操作方法1:
先zcat再gzip
zcat Sample_test_1.R1.fastq.gz Sample_test_2.R2.fastq.gz | gzip - > test.fastq.gz
操作方法2:
直接cat
cat Sample_test_1.R1.fastq.gz Sample_test_2.R2.fastq.gz > test2.fastq.gz
压缩文件大小
ll test*.gz-rw-r–r– 1 An Lau 197121 1321311 6月 13 10:14 test.fastq.gz
-rw-r–r– 1 An Lau 197121 1321742 6月 13 10:15 test2.fastq.gz
解压缩文件大小
gzip -cd test.fastq.gz > test.fastq
gzip -cd test2.fastq.gz > test2.fastq
ll test *.fastq-rw-r–r– 1 An Lau 197121 7195186 6月 13 10:16 test.fastq
-rw-r–r– 1 An Lau 197121 7195186 6月 13 10:16 test2.fastq
对比文件内容
zcat Sample_test_1.R1.fastq.gz Sample_test_2.R2.fastq.gz | wc80000 100000 7195186
wc test*.fastq80000 100000 7195186 test.fastq
80000 100000 7195186 test2.fastq
160000 200000 14390372 total
虽然压缩文件大小不一样,应该是压缩率不同导致的,
但是不同方法出来的文件大小和内容都是一样的。
直接cat的速度肯定会比zcat … | gzip …快!
所有以后直接cat就可以了。
案例描述:需要将Sample_test1_R1.fastq.gz和Sample_test2_R2.fastq.gz合并为test.fastq.gz操作方法1:先zcat再gzipzcat Sample_test_1.R1.fastq.gz Sample_test_2.R2.fastq.gz | gzip - > test.fastq.gz操作方法2:直接catcat Sample_test_...
并在浏览器中打开index.html
文件
。
这个怎么运作
要生成质量控制报告,
fast
q.bio使用WebAssembly在浏览器中直接运行C工具 。 有关从C到WebAssembly的编译的详细信息,请参见项目。
fast
q.bio使用库运行在WebWorker的WebAssembly模块和处理用户的
文件
安装到虚拟
文件
系统。
有关WebAssembly在某些情况下如何成为加速Web应用程序的强大工具的详细信息,请参阅《 。
超
快速
多线程
FAST
Q多路分解
使用index1或index2将单个
FAST
Q
文件
解复用为
多个
FAST
Q
文件
。 该工具是用C ++开发的,支持多线程。
# read1 and read2 are precessed separately
# -o specifies the output folder, and current working directory is used by default
# -f specifies the filename suffix so that R1 / R2 can have different file name
# -s specifies a samplesheet to defq how to demux
defq -i in.R1.fq.
gz
-o demux_out_dir -s samplesheet.csv -
快速
配对
重写配对的末端
fast
q
文件
,以确保所有读取都具有配对并分离出单例。
这段代码做一件事:它需要两个
fast
q
文件
,并生成四个
fast
q
文件
。 是的,免费提供,使您拥有的
fast
q
文件
数量增加了一倍!!
通常,当您获得配对的末尾读取
文件
时,您将拥有两个
文件
,一个
文件
中的/ 1序列,另一个
文件
中的/ 2序列(或/ f和/ r或仅两个具有相同ID的读取)。 但是,通常在处理来自第三方来源(例如 )的
文件
时,每个
文件
中的读取次数会有所不同(因为某些读取无法通过质量检查)。 黑桃,bowtie2和其他工具损坏,因为它们要求配对的最终
文件
具有相同的读取次数。
该程序解决了该问题。
它按顺序重写这些
文件
,并在命令行上提供两个
文件
的匹配
文件
,然后将任何不匹配的单次读取放置在两个单独的
文件
中,每个原始
文件
一个。
此代码旨在
快速
且高效地存储内存,并且可与大型
fast
q
文件
一起使用。 它不会
mac/
linux
使用split和cat命令拆分
合并
tar.
gz
文件
问题描述:因为大
文件
上传到云服务器很花费时间,而且还可能传输失败,我们可以用分割
文件
的方法,对一个个小
文件
进行上传,再在
linux
服务器下
合并
起来。
假设我有一个tar.
gz
文件
,它的大小为242mb。我想要分割为2个
文件
,每个150M(或以下)。
split -b 150m -d -a 2 raw_sample.csv.tar.
gz
-b 150m:表示设置每个分割包的大小,单位还是可以k
-d :参数指定生成的分割包
c=($(cat
fast
q.list)) #当前目录下
fast
q
文件
相对路径的列表
a=$1 #
fast
q
文件
所在的
文件
路径
mkdir pass #建立输出
文件
夹
b=`ls ${a}/*q |wc -l` ...
Fq_delta -
fast
q
文件
处理版本的有效存储。
Fq_delta 是一个 python 模块和 shell 脚本,可以存储由 DNA 和 RNA 测序技术生成的
fast
q
文件
的处理版本。 通过使用允许对两个字符串进行逐字符比较的 Myer diff 算法,我们从原始和编辑过的
fast
q
文件
生成增量
文件
。 虽然 fq_delta 生成的 delta
文件
可用于完全重建原始
文件
,但它们只是原始大小的一小部分 (0.1 – 2%)。 根据处理步骤的数量,该模块的实施将导致处理序列数据所需的存储量显着减少。
有关 fq_delta 的技术说明已在发布。
首先克隆git存储库,
git clone git://github.com/averaart/fq_delta.git
进入 fq_delta 仓库目录
cd fq_delta
使用 python setup.
NCBI-SRA和EBI-ENA数据库
SRA数据库: Sequence Read Archive:隶属NCBI (National Center for Biotechnology Information),它是一个保存高通量测序原始数据以及比对信息和元数据
(metadata) 的数据库,所有已发表的文献中高通量测序数据基本都上传至此,方便其他研究者下载及再研究。其中的数据则是通过压
从veritas网站下载一个storage foundation 5.0的软件,for solaris的,下载了三段
文件
:
sxrt5.0.dvd1.tar.
gz
aa
sxrt5.0.dvd1.tar.
gz
ab
sxrt5.0.dvd1.tar.
gz
ac
gz
cat sxrt5.0.dvd1.tar.
gz
a[a-c]|tar xvf -