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Fastp:高效的多功能FASTQ预处理工具(包括质控、适配器去除、过滤等)

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简介:
Fastp是一款高性能的命令行工具,专为高效处理大规模测序数据而设计。它集成了多种功能,如质量控制、适配器移除和读段过滤等,旨在提升下一代测序数据分析的速度与准确性。 一种工具旨在为FastQ文件提供快速的多合一预处理。该工具采用C++开发,并支持多线程以确保高性能。 功能包括: - 从STDIN输入存储未配对的PE数据读取。 - 存储过滤失败的读取。 - 处理部分数据,避免覆盖现有文件。 - 将输出拆分为多个文件以便于并行处理和合并PE读取。 - 提供质量、长度及低复杂度等多类型的过滤器,并支持适配器使用。 该工具还具备以下特性: - 按照质量得分切割每次阅读; - 对PE数据进行基础校正以及整体修剪,包括polyG尾部和polyX尾部的处理。 - 处理唯一分子识别码(UMI)并提供示例输出分割功能。 - 通过限制文件数量或每个文件中的行数来拆分过度代表序列,并分析合并配对末端读取的所有选项。 此外,该工具还具备在过滤数据前后的全面质量评估能力,包括但不限于以下方面: - 质量曲线、基本含量(如A, C, G, T)、KMER等信息; - Q20/Q30比例以及GC比率分析。 - 识别重复序列和衔接子含量,并据此进行错误读数的过滤。 总之,这款工具旨在为FastQ文件提供全面且高效的预处理方案。

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  • FastpFASTQ
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    Fastp是一款高性能的命令行工具,专为高效处理大规模测序数据而设计。它集成了多种功能,如质量控制、适配器移除和读段过滤等,旨在提升下一代测序数据分析的速度与准确性。 一种工具旨在为FastQ文件提供快速的多合一预处理。该工具采用C++开发,并支持多线程以确保高性能。 功能包括: - 从STDIN输入存储未配对的PE数据读取。 - 存储过滤失败的读取。 - 处理部分数据,避免覆盖现有文件。 - 将输出拆分为多个文件以便于并行处理和合并PE读取。 - 提供质量、长度及低复杂度等多类型的过滤器,并支持适配器使用。 该工具还具备以下特性: - 按照质量得分切割每次阅读; - 对PE数据进行基础校正以及整体修剪,包括polyG尾部和polyX尾部的处理。 - 处理唯一分子识别码(UMI)并提供示例输出分割功能。 - 通过限制文件数量或每个文件中的行数来拆分过度代表序列,并分析合并配对末端读取的所有选项。 此外,该工具还具备在过滤数据前后的全面质量评估能力,包括但不限于以下方面: - 质量曲线、基本含量(如A, C, G, T)、KMER等信息; - Q20/Q30比例以及GC比率分析。 - 识别重复序列和衔接子含量,并据此进行错误读数的过滤。 总之,这款工具旨在为FastQ文件提供全面且高效的预处理方案。
  • Python:FASTQ文件方法
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  • Genozip:用于基因组文件( FASTQ、SAM/BAM、VCF、FASTA、GVF 和 23andMe 格式)压缩,优于 gzip...
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    本工具箱提供了一套基于Matlab SPM的Hospital Preproc去噪代码,专为神经影像数据设计,涵盖配准、切片、降噪及分割等多种预处理步骤。 去噪声代码MATLAB医院级神经影像数据的预处理 这是用于各种神经成像预处理操作(注册、切片、去噪、分割等)的MATLAB代码,其最初旨在处理常规临床数据(因此而得名)。它以nifti文件(如.nii或.nii.gz)作为输入,并生成此数据的副本,并对其应用所需的预处理步骤。此外,该代码还使用成对标签遮罩(例如T1wMRI和肿瘤遮罩或多类别标签),确保产生的预处理数据是一致的。 下面列出了一些可以独立运行的例子用例,或者为更复杂的预处理任务提供灵感。有关更多信息,请参阅相关文档。 依赖关系 算法需要以下软件包位于MATLAB路径上: - SPM12 - spm_superres(如果要使用降噪或超分辨率选项) 示例案例:多通道MRI分割 该MATLAB代码段将多个序列的MR图像作为输入,并生成已被共同注册和切片处理后的图像。然后,利用SPM12统一分割程序对这些图像进行分段,并在本机+模板(未调制)空间中保存灰质、白质及脑脊液分割结果至磁盘。 % 多通道MRI路径 paths = {MRI_T1w.nii};
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    这款ADRV9009配置工具能够自动生成滤波器系数和Talise_config.c文件,简化了射频收发器的设置过程,提高了开发效率。 ADI官方提供免费下载服务。你也可以去ADI官方网站进行免费下载。
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