http://39.102.38.22/bbs/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Denovo_F%E5%92%8CDenovo_Sam%E7%9A%84%E5%88%86%E6%9E%90%E6%80%9D%E8%B7%AF 2026-06-17T00:34:17Z 本wiki的该页面的版本历史 MediaWiki 1.34.0 http://39.102.38.22/bbs/wiki/index.php?title=Denovo_F%E5%92%8CDenovo_Sam%E7%9A%84%E5%88%86%E6%9E%90%E6%80%9D%E8%B7%AF&diff=113&oldid=prev 2020-02-19T09:45:35Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">2020年2月19日 (三) 09:45的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >第1行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''denovoF和denovoSam的主要分析思路如下：'''</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>'''denovoF和denovoSam的主要分析思路如下：'''</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">1、denovo </del>F是先对家系中的每个成员进行变异检测，筛选条件为：QUAL&gt;20，DP&gt;4，MQ&gt;<del class="diffchange diffchange-inline">30，然后按照孩子中有而父母中没有的筛选模式，进行变异位点的过滤，得到较为全面的结果。</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">* denovo </ins>F是先对家系中的每个成员进行变异检测，筛选条件为：QUAL&gt;20，DP&gt;4，MQ&gt;<ins class="diffchange diffchange-inline">30，然后按照孩子中有而父母中没有的筛选模式，进行变异位点的过滤，得到较为全面的结果。但是假阳性率较高，比如有的点在患者中检出为突变，但是在患者父母中没有覆盖到，患者父母则由于没有覆盖到而未检出突变，这个点被检出为新生突变。但是其实这种点更倾向于是遗传得到，只是父母在这个地方未覆盖到，所以这种方法的假阳性率会偏高。</ins></div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">但是假阳性率较高，比如有的点在患者中检出为突变，但是在患者父母中没有覆盖到，患者父母则由于没有覆盖到而未检出突变，这个点被检出为新生突变。但是其实这种点更倾向于是遗传得到，只是父母在这个地方未覆盖到，所以这种方法的假阳性率会偏高。</del></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">* denovoSam是Samtools软件中针对denovo </ins>mutation提供了trio的检测模式，通过给定的文件进行SNP／Indel的calling，得到的变异位点较少，但是真阳性率较高。</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">2、denovoSam是Samtools软件中针对denovo </del>mutation提供了trio的检测模式，通过给定的文件进行SNP／Indel的calling，得到的变异位点较少，但是真阳性率较高。</div></td><td colspan="2"> </td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>以前的分析中，我们给出的是denovoF的结果，为了结果的全面性和准确性，在新的结果中采取了两种筛选方法，建议可以先看denovoF和denovoSam的交集，然后再看denovoSam（结果较少，真阳性率较高），最后再看denovoF的结果。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>以前的分析中，我们给出的是denovoF的结果，为了结果的全面性和准确性，在新的结果中采取了两种筛选方法，建议可以先看denovoF和denovoSam的交集，然后再看denovoSam（结果较少，真阳性率较高），最后再看denovoF的结果。</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> </table>

Suqingdong http://39.102.38.22/bbs/wiki/index.php?title=Denovo_F%E5%92%8CDenovo_Sam%E7%9A%84%E5%88%86%E6%9E%90%E6%80%9D%E8%B7%AF&diff=112&oldid=prev 2020-02-19T08:52:40Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="zh-Hans-CN"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">←上一版本</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">2020年2月19日 (三) 08:52的版本</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >第1行：</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">第1行：</td></tr> <tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>denovoF和denovoSam的主要分析思路如下：</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">'''</ins>denovoF和denovoSam的主要分析思路如下：<ins class="diffchange diffchange-inline">'''</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>1、denovo F是先对家系中的每个成员进行变异检测，筛选条件为：QUAL&gt;20，DP&gt;4，MQ&gt;30，然后按照孩子中有而父母中没有的筛选模式，进行变异位点的过滤，得到较为全面的结果。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>1、denovo F是先对家系中的每个成员进行变异检测，筛选条件为：QUAL&gt;20，DP&gt;4，MQ&gt;30，然后按照孩子中有而父母中没有的筛选模式，进行变异位点的过滤，得到较为全面的结果。</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>但是假阳性率较高，比如有的点在患者中检出为突变，但是在患者父母中没有覆盖到，患者父母则由于没有覆盖到而未检出突变，这个点被检出为新生突变。但是其实这种点更倾向于是遗传得到，只是父母在这个地方未覆盖到，所以这种方法的假阳性率会偏高。</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>但是假阳性率较高，比如有的点在患者中检出为突变，但是在患者父母中没有覆盖到，患者父母则由于没有覆盖到而未检出突变，这个点被检出为新生突变。但是其实这种点更倾向于是遗传得到，只是父母在这个地方未覆盖到，所以这种方法的假阳性率会偏高。</div></td></tr> </table>

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<p>创建页面，内容为“denovoF和denovoSam的主要分析思路如下： 1、denovo F是先对家系中的每个成员进行变异检测，筛选条件为：QUAL&gt;20，DP&gt;4，MQ&gt;30，然后…”</p> <p><b>新页面</b></p><div>denovoF和denovoSam的主要分析思路如下：<br /> 1、denovo F是先对家系中的每个成员进行变异检测，筛选条件为：QUAL&gt;20，DP&gt;4，MQ&gt;30，然后按照孩子中有而父母中没有的筛选模式，进行变异位点的过滤，得到较为全面的结果。<br /> 但是假阳性率较高，比如有的点在患者中检出为突变，但是在患者父母中没有覆盖到，患者父母则由于没有覆盖到而未检出突变，这个点被检出为新生突变。但是其实这种点更倾向于是遗传得到，只是父母在这个地方未覆盖到，所以这种方法的假阳性率会偏高。<br /> 2、denovoSam是Samtools软件中针对denovo mutation提供了trio的检测模式，通过给定的文件进行SNP／Indel的calling，得到的变异位点较少，但是真阳性率较高。<br /> 以前的分析中，我们给出的是denovoF的结果，为了结果的全面性和准确性，在新的结果中采取了两种筛选方法，建议可以先看denovoF和denovoSam的交集，然后再看denovoSam（结果较少，真阳性率较高），最后再看denovoF的结果。<br /> <br /> [[分类:解答类售后|解答类售后]]<br /> <br /> &lt;comments /&gt;</div>

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