《用于Illumina测序平台数据分析的图像界面软件需求》由会员分享，可在线阅读，更多相关《用于Illumina测序平台数据分析的图像界面软件需求（6页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、细心整理用于Illumina测序平台数据分析的图像界面软件需求一、 名称：专用于Illumina测序平台数据分析的图像界面软件二、 用途：是一款生物信息学综合分析工具，其界面友好直观，操作简便，易于驾驭。除了根本的分子生物学工具外，如序列比对、进化树构建等， 还可对全部主流的二代测序平台产生的测序结果进展数据分析，如重测序分析、转录组学分析、表观基因组学分析和从头拼接，并且该软件还可自定义标准化的工作流程Workflow用于Illumina数据拼接、分析，以及分析16S，18S，ITS及其他扩增区域的二代测序数据分析。三、 购置数量：1四、 主要技术参数1、该软件是一个基因组工作台的综合分析包
2、，它可以分析可视化数据，可以分析全部主要的NGS二代测序平台数据，比SOLiD、Roche454、Illumina、Ion Torrent 的数据。2、适用的测序数据一代测序数据，Sanger平台；几乎全部的二代测序平台产生的数据，如 SOLiD、LifeIon Torrent、Complete Genomics、Roche454、Illumina Genome Analyzer；三代测序数据，PacBio平台。3、供应Denovo或公开数据库的OTU丛集比对。4、运用自动分析流程，可快速获得病原种类及分型病毒试验室数据用于二代测序信息分析 。5、数据库支持，可以自动连接相关基因数据库5.1、
3、可下载及分类NCBI全部微生物基因组数据库5.2、可下载整合 GO 数据库5.3、可下载整合 Protein Family-Pfam 数据库5.4、可下载整合病原物种序列数据库5.5、可下载整合抗药性基因数据库6、分类及组态分析6.1、分析16S, 18S, ITS及其他扩增区域的二代测序数据分析6.2、供应 De novo或公开数据库的OTU 丛集比对6.3、OTU 数据库: Greengenes, SILVA, and UNITE6.4、可针对不同分类层级的结果搭配样本注解一同呈现6.5、对微生物全基因组序列进展分类6.6、可针对特别功能性区域进展数据汇整分类7、统计分析7.1、计算群内群
4、外的样本差异7.2、搭配样本注解供应PCA plot 结果呈现7.3、PERMANOVA 统计分析7.4、统计不同样本的微生物族群丰度7.5、测量均质化OTU丰度7.6、评估统计差异7.6、探究样本之间的关系系数8、运用自动分析流程, 可快速获得病原种类及分型:8.1、Multi locus sequence type (MLST)8.2、分类8.3、最接近的物种及参考序列8.4、微生物抗药性基因8.5、建立基因亲缘树8.6、依据分型及亲缘分析, 可以了解病源爆发演化的关联性8.7、供应数据运算管理及样本注解的整合介面.9、利用二代测序对微生物做全基因组测序并分型10、 Read mappin
5、g序列比对功能支持short reads、long reads 及paired reads；支持空位比对和非空位比对；支持Illumia、Sanger、Roche454 和SOLiD的测序数据。Color space mapping 比对35merSOLiD 数据，多发觉的匹配数高达80%。只要计算机有足够的内存，CLC Genomics Workbench 可以将序列比对到随意大小的基因组上。在一台内存为24G 的标准配置的计算机上，可以进展10 倍于人类基因组数据的序列比对。11、De novo assemblyDe novo assembly功能支持short reads、long re
6、ads及paired reads；支持Illumina Genome Analyzer 、Sanger、Roche454和SOLiD的测序数据；可拼装随意大小的基因组。运用该功能，用户无需进展枯燥的数据运算，显著削减了手工作业量。*12、SNP检测供应基于NQSNeighborhood Quality Standard算法的自动化SNP检测。假如参考序列带有ORF或者CDS注释，SNP检测也将报告该SNP是同义突变还是非同义突变。假如SNP导致翻译产生的蛋白质中的氨基酸发生变更，那么新的氨基酸将被报告。而它的图形用户界面能让用户轻松识别SNP，在或大或小的基因组区段都能获得SNP的全貌图。*1
7、3、多样本分析在进展不同样品的批量测序时，通过运用多样本分析技术可以在同一流程中运行多个样本。通常状况下，不同样品的reads很难分别。因此，来自同一样本的reads被放在一起分析。CLC Genomics Workbench支持大量多样本方案，包括基于名称的多种类型的多样本方案及基于标签或条码的多样本方案。14、数字基因表达支持基于Mortazavi A等方法的mRNA seq。该模块的一大优点就是统计结果基于RPKM每百万mapped reads中每一千碱基外显子模型的reads数，这是在运用数字基因表达时，对基因表达水平进展标准化的好而简洁的方法。15、小RNA分析可对SOLiD、Ill
8、umina和454系统产生的小RNA序列进展分析。分析的第一步是接头的去除及从多样本数据中提取某一样本的数据，然后进展标签计数，最终利用miRBase及其他数据资源对小RNAs进展注释。在前体或成熟的miRNA水平上可进展分组注释。最终的结果可利用表达分析工具来查看和分析。16、标签表达谱具备强大的标签作图功能，这是运用新生代测序技术对SAGE的一个扩展。整个工作流程都支持从携带标签的reads中提取标签、创立虚拟的标签书目以及用基因名称为标签进展注释。17、表观基因组学分析含有全套整合的ChIP测序分析方案，用户可轻松将数据比对到参考序列，而得到ChlP测序结果的高级视图和图表输出。数据可以
9、是基于ChlP的单个样本信息，也可以是ChlP样本和参照样本的比拟信息。18、EST文库构建运用从头拼装算法可构建EST文库。19、效劳器整合用户可以在一台或多台强大的中枢计算机上运行大型工程，如全基因组拼装。与此同时不影响在本地计算机上进展其他数据的下游分析。20、定制化效劳供应一个免费的基于Java的软件开发工具包SDK。用户运用这个软件开发工具包，可以将自有算法整合到我们的产品中。此外，我们还能依据客户的特定需求，为CLC Genomics Workbench和CLC Genomics Server设计和开发定制化的附加模块。这无疑成为客户提高探究速度和探究质量的一种快速而经济的方法。*
10、21、Workflow功能在workbench 中，可以将tool box 中的各种工具连接起来构建一个workflow。Workbench 也可批量运行，确保一样流程分析大量样本时的快速精确。五、配置：1、硬件要求Mac OS X 10.7或者更高版本；Intel 处理器；在64位Intel系统中支持Mac OS X 10.5.8 Win XP/Vista/Win7；Windows Server 2003/2008Linux: RedHat5或更高版本；SuSE10或更高版本64位计算机或操作系统，建议内存不低于2GB小的数据集要求2-4GB；大的数据集要求16-32GBIntel 或AMD的中心处理器1024768的辨别率显卡能够支持OpenGL 2.02、配置模块2.1、Genomics Workbench, Desktop License2.2、 Genomics WB, Desktop Maintenance2.3、 Genome Finishing Module, Desktop Lic2.4 Genome Finish Module, Desktop Maint
