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Alinhamento de Seqüências Genéticas
Daniel Guariz Pinheiro, PhD.
Laboratório de Genética Molecular e BioinformáticaDepartamento de GenéticaFaculdade de Medicina de Ribeirão PretoUniversidade de São Paulo
Fevereiro-2011
SEQÜÊNCIAS GENÉTICASIntrodução
Seqüenciamento de DNA
1977
1986
Gilbert & Sanger
-Métodos para o seqüenciamento de DNA
- Seqüenciadorsemi-automático
Leroy Hood
1986-Seqüenciador automáticocomercial
2006
2005 2007
Roche/454 FLX ABI SOLiD
Illumina/Solexa Genome Analyzer
Helicos HeliScope
2008Applied Biosystems 2010
Pacific Biosciences
ION Torrent
20102002
Nova Geração de Seqüenciadores de DNA
Roche/454 FLX Illumina/Solexa GA ABI SOLiDABI 3730xl
ABI 3730xl Roche/454 FLX Illumina/Solexa GA ABI SOLiD
Método Sanger Piroseqüenciamento Seqüenciamento por Síntese
Seqüenciamento por Ligação
Dados/run 290 Kb ~300 Mb ~7 Gb > 15 Gb
Tempo/run 1 hora 5 horas 3-7 dias 10 dias
Tamanho ~500 - 800 pb ~200 - 500 pb ~35-100 pb ~25 - 35 pb
Custo/run $48 $6.800 $9.300 $11.000
Runs Genoma 3Gb
312.500 ($15.000.000)
360 ($2.448.000)
59 ($548.700)
30 ($330.000)
Adap
ted
from
Ric
hard
Wils
on, S
choo
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edic
ine,
Was
hing
ton
Univ
ersit
y, “S
eque
ncin
g th
e Ca
ncer
Gen
ome”
Pares de base Seqüências
99.116.431.942 98.868.465
2008
Sequence Read Archive
“(…) In mid-September 2010, the
SRA contained >500 billion reads consisting of 60 trillion base pairs available for download (…) Almost 80% of the sequencing data are derived from the Illumina GA platform. The SOLiD™ and Roche/454 platforms account for 15% and 5% of submitted base pairs, respectively.(…)”(Leinonen R et. al., 2011)
“We’re growing by about 1 Tb/month.”NCBI’s staff scientist Martin Shumway
Formato Fasta
>SEQUENCE_1cagtcagcatactcagtcagtcatgcatgctgagtcacttgcatgacgtcatgactgcatgactgc
sequence.fa
Extensões: .fa, .fasta, .fna
>SEQUENCE_11 9 7 15 20 21 16 26 31 37 38 ...31 13 23 29 31 33 35 30 29 34 ...
sequence.qual
Qualidade
O que queremos dizer com qualidade ?
>SEQUENCE_11 9 7 15 20 21 16 26 31 37 38 ...31 13 23 29 31 33 35 30 29 34 ...
)(log10 10 errorphred PQ
Score Perro
10 0.1
20 0.01
30 0.001
Formato fastq
@SOLEXA01:1:1:27:1992#0/1AGTACAAGAGACAGACATTCTTTTTTTTGACACAAG+SOLEXA01:1:1:27:1992#0/1\FFFMXPYDDHJSUMVUJLPSNFRXZEDLNLHKHIT
Formato fastq
sequence.fastq
Extensões: .fastq
Qualidade codificada como um único caracter da tabela ASCII.
SOLEXA01 the unique instrument name
1 flowcell lane
1 tile number within the flowcell lane
27 'x'-coordinate of the cluster within the tile
1992 'y'-coordinate of the cluster within the tile
#0 index number for a multiplexed sample (0 for no indexing)
/1 the member of a pair, /1 or /2 (paired-end or mate-pair reads only)
)1(log10 10
error
errorsolexa P
PQ
)(log10 10 errorphred PQ
ATRIBUINDO SIGNIFICADO ÀS SEQÜÊNCIAS
Introdução
Há uma referência?
• Reseqüenciamento– Existem seqüências produzidas a partir de um
genoma/transcriptoma da mesma espécie da amostra ou de uma espécie relacionada que podem ser usadas como referências. Alinhamento com a referência.
• Seqüenciamento de novo– Não há seqüências que podem ser usadas como referências.
Este tipo de seqüenciamento exigirá uma montagem (assembly) das seqüências, utilizando apenas os dados obtidos desse seqüenciamento. Alinhamento entre as seqüencias geradas, que permitirá a obtenção de um consenso.
Seqüenciamento em pares• Seqüenciamento em pares
– mate-pair– paired-ends
(Kor
bel e
t al.
, 200
7)
>SOLEXA01:1:1:27:1992#0/1 >SOLEXA01:1:1:27:1992#0/2
Referência:~ 128 bp a ~428 bp
paired-ends
36 bp 36 bp
>SOLEXA02:1:1:11:1992#0/1 >SOLEXA02:1:1:11:1992#0/2
Referência:~ 1928 bp a 4928 bp
mate-pair
36 bp 36 bp
Alinhamento de Seqüências
Em Bioinformática, alinhamento de seqüências é uma forma de dispor as seqüências de DNA, RNA, ou proteínas para identificar regiões de similaridade que podem ser conseqüência de relacionamentos funcionais, estruturais ou relações evolutivas entre elas.
Significado Biológico do Alinhamento de Seqüências
• Definição de 3 termos importantes:– identidade: refere-se à fração de aminoácidos ou
nucleotídeos idênticos entre pares de seqüências após um alinhamento dessas seqüências;
– similaridade: refere-se à fração de aminoácidos ou nucleotídeos similares (com propriedades físico-químicas semelhantes – aminoácidos conservados) entre pares de seqüências após um alinhamento dessas seqüências;
– homologia: representa uma relação evolutiva entre as seqüências;
Identificação das seqüências
• Reseqüenciamento– Alinhamento: Conjunto de Seqüências X Seqüências
Referências (Ex.: Genoma)>seq1gcagtcagtcacacatgtca...>seq2cgcgcatgcgcgtactctat...>seq3tcgagcatcatcagtcgtca...>seq4tatgctttatagcgagtcat........
>chrXatcacacatgtcacatggtcagggcatcagtcagtcagtcatgcgcgcgcatgcgcgtactctatctcatgcgtcagtcatgcatgcgagcagtcatgcatgcatcgcactgcatcatacgtcatgcatgaa.....
Objetivos:- Eliminar as sequência sem hit- Eliminar as sequência com hits múltiplos (ambiguous)- Guardar as sequência com hit único (unambiguous)
Montagem de seqüências• Seqüenciamento de novo
– Alinhamento: Conjunto de Seqüências X Conjunto de Seqüências
ACAGTACGACAGTACGACCAGTACGATAGCAGTACGATACGACCGA TCCAGTACGATAGCAGTACGATCAG GCACAGTACGACCAGTACGATACAGGAAC CAGGTACGATACGACGGACGGGGACAGTACGACAGTACGAAAC GTACGACCAGTACGATACACT AACGACAGTACGAAACGGG TATAGGTACGATACGACGGAC
Consensus :Seq ASeq BSeq CSeq DSeq ESeq FSeq G
ALGORITMOS PARA ALINHAMENTO DE SEQÜÊNCIAS
Introdução
Alinhamentos de Seqüências• Alinhamento Global (e.g. Algoritmo de Needleman-Wunsch)
• As seqüências envolvidas devem ser alinhadas de um extremo ao outro. Adequado quando as seqüências possuem aproximadamente o mesmo tamanho.
Seq X : C A T T A G C A G C C T | . | | | | | Seq Y : - A G T A – - A G C - -
• Alinhamento Local (e.g. Algoritmo de Smith–Waterman)• Procura-se alinhar apenas as regiões mais similares, independente da
localização relativa de cada região.
Seq X [4,10]: T A G C A G C | | | | |Seq Y [3,7]: T A - - A G C
Alinhamentos (Global/Local) (DNA/Protein)• FASTA (http://fasta.bioch.virginia.edu/fasta_www2/fasta_list2.shtml)• EMBOSS Align (http://www.ebi.ac.uk/Tools/emboss/align/)
Problema• Transformar uma seqüência de caracteres em outra:
– Operações:• inserção• deleção• substituição
– Custo de operação:• Score de substituição• Penalidade para Gaps (inserção/deleção)
– Qual é a quantidade de operações mínima ?– Como achar a séries de operações que vai garantir que usamos a
quantidade de operações mínima ?
Exemplo: ACGT ||G-GT
Scores:Match: 2Mismatch (S): -1Gap(I): -2Gap(D): -2
Score (4-2-1): 12 matches: 41 gap: -21 mismatch: -1
Soluções
• Método força bruta (busca exaustiva)– Praticamente inviável
• Algoritmos de Programação Dinâmica– Smith-Waterman; Needleman-Wunsch;
• SW é um algoritmo para achar o alinhamento mais provável com uma estrutura certa;
• Por razões de tempo e espaço, não pode ser usado para alinhamento de sequências de larga escala;
• Utilizações de aproximações (heurísticas);• Geralmente, quanto mais rápida for a aproximação, mais
distante estará a resposta da solução “correta”;
Matriz de Programação Dinâmica
Exemplo: ACGT ||G-GT
Scores:Match: 2Mismatch (S): -1Gap(I): -2Gap(D): -2
Score (4-2-1): 12 matches: 41 gap: -21 mismatch: -1
D(i, j) = maxD(i-1, j-1) + s(xi, yj) (diagonal -> match/mismatch)D(i -1, j) + g (acima -> gap acima)D(i, j -1) + g (esquerda -> gap esquerda)
D(i-1,j-1) D(i-1,j)
D(i,j-1) D(i,j)
traceback
GG A
> Score (-2-1): -31 gap: -21 mismatch: -1
> Score(-1-2): -31 mismatch: -11 gap: -2
> Score(-4-2): -62 gaps: -41 gap: -2
GGA
GG A
BLAST• Basic Local Alignment Search Tool• http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/• Heurística: dicionário de palavras
E-value (S): número de diferentes alinhamentos com scores equivalentes ou melhores que S que são esperados ocorrer ao acaso em buscas em um banco de dados aleatório, do mesmo tamanho, com a mesma composição de bases;
QUANTO MENOR... MELHOR!!!NÃO CONFUNDIR COM P-value (probabilidade)
BLAT• BLAT—The BLAST-Like Alignment Tool• http://genome.ucsc.edu/• Estruturalmente diferente (BLAST)
– Além de outros pontos, o Blat constrói um índice do banco de dado de seqüências (database) (k-mers) e faz as buscas na seqüência a qual se deseja consultar (query);
• Blat é mais rápido, porém menos sensível;• Possui código especialmente para lidar com intros em alinhamentos RNA/DNA;• Comumente utilizado para localizar uma determinada seqüência no genoma ou determinar a
estrutura de exons de um RNA;• Pode ser utilizado para alinhar seqüências de Roche/454;
Alinhamento de seqüências curtas
• BLAST/BLAT são lentos demais para alinhar milhões de sequências (Illumina: 35bp-100bp/SOLiD: )
• Premissas:– Não precisamos de um alinhamento sofisticado
como SW;– Não precisamos de estatísticas com e-value;– Normalmente, sabemos a quantidade de
mismatches máximas que queremos;
Alinhamentos baseados em Hashing table
• Idéia dos algoritmos de alinhamentos baseados em hashing tables:
genoma: acggcacgaggaactcgaatctgacgcatgcagtacta| ||| ||
read: agtcgtat
Se admitirmos 2 mismatches entre a minha sequência e o genoma.
Se separados em 4 fragmentos, vão existir pelo menos 2 fragmentos sem mismatches !
seeds• 6 possibilidades de seeds, com no mínimo 2 fragmentos de
match perfeito
read: agtcgtat
--tc--at
--tcgt--
ag--gt--
ag----at
----gtat
agtc----
5
2
4
6
3
1
Busca nas tabelas hash
• São construídas 6 listas das palavras achadas nas leituras;
• Para cada 6 possibilidades de palavra no genoma, procurar na lista determinada para ver se existe uma possibilidade de matching;
• Como buscar sequências das palavras nas listas de palavras?• Algoritmo de hashing• Possui uma função capaz de transformar uma
cadeia de caracteres (string) em valores (índices);
Alinhamento de Seqüências com hashing
• Softwares– ELAND (Anthony. J. Cox, 2006, unpublished data), – MAQ (Li H et al., 2008)– SOAP (Li R et al., 2008)
• Características:– Para detectar mais mismatch, precisamos de mais seeds:
• Mais mismatch => mais tempo– Algoritmo mais sofisticado para o alinhamento vai requerer mais tempo:
• Indels/gaps => mais tempo• Problemas com hashing:
– Memória e tempo• Precisa de CPUs múltiplos com muita memória.
– Necessidade de métodos menos “glutões”
Burrows–Wheeler• Algoritmo usado normalmente em softwares de
compressão (.bzip2)• Em alinhadores de seqüências:
– Bowtie (Langmead B et al., 2009)– BWA
• BWA-SHORT (Li H. and Durbin R., 2009)• BWA-SW (Li H. and Durbin R., 2010)
Transformation T => BWT(T)
Input AllRotations
Sort theRows Output
^BANANA@
^BANANA@@^BANANAA@^BANANNA@^BANAANA@^BANNANA@^BAANANA@^BBANANA@^
ANANA@^BANA@^BANA@^BANANBANANA@^NANA@^BANA@^BANA^BANANA@@^BANANA
BNN^AA@A
Inverse Transformation BWT(T) => T
Input
BNN^AA@A
Add 1 Sort 1 Add 2 Sort 2
BNN^AA@A
AAABNN^@
BANANA^BANAN@^A@
ANANA@BANANA^B@^
Add 3 Sort 3 Add 4 Sort 4
BANNANNA@^BAANAANA@^BA@^
ANAANAA@^BANNANNA@^BA@^B
BANANANANA@^^BANANANANA@@^BAA@^B
ANANANA@A@^BBANANANANA@^^BAN@^BA
Add 5 Sort 5 Add 6 Sort 6
BANANNANA@NA@^B^BANAANANAANA@^@^BANA@^BA
ANANAANA@^A@^BABANANNANA@NA@^B^BANA@^BAN
BANANANANA@^NA@^BA^BANANANANA@ANA@^B @^BANAA@^BAN
ANANA@ANA@^BA@^BANBANANANANA@^NA@^BA^BANAN@^BANA
Add 7 Sort 7 Add 8 Sort 8
BANANA@NANA@^BNA@^BAN^BANANAANANA@^ANA@^BA@^BANANA@^BANA
ANANA@^ANA@^BAA@^BANABANANA@NANA@^BNA@^BAN^BANANA@^BANAN
BANANA@^ NANA@^BA NA@^BANA ^BANANA@ ANANA@^B ANA@^BAN @^BANANA A@^BANAN
ANANA@^B ANA@^BAN A@^BANAN BANANA@^ NANA@^BA NA@^BANA ^BANANA@ @^BANANA
Output
^BANANA@
Bowtie
• http://bowtie-bio.sourceforge.net– Burrows-Wheeler;• Reduz a quantidade de memória e de tempo para alinhar
sequências curtas;• Podem ser usadas seqüências Illumina e SOLiD
– Deficiências:• Não tem garantia de retornar todos os hits com
mismatches (exceto com opção --best)• Limite de 3 mismatches (demora mais)• Reads longos reduz a velocidade• Não tem indels
BOWTIEIntrodução
Bowtie Index Builder: bowtie-build
Usage: bowtie-build [options]* <reference_in> <ebwt_outfile_base> reference_in comma-separated list of files with ref sequences ebwt_outfile_base write Ebwt data to files with this dir/basenameOptions: -f reference files are Fasta (default) -c reference sequences given on cmd line (as <seq_in>) -C/--color build a colorspace index -a/--noauto disable automatic -p/--bmax/--dcv memory-fitting -p/--packed use packed strings internally; slower, uses less mem -B build both letter- and colorspace indexes --bmax <int> max bucket sz for blockwise suffix-array builder --bmaxdivn <int> max bucket sz as divisor of ref len (default: 4) --dcv <int> diff-cover period for blockwise (default: 1024) --nodc disable diff-cover (algorithm becomes quadratic) -r/--noref don't build .3/.4.ebwt (packed reference) portion -3/--justref just build .3/.4.ebwt (packed reference) portion -o/--offrate <int> SA is sampled every 2^offRate BWT chars (default: 5) -t/--ftabchars <int> # of chars consumed in initial lookup (default: 10) --ntoa convert Ns in reference to As --seed <int> seed for random number generator -q/--quiet verbose output (for debugging) -h/--help print detailed description of tool and its options --usage print this usage message --version print version information and quit
[/data/indexes]$ bowtie-build /data/hg18.fa hg18
$BOWTIE_INDEXES=“/data/indexes”
hg18.1.ebwthg18.2.ebwthg18.3.ebwthg18.4.ebwthg18.rev.1.ebwthg18.rev.2.ebwt
Bowtie Index Inspector: bowtie-inspect
Usage: bowtie-inspect [options]* <ebwt_base> <ebwt_base> ebwt filename minus trailing .1.ebwt/.2.ebwt
By default, prints FASTA records of the indexed nucleotide sequences to standard out. With -n, just prints names. With -s, just prints a summary of the index parameters and sequences. With -e, preserves colors if applicable.
Options: -a/--across <int> Number of characters across in FASTA output (default: 60) -n/--names Print reference sequence names only -s/--summary Print summary incl. ref names, lengths, index properties -e/--ebwt-ref Reconstruct reference from ebwt (slow, preserves colors) -v/--verbose Verbose output (for debugging) -h/--help print detailed description of tool and its options --help print this usage message
[/data/indexes]$ bowtie-inspect -s hg18
Bowtie Aligner: bowtieReporting: -k <int> report up to <int> good alignments per read (default: 1) -a/--all report all alignments per read (much slower than low -k) -m <int> suppress all alignments if > <int> exist (def: no limit) -M <int> like -m, but reports 1 random hit (MAPQ=0); requires --best --best hits guaranteed best stratum; ties broken by quality --strata hits in sub-optimal strata aren't reported (requires --best)Output: -t/--time print wall-clock time taken by search phases -B/--offbase <int> leftmost ref offset = <int> in bowtie output (default: 0) --quiet print nothing but the alignments --refout write alignments to files refXXXXX.map, 1 map per reference --refidx refer to ref. seqs by 0-based index rather than name --al <fname> write aligned reads/pairs to file(s) <fname> --un <fname> write unaligned reads/pairs to file(s) <fname> --max <fname> write reads/pairs over -m limit to file(s) <fname> --suppress <cols> suppresses given columns (comma-delim'ed) in default output --fullref write entire ref name (default: only up to 1st space)Colorspace: --snpphred <int> Phred penalty for SNP when decoding colorspace (def: 30) or --snpfrac <dec> approx. fraction of SNP bases (e.g. 0.001); sets --snpphred --col-cseq print aligned colorspace seqs as colors, not decoded bases --col-cqual print original colorspace quals, not decoded quals --col-keepends keep nucleotides at extreme ends of decoded alignmentSAM: -S/--sam write hits in SAM format --mapq <int> default mapping quality (MAPQ) to print for SAM alignments --sam-nohead supppress header lines (starting with @) for SAM output --sam-nosq supppress @SQ header lines for SAM output --sam-RG <text> add <text> (usually "lab=value") to @RG line of SAM headerPerformance: -o/--offrate <int> override offrate of index; must be >= index's offrate -p/--threads <int> number of alignment threads to launch (default: 1) --mm use memory-mapped I/O for index; many 'bowtie's can share --shmem use shared mem for index; many 'bowtie's can shareOther: --seed <int> seed for random number generator --verbose verbose output (for debugging) --version print version information and quit -h/--help print this usage message
Usage: bowtie [options]* <ebwt> {-1 <m1> -2 <m2> | --12 <r> | <s>} [<hit>]
<m1> Comma-separated list of files containing upstream mates (or the sequences themselves, if -c is set) paired with mates in <m2> <m2> Comma-separated list of files containing downstream mates (or the sequences themselves if -c is set) paired with mates in <m1> <r> Comma-separated list of files containing Crossbow-style reads. Can be a mixture of paired and unpaired. Specify "-" for stdin. <s> Comma-separated list of files containing unpaired reads, or the sequences themselves, if -c is set. Specify "-" for stdin. <hit> File to write hits to (default: stdout) Input: -q query input files are FASTQ .fq/.fastq (default) -f query input files are (multi-)FASTA .fa/.mfa -r query input files are raw one-sequence-per-line -c query sequences given on cmd line (as <mates>, <singles>) -C reads and index are in colorspace -Q/--quals <file> QV file(s) corresponding to CSFASTA inputs; use with -f -C --Q1/--Q2 <file> same as -Q, but for mate files 1 and 2 respectively -s/--skip <int> skip the first <int> reads/pairs in the input -u/--qupto <int> stop after first <int> reads/pairs (excl. skipped reads) -5/--trim5 <int> trim <int> bases from 5' (left) end of reads -3/--trim3 <int> trim <int> bases from 3' (right) end of reads --phred33-quals input quals are Phred+33 (default) --phred64-quals input quals are Phred+64 (same as --solexa1.3-quals) --solexa-quals input quals are from GA Pipeline ver. < 1.3 --solexa1.3-quals input quals are from GA Pipeline ver. >= 1.3 --integer-quals qualities are given as space-separated integers (not ASCII)Alignment: -v <int> report end-to-end hits w/ <=v mismatches; ignore qualities or -n/--seedmms <int> max mismatches in seed (can be 0-3, default: -n 2) -e/--maqerr <int> max sum of mismatch quals across alignment for -n (def: 70) -l/--seedlen <int> seed length for -n (default: 28) --nomaqround disable Maq-like quality rounding for -n (nearest 10 <= 30) -I/--minins <int> minimum insert size for paired-end alignment (default: 0) -X/--maxins <int> maximum insert size for paired-end alignment (default: 250) --fr/--rf/--ff -1, -2 mates align fw/rev, rev/fw, fw/fw (default: --fr) --nofw/--norc do not align to forward/reverse-complement reference strand --maxbts <int> max # backtracks for -n 2/3 (default: 125, 800 for --best) --pairtries <int> max # attempts to find mate for anchor hit (default: 100) -y/--tryhard try hard to find valid alignments, at the expense of speed --chunkmbs <int> max megabytes of RAM for best-first search frames (def: 64)
[/data]$ bowtie hg18 > -c "AGGAATTGCGGGAGGAAAATGGGTAGTTAGCTATTT,AGGGCCCATAGCAACAGATTTCTAGCCCCCTGAAGA" > --best --strata --tryhard -m 1
CONSIDERAÇÕES FINAISConclusão
Conclusão• Alinhamento global: Alinhamento de 2 sequências
com mesmo tamanho:– Algoritmo de Needleman-Wunsch
• Alinhamento local: Alinhamento de 2 seqüências, uma curta e a outra muito mas longa:– Algoritmo de Smith-Waterman
• Encontram o alinhamento mais provável;• Lentos para alinhamentos contra o genoma inteiro;• Baseados em um modelo matemático, os outros, são
baseados em heurísticas, sem prova formal de obtenção da solução ótima;
Conclusão
• BLAST: Utiliza heurísticas (k-tuples);– Maior sensibilidade;– Possui estatísticas, o E-value além do Score;– Pode ser usado para Sanger (megablast), mas é muito lento
com seqüências Roche/454; • BLAT: Utiliza heurísticas (semelhante ao BLAST - índice
do banco de dados na memória)– Blat é mais rápido, porém menos sensível;– Lida melhor com intros em alinhamentos RNA/DNA, bom para
determinar estrutura de exons de RNAs;– Pode ser utilizado para alinhar seqüências de Roche/454;
Conclusão• Next-Generation Sequence Alignments
– Primeiros programas: Hashing • Illumina e SOLiD;
– ELAND (Anthony. J. Cox, 2006, unpublished data), – MAQ (Li H et al., 2008)– SOAP (Li R et al., 2008)
• Requerem muita memória;• O nível de sensibilidade depende do programa e das opções;
– A partir de 2009: Burrows-Wheeler• Illumina e SOLiD;
– Bowtie (Langmead B et al., 2009)– BWA (Li H. and Durbin R., 2009)
• Requerem menos memória e são mais rápidos;
Conclusão
• Novas plataformas de seqüenciamento irão surgir exigindo novos programas de alinhamento;
• Não há um programa perfeito para todas as situações;• É importante entender como os programas funcionam e
como a configuração pode influenciar os resultados;– Heurística utilizada;– Argumentos;
sensibilidaderapidez (tempo/memória)
Visualização
• IGV (Genome Browser)– http://www.broadinstitute.org/software/igv/home– Formatos de arquivos:
• BAM, BED, Birdsuite Files, CBS, CN, Cytoband, FASTA, GCT, genePred, GFF, GISTIC, HDF5, IGV, LOH, MAF, PSL, MUT, RES, SAM, Sample Information, SEG, SNP, TAB, TDF, Track Line, Type Line, WIG
dgpinheiro@gmail.comDaniel Guariz Pinheiro
EXERCÍCIOFim
Bowtie• http://lgmb.fmrp.usp.br/~daniel/downloads/cvbioinfo2011/
– cvbioinfo2011_p1.fa– cvbioinfo2011_p2.fa