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一个用于基因组数据组合分析的灵活工具包
在这里，我们介绍了TrackPlot，这是一个Python软件包，用于通过可编程和基于互动的Web方法生成出版物质量可视化。与生成实地的程序的现有范围相比，TrackPlot提供了一个多功能平台，可在各种来源中视觉解释基因组数据，包括具有功能域映射，同种型，同种型的基因注释，而没有通过SCRNA-SECRED和长期访问的范围以及杂色的范围，以及任何杂色的访问范围，并提供了透明度的范围，以及杂色的范围。符合主要期刊要求的输出文件。TrackPlot软件包是一种开源软件，可以在Bioconda（https://anaconda.org/bioconda/trackplot）上免费获得，Docker（https://hub.docker.com/r/r/r/r/ygidtu/trackplot） （https://github.com/ygidtu/trackplot），还提供了用于本地部署的内置Web服务器。
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使用NF核心工作流程的NF核/Ampliseq版本2.8.0进行了使用，利用Bioconda和Biocontainers项目的可重复的软件环境[35-38]。使用FASTQC（版本0.12.1）评估数据质量，并用MultiQC（版本1.18）进行汇总[39]。序列，以消除Phix污染，修剪读数（以275 bp为单位读取和265 bp的反向读数；丢弃的读数短于265 bp），以> 2的预期错误，以更短的读数，以纠正错误，以纠正poirors real paie paik＆remoge paik＆remoge paike＆删除paike＆remaas chimeras chimeras chimeras chimeras。最终，在所有样品中获得了3880个扩增子测序变体（ASV）[40]。保留了每个样品读数的29.81％和44.06％（平均36.8％）。ASV计数表包含
初学者的unix命令
此类将向新手介绍基本的UNIX命令，以便在生物信息学中入门。Unix是Windows和MacOS之类的操作系统。但是，在UNIX中，用户通过发出命令而不是通过点击接口来与计算机进行交互。使用UNIX的能力很重要，因为许多生物信息学软件都被编写为在UNIX和UNIX型操作系统上工作。例如，请参阅Bioconda（https://bioconda.github.io/#）存储库中可用的软件列表。此外，生物信息学经常处理大型且复杂的数据集，例如源自下一代测序（NGS）的数据集，这些数据集太麻烦了，无法在具有有限的计算能力的个人计算机上分析。因此，生物信息学通常是在高性能计算系统上执行的，例如NIH的biowulf（https://hpc.nih.gov/systems/）。Biowulf在Linux（一个类似Unix的操作系统）上运行，并安装了大约1000个科学应用程序。Biowulf员工维护和更新系统以及已安装的软件。
dfast_qc
动机：基因组数据的准确分类学分配在各种生物数据库中至关重要。近年来提交的基因组迅速增加，确保精确的分类对于维持数据库完整性很重要。标签错误的基因组可能会使研究人员混淆，阻碍分析并产生错误的结果。因此，对于计算有效的工具的迫切需要，可以确保将数据存储到基因组数据库中的准确分类分类。结果：在这里，我们介绍了基于NCBI和GTDB分类法的原核基因组的质量控制和分类分类工具。我们针对NCBI分类学分配了DFAST_QC的表现，显示出与它们的高度一致性。我们的结果表明，DFAST_QC与NCBI分类学分类达到了很高的一致性。可用性和实现：dfast_qc在Python中实现，并且可以作为Web服务（https://dfast.ddbj.nig.ac.ac.jp/dqc）和独立命令行工具提供。源代码可在GPLV3许可证下获得：https：//github.com/nigyta/dfast_qc，并且Conda软件包也可从Bioconda获得。GitHub（https://github.com/mohamed-elmanzalawi/dfast_qc_benchmark）公开可用用于基准测试过程的数据和脚本。联系人：yt@nig.ac.jp补充信息：补充数据可在BioInformatics Online获得。