Gene Codes致力于为您带来在同业评审期刊上开发和颁布的各类比对和组装算法，但让非工程师也能够使用它们
。例如，GSNAP（Tom Wu，Genentech，Inc.）被以为是正确鉴别剪接点的算法之一
。生物信息学专家可能会像这样挪用该法式：

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若是我们有一些工具来援手我们相识所有可用的标志和参数是什么以及它们若何影响法式，那么我们大无数人的工作效能城市更高
。Sequencher界面可援手您选择选项、设置值并通过注明和工具提醒相识可用职能
。上面指令行中的一样选项在Sequencher中设置如下：

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只需几个步骤即可执行SNP分析、甲基化分析或RNA A-to-G耐受比对
。

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在平板电脑中查看您的了局 
。

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BWA、Velvet、Maq、GSNAP和Tablet只是Sequencher的起头
。若是您要对混合群体进行测序，请将参考疏导比对与重新组装的力量结合起来
。将读数与参考比对并捕获未比对的读数，以进前进一步的基于参考的比对或重新组装
。

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通过增长Cufflinks套件，您能够使用我们为所有NGS算法开发的一样风格的界面来执行RNA-Seq差距表白
。

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我们还增长了您进展看到的图表，例如火山图，因而您无需借助指令行即可查看了局
。由于我们知路您有自己喜欢的改过器，所以我们不会对峙您使用1xBET
。只有您的对齐器创建SAM或BAM作为其输出，您就能够使用宽泛认可的RNA-Seq工具之一来索求您的数据
。

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FastQC质量节造汇报

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在起头调整数据之前，请停下来思考一下
。您不想知路您的数据有多好吗？好吧，此刻您能够使用FastQ质量汇报
。我们已将盛行的FastQC法式集成到Sequencher中
。从“序劣妆>“分析”>“FastQ质量汇报...”启动，您能够获得多达12个分歧指标的了局
。从“每碱基序列质量”到“Kmer内容”，从“序列沉复水平”到“过度代表性序劣妆，了局以易于理解的交通灯系统以及更具体的图形大局出现
。

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每个汇报都显示在自己的窗口中，以便您能够并排查看它们
。使用汇报在组装之前监控数据集的单独质量或随着功夫的推移监控质量
。

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RNA测序

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RNA-Seq尝试为蛋白质编码转录本的钻研带来了新的理解和知识，无论是来自分歧功夫点的正常组织还是正常与生病状态之间的转录本
。Sequencher插件家族的新成员是Cufflinks套件?，一系列专为钻研RNA-Seq NGS数据而设计的法式
。入门再单一不外了
。

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使用您喜欢的比对器将您的RNA-Seq NGS数据与参考序列比对，而后获取天生的SAM或BAM文件以嘉拷寮GTF文件以起头使用 Cufflinks
。

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关键是利用Cufflinks、Cuffmerge、Cuffdiff的四步过程进行差距表白，而后将数据显示为表格和画图
。Cufflinks套件指令行法式都能够使用我们易于使用的图形界面进行接见
。为了实现节造，您还能够通过单一的点击“高档（编纂）”对话框来接见所有高档指令行职能
。

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您能够在Sequencher中运行分析并以画图大局查看了局
。通常，差距表白必要您从指令行装置并使用R统计编程说话
。

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我们为您提供一个菜单指令，允许您使用火山图、散点图和条形图显示了局
。每个点或条都链接到其基础数据，因而您能够单击您感兴致的点或条并具体索求了局
。

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Sequencher中的Cufflinks套件此刻蕴含Cuffquant和Cuffnorm
。若是您不处置差距表白基因但仍必要尺度化了局，请在 Cufflinks步骤后使用Cuffquant和Cuffnorm
。若是您必要削减推算机上的推算负载，能够在Cufflinks和Cuffmerge步骤之后使用 Cuffquant来量化数据集中的读数
。而后，当您筹备好时，使用Cuffdiff实现差距分析
。您会发现这一步要快得多，由于那部门工作已经实现
。?

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通过基因名称或基因ID搜索数据表，急剧找到您感兴致的数据
。

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对数据进行排序和筛选，仅绘造您感兴致的数据，而后以PNG体式导出图表以蕴含在演示文稿或汇报中
。

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De Novo组装

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Velvet在5.1版中参与了不休壮大的Sequencher插件家族
。Velvet是一个重新汇编器，它不必要参考序列
。固然我们讨论Velvet，但它现实上由两个法式组成
。Velveth筹备您的数据集，而Velvetg使用一种称为de Bruijn图的步骤执行组装步骤
。Velvetg构建沉叠群，甚至会尝试搭建那些无法自行组合在一路的沉叠群
。

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Velvet能够使用Multiplex ID数据进行重新组装
。Sequencher自动按条形码将数据划分为单独的文件（箱），而后对齐它们并将了局放入单独的了局文件夹中
。而后能够在平板电脑浏览器中查看了局
。每个沉叠群的共有序列将呈此刻您的项目窗口中
。

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Velvet被编写为在指令行上运行
。Sequencher使您只需单击几下即可轻松启动法式集运行，从而；つ馐苤噶钚械挠跋
。高蹬酌户和新手依然能够接见指令行参数来增长或更改参数，我们引入了一个新的GUI，让您也能够接见和利用这些参数
。

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参考疏导对齐

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比对人员破费一部门功夫对参考序列进行索引，以加快整体比对速度
。此刻，您能够创建并保留这些索引 (BWA) 或数据库 (GSNAP)，当您想要尝试分歧的参数以改进对齐或拼接地位时，速度会更快
。

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索引和数据库文件是跨平台的，因而您能够与分歧类型推算机上的合作者共享它们
。当您创建新索引或数据库时，它将自动呈此刻该比对器的可用参考序列列表中，可供随时使用
。Sequencher会记住它的地位，因而您无需记住它
。

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来自预处置参考的文件可能会变得很大
。当您不再使用某个数据时，只需使用表部数据浏览器一键删除即可
。您将节俭磁盘空间，并且若是您必要再次索引一样的参考序列，Sequencher能够轻松地沉新创建它
。

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BWA

BWA在5.2版本中参与了Sequencher插件系列
。Sequencher使用BWA-MEM，这是BWA软件包中新、快的算法
。BWA-MEM旨在将70bp到1Mbp的序列读数与参考比对
。

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BWA被编写为在指令行上运行
。Sequencher为您提供了一个易于使用的界面，使您无需使用指令行，也无需进建或使用指令行参数
。对于想要接见这些指令行职能的高蹬酌户来说，“高档（编纂）”对话框也能够让您利用这些职能
。

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GSNAP

GSNAP在5.0版中参与了Sequencher插件系列
。GSNAP通过压缩参考序列，使用基于参考的对齐步骤
。这使得GSNAP在执行下一代测序时变得更快、更容易
。

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GSNAP旨在对双端和不双端的Illumina-Solexa或Sanger尺度数据执行基于参考的比对
。序列的长度对于GSNAP来说不是问题，由于它可能轻松对齐很短到肆意长的数据长度
。

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GSNAP此刻能够处置Multiplex ID (MID) 数据，从而进一步很大限度地提高效能
。此刻您占有了Sequencher的用户敦睦界面，它允许您通过MID数据利用 GSNAP 的职能
。Sequencher自动将数据按条形码划分为单独的文件，使用GSNAP将这些文件与参考对齐，并将了局放入单独的了局文件夹中
。

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肆意与GSNAP对齐的了局都能够在盛行的平板电脑浏览器中查看
。

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对于想要更好地节造GSNAP指令行职能的高蹬酌户，请按“高档（编纂）”打开“高档GSNAP 选项”对话框，您能够在其中配置特定的指令行参数
。

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Maq

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Maq在5.0版本中参与了Sequencher插件系列
。盛行的Maq算法将单端和双端下一代数据与参考序列对齐
Ｆ鹜飞杓朴糜诙云 Illumina-Solexa 数据，它将对齐肆意很短的读取数据（63个碱基或更少）
。参考序列可所以FastA或GenBank文件的大局
。Maq使用二进造体式来压缩引用并读取文件
。关键的是，Maq运行所需的RAM很少，这使得执行下一代测序变得越发容易
。它也合用于约莫200万次读取的幼型项目，只管能够将较大的项目分化而后稍后归并了局
。

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比对了局能够在Maqview或Tablet中查看
。

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Maq起头是为了在指令行上运行而编写的
。Sequencher 提供了一个单一、易于使用的界面，能够；つ馐苤噶钚械挠跋，也不用进建若何使用指令行参数
。

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使用SAMtools进行变体挪用

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您已经对它进行了测序，此刻您已经对其进行了对齐
。接下来使用新的变体挪用职能查抄变体的比对
。无论您是使用1xBET参考疏导比对器之一比对读数，还是在其他处所获取比对的SAM/BAM文件，您依然能够使用SAMtools的变体挪用来查抄变体
。

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该分析能够在SNP耐受比对、甲基化耐受比对或GSNAP中新的RNA A-to-I编纂耐受模式之后使用
。而后将天生的VCF文件和 SAM文件加载到您喜欢的浏览器中（若是您没有试用平板电脑）——它是我们DNA-Seq工具刊行版的一部门
。向平板电脑提供GTF文件进行注解，您还能够看到职能中的变体
。

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Multiplex ID

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Sequencher 5.2及更高版本使用BWA、GSNAP或Velvet的重新或基于参考的组装的复用步骤
。多路复用既急剧又单一
。每个 DNA样本都有一个与其有关的特定条形码
。Sequencher能够读取这些条形码并将数据划分到各类文件或“容器”中
。而后，Sequencher获取每个“bin”中的序列并为您执行组装或比对
。Sequencher的Multiplex ID可与单端或双端数据一路使用
。对于成对结尾数据，成对中的每个读取都必须在 5' 端拥有一样的条形码能力被鉴别为成对
。您能够使用平板电脑查看器查看多沉组装或比对的了局
。

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SNP分析

在寻找候选SNP时，筛选下一代测序产生的数百万条读数是一项沉大挑战
。Maq和GSNAP算法都蕴含SNP筛选职能
。

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Maq有一个两级筛选过程，首先搜索读数和参考序列之间的差距
。接下来，进行过滤步骤，筛选初始了局，寻找每列读数的统一类此外幼数量的变体，以及嵌入高质量区域的变体
。了局以综合汇报大局出现
。您还能够在Maqview或平板电脑中查看了局
。

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通过GSNAP，SNP分析选取分歧的步骤来查看先前汇报的SNP以及新的候选者
。用户必须提供已知SNP的列表以及读数和参考序列
。GSNAP对所有重要和次要等位基因执行SNP耐受比对
。该算法可能分辨次要等位基因和不匹配
。了局以综合汇报大局出现
。您还能够在平板电脑中查看了局
。

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Methylation Studies

几十年来，DNA甲基化一向被以为在基因表白中阐扬着沉要作用
。当DNA用亚硫酸氢盐处置时，肆意胞嘧啶城市转化为尿嘧啶，除非胞嘧啶已被甲基化
。GSNAP将从亚硫酸氢盐处置的DNA测序中获取的下一代测序读数与参考序列进行比对，其比对方式不会覆盖真正的错配，但仍会露出用亚硫酸氢盐处置未甲基化DNA时产生的C到T错配
。

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RNA耐受比对

GSNAP已更新，此刻蕴含A到G的容忍对齐模式
。若是您的mRNA可能已被ADAR基因编纂，导致腺苷转化为肌苷，请使用此模式
。测序时I被视为G
。

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该版本还引入了链链和非链模式，用于新的RNA耐受模式和甲基化分析
。当您的尝试室规划允许 5' 到?3' 基因组读取及其每条链上的反向互补时，请使用非链模式
。

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Viewers

Tablet是用于下一代序列比对的高机能查看器
。在多种分歧模式下查看和查抄您的Maq、GSNAP、BWA-MEM或Velvet了局，以分歧色彩凸起显示碱基并读取方向
；袢∮泄氐ジ龆潦投潦缘男畔，并铺排读数的堆叠以揭示配对
。平板电脑拥有效于启用翻译、放大和缩幼以及凸起显示变体碱基的控件，使您能够轻松索求阅读内容
。

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