miRNA预测工具miRDeep-P2】的更多相关文章

之前讲过预测植物miRNA的一款软件miR-PREFER, 今天在介绍一款软件miRDeep-p2, 也叫miRDP2 安装 在此之前,应安装一下软件 Bowite, Bowtie2, Vienna (RNA二级结构预测软件大礼包) 安装以上软件以后,在mirdp2下载最新版的miRDP2,以及ncRNA_rfam.tar.g 1 tar -xf miRDP2-v1.1.4.tar 2mv 1.1.4 miRDP2-v1.1.4 在TestData下载测试数据集--TestData.tar.gz…
简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f…
Facebook 宣布开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具――“Prophet”,即“先知”.取名倒是非常直白. Facebook 表示,Prophet 相比现有预测工具更加人性化,并且难得地提供 Python 支持.另外,它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美. 在建模阶段,当前可用的 Python 工具包寥寥无几.最广为人知的 “ forecast” ,谷歌开发的 CausalImpact, 以及推特的 AnomalyDetection,均是基于 R 语言.很显然,Fac…
注:这些工具的应用都是受限的,有些本来就是只能用于预测动物,在使用之前务必用ground truth数据来测试一些.我想预测某一个植物的转录本,所以可以拿已经注释得比较好的拟南芥来测试一下.(测试的结果还是比较惊人的) CPC (熟悉的名字,原来是北京大学的高歌.魏丽萍开发的) 搜文章时才发现2017年已经出了CPC2了 CPC可在线使用a Support Vector Machine-based classifier, named Coding Potential Calculator (CP…
以下是对Ensembl突变数据库中储存的数据的描述,对于Ensembl数据库中不同的物种,我们从各种来源(例如,dbSNP数据库)导入突变数据(SNP.CNV.等位基因频率.基因型等),导入的突变数据和等位基因经过质量控制过程来标记可疑数据. 我们将突变分成几个不同的类,并计算突变的预测结果,并且我们还创建了突变集以帮助人们从特定数据集中检索特定突变体组. 我们计算了人类每个突变在种群中的连锁不平衡. 突变数据类型 Ensembl突变数据库储存了从外部导入的数据以及就算得来的数据. 外部导入的数…
转载:http://www.oebiotech.com/Article/mirnabjyyc.html http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/201492594150379.htm miRNA自从被发现以来,一直备受关注,俨然已成为非编码RNA家庭中永不凋零的“玫瑰”.关于miRNA,主要有两个研究方向,其一是作为biomarker,这方面研究仅需足够庞大的临床样本支撑即可:miRNA的另一研究方向为功能机制研究,此时必须有miRNA靶基因的参与,可是如何确…
经统专业看到预测的packages都是很眼馋的.除了之前的forecast包,现在这个prophet功能也很强大.本packages是由机器之心报道之后,抽空在周末试玩几小时.一些基本介绍可见机器之心的<业界 | Facebook开源大规模预测工具Prophet:支持Python和R> 并不喜欢理论分析,能直接上案例的,一般不码字,力求简单粗暴!! 官网网址:https://facebookincubator.github.io/prophet/ github网址:https://github…
常见的ORF预测工具 Open Reading Frame Finder- NCBI ORF Finder - SMS OrfPredictor  - YSU 基本概念 开放阅读框(英语:Open reading frame:缩写:ORF:其他译名:开放阅读框架.开放读架等)是指在给定的阅读框架中,不包含终止密码子的一串序列.这段序列是生物个体的基因组中,可能作为蛋白质编码序列的部分.基因中的ORF包含并位于开始编码与终止编码之间.由于一段DNA或RNA序列有多种不同读取方式,因此可能同时存在许…
相比动物miRNA 而言, 植物miRNA 的研究相对较少. 植物miRNA 相比动物miRNA , 有以下特点: 1) 植物miRNA 的长度为 21 nt 左右, 动物miRNA 长度在 22 ~ 23 nt; 2)   植物 miRNA 与 靶标转录本几乎完全互补配对,而动物 miRNA 不是: 3) 植物 miRNA 结合的区域可以位于任何区域,而动物 miRNA 主要在3‘ UTR 区结合: 植物miRNA 的形成过程: pri-miRNA          =>          …
目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母…