итоге, через CFDE.


    Как скачать omic данные из ncbi? (Данные SRA или какие-либо предложения?) - Биология

    (Ссылки активны, если вы открываете README.ipynb в JupyterNotebook)

    Не стесняйтесь обращаться ко мне @: [email protected] (я постараюсь ответить в течение 3 дней)

    Skymap - это отдельная база данных, цель которой:

    1. единая матрица данных для каждого омического слоя для каждого вида, который охватывает в общей сложности & gt400k запускает секвенирование из всех публичных исследований, которые проводятся путем повторной обработки петабайты стоит данных секвенирования. Вот сколько данных мы обработали из SRA:
    2. файл биологических метаданных которые описывают отношения между прогонами секвенирования, а также ключевые слова, извлеченные из более чем 3 миллиона аннотации свободного текста с использованием NLP.
    3. файл технических метаданных который описывает отношения между прогонами секвенирования.

    Решение: три таблицы для связанных & gt 100k экспериментов: Например, все данные вариантов и столбцы данных могут быть интерполированы следующим образом:

    Где они все могут поместиться на вашем персональном компьютере.

    Скопируйте и вставьте, чтобы запустить следующую строку в терминале unix

    • conda create --yes -n skymap jupyter python = 3.6 pandas = 0.23.4 & amp & amp source активировать skymap & amp & amp jupyter-notebook

    Выберите для запуска одну из следующих записных книжек. Код автоматически обновит ваши python pandasпри необходимости создайте новую среду conda.

    • loadVariantDataBySRRID.ipynb: требуется 1 ГБ дискового пространства и 5 ГБ ОЗУ.
    • loadingRNAseqByGene.ipynb: требуется 20 ГБ дискового пространства и 1 ГБ ОЗУ.

    Нажмите «Выполнить все», чтобы выполнить все ячейки. Записная книжка загрузит пример данных, установит зависимости и выполнит пример запроса данных.

    • Если вы столкнетесь с ошибками из пакетов, попробуйте версии, которые я использовал: python v3.6.5, pandas v0.23.4, synapse client v1.8.1.
    • Если загрузка sage synapse не удалась, загрузите соответствующий рассол python pandas с помощью веб-интерфейса (https://www.synapse.org/#!Synapse:syn11415602/files/) и прочитайте рассол с помощью pandas.read_pickle.

    Каталог данных и примеры загрузки

    Я старался сделать загрузку максимально простой. Каждый jupyter-notebook имеет & lt10 строк кода Python и зависит только от пакетов python pandas. Требования к памяти менее 5 ГБ.

    Заголовок URL данных Примеры загрузки Jupyter-notebook Формат Использует
    Загрузка счетчиков аллельных чтений по идентификатору SRR (прогон секвенирования SRA) ftp://download.hannahcarterlab.org/all_seq/snp/mergedBySrr/ щелкните меня, чтобы просмотреть фрейм данных для рассола в python pandas Вариант, обнаружение CNV
    Матрицы выражений ftp://download.hannahcarterlab.org/all_seq/rnaseq_merged/ щелкните меня, чтобы просмотреть массив numpy Количественная оценка уровня экспрессии
    Прочитать репортаж - доступность в зависимости от спроса - Обнаружение пика чипа
    Количественная оценка микробов - доступность в зависимости от спроса - Обнаружение микробиомного сообщества

    Все файлы метаданных находятся в папке sage synapse: https://www.synapse.org/#!Synapse:syn15661258.

    Заголовок Имя файла Примеры загрузки Jupyter-notebook Формат
    аннотации биоразнообразия allSRS.pickle.gz щелкните меня, чтобы просмотреть фрейм данных для рассола в python pandas
    экспериментальные аннотации allSRX.pickle.gz щелкните меня, чтобы просмотреть фрейм данных для рассола в python pandas
    biospeiciman экспериментальные и секвенирующие прогоны сопоставления. секвенирование и статистика контроля качества sra_dump.fastqc.bowtie_algn.pickle щелкните меня, чтобы просмотреть фрейм данных для рассола в python pandas

    Заголовок Имя файла
    Распределение обрабатываемых данных во времени checkProgress.ipynb
    Создание ссылок RNAseq generateReferences.ipynb
    Проверить распределение повторно обработанных данных data_count.ipynb

    Пример анализа записной книжки jupyter с использованием повторно обработанных данных

    Поиск варианта и корреляция с RNAseq и метаданными

    Это, вероятно, лучший пример, который даст вам представление о том, как перейти от среза данных в Skymap к базовому анализу данных.

    Карта иерархии развития мыши с высоким разрешением

    Агрегирование многих исследований (узел) для формирования гладкой иерархической карты развития мыши. Интегрируя огромное количество общедоступных данных, мы можем охватить многие временные точки развития, и когда-нибудь мы сможем увидеть более временную динамику экспрессии как в тканях, так и в тканях с течением времени развития.

    Каждый компонент представляет собой ткань. Каждый узел представляет собой конкретное исследование в определенную единицу времени. Цвет основан на времени разработки, извлеченном из экспериментальной аннотации с использованием регулярного выражения. Размер узла представляет собой количество прогонов секвенирования в конкретный момент времени и исследование. Каждое ребро представляет собой отношение дифференциации или части отношения. И вы можете легко наложить на него уровень экспрессии генов. Например, известно, что экспрессия Tp53 строго регулируется в процессе развития. Давайте посмотрим на динамику экспрессии Tp53 во времени и в пространстве на следующем графике.

    Простая нарезка данных RNAseq и проверка гипотез

    Документы и слайды Google со ссылками на ноутбуки jupyter: Цифры из записных книжек jupyter будут отличаться от рукописи, поскольку каждый день не используется больше данных. Надеюсь, что это поможет вам понять каждое число и цифры в рукописи.

    Заголовок URL рукописи Цифры URL
    Извлечение количества аллельных чтений из 250000 запусков секвенирования на человеке в архиве чтения последовательностей https://docs.google.com/document/d/1BGGQOpWczOwan9STqs-J9zpa8A-aj4aJ1RND_qKzRFs https://docs.google.com/presentation/d/1dERUDHh2ab8UdPaHa-ki-8RMae6yi2eYJQM4b7ArVog
    Мета-анализ с использованием NLP (Metamap) и переработанных данных RNAseq https://docs.google.com/presentation/d/14vLJJQ6ziw-2aLDoQAJGyv1sYo5ENzljsqsbZr9jNLM
    Заголовок Гугл документы Google слайды
    Извлечение количества аллельных чтений из 250000 запусков секвенирования на человеке в архиве чтения последовательностей https://docs.google.com/document/d/1BGGQOpWczOwan9STqs-J9zpa8A-aj4aJ1RND_qKzRFs https://docs.google.com/presentation/d/1dERUDHh2ab8UdPaHa-ki-8RMae6yi2eYJQM4b7ArVog

    Неопубликованные, но текущие рукописи

    Заголовок google doc
    Мета-анализ с использованием NLP (Metamap) и переработанных данных RNAseq https://docs.google.com/document/d/1_nES7vroX7lCwf5NSNBVZ1k2iubYm5wLeFqusq5aZuk

    Я организовал код таким образом, чтобы он был как можно более простым. Для каждого конвейера имеется 6 сценариев по & lt500 строк в каждом, чтобы обеспечить удобочитаемость. Запустите каждую конвейерную линию, начиная с calcuate_uprocessed.py, которая вычисляет количество файлов, которые все еще требуются для обработки.

    Если вы хотите сделать копию конвейера:

    сделать копию конвейера путем клонирования этого репозитория 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

    Для кодов Python 2 источник активирует environment_conda_py26_btsui перед запуском

    Для кодов Python 3 источник активирует environment_conda_py36_btsui перед запуском

    Замените мой каталог (/ cellar / users / btsui / Project / METAMAP / code / metamap /) своим каталогом, если хотите его запустить.

    Внутренний: войдите в nrnb-узел, чтобы запустить следующие записные книжки.

    | Колонка | значение | |: ---: | : --- | | new_ScientificName | строка, которую конвейер будет использовать для сопоставления с эталонным геномом в качестве вида | ScientificName | оригинальное научное название извлечено из NCBI SRS |

    Мы хотим поблагодарить за советы и ресурсы доктора Ханны Картер (мой ИП), доктора Джилл Месиров, доктора Трея Идекера и Шамина Молла. Мы также хотим поблагодарить доктора Рубена Арбагайена, доктора Нейта Льюиса за их предложение. Метод скоро будет размещен в биоархиве. Также мы хотим поблагодарить Sage Bio Network за размещение данных. Мы также благодарим NCBI за хранение всех опубликованных необработанных чтений в архиве чтения Sequnece.

    Также есть много людей, которые помогали тестировать Skymap: Бен Келлман, Рэйчел Марти, Дэниел Карлин, Спико ван Дам.

    Грант на деньги, которые сделают эту работу возможной: NIH DP5OD017937, GM103504

    Срок использования: используйте Skymap, как хотите. Только не подавай на меня в суд, у меня нет денег.

    Я забыл, почему я назвал его Skymap.

    Формат данных и стиль кодирования

    Хранилище находится в формате рассола python pandas. Поэтому единственные пакеты, которые вам нужно загрузить в данные, - это numpy и pandas, основа анализа данных в python. Мы максимально упрощаем процесс загрузки данных. Меньше кода означает меньше ошибок и меньше ошибок. На данный момент Skymap ориентирован на тех, кто занимается машинным обучением и наукой о данных, которые жаждут огромного количества данных и не боятся кодирования. Я перенесу данные в собственный формат HDF5, чтобы уменьшить зависимость от платформы, как только у меня появится такая возможность.

    Я старался, чтобы код и параметры были простыми и понятными для вашей справки.


    Не просто выгружайте свои данные и запускайте

    Если вы каким-либо образом участвовали в генетических исследованиях в течение последних 10 лет, то вы, вероятно, слышали об Архиве чтения последовательностей (SRA), который находится в Национальном центре биотехнологии (NCBI). Банк Японии (DDBJ) и Европейский институт биоинформатики (EBI). И если вы регулярно работаете с информацией о последовательности генома или транскриптома, то вы, вероятно, извлекли данные из и / или депонировали данные в SRA. Для тех, кто с ним не знаком, SRA - это международный общедоступный онлайн-архив данных секвенирования следующего поколения (NGS), который был создан около десяти лет назад под руководством International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC) 1 2. Несмотря на то, что в 2011 году он был почти остановлен 3, он рос ошеломляющими темпами за последние 10 лет. По состоянию на 1 сентября 2017 года в нем размещалось более пяти квадриллионов (10 15) баз данных NGS с открытым доступом, поступающих от тысяч различных видов и охватывающих весь спектр клеточной и вирусной жизни. Он содержит операции секвенирования ДНК и РНК (последовательность ДНК и последовательность РНК) любого типа, от бисульфитной последовательности до специфической для цепи последовательности РНК и последовательности одноклеточной ДНК, и принимает чтения от всех типов NGS. платформу, будь то секвенирование Illumina, Ion Torrent или PacBio. Другими словами, SRA является решающим и центральным ресурсом в быстро развивающейся и все более важной области современных генетических исследований.

    … SRA является важнейшим и центральным ресурсом в быстро развивающейся и все более важной области современных генетических исследований.

    Архив чтения последовательности

    SRA можно легко найти и найти через NCBI (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra), DDBJ (http://trace.ddbj.nig.ac.jp/dra/index_e.html ) и EBI (http://www.ebi.ac.uk/ena/submit/read-submission). Оказавшись там, вы окажетесь в супермаркете секвенирования и чтения. С приличным подключением к Wi-Fi, парой поисковых запросов по ключевым словам и несколькими щелчками мыши на трекпаде вы можете быстро загрузить эксперименты NGS с вашими любимыми модельными видами и тысячами немодельных видов в любое время от 5 минут до нескольких часов, в зависимости от размера и количества интересующих вас наборов данных. Если вы новичок в SRA, один из самых простых и быстрых способов начать его изучение - через базу данных таксономии в NCBI, которая содержит тщательно подобранную классификацию и номенклатуру всех организмов в банке данных (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/taxonomy). Просто введите штамм, вид или более широкое название группы в строке поиска и после того, как вы нажмете на результат, отметьте поле «Эксперименты SRA» в верхней части экрана, чтобы увидеть все доступные проекты для интересующих вас организмов. . Например, если вы любитель водорослей и искали слово «Chlorophyta», вы бы обнаружили, что существует более 3000 различных экспериментов SRA для зеленых водорослей, в том числе более 1800 для модельной одноклетки. Chlamydomonas reinhardtii.

    Изучение SRA может быть простым, но размещение ваших собственных экспериментов NGS в архиве может быть сложным и утомительным. Это неудивительно, учитывая, что отправка SRA включает загрузку очень больших файлов и создание сводки по этим файлам. Как могут засвидетельствовать многие специалисты по биоинформатике, внесение считываний в SRA занимает гораздо больше времени и требует гораздо большего количества шагов, чем, например, отправка набора аннотированных последовательностей генов в GenBank, а также влечет за собой обременительную задачу по созданию BioSample и BioProject - сводка и онлайн-запись биологических исходных материалов и данных, относящихся к одной инициативе. Возможно, именно поэтому члены INSDC недавно изо всех сил старались напомнить ученым о необходимости отправлять их необработанные показания секвенирования в SRA 4.

    К счастью, многие исследователи загружают свои данные NGS в SRA отчасти потому, что большинству журналов требуется регистрационный номер базы данных в качестве условия публикации. Но давление со стороны журналов не может быть единственным стимулом, поскольку в SRA имеется большое количество неопубликованных экспериментов, некоторые из которых, вероятно, никогда не будут опубликованы авторами, которые их изначально создавали. Опубликованный или нет, проект SRA может быть важным активом и важным ресурсом для научного сообщества при условии, что он должным образом аннотирован.

    Опубликованный или нет, проект SRA может быть важным активом и важным ресурсом для научного сообщества при условии, что он должным образом аннотирован.

    Большие данные, маленькие методы

    Recently, we were mining data from the SRA to study transcription in mitochondria and chloroplasts. 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 Природа “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. Для 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, (B) gene panel, (C) module viewer panel.