比较基因组学中,共线性的分析的图无疑是最漂亮的. 共线性分析可以很好地解释进化关系和多倍化事件. 本文主要介绍的是唐老师的Python版McScan(jcvi工具包),这个包很强大,但是其功能在官网的说明并不详细,在众人的博客中也比较零散. 我刚使用这个包的时候(2017年)还很难安装,需要预装各种依赖,不过现在的同学们很幸福了,可以直接用pip一键安装了. 软件包链接:https://github.com/tanghaibao/jcvi 安装过程很简单: pip install jcvi pi

RNA-Seq differential expression analysis: An extended review and a software tool   RNA-Seq差异表达分析: 扩展评论和软件工具 正确鉴定特定条件之间的差异表达基因(DEG)是理解表型变异的关键.高通量转录组测序(RNA-Seq)已成为这些研究的主要选择. 因此,用于RNA-Seq数据的差异表达分析的方法和软件的数量也迅速增加. 但是,对于最合适的管道还是没有达成共识用于从RNA-Seq数据鉴定差异表达基因的方

使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

生物信息学 GU也可以配对,即“wobble” pairing GU. Hairpin发夹结构,最少不能少于3个碱基.没有配对 Bulge 单侧配对 Loop双侧配对 假结,游离的leading edge与hairpin相结合.大部分软件不考虑此结构. 表示RNA5种结构: 如果有假结,则环形图会有交叉: 颜色代表稳定性: 但是RNA序列较长则得到正确的预测比较困难,因为配对可能性上升.所以采用150bp以内的序列预测比较准确. 常用方法: 1.共变化(进化)方法,基于相似性比对. 2.单序列预

作业要求: 实现这个功能的软件也很多,还是烦请大家先自己搜索几个教程,入门请统一用htseq-count,对每个样本都会输出一个表达量文件. 需要用脚本合并所有的样本为表达矩阵.参考:生信编程直播第四题:多个同样的行列式文件合并起来 对这个表达矩阵可以自己简单在excel或者R里面摸索,求平均值,方差. 看看一些生物学意义特殊的基因表现如何,比如GAPDH,β-ACTIN等等. [1]安装计数软件:htseq-count # conda安装 $ conda install -c bioconda

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

与之对应的是single cell RNA-Seq,后面也会有类似文章. 参考:https://github.com/xuzhougeng/Learn-Bioinformatics/ 作业:RNA-seq基础入门传送门 资料:RNA-seq Data Analysis-A Practical Approach(2015) Bioinformatic Data Skill biostar handbook A survey of best practices for RNA-seq data an

Sensitivity, specificity, and reproducibility of RNA-Seq differential expression calls RNA-Seq差异表达调用的灵敏度 特异性 重复性 抽象背景:MAQC / SEQC联盟最近编制了一个关键基准,可用于测试微阵列和RNA-seq表达谱分析工具的最新发展.这些客观基准是基础研究和应用研究所需,对临床和监管结果至关重要.超越原始SEQC研究中提出的第一次比较,我们在此提出包括效果的扩展基准常见实验的典型优势.

人工智能的概念早在60多年前就被提出,但又一度沉寂.随着谷歌人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)战胜围棋世界冠军李世石,再次为世人瞩目.然而,与无限风光一起相伴而来的,还有关于人工智能的种种争议! “在我的一生中,见证了社会深刻的变化.其中最深刻的,同时也是对人类影响与日俱增的变化,是人工智能的崛起.简单来说,我认为强大的人工智能的崛起,要么是人类历史上最好的事,要么是最糟的.”著名物理学家霍金生前反复告诫. 在互联网和大数据风起云涌的今天,人工智能究竟会成为造福人类的天使,还是控制人类的魔鬼

期刊:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:June 17, 2019 DOI:10.1074/mcp.RA119.001456 分享人:任哲 内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Molecular & Cellular Proteomics上的一篇关于蛋白质组基因组学工具的文章,题目是FusionPro, a Versatile Proteogenomic Tool for Identification of Novel Fusion Transc

LED局部背光算法的matlab仿真 最近公司接了华星光电(TCL)的一个项目LCD-BackLight-Local-Diming-Algorithm-IP ,由于没有实际的硬件,只能根据客户给的论文 算法进行调研,评估和确认.即先理解论文的算法,再用MATLAB或OpenCV仿真,再通过视觉或客观图像评价指标评估算法效果,最后通过对几种论文算法的实验仿真效果分析比较确定一种算法,作为fpga实现. 一  论文算法原理 论文题目为<< Backlight Local Dimming Algor

之间介绍过annovar进行对snp注释,今天介绍snpEFF SnpEff is a variant annotation and effect prediction tool. It annotates and predicts the effects of variants on genes 详细的说明请阅读: http://snpeff.sourceforge.net/SnpEff_manual.html 一.安装 1 wget http://sourceforge.net/projec

目录 软件的安装 基因组的准备 一些细节 建议和示例 软件的安装 Python版McScan(jcvi工具包):https://github.com/tanghaibao/jcvi 以前只有python2,现在已有python3版本,建议用py3.安装可用pip: pip install jcvi ##或开发版 pip install git+git://github.com/tanghaibao/jcvi.git pip可能会安装很慢.建议还是用conda,要快很多,最好新建环境. conda

以下函数只为满足常用的若干作图需求. 基本作图: plot(x).plot(x, y) #散点图,最多两个变量     #可使用参数type生成不同的效果图.常用'l'.'o'.'h',分别为折线图,点线图,垂线图.     #'s'和'S'是折线图,前者是先水平后垂直,后者是先垂直后水平:'n'是不显示,用于画空白图     #若需对三个以上变量两两作图,可先合并在一个数据框,再对数据框使用plot     #例:r=data.frame(x,y,z); plot(r); boxplot(x)

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

44年前我们把人送上月球,但在CSS中我们仍然不能很好实现水平垂直居中. 作者:Icarus 原文链接:http://xdlrt.github.io/2016/12/15/2016-12-15 水平垂直居中有相同点也有不同点,接下来讨论常见的方式. 如无特殊说明,以下示例html均为: 基础样式为: .md-warp{ width: 400px; height: 300px; max-width: 100%; border: 1px solid #000; } .md-main{ display

使用tophat和cufflinks计算RNA-seq数据的表达水平时,当一个基因在一个样本中有多个表达水平时需要合并它们的表达水平. This code is a solution to collapsing duplicate FPKMs for a gene. CollapseFPKM This code is a solution to collapsing duplicate FPKMs for a gene Problem/Issue: In the cufflinks output

Facebook人工智能组研究员田渊栋博士在知乎专栏上更新了一篇文章,详细分析了AlphaGo在<自然>杂志上发表的论文,他认为AlphaGo整个系统即使在单机上也已具有了职业水平,与李世石的比赛会相当精彩. 以下是田渊栋博士的知乎专栏原文: 最近我仔细看了下AlphaGo在<自然>杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享. AlphaGo这个系统主要由几个部分组成: 1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋. 2. 快速走子(Fast r

HTML CSS + DIV实现局部布局 HTML CSS + DIV实现局部布局 1.本章教大家掌握2种布局方式: 1)顶部导航菜单布局,效果图: 2)购物版块布局,效果图: 2.技术目标: 使用div + ul-li实现导航菜单布局     使用div + dl-dt-dd实现购物版块布局 3.一般的局部布局无非采用如下的技术:     1)div + ul(ol)-li:用于分类导航或菜单等场合     2)div + dl-dt-dd:用于图文混编场合     3)table-tr-td

margin法(水平居中) 需要满足三个条件: 元素定宽 元素为块级元素或行内元素设置display:block 元素的margin-left和margin-right都必须设置为auto 三个条件缺一不可. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="I

译者注: 原文作者是 Jay Kreps,也是那篇著名的<The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction>的作者. 本文是意译为主,非逐字翻译,因此同原文的差异略大.欢迎原著爱好者们阅读原文.此文后面有一些对 Samza 的软广告,此处就忽略了. 大多数开发者已经习惯了无状态服务的理念,倾向于将所有数据存放在远端数据库中,难以理解流式计算中为何需要「局部状