博文的顺序有点乱，因为怕读到前面的公共测序数据下载这篇文章的朋友搞不清楚，我如何调用各种软件的，所以我这里强势插入一篇博客来描述这件事，当然也只是略过，我所有的软件理论上都是安装在我的home目录下的biosoft文件夹，所以你看到我一般安装程序都是:
cd ~/biosoft
mkdir macs2 && cd macs2 ##指定的软件安装在指定文件夹里面 Continue reading
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Category Archives: tutorial
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自学CHIP-seq分析第三讲~公共测序数据下载
这一步跟自学其它高通量测序数据处理一样，就是仔细研读paper，在里面找到作者把原始测序数据放在了哪个公共数据库里面，一般是NCBI的GEO，SRA，本文也不例外，然后解析样本数，找到下载链接规律
## step1 : download raw datacd ~mkdir CHIPseq_test && cd CHIPseq_testmkdir rawData && cd rawData## batch download the raw data by shell script :for ((i=593;i<601;i++)) ;do wget ftp://ftp-trace.ncbi.nlm.nih.gov/sra/sra-instant/reads/ByStudy/sra/SRP/SRP033/SRP033492/SRR1042$i/SRR1042$i.sra;done
很容易就下载了8个测序文件，每个样本的数据大小，测序量如下
621M Jun 27 14:03 SRR1042593.sra (16.9M reads)2.2G Jun 27 15:58 SRR1042594.sra (60.6M reads)541M Jun 27 16:26 SRR1042595.sra (14.6M reads)2.4G Jun 27 18:24 SRR1042596.sra (65.9M reads)814M Jun 27 18:59 SRR1042597.sra (22.2M reads)2.1G Jun 27 20:30 SRR1042598.sra (58.1M reads)883M Jun 27 21:08 SRR1042599.sra (24.0M reads)2.8G Jun 28 11:53 SRR1042600.sra (76.4M reads)
虽然下载的SRA格式数据也是一个很流行的标准，但它只是数据压缩的标准，几乎没有软件能直接跟SRA的格式的测序数据来进行分析，我们需要转成fastq格式，代码如下：
## step2 : change sra data to fastq files.## cell line: MCF7 // Illumina HiSeq 2000 // 50bp // Single ends // phred+33ls *sra |while read id; do ~/biosoft/sratoolkit/sratoolkit.2.6.3-centos_linux64/bin/fastq-dump $id;donerm *sra
解压的详情如下，可以看到SRA格式有6~9倍的压缩了，比zip格式压缩的2~3倍高多了
## 621M --> 3.9G
## 2.2G --> 14G
## 541M --> 3.3G
## 2.4G --> 15G
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自学CHIP-seq分析第二讲~学习资料的搜集
我只能说，CHIP-seq的确是非常完善的NGS流程了，各种资料层出不穷，大家首先可以看下面几个完整流程的PPT来对CHIP-seq流程有个大致的印象，我对前面提到的文献数据处理的几个要点，就跟下面这个图片类似：
QuEST is a statistical software for analysis of ChIP-Seq data with data and analysis results visualization through UCSC Genome Browser. http://www-hsc.usc.edu/~valouev/QuEST/QuEST.html
peak calling 阈值的选择： http://www.nature.com/nprot/journal/v7/n1/fig_tab/nprot.2011.420_F2.html
MeDIP-seq and histone modification ChIP-seq analysis http://crazyhottommy.blogspot.com/2014/01/medip-seq-and-histone-modification-chip.html
2011-review-CHIP-seq-high-quaility-data: http://www.nature.com/ni/journal/v12/n10/full/ni.2117.html?message-global=remove
不同处理条件的CHIP-seq的差异peaks分析： http://www.slideshare.net/thefacultyl/diffreps-automated-chipseq-differential-analysis-package
一个实际的CHIP-seq数据分析例子： http://www.biologie.ens.fr/~mthomas/other/chip-seq-training/
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自学CHIP-seq分析第一讲~文献选择与解读
文章：CARM1 Methylates Chromatin Remodeling Factor BAF155 to Enhance Tumor Progression and Metastasis
我很早以前想自学CHIP-seq的时候就关注过这篇文章，那时候懂得还不多，甚至都没有仔细看这篇文章就随便下载了数据进行分析，也只是跑一些软件而已，这次仔细阅读这篇文章才发现里面的门道很多，尤其是CHIP-seq的实验基础，以及表观遗传学的生物学基础知识，我有时间一定要把这篇文章翻译一下。学习这篇文章前一定要温习一些生物学知识，见我上一篇博客
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自学miRNA-seq分析第八讲~miRNA-mRNA表达相关下游分析
通过前面的分析，我们已经量化了ET1刺激前后的细胞的miRNA和mRNA表达水平，也通过成熟的统计学分析分别得到了差异miRNA和mRNA，这时候我们就需要换一个参考文献了，因为前面提到的那篇文章分析的不够细致，我这里选择了浙江大学的一篇TCGA数据挖掘分析文章Identifying miRNA/mRNA negative regulation pairs in colorectal cancer，里面首先就是查找miRNA-mRNA基因对，因为miRNA主要还是负向调控mRNA表达，所以根据我们得到的两个表达矩阵做相关性分析，很容易得到符合统计学意义的miRNA-mRNA基因对，具体分析内容如下：
把得到的差异miRNA的表达量画一个热图，看看它是否能显著的分类
用miRWalk2.0等数据库或者根据来获取这些差异miRNA的validated target genes
然后看看这些pairs of miRNA- target genes的表达量相关系数，选取显著正相关或者负相关的pairs
这些被选取的pairs of miRNA- target genes拿去做富集分析
最后这些pairs of miRNA- target genes做PPI网络分析
首先我们看第一个热图的实现：
resOrdered=na.omit(resOrdered)
DEmiRNA=resOrdered[abs(resOrdered$log2FoldChange)>log2(1.5) & resOrdered$padj <0.01 ,]
write.csv(resOrdered,"deseq2.results.csv",quote = F)
DEmiRNAexprSet=exprSet[rownames(DEmiRNA),]
write.csv(DEmiRNAexprSet,'DEmiRNAexprSet.csv')DEmiRNAexprSet=read.csv('DEmiRNAexprSet.csv',stringsAsFactors = F)
exprSet=as.matrix(DEmiRNAexprSet[,2:7])
rownames(exprSet)=rownames(DEmiRNAexprSet)
heatmap(exprSet)
gplots::heatmap.2(exprSet)
library(pheatmap)
## http://biit.cs.ut.ee/clustvis/
因为我前面保存的表达量就基于counts的，所以画热图还需要进行normalization，我这里懒得弄了，就用了一个网页版工具，自动出热图http://biit.cs.ut.ee/clustvis/
感觉还不错，可以很清楚的看到ET1刺激前后细胞中miRNA表达量变化
然后就是检验我们选取的感兴趣的有显著差异的miRNA的target genes，这时候有两种方法，一个是先由数据库得到已经被检验的miRNA的target genes，另一种是根据miRNA和mRNA表达量的相关性来预测。
用数据库来查找MiRNA的作用基因，非常多的工具，比较常用的有TargetScan/miRTarBase
### http://nar.oxfordjournals.org/content/early/2015/11/19/nar.gkv1258.full
### http://mirtarbase.mbc.nctu.edu.tw/
### http://mirtarbase.mbc.nctu.edu.tw/cache/download/6.1/hsa_MTI.xlsx
### http://www.targetscan.org/vert_71/ (version 7.1 (June 2016))
我还看到过一个整合工具： miRecords (DIANA-microT, MicroInspector, miRanda, MirTarget2, miTarget, NBmiRTar, PicTar, PITA, RNA22, RNAhybrid and TargetScan/TargertScanS)里面提到了查找MiRNA的作用基因这一过程，高假阳性，至少被5种工具支持，才算是真的
还有很多类似的工具，miRWalk2，psRNATarget网页版工具，最后值得一提的是中山大学的： starBase Pan-Cancer Analysis Platform is designed for deciphering Pan-Cancer Networks of lncRNAs, miRNAs, ceRNAs and RNA-binding proteins (RBPs) by mining clinical and expression profiles of 14 cancer types (>6000 samples) from The Cancer Genome Atlas (TCGA) Data Portal (all data available without limitations).虽然我没有仔细的用，但是看介绍好牛的样子，还有一个R包：miRLAB我玩了一会，它是先通过算所有配对的miRNA- genes的表达量相关系数，选取显著正相关或者负相关的pairs，然后反过来通过已知数据库来验证。
后面我就不讲了，主要看你得到miRNA的时候其它生物学数据是否充分，如果是癌症病人，有生存相关数据，可以做生存分析，如果你同时测了甲基化数据，可以做甲基化相关分析~~~~~~~~~
如果只是单纯的miRNA测序数据，可以回过头去研究一下de novo的miRNA预测的步骤，也是研究重点
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自学miRNA-seq分析第七讲~miRNA样本配对mRNA表达量获取
这一讲其实算不上是自学miRNA-seq分析，本质就是affymetrix的mRNA表达芯片数据分析，而且还是最常用的那种GPL570 HG-U133_Plus_2，但是因为是跟miRNA样本配对检测的，而且后面会利用到这两个数据分析结果来做共表达网络分析等等，所以就贴出对该芯片数据的分析结果。文章里面也提到了 Messenger RNA expression analysis identified 731 probe sets with significant differential expression，作者挑选的差异分析结果的显著基因列表如下： Continue reading
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自学miRNA-seq分析第六讲~miRNA表达量差异分析
这一讲是miRNA-seq数据分析的分水岭，前面的5讲说的是读文献下载数据比对然后计算表达量，属于常规的流程分析，一般在公司测序之后都可以拿到分析结果，或者文献也会给出下载结果。但是单纯的分析一个样本意义不大，一般来说，我们做研究都是针对于不同状态下的miRNA表达量差异分析，然后做注释，功能分析，网络分析，这才是重点，也是难点。我这里就直接拿文献处理好的miRNA表达量来展示如何做下游分析，首先就是差异分析啦： Continue reading
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自学miRNA-seq分析第五讲~miRNA表达量获取
拿到比对后的sam/bam文件之后，这只能算是level2的数据，一般我们给他人share我们的结果也是直接给表达矩阵的， miRNA分析跟mRNA分析类似，但是它的表达矩阵更好获取一点。如果是mRNA，我们一般会跟基因组来比较，而基因组就那24条参考染色体，想知道具体比对到了哪个基因，需要根据基因组注释文件来写程序提取表达量信息，现在比较流行的是htseq这个软件，我前面也写过教程如何安装和使用，这里就不啰嗦了。但是对于miRNA，因为我比对的就是那1881条前体miRNA序列，所以直接分析比对的sam/bam文件就可以知道每条参考miRNA序列的表达量了。 Continue reading
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自学miRNA-seq分析第四讲~测序数据比对
序列比对是大多数类型数据分析的核心，如果要利用好测序数据，比对细节非常重要，我这里只是研读一篇文章也就没有对比对细节过多考虑，只是列出自己的代码和自己的几点思考，力求重现文章作者的分析结果。对miRNA-seq数据有两条比对策略，一种是下载miRBase数据库里面的已知miRNA序列来进行比对，一种直接比对到参考基因组(比如人类的是hg19/hg38)，前面的比对非常简单，而且很容易就可以数出已经的所以miRNA序列的表达量，后面的比对有点耗时，而且算表达量的时候也不是很方便，但是它有个有点是可以来预测新的miRNA，所以大多数文章都会把这两条路给走一下。 Continue reading
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自学miRNA-seq分析第二讲~学习资料的搜集
因为我也是完全从零开始入门miRNA-seq分析，所以收集的资料比较齐全，我首先看了部分中文资料，了解了miRNA测序是怎么回事，该分析什么，然后主要围绕着上一篇提到的文献里面的分析步骤来搜索资料。传送门：自学miRNA-seq分析第一讲~文献选择与解
我首先拿到了miRNA定义：http://nar.oxfordjournals.org/content/34/suppl_1/D135.full ，当然基本上每个研究miRNA的文章都会在前言里面写到这个，我只是随意列出一个而已。 Continue reading
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自学miRNA-seq分析第一讲~文献选择与解读
前些天逛bioStar论坛的时候看到了一个问题，是关于miRNA分析，提问者从NCBI的SRA数据下载文献提供的原始数据，然后处理的时候有些不懂，我看到他列出的数据是iron torrent测序仪的，而且我以前还没玩过miRNA-seq的数据分析， 就抽空自学了一下。因为我有RNA-seq的基础，所以理解学习起来比较简单。特记录一下自己的学习过程，希望对后学者有帮助。 Continue reading
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生信分析人员数据处理脚本实战
我前面写到了生信分析人员如何入门linux和perl，后面还会写R和python的总结，但是在这中间我想插入一个脚本实战指南。其实在我前两篇日志里面也重点提到了学习编程语言最重要的就是实战了，也点出了几个关键词。在实际生物信息学数据处理中应用perl和linux，可以借鉴EMBOSS软件套件，fastx-toolkit等基础软件，实现并且模仿该软件的功能。尤其是SMS2/exonerate/里面的一些常见功能,还有DNA2.0 Bioinformatics Toolbox的一些工具。如果你这些名词不懂，请赶快谷歌！！！ 它们做了什么，输入文件是什么，输出文件是什么，你都可以用脚本实现！
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生信分析人员如何系统入门perl？
perl语言在老一辈的生物信息学分析人员中非常流行，所以因为历史遗留原因大家肯定会或多或少的接触perl，即使你再怎么推崇python或者GO。
perl是典型的脚本语言，短小精悍，非常容易上手，尤其适合处理文本，数据，以及系统管理。
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生信分析人员如何系统入门linux？
生信分析人员如何系统入门linux？
linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了，鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题，对系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。
我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学，该学什么，该花多少工夫，学习重点是什么？
就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看，可以把linux的学习过程分成三个阶段:
一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。
这一阶段的主要目的就是去可视化，熟悉黑白命令行界面。
如何连接服务器(xshell,putty,VNC~~~)，了解你在服务器上面有什么权限。
左右鼠标单击双击如何实现？磁盘文件浏览如何实现？文件操作如何实现？绝对路径和相对路径区别？
需要了解的命令有下面这些：
pwd/ls/cd/mv/rm/cp/mkdir/rmdir/man/locate/head/tail/less/morecut/paste/join/sort/uniq/wc/cat/diff/cmp/aliaswget/ssh/scp/curl/ftp/lftp/mysql/
大家可以搜索(每天一个linux命令的博客)来跟着练习，或者看一些linux视频(百度云盘(http://pan.baidu.com/s/1jIvwRD8 )共享了一大堆，建议看鸟哥linux私房菜)，或者关注一些linux学习相关公众号，加入一些linux社区，论坛，当然如果你只是简单了解，搞生物信息学其实没必要那么深入理解，跟着一本像样的入门书籍，完整的学习即可！
不懂的名词，赶紧谷歌搜索，多记笔记。
需要深度理解的概念有：
软硬链接区别文本编辑，文件权限设置打包压缩解压操作(tar/gzip/bzip/ x-j x-c vf)软件的快捷方式如何实现？软件如何安装(源码软件，二进制可执行软件，perl/R/python/java软件)软件版本如何管理，各种编程语言环境如何管理，模块如何管理？(尤其是大部分没有root权限)
这些知识需要深度理解，所以一般初学者肯定会遇到问题，自己要多看教程和视频跟着了练习，但总会有一些不是你立即就能解决的，不要纠结，继续学习，不久之后回过头来就明白了。
翻译成生物信息学语言就是：测序文件在哪里？测序文件有多大？测序文件的格式fastq/fasta是什么？
前几行怎么看，参考基因组如何下载？参考基因组如何建立比对索引？blast软件如何安装以及使用？
比对结果如何看？结果如何过滤？两次结果如何比较？
建议自己安装bio-linux系统，里面会自带很多生物信息学测试数据(fastq,fasta,sam,bam,vcf,gff,gtf,bed,MAF......),安装系统的过程也是熟悉linux的过程，熟悉这些数据格式既能加强生物信息学技巧，也能练习linux操作。
不懂的名词，赶紧谷歌搜索，多记笔记。
二是shell脚本，类似于windows的bat批处理文件
懂很多预定义变量 .bashrc/env/HOME/
学会一些控制语句 while/if/for/ 批量执行命令
开始自定义函数，避免重复造轮子。
了解 awk/sed/grep等文件操作语言，短小精悍，很多时候可以不需要编程。
正则匹配技巧,find函数使用
了解编程技巧 ()[]{} $$ 等符合如何使用，技巧有哪些，加快你数据处理能力(建议看shell 13问)
翻译成生物信息学语言就是：要深度组合这些命令，并且通过shell脚本，把它们在实际生物信息学数据处理中应用起来，需要很多的实践操作，可以借鉴EMBOSS软件套件，fastx-toolkit等基础软件，实现并且模仿该软件的功能。
尤其是SMS2/exonerate/里面的一些常见功能,还有DNA2.0 Bioinformatics Toolbox的一些工具。
不懂的名词，感觉谷歌搜索，多记笔记。
基本上要了解到这里才能勉强算是一个合格的生物信息学工程师。
三是高级运维技巧
w/last/top/qsub/condor/apache/socket/IO/ps/who/uid/
磁盘挂载/格式化/重启系统/文件清理/IP查看/网络管理/用户管理/目录结构了解/计划任务
各种库文件了解。
这个强烈建议初学者不要过于纠结，稍微了解为佳。
不懂的名词，赶紧谷歌搜索，多记笔记。
学习linux基础知识的同时，就可以开始项目实战，在实战的过程中要随时思考记录如何应用linux知识辅助生物信息数据处理？
并整理学习笔记以及经验分享。
三
10
THis is a test for markdown
A wonderful tool to write blog !
Hi,all. I just started to use github and found this magic way to write a blog.
so I do a simpler test here.
Don't be confused, there is nothing new for bioinformatic here.
And it very easy to use Markdown in wordpress,just download a plugin.
Below is some useful links to help you familar with markdown as soon as possible.
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Also I want to recommend some useful web-editor for markdown.
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It's easy to use Markdown, but to get the most out of it, you still need to understand it and keep practising