【文件属性】：
文件名称：Laurel-genes
文件大小：4.8MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-05 11:36:34
HTML
生物信息学2021课堂项目
月桂树中殿力量
数据
该项目中使用的数据是来自Calder Atta的比目鱼外显子捕获数据的原始读取。 我使用的是两种：沙棘（Hippoglossoides Platesides）和Microstomus pacificus。 该项目的最终目标是能够查看这些样本的SNP变体。
第1步-解压缩
我从原始数据文件夹../data/raw原始数据../data/raw 。 这些是外显子捕获的压缩fastq文件，每个物种一个文件用于正向（R1），一个文件用于反向（R2）。 要查看它们，需要将它们解压缩（请参阅01_unzip.ipynb）。 对于这些样本，我不需要合并泳道，因为它们只运行一次。
第2步-修剪
下一步是修整适配器和低质量的基座（请参见02_trim.ipynb）。 此步骤是从Calder Atta（ ）修改而来的。 要使用perl脚本trim_adapt
【文件预览】：
Laurel-genes-main
----project_visualization.pdf(27KB)
----data()
--------raw()
--------.DS_Store(6KB)
--------demultiplexed()
--------index_kallisto.idx(63KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------bw.stderr(1.45MB)
----.DS_Store(6KB)
----code()
--------01_unzip.ipynb(19KB)
--------igv.ipynb(11KB)
--------kallisto.ipynb(6KB)
--------kallisto-SR.ipynb(3KB)
--------03_rmdup.ipynb(17KB)
--------05_SNP.ipynb(12KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------blast-quiz.ipynb(10KB)
--------02_trim.ipynb(16KB)
--------04_bowtie.ipynb(11KB)
--------99-SR.ipynb(2KB)
--------.ipynb_checkpoints()
--------multiqc.ipynb(13KB)
----.gitignore(40B)
----546_R_HW()
--------data()
--------.DS_Store(6KB)
--------546_R_HW()
----.ipynb_checkpoints()
--------bioinformatics_instructions-checkpoint(2KB)
--------trim_adaptor-checkpoint.pl(14KB)
--------0129_first_glance-checkpoint.ipynb(72B)
--------trim-checkpoint.ipynb(21KB)
--------fastq_to_fasta-checkpoint.ipynb(4KB)
--------0120-blast-quiz-checkpoint.ipynb(10KB)
--------multiqc-checkpoint.ipynb(72B)
--------README-checkpoint.md(4KB)
----README.md(4KB)
----scripts()
--------rmdup.pl(16KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------trim_adaptor.pl(14KB)
--------.ipynb_checkpoints()
----analyses()
--------error.stderr(6KB)
--------MICPACI_calls.vcf.gz(83KB)
--------MICPACI-DR.vcf.gz(75KB)
--------HIPPLAT_subset.fasta.fai(1KB)
--------HIPP-DR_calls.vcf.gz(86KB)
--------samplelist.txt(21B)
--------fastqc()
--------.DS_Store(6KB)
--------HIPP-DR.vcf.gz(111KB)
--------trimmed_supp()
--------sub1.fq(9KB)
--------HIPP-DR.sorted.bam.bai(9.02MB)
--------HIPPLAT_subset.fasta(5KB)
--------trimmed()
--------.ipynb_checkpoints()
--------kallisto_output()