估计阅读时长: 14 分钟宏基因组测序所处理的对象是直接对环境样本中的所有DNA进行测序。达到无需培养即可揭示微生物群落的组成和功能潜力的目的。在数据处理中，一个核心任务是从海量短读序列中估算物种丰度（即每个物种在样本中的相对含量）和基因丰度（即每个基因或功能单元的相对含量）。传统的基于序列比对的方法计算成本高昂，而基于k-mer的方法通过利用固定长度的子序列（k-mer）信息，能够在不依赖完整比对的情况下快速估算丰度。 k-mer是指长度为k的连续子序列，例如在k=2的时候，DNA序列“ATCG”包含的2-mers有“AT”、“TC”、“CG”。通过统计读序列中k-mer的出现频率，并将其与参考数据库中的k-mer频率进行比较，我们可以推断出样本中各物种或基因的丰度。这种方法具有计算速度快、内存效率高的优势，并且无需对每个读进行精确比对，因此在处理大规模宏基因组数据时非常实用。 Order by Date Name Attachments workflow1 • 272 kB • 36 click 2025年12月8日workflow2 • […]
估计阅读时长: 3 分钟在BILIBILI上观看视频：《【GCModeller教程】基因组GO功能注释原理》 哈喽，各位小伙伴们好啊，你们可爱的六神无主鸠今天又开新课了。今天主要为大家讲解的内容是GO基因功能注释的原理和操作。在开始今天的新视频前，我先为大家来讲一个圣经中的神话： 大洪水过去后， 诺亚的三个儿子的后裔形成了人类的三大支系，居住在世界各地，遍布地面。那时候人们的语言、口音都没有分别。他们在往东边迁移的时候，在示拿这个地方遇见一片平原，就在那里住下。因为在平原上，用作建筑的石料很不易得到，他们就发明了制造砖的方法，用泥作成方块，再用火烧透，他们就拿砖当石头，又拿石漆当灰泥，建造起繁华的巴比伦城。 人们为自己的业绩感到骄傲，他们决定在巴比伦修一座通天的高塔，来传颂自己的赫赫威名，并作为集合全天下弟兄的标记，以免分散。因为大家语言相通，同心协力，阶梯式的通天塔修建得非常顺利，很快就高耸入云。 上帝是不允许凡人达到自己的高度的。他看到人们这样统一强大，心想，他们语言都一样，如果真修成宏伟的通天塔，那以后还有什么事干不成呢？ 必须制止人类接近自己的狂妄。上帝就离开天国到人间，变乱了人们的语言。人们各自操起不同的语言，感情无法交流，思想很难统一。修造工程因语言纷争而停止了，通天塔的建造终于半途而废了。 Order by Date Name Attachments gene_ontology_annotation • 576 kB […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。