计算机视觉中的注意力，第 2 部分：CBAM 和 BAM Photo by 亚当库尔 on 不飞溅 介绍 在本文中，将研究卷积块注意模块和瓶颈注意模块，这两种用于将挤压和激发式通道注意与空间注意相结合的同类方法。您可以找到本文的 GitHub 存储库 这里 . 卷积块注意模块 遵循基于注意力的网络，尤其是
Bam文件位点深度统计 本文作者：Sunny-King 发布时间：2022-08-02 15:51:05 星期二 本文链接：https://www.cnblogs.com/Sunny-King/p/Bioinformatics-Bam_depth.html 一、samtools depth samtools depth -aa -b test.bed test.bam [--reference reference.fa] 二、pileup 三、
自己整理，测试完全可用。从直接下载数据到一般的出图 #!/usr/bin/bash #ly_20211215_atac-seq pepiline #从下载数据到分析出图的一般流程 ###################################### start_time=$(date +%s) #必要索引文件 bt2_index=/home/data/ssy49/data/index/mm10 #一些物种
Bam文件 2022-07-14 在处理NGS下机数据时，通常会涉及到比对结果的查看，这需要对比对后的文件比较熟悉，下流的分析模块也需要用到比对输出的结果文件。通常存储为Bam格式的文件，Bam格式是一种二进制存储文件，转化为文本格式后对应于Sam文件。Sam文件记录了reads比对后的结果信息。具体的
BAM: Bottleneck Attention Module GitHub - Jongchan/attention-module: Official PyTorch code for "BAM: Bottleneck Attention Module (BMVC2018)" and "CBAM: Convolutional Block Attention Module (ECCV2018)" Given a 3D feature map, BAM produ
报错信息 Forward and reverse reads not paired. Check that BAM files have the same read names and are sorted. 分析 提示是没有排序或者R1、R2没有配对，手动sort再分步运行HiC-Pro samtools sort -@ 10 -n -m 10G -T temp1 xxxR1.bam > xxxR1.sort.bam samtools sort -@ 10
目录 摘要方法与工具操作流程组装比对注释 结果展示basemodsmotif 总结 摘要 前段时间特别忙，一个是项目多，另一个是个人私事，临近月底终于有空可以继续码文章。本篇介绍的是三代甲基化的基本流程分析。在测序时分析序列的甲基化修饰后，使用SMRT官方工具进行分析，得到m4C,m6A,
最近在学习snakemake 用于生信流程管理，现在用一个snakemake 来完成小任务：将在某一文件夹下的多个bam文件截取一部分，然后建立索引，在提取出fastq序列，最后比对回基因组。 需要两个文件，一个配置文件config.yaml和snakemake文件。 config.yaml 文件内容用空格分隔，主要是要用到的软
RNA-seq一般不去重复 ChIP-seq一般去重复 call SNP一般去重复 还需参考起始量和PCR扩增数判断是否去重复。reads mapping覆盖均匀度可以判断是否需要去重复。 PCR去重工具首选Picard 根源上解决去重复问题：起始量高，循环数少，reads能长不短，能双端不单端 PCR重复的危害 理论
使用 UnifiedGenotyper注意如下：（1） 输入：.recalibration.bam（2）输入：.recalibration.bai（3）dbSNP: vcfdbsnp，有头部；有与DNA一样的染色体顺序；有idx文件；UnifiedGenotyper Unable to read index file, for input source: vcf.idxSorry for the delayed response. It turns out that this is a
1、读取fasta文件： （1）方法1：Bio库 from Bio import SeqIO # 读取包含单个序列 Fasta 格式文件 fa_seq = SeqIO.read("res/sequence1.fasta", "fasta") seq = str(fa_seq.seq) # 一个多序列文件中的所有序列 seqs = [fa.seq for fa in SeqIO.parse("res/multi.fasta", "f
#!/bin/bash # 上面一行宣告这个script的语法使用bash语法，当程序被执行时，能够载入bash的相关环境配置文件。 # Program # This program is used for ChIP-seq data analysis. # History # 2020/11/13 zexing First release # 设置变量${dir}为常用目录
文章目录 额外的特征1. Benchmarking（基准测试）2. Modularization（模块化）3.Automatic deployment of software dependencies（自动部署软件依赖项）4. Tool wrappers（工具包装）5. Cluster execution6. Using –cluster-status7.Constraining wildcards 参考： https://snakemake.
文章目录 进阶部分：对案例进行进一步修饰Step 1: Specifying the number of used threadsStep 2: Config filesStep 3: Input functionsStep 4: Rule parametersStep 5: LoggingStep 6: Temporary and protected files练习Summary 参考：https://snakemake.readthedocs.i
论文题目①：BAM: Bottleneck Attention Module 论文题目②：CBAM：CBAM: Convolutional Block Attention Module Bottlenet attention Module（BAM） 依据 人看东西时不可能把注意力放在所有的图像上，会把焦点目光聚集在图像的重要物体上。因此，作者提出了BAM注意力机制，仿照人的眼睛聚焦在
sam/bam 是一种序列比对格式标准，由sanger制定，是以TAB为分割符的文本格式。主要应用于测序序列mapping到基因组上的结果表示，当然也可以表示任意的多重比对结果。通常是把FASTQ文件格式的测序数据比对到对应的参考基因组版本得到的。 header 部分 sam 分为两部分，注释信息（header sect
目录流程使用问题 记录下braker2的使用要点，以备忘记。 流程使用 braker2有很多流程，根据你的数据：组装的基因组、转录组、蛋白（同源，包括近缘或远缘）选择不同流程，官网有说明： https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER 现在的动植物组装，大多数都含有以上三类数据吧，因此可选择如下流程，用
跟大家分享ECCV2020中的一篇文章《BorderDet: Border Feature for Dense Object Detection》。 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2007.11056 源码地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet 在这篇文章中，作者提出了BAM（Border Alignment Module），将其融入到FCO
在分析全外数据的时候，无论是在样本鉴定还是CNV分析的过程中，都需要对样本进行性别判断，那么我们如何对WES数据进行性别判断那？ 一、性别判断思路 对于WES数据，个人认为性别判断主要有三个思路： 1、根据Y/X染色体的reads比，这个最好理解，男性的Y/X染色体的reads比会显著大于女性的； 2
由于canda直接安装samtools执行失败，本次选择手动编译安装最新版的samtools。 1。下载samtools安装包。 官网下载链接：https://github.com/samtools/samtools/releases/tag/1.12 点击蓝色字体链接，下载tar.bz2格式的文件，源文件并不是很全。 下载完成之后，将其保存在指定目录下，打
1、数据处理记录 【1】使用网页另存为将数据文件保存至本地电脑后，上传至服务器中 【2】利用SRAtoolkits中的fastq-dump命令，将SRA数据转换为fastq格式 #命令如下： (base) zexing@DNA:~/projects/sunxiaoyu/RNA_seq/2021_03_15/clean_data$ fastq-dump --split-e SRR11906971 SR
生信分析过程中，会与很多不同格式的文件打交道，除了原始测序数据fastq之外，还需要准备基因组文件fasta格式和基因注释文件gtf格式。在分析的过程中还会有众多中间文件的生成，如bed、bed12、sam、bam、wig、bigwig、bedgraph等，生成后我们一般会查看下内容了解文件每一列的含义，以此来
根据bulk RNA-seq或者single-cell RNA-seq来找isoform的类型。 难点：二代NGS的reads长度较短，可能无法成功组装出full-length的isoform。 我们只需要关注junction read，基数即可。 junction read：在成熟mRNA中，测序的reads如果同时跨越了两个exon，则为junction read。 如何提取
智能音箱行业重新热闹了起来。 一面是针对行业的质疑声，2020年国内智能音箱市场上并未出现所谓的“报复性”消费，以至于有人猜测智能音箱或将成为历史的陈列品； 一面是挑战者的陆续出现，海尔、美的等家电厂商纷纷进场，将智能音箱与自家的家电产品联动，试图以此来捍卫在白电市场的话
BAM: https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/105760359 Abstract 我们提出了卷积-块-注意力-模块（CBAM），这是一种用于前馈卷积神经网络的简单而有效的注意力模块。 给定一个中间特征图，我们的模块会沿着两个独立的维度（通道和空间）依次推断注意力图，然后将注意力图与
