1、dbEST数据库专门收集EST数据，该数据库有自己的格式，包括识别符、代码、序列数据以及dbEST的注释摘要，也按DNA的种类分成了若干子数据库。1998年5月8日版的dbEST共包括6_106条EST。其中有1百万条人的EST，30万条小鼠和大鼠的EST。
2、silva最好，其次greengene（很久没更新了），rdp官网也提供数据库；还有ncbi 提供了人工矫正过的16s database。
3、Q30：高质量碱基比例，影响读长和分析准确性。比对率：与参考序列的匹配程度，高比对率保证分析可靠性。覆盖度：均匀覆盖是准确分析的基础。在构建文库时，无PCR过程可降低偏差，重复率要求在10%以下，以保证数据一致性。
4、测序方案建立在双脱氧测序法（Sanger等，1977）的基础上。为了从每一克隆插入片段两端成对地进行测序，每一个质粒模板DNA板应配备两个384孔循环测序反应板。测序反应采用Big Dye Terminator chemistry version 3．1（AppliedBiosystems）和标准M13或常用正向引物和反向引物。
1、FASTA格式：FASTA是一种用于表示核酸或蛋白质序列的文本文件格式。它由两部分组成：标题行和序列行。标题行通常包含序列的名称、来源等信息，而序列行则包含实际的核酸或蛋白质序列。GenBank格式：GenBank是NCBI（美国国家生物技术信息中心）开发的一种用于存储核酸序列的标准格式。
2、他们的工作随后演进，FASTA格式自此成为生物信息学领域不可或缺的标准。从BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）到基因组数据库，无论是存储还是搜索操作，FASTA都是首选格式。它的简洁性极大地降低了数据处理和分析的复杂性，使得科学家们可以轻松借助Python、Ruby、Perl等编程语言进行序列操作。
3、总的来说，FASTA和FASTQ格式都是生物信息学中常用的标准文件格式，用于存储和交换序列数据。它们各自的优点使得它们在不同的应用场景中都能发挥作用。例如，FASTA格式简洁明了，适合用于大规模的序列比对和数据库搜索；而FASTQ格式则提供了更丰富的信息，适合用于需要精确考虑测序质量的分析场景。
4、特征：2部分-- id行 和 序列行 。 id行以“”开头， 后跟序列名称&序列描述。有时候会包含注释信息 序列行一个字母表示一个 碱基/氨基酸 （A、T、C、G、N （N表示不知道是什么）/20种常见氨基酸）。序列中允许空格，换行，空行，直到下一个“”，表示该序列结束。
5、第一步，在桌面上单击“ FA文件”图标，见下图，转到下面的步骤。第二步，完成上述步骤后，右键单击“Edit with Notepad++”这一项，见下图，转到下面的步骤。第三步，完成上述步骤后，“FA文件”已成功打开，见下图，转到下面的步骤。
原始数据展示（illumina测序平台、Fastq格式文件）：Fastq格式文件：基于文本的，保存生物序列（通常是核酸序列）和其质量信息的标准格式，其实质是一种数据存储格式，其序列以及质量都是使用一个ASCII字符标示，最初有Sanger公司开发，目的是将Fasta序列和质量数据放在一起，目前已经成为高通量测序结果的事实标准。
S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主，核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。
通过OTU（97%相似性分组）的相对丰度计算，我们可以揭示微生物群落的动态变化。实验步骤的每一步都严格把控，以确保数据的可靠性。16S rRNA和18S rRNA分别在细菌和真菌的多样性研究中大显身手，V3-V4和V4区域的精准选取，为解读不同生物体的基因特性提供了关键窗口。
因此整个测序分为PCR扩增（一种可以快速复制大量产生相同DNA片段的技术）和测序两个步骤。但是PCR过程会一定程度增加系统的错误率，并且带来的错误具有偏向性，这也是二代技术存在的问题之一。
样品准备：样本-80℃保存；避免样本出现反复冻融，影响样本中微生物组成，样本均在冰盒或干冰上完成拿取和转移。2）化学裂解+物理击打 I.化学裂解：作用：采用化学方式破坏细胞膜和细胞核膜充分释放细胞内容物。
个问题串起16S测序的核心结果 怎么办？用你的研究逻辑来梳理16S测序数据（图1）。简单地说，做16S测序是为了鉴定样本中的微生物（细菌）群组成，找微生物群与疾病或表型的相关性。
网络搜索下载并安装BioEdit软件。将你所要比对的序列以fasta格式粘贴在文本文档里。BioEdit软件打开文本文档，选中所有的序列，按下图方法选择要打开的标签。
重测序基因组数据比对，是指将测序仪下机fastq数据（NGS read序列，通常100-150bp），与人类参考基因组（reference）进行匹配，允许错配（mismatch），插入缺失（indel），目的是在参考基因组找到序列最相似的位置，通常是基因组分析（包括 variation calling，ChIP-seq，RNA-seq，BS-seq）流程的第一步。
cseq比对如下：4C-seq比对是一种生物信息学方法，它可以用来识别和比对DNA序列中的特定位点，包括结合事件、基因转录水平和基因表达水平。4C-seq比对能够从数据中获得有关基因结构、调控方式和转录因子结合的重要知识。
因为组里面出了一批甲基化测序数据，使用的技术为BS-seq，处理的时候顺带记录了学习过程，演示使用数据为官方提供的example.fastq。DNA甲基化作为基因组上的表观修饰（区别于组蛋白修饰），存在于各种生物中。虽然CpG序列出现的频率并不高，但是在某些基因区域内，CpG的密度很高，俗称CpG岛。
存放核酸序列和氨基酸序列数据的标准文件是FASTA格式文件和FASTQ格式文件。但具体来说，FASTA主要用于存放序列的基本信息，而FASTQ则包含了序列的质量信息。以下是对这两种格式的详细解释。FASTA格式：FASTA格式是一种简单的文本文件，用于表示核苷酸序列或蛋白质序列。
fasta格式是一种非常简单的储存序列的格式，可以储存核酸序列（DNA/RNA）也可以储存蛋白质的氨基酸序列（Amino Acid sequence，简称AA序列），主要分成2个部分。1是以“”为开始的一行主要储存的是序列的描述信息；剩下的是序列部分，中间，前后都可以有空格。
fasta 是一种 基于文本 用于表示 核酸序列 或 多肽序列 的格式。其中核酸或氨基酸均以单个字母来表示，且允许在序列前添加序列名及注释。特征：2部分-- id行 和 序列行 。 id行以“”开头， 后跟序列名称&序列描述。
