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yearend123

铁虫 (初入文坛)

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[资源] 转录组数据分析免费软件

根据生命之美公司的转录组宝典提供的信息，目前以下转录组数据分析可以使用以下免费软件：
1. BOWTIE
内容简介:

Bowtie是一个超快的，存储高效的短序列片段比对程序。它能够以每小时处理2500万35bp reads的速度，将短的DNA序列片段（reads）比对到人类基因组上。Bowtie对参考基因组编纂Burrows-Wheeler索引来保证它具有小型的存储印记（memory footprint）：典型的人类基因组需要2.2GB的存储索引（如果是paired-end测序的话则需要2.9GB）

网页链接：http://bowtie-bio.sourceforge.net/index.shtml

2. TOPHAT
内容简介:

TopHat 是一个快速的将RNA-Seq reads 进行splice junction mapping的程序。它使用超快的高通量短read比对程序，将RNA-Seq的reads比对到哺乳动物大小基因组上，然后分析mapping结果来鉴别exons之间的splice junctions. TopHat是马里兰大学生物信息和计算机生物中心，以及加利福尼亚大学伯克利分校数学系和分子细胞生物学系联合开发的结果。

网页链接：http://tophat.cbcb.umd.edu/

3. SPLICEMAP
内容简介:

SpliceMap是一个从头开始发现和比对splice junction的工具。它提供高敏感度并且支持任意长度RNA-seq 序列片段read长度. SpliceMap将RNA-seq reads比对到参考基因组上用于发现splicing junctions. 它至少拥有与当前技术条件下其它分析工具同等的灵敏度和特异性。

网页链接：http://www.stanford.edu/group/wonglab/SpliceMap/

4. CUFFLINKS
内容简介:

Cufflinks 组装转录本，估计它们的丰度，并且检测RNA-Seq样品中的差异表达和调控。它接受比对的RNA-Seq reads并且组装这些alignments到尽量少的转录本分组里。然后Cufflinks根据每个基因的reads支持数来估计这些转录本的相关丰度，其中将文库制备的protocol的误差也考虑在内。Cufflinks是加利福尼亚大学伯克利分校数学和计算机生物实验室，由Lior Pachter领导的Steven Salzberg’s团队，和马里兰大学生物信息和计算机生物中心的Steven Salzberg小组，以及加州理工学院的Barbara Wold实验室联合作用的结果。

网页链接：http://cufflinks.cbcb.umd.edu/

5. SOAP
内容简介:

SOAP, 全称短寡聚核苷酸分析包，已经从一个单一的比对工具进化成为下一代测序数据提供数据分析的软件包。当前，它包含有一个新型比对程序（SOAPaligner/soap2）, 一个重-测序一致性序列建造程序 (SOAPsnp)，一个indel搜寻程序，一个结构差异扫描程序（SOAPsv）和一个短序列片段reads从头开始组装程序（SOAPdenovo）. 并且现在补充加入了一个GPU-加速的比对程序（SOAP3/GPU）。

a. SOAP3是一个基于GPU的软件用于比对短序列片段到参考序列。它能够找出所有容错k个不匹配的比对结果，k的选择范围是从0到3。

b. SOAPaligner/soap2是一个较快且高效比对程序用于将短核苷酸比对至参考序列上。SOAPaligner/soap2能够与许多应用兼容，包括单向和双向重测序。

c. SOAPsplice是设计成为使用RNA-Seq序列片段用于基因组范围内从头开始检测剪接junction位点和鉴定可变剪接事件。

d. SOAPsnp是一个准确的一致性序列建造程序，它是基于soap1和SOAPaligner/soap2的比对输出结果。它计算出每一个一致性碱基的质量得分值，便于后续流程中的SNP calling。

e. SOAPdenovo，一个短序列片段从头开始组装工具，是一个将短核苷酸组装成为contig和scaffolds的工具包。

f. SOAPindel是一个针对重测序技术用来寻找插入和删除的程序。

g. SOAPsv是一个用于检测结构差异的程序。

网页链接：http://soap.genomics.org.cn/

6. BLAT
内容简介:

Blat, 全称The BLAST-Like Alignment Tool, 类BLAST比对工具，由W.James Kent于2002年开发。当时随着人类基因组计划的进展，把大量基因和ESTs快速定位到较大的基因组上成为一种迫切需要。Blast相对于这种比对有几个缺陷：速度偏慢、结果难于处理、无法表示出包含intron的基因定位。于是Blat应运而生。

Blat的主要特点就是：速度快，共线性输出结果简单易读，适合用于比较小的序列（如cDNA等）对大基因组的比对。Blast会把每一个比对作为一个输出，而Blat把相关的呈共线性的比对结果连接成为更大的比对结果，从中也可以很容易的找到exons和introns。因此，在相近物种的同源性分析和EST分析中，blat 得到了广泛的应用。

详情可以查阅 http://www.ablife.cc/book/bookContentAction?id=37

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