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转录组组装序列提交帮助文档

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3.4 将转录组组装序列提交到 TSA，按照系统提示完成提交。 ① 点击 New submission 进入
②填写各项信息，完成提交序列。
在红色圈注 sequence 里需要用 Sequin/tbl2asn-generated 提交.sqn 格式的文件
PS：使用 Sequin 或者 tbl2asn 准备提交的文件（tbl2asn 提交的文件在华大 NCBI 组装序 列提交帮助文档有详细介绍/也可参考细菌基因组序列提交）
②再点击 New submission
③填写一系列信息，
④获得 BioProject ID
3.3根据需求将 Raw reads 提交到 SRA（/sra/）
（也可以不提交 reads 序列，直接跳掉 3.3 此步，只提交组装序列）
提交 Raw reads 步骤： 在 SRA 提交页面创建一个 SRA 提交，创建 Sample、Experiment，需要提供测序平 台、文件名、文件格式（Illumina_native、bam、fastq、srf)以及 MD5 验证码，创建好后， 给 NCBI 发邮件，他们会提供数据上传的 FTP，压缩后上传到 FTP。
4.添加序列的注释信息 上传序列之后， 点击 Next Page 继续添加序列的信息， 如属于哪个物种， 序列注释， 能填的都填上，不懂的就 Next，后面可以修改的。
5.GenBank 格式的界面最后修改 Edit 菜单 上述步骤都完成之后，出现一个 GenBank 格式的界面，如下图。在这里一切信 息都一目了然了。哪里不对需要修改就双击。另外，在 Edit 菜单比较修改作者、联 系方式等资料。
是必须获得的；BioSample ID、SRA ID 是非必须的，它们是通过提交原始序列到 SRA 数据库获得的， （/sra） ，与提交普通核酸、EST 类似。
2.对于序列的要求（参考网络志愿者提交过的经验）

必须是原始的测序结果的拼接数据； 需要去除载体或者测序引物； 序列长度不能少于 200bp； 序列不能包括太多的 N，少于 10%或者一行上的 N 小于 14 个。
下面说下 Sequin 提交序列：
Sequin 介绍（下载页面：/Sequin/index.html） 1. 提交的是批量的而且是比较复杂的序列； 2. 图形界面，有选择项和功能，可以批量修改； 3. 可以随时保存，随时修改，直到满意后再向 NCBI 提交； Sequin 提交序列图解： 1.打开软件界面，点击 Start New Submission；
1.参考例子介绍
（ /sites/entrez?cmd=Retrieve&db=nucleotide&dopt=GenBan k&list_uids=387756559） 其中注意到几点（红色圈出部分是指先要获得的 ID 号）
PS：TSA 数据提交前，首先获得 BioProject ID、BioSample ID、SRA ID。BioProject ID
2.输入 Title，作者，联系方式等等 Title 是必须的，点 Contact 添加联系方式，再点 Authors 填写作者，点 Affiliation 填 写机构。
3.点击 Next Page 填写下一页，添加序列，准备一个 Fasta 格式的文件，保存在一个文件 夹里，可以选择单个序列或是批量序列（红色圈注可以选择） 。
Annotate 菜单 在 Annotate 菜单可以添加序列的注释，也可以批量添加。如加 CDS 区，exon 区等 等。其格式可以参照其它序列的 GenBank 格式。 6.保存序列 如果在中途要临时保存，在 File 菜单的 Save，保存后的文件是.sqn。全部修改完毕 后，选择 File/Submission。就会有一个提示框，提示把保存后的发送一封邮件到 NCBI 就完成提交。
转录组项目组装序列提交流程
1. 概述
转录组各数据提交 NCBI 说明图：
注：如图转录组各数据提交 NCBI 说明，reads 信息提交到 SRA 库，组装和注释信 息提交到 TSA 库。一般提交序列流程是先获取 BioProject ID 号，再提交 reads 信息，接 着提交组装序列和注释信息。 一般我们关注和提交的是转录组组装序列，RNA-seq 的组装序列提交到 TSA 库， TSA 全称为 Transcriptome Shotgun Assembly Sequence Database，TSA is an archive of computationally assembled sequences from primary data such as ESTs, traces and Next Generation Sequencing Technologies. 这里有 TSA 库的详细介绍 /genbank/tsa。 Ps：网上也有人直接获取了 BioProject ID 号后提交组装序列，没有提交 reads 信息和注 释信息，这也是网上他人的经验，具体可不可行，有待我们自己实践证明。 到时具体实践了再补充完整此份资料。
3.提交流程
3.1 登入 NCBI 主页右上角 My NCBI 注册（/sites/myncbi/）
3.2然后在登入 BioProject，获得一个编号（https://sub 进入

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NCBI数据上传指南说明书

NCBI数据上传指南说明书

NCBI数据上传指南近年来，伴随着高通量测序的广泛应用，海量的测序数据也随之产生。

高通量测序数据分析完成发表文章时，科研工作者需要将数据提交到一个公共平台（例如NCBI数据库）。

下文中我们汇总了如何向NCBI平台提交数据，以及不同测序项目需要提交哪些数据，希望为您发表高分论文提供一些帮助。

一、NCBI数据库及数据类型向NCBI数据库提交数据可参考Submission Portal网页中所列数据库与工具，按照网站提示及说明进行操作，可以在如下输入框中输入关键词查看相关信息。

1. NCBI常用数据库介绍1）GenBank网址：/genbank/GenBank是美国国立卫生研究院（NIH）基因序列数据库，包含所有公开的DNA序列和注释信息。

GenBank数据库也是世界上最大的、最重要的、最有影响力的生物全领域数据库，其数据正被全球数以百万计的研究人员获取与引用。

2）SRA网址：/sra/存储测序平台产生的测序数据。

包括Roche 454 GS System®, Illumina Genome Analyzer®, Applied BiosystemsSOLiD® System, HelicosHeliscope®, Complete Genomics®, and Pacific Biosciences SMRT®。

3）TSA ( Transcriptome Shotgun Assembly )存储由第二代测序数据组装拼接得到的转录本序列。

2. 数据类型上传到NCBI 的数据，依据数据类型，大体可以分为测序原始数据和分析数据。

原始数据（Raw data）指未经任何处理的测序下机文件，包含二代及三代测序数据等。

其中二代测序中最常见的是illumina测序仪产生的fastq文件，例如锐博在项目结题时为您提供的*fastq.gz文件。

这一类型的文件需要提交到NCBI的SRA数据库，具体上传方法我们将在下文中做详细介绍。

转录组测序从头组装

转录组测序从头组装



对于RNA-Seq（定量）:发表的文献大多是DGE，测 序量一般1.5-5 M reads
THANKS
(a)低质量的 raw reads.
(b)高质量的 raw read.
数据过滤
测序数据过滤与质量统计： 1，去接头，去污染，去低质量 2，统计Q20%，GC%，Clean reads数,有效数据量等。 质控说明： Q20%>80% 有效数据量满足合同要求 老师需说明提交数据的类型（指明是Rawdata还是 cleandata）

大纲
背景介绍 实验 数据质控与过滤 组装 功能注释
研究思路探讨
测序数据说明
测序数据以fq格式保存： @read ID TGGCGGAGGGATTTGAACCCCCCCTTTTAAAAAAAAA + BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB 碱基质量值 = ASCII值 – 64 范围：2-40 Qphred =-10 log10(e) 表 1 Solexa测序错误率与测序质量值简明对应关系
分布
2,N50,mean length
3,每个样品对应All-unigene的随机分布图 。
大纲
背景介绍 实验 数据质控与过滤 组装 功能注释
研究思路探讨
蛋白数据库
NR KEGG SWISSPROT COG
功能注释 1,我们会去掉较短的组装序列(L>200) 2,数据库进行物种分类
3,blast格式选择（blastx）和evalue阈值的设定( 同一物种e-10，不同物种e-5）
SOAPdenovo在项目中的应用
1：K大多数情况下设为最高值31取得最好的效果，如 果物种杂合率较高，当K较低时得到较好的组装效果。 2：R对于重复序列较高的物种建议加，一般加了-R都 能取得较好的效果 3： D是去除不可靠或连接关系数弱的边，现在1014 版本将默认设为1，如果连接的关系数较多，可以将D 调高，构建更可靠的contig 4：M主要针对杂合问题，程序默认设置为1，对于杂 合率较高的物种可适当调高（当杂合率为千分之二， 可设M为2，当杂合率为千分之三时，可设M为3）
转录组数据拼接之应用篇

转录组数据拼接之应用篇

转录组数据拼接之应用篇前前后后接触了一些基因组和转录组拼接的工作，而且后期还会持续进行。

期间遇到了各种各样莫名其妙的坑，也尝试了一些不同的方法和软件，简单做一个阶段性小结。

上周的今天更新了原理部分二代测序数据拼接之原理篇 (点击阅读)，本篇是阉割版应用部分（原文代码太多影响阅读体验）。

10000 字(含代码)，约20分钟，文|思考问题的熊感觉本文过长可直接收藏，然后阅读2018，从“丢”开始（点击阅读）拼接大致流程流程的前面4步和DBG算法相关，尤其是一二两步需要较大的内存。

拼接结果受 kmer size，kmer coverage cutoff 和 length and coverage parameters 的影响数据预处理去接头和低质量reads类似于通常 RNA-seq 数据处理，略~使用软件 khmer 进行标准化digital normalization关于是否进行 digital normalization 其实一直有不少讨论，最初一篇介绍 digital normalization 的文章指出，所谓digital normalization，是 discards redundant data and both sampling variation and the number of errors present in deep sequencing data sets。

其最大的好处是可以降低拼接对内存的要求并且节省时间，而且对于拼出的 contig 没有什么影响。

之所以不影响拼接质量，是因为并没有去掉那些低覆盖度的数据。

具体可以参考这篇文章 What is digital normalization, anyway。

当然，过了一段时间，还是上文作者又写了一篇博客，说明digital normalization 存在的一些问题。

另附软件官网使用说明软件主要功能•normalizing read coverage ('digital normalization')•dividing reads into disjoint sets that do not - connect ('partitioning')•eliminating reads that will not be used by a de - Bruijn graph assembler;•removing reads with low- or high-abundance k-mers;•trimming reads of certain kinds of sequencing errors;•counting k-mers and estimating data set coverage based on k-mer counts;•running Velvet and calculating assembly statistics;•converting FASTQ to FASTA;•converting between paired and interleaved formats for paired FASTQ data在使用khmer处理数据之前，首先要想清楚是否进行处理。

转录组从头组装总结汇报

转录组从头组装总结汇报

转录组从头组装总结汇报转录组从头组装是一种基于RNA测序数据的生物信息学分析方法，主要用于揭示生物体内所有转录本的组成和结构。

该方法可以帮助我们理解基因组中存在的所有基因，以及它们在不同条件下的表达方式。

在这篇总结汇报中，我们将介绍转录组从头组装的工作流程、优势与挑战，以及一些最新的发展和应用。

首先，转录组从头组装的工作流程包括以下几个主要步骤：1）质控与预处理：对原始的RNA测序数据进行质量评估和修剪，去除低质量的序列。

2）序列比对：将预处理后的测序读段与参考基因组进行比对，筛选出可比对的序列。

3）转录本组装：根据比对结果，利用算法将测序读段组装成转录本，包括不同的剪接异构体。

4）注释和定量：对组装的转录本进行功能注释和表达定量，了解不同转录本的功能和其在不同条件下的表达水平。

转录组从头组装的优势在于可以研究未被已知基因组注释覆盖的转录本，尤其对于非模式生物而言，从头组装是探索新基因和新剪接异构体的有效手段。

此外，转录组从头组装还可以解决基因组注释错误或不完整的问题。

通过这种方法，我们可以获得更全面和准确的转录组信息，为功能基因研究提供更多的资源。

然而，转录组从头组装也面临一些挑战。

首先，数据分析流程相对复杂，需要熟悉和运用多种生物信息学分析工具和算法。

此外，对于非模式生物，缺乏参考基因组或参考基因组质量较差，会给转录组从头组装带来一定的困难。

另外，转录组从头组装还需要大量的计算资源和时间，尤其针对大规模测序数据。

近年来，转录组从头组装的技术发展迅速，有许多改进和创新。

例如，采用了更精细的质控和预处理方法，可以提高数据质量。

同时，新的算法和软件工具被开发出来，能够更准确和高效地进行转录本组装。

此外，利用单细胞RNA测序数据，可以进行单细胞级别的转录组从头组装，揭示细胞表型的异质性。

转录组从头组装不仅在基础研究方面有重要意义，也在许多应用中得到广泛应用。

例如，在疾病相关基因的研究中，转录组从头组装可以帮助我们发现新的致病基因和调控通路。