【fastqe】有趣的表情包版fastqc

img

FASTQ with Emoji = FASTQE ??

表情版的FASTQC,适用于Illumina 1.8+/Sanger format

img

使用

安装 使用conda 或者pip

$ pip install fastqe

$ conda install -c bioconda fastqe

测试数据下载

$ wget https://zenodo.org/record/3977236/files/female_oral2.fastq-4143.gz

默认是给出平均值,计算fastq文件中的序列最大值和最小值,需要加参数--max,--min

$ fastqe female_oral2.fastq-4143.gz --max --min

输出
[图片上传失败...(image-a004b-1642129204222)]

我们知道fastq文件中质量值以ASCII字符来表示,fastqe 运行时,加上--scale参数,会给出每个表情对应的ascii字符。

#scale for fastqe
#  0 ! ??
#  1 " ?
#  2 # ??
#  3 $ ??
#  4 % ??
#  5 & ??
#  6 ' ??
#  7 ( ??
#  8 ) ??
#  9 * ??
#  10 + ??
#  11 , ??
#  12 - ??
#  13 . ??
#  14 / ??
#  15 0 ??
#  16 1 ??
#  17 2 ??
#  18 3 ??
#  19 4 ??
#  20 5 ??
#  21 6 ??
#  22 7 ??
#  23 8 ??
#  24 9 ??
#  25 : ??
#  26 ; ??
#  27 < ??
#  28 = ??
#  29 > ??
#  30 ? ??
#  31 @ ??
#  32 A ??
#  33 B ??
#  34 C ??
#  35 D ??
#  36 E ??
#  37 F ??
#  38 G ??
#  39 H ??
#  40 I ??
#  41 J ??

若我们只是简单关心下序列质量好坏程度得一个范围,我么可以用--bin参数。它将一个范围内的质量值以一个表情来表示

$ fastqe female_oral2.fastq-4143.gz --min --max --scale --bin
#scale for fastqe
#  0 ! ??
#  1 " ??
#  2 # ??
#  3 $ ??
#  4 % ??
#  5 & ??
#  6 ' ??
#  7 ( ??
#  8 ) ??
#  9 * ??
#  10 + ??
#  11 , ??
#  12 - ??
#  13 . ??
#  14 / ??
#  15 0 ??
#  16 1 ??
#  17 2 ??
#  18 3 ??
#  19 4 ??
#  20 5 ??
#  21 6 ??
#  22 7 ??
#  23 8 ??
#  24 9 ??
#  25 : ??
#  26 ; ??
#  27 < ??
#  28 = ??
#  29 > ??
#  30 ? ??
#  31 @ ??
#  32 A ??
#  33 B ??
#  34 C ??
#  35 D ??
#  36 E ??
#  37 F ??
#  38 G ??
#  39 H ??
#  40 I ??
#  41 J ??

[图片上传失败...(image-ba505c-1642129204222)]
看,平均值,序列数据有一半是警告或者狗屎。。。

biomojify

将你的序列数据以Emoji来展示,

安装也是pip

$ pip install biomojify

将DNA ATCG序列 转为 ????????:


img

fastq数据也可以转

$ zcat female_oral2.fastq-4143.gz | head -n 4 > test.fq

[图片上传失败...(image-bead3b-1642129204222)]

查看其帮助文档, 蛋白质序列,vcf也可以转

$ biomojify -h
usage: biomojify [-h] [--version] [--log LOG_FILE] {fasta,fasta_protein,fastq,vcf} ...

Read one or more FASTA or FASTQ files, and convert them to emoji.??

positional arguments:
  {fasta,fasta_protein,fastq,vcf}
                        sub-command help
    fasta               fasta --help
    fasta_protein       fasta_protein --help
    fastq               fastq --help
    vcf                 vcf --help

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --version             show program's version number and exit
  --log LOG_FILE        record program progress in LOG_FILE

参考

https://github.com/fastqe/biomojify
https://fastqe.com/

?著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,128评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,316评论 3 388
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事?!?“怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,737评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,283评论 1 287
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,384评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,458评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,467评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,251评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,688评论 1 306
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,980评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,155评论 1 342
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,818评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,492评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,142评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,382评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,020评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,044评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容