张金龙构建系统发育树视频

2024-08-29

用 phylomatic 软件生成的进化树

用 phylomatic 软件生成的进化树 Phylomatic是在线软件,可以利用植物名录,按照APGIII的被子植物科的拓扑结构,生成进化树. 参考张金龙博士工作目录 setwd("E:\\my_research\\my_scripts\\植物转录组发育进化树") 安装 plantlist install.packages("E:/my_research/my_scripts/植物转录组发育进化树/plantlist_0.0.12.zip", repos =

MEGA软件——系统发育树构建方法（图文讲解）转载

转载:http://www.plob.org/2012/12/02/4927.html 一.序列文本的准备构树之前先将目标基因序列都分别保存为txt文本文件中(或者把所有序列保存在同一个txt文本中,可以用">基因名称"作为第一行,然后重起一行编辑基因序列),序列只包含序列字母(ATCG或氨基酸简写字母).文件名名称可以已经您的想法随意编辑. 二.序列导入到Mega 5软件 (1)打开Mega 5软件,界面如下 (2)导入需要构建系统发育树的目的序列 OK 选择分析序列类型(

Lind.DDD.ExpressionExtensions动态构建表达式树，实现对数据集的权限控制

回到目录 Lind.DDD框架里提出了对数据集的控制,某些权限的用户为某些表添加某些数据集的权限,具体实现是在一张表中存储用户ID,表名,检索字段,检索值和检索操作符,然后用户登陆后,通过自己权限来构建对应表的查询语句,即动态构建表达式树,这种操作一些被写在业务层上,我们可以在业务层需要进行数据集权限控制的地方,添加这种策略,下面具体分析说明一下．看一下数据集权限表结果 public class User_DataSet_Policies { /// <summary> /// 用户ID /

从Chrome源码看浏览器如何构建DOM树

.aligncenter { clear: both; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto } p { font-size: 15px; text-indent: 2em } #colorbox.crayon-colorbox,#cboxOverlay.crayon-colorbox,.crayon-colorbox #cboxWrapper { position: absolute; top: 0; left: 0; z-

FP-growth算法发现频繁项集（一）——构建FP树

常见的挖掘频繁项集算法有两类,一类是Apriori算法,另一类是FP-growth.Apriori通过不断的构造候选集.筛选候选集挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据,当原始数据较大时,磁盘I/O次数太多,效率比较低下.FPGrowth不同于Apriori的“试探”策略,算法只需扫描原始数据两遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率较高. FP代表频繁模式(Frequent Pattern) ,算法主要分为两个步骤:FP-tree构建.挖掘频繁项集. FP树表示法 FP树通过逐个读

【Lua】Lua + LWT + ExtJS构建目录树

Lua处理后台逻辑,Lua lwt搭建后台程序,ExtJS根据后台传来的json数据构建目录树. 前台html和ExtJS代码不用多讲,直接上代码: treePanel.html <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" /> <title>ExtJS TreePanel</title>

C#动态构建表达式树（三）——表达式的组合

C#动态构建表达式树(三)--表达式的组合前言在筛选数据的过程中,可能会有这样的情况:有一些查询条件是公共的,但是根据具体的传入参数可能需要再额外增加一个条件.对于这种问题一般有两种方法: a. 在 Where 后再组合一个 Where,如: List<SOME_CLASS> dataList = dataList.Where(FILTER_1).Where(FILTER_2).ToList(); b. 将类型相同两个表达式组合起来(就是本文的主题了) 由于项目中既有框架的封装,查询时只能

C# 动态构建表达式树（二）——构建 Select 和 GroupBy 的表达式

C# 动态构建表达式树(二)--构建 Select 和 GroupBy 的表达式前言在上篇中写了表达式的基本使用,为 Where 方法动态构建了表达式.在这篇中会写如何为 Select 和 GroupBy 动态构建(可以理解为动态表达式的其它常见形式). 本文的操作方式似乎在实际使用中作用甚微,仅作为了解即可准备工作环境:.NET Framework 4.5,SQLServer 2017 建表脚本如下(由 SSMS 导出): USE [default] GO /****** Object

C# 动态构建表达式树（一）—— 构建 Where 的 Lambda 表达式

C# 动态构建表达式树(一)-- 构建 Where 的 Lambda 表达式前言记得之前同事在做筛选功能的时候提出过一个问题:如果用户传入的条件数量不确定,条件的内容也不确定(大于.小于和等于),能否能够动态拼接成 Linq 后在数据库筛选,当时也没有好的思路.最近看的教程上提到了"动态构建表达式树",刚好可以解决此类问题. 准备工作环境:.NET Framework 4.5,SQLServer 2017 建表脚本如下(由 SSMS 导出): USE [default] GO /

poj 2104 K-th Number(主席树视频)

K-th Number 题意: 给你一些数,让你求一个区间内,第k大的数是多少. 题解: 主席树第一题,看的qsc视频写的,戳戳戳学到了unique函数,他的作用是:把相邻的重复的放到后面,返回值是放后面的第一个的迭代器. 故使用之前要排序,之后在用erase删除后面重复的,便可达到去重的目的,之后就可以离散化了. 代码: #include<iostream> #include<cstdio> #include<vector> #include<algorith

My.Ioc 代码示例——使用条件绑定和元数据（可选）构建插件树

本文旨在通过创建一棵插件树来演示条件绑定和元数据的用法. 说“插件树”也许不大妥当,因为在一般观念中,谈到插件树,我们很容易会想到 Winform/Wpf 中的菜单.举例来说,如果要在 Winform 中创建一个层级菜单,我们可以使用类似如下代码: // Create File menu var newMenu = new ToolStripMenuItem(); var localProjectMenu = new ToolStripMenuItem(); var remoteProjectM

使用zTree和json构建简单树节点

我们经常碰到须要构建树结构展示的情况,我推荐使用zTree和JSON. 比如: <? php /** * * 使用zTree和json构建树节点 * */ $arr = array( 0=>array( 'id' => 1, 'pid' => 0, 'name' => 'china', 'son' => array( array( 'id' => 3, 'pid' => 1, 'name' => 'Beijing', ), array( 'id' =&

菜鸟笔记：node.js+mysql中将JSON数据构建为树（递归制作树状菜单数据接口）

初学Web端开发,今天是第一次将所学做随笔记录,肯定存在多处欠妥,望大家海涵:若有不足,望大家批评指正. 进实验室后分配到的第一个项目,需要制作一个不确定层级树形菜单的数据接口,对于从来没实战编过程的我,存在太多需要学习的地方. 开发环境:Atom; 语言:javascript; 其他:nodejs;mysql;express; 输入:通过sql语句转换出的一个个JSON对象,如:其中id为唯一编号,parent为其父级的id号. [ { "id": 1, "name&quo

（树）根据排序数组或者排序链表重新构建BST树

题目一:给定一个数组,升序数组,将他构建成一个BST 思路:升序数组,这就类似于中序遍历二叉树得出的数组,那么根节点就是在数组中间位置,找到中间位置构建根节点,然后中间位置的左右两侧是根节点的左右子树,递归的对左右子树进行处理,得出一颗BST 代码: /** * Definition for binary tree * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode *right; * TreeNode(int x) : val

#5 DIV2 A POJ 3321 Apple Tree 摘苹果构建线段树

Apple Tree Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 25232 Accepted: 7503 Description There is an apple tree outside of kaka's house. Every autumn, a lot of apples will grow in the tree. Kaka likes apple very much, so he has been

系统发育树邻接法（NJ）和非加权组平均法（UPGMA）之比较

目录 1.原理的区别 2.实操比较 UPGMA NJ法保存树文件更深理解 1.原理的区别主要区别在于,非加权组平均法(UPGMA)是基于平均链接方法的聚集层次聚类方法,而邻接法(NJ)是基于最小演化准则的迭代聚类法. UPGMA的假定条件是:在进化过程中,每一世系发生趋异的次数相同,即核苷酸或氨基酸的替换速率是均等且恒定的. UPGMA生成有根树,而NJ生成无根树.由于UPGMA方法假定演化速率相等,因此分支末端相等,NJ方法允许不相等的演化速率,因此分支长度与变化量成正比. UPGMA示

C# 构建动态树

public class Tree { public Guid Id { get; set; } public string Url { get; set; } public Guid? ParentId { get; set; } public string MenuName { get; set; } } public static string GetTree(IList<Tree> treeList, Guid? parentId, string name) { string menu

扁平数组构建DOM树

interface IOrganizationNode { id: string; code: string; name: string; localName: string; localNameLocale: string; parentCode: string; description: string; children?: IOrganizationNode[]; } interface IOrganizationTree { organizationTree: IOrganization

java递归构建菜单树

package testSimple; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BuildTree { public static void main(String[] args) { List<Tree> list = new ArrayList<Tree>(); list.add(new Tree(1, "一级菜单", 0)); list.add(new Tree(2,

LPSN获取菌python脚本

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痢疾杆菌|SARS

病原微生物分析: Eg:痢疾杆菌测序---比对(K12vs治病菌1vs治病菌2),发现: “毒力岛”:K12没有,两个治病菌有,缩小搜寻范围. “黑洞”:K12有,但两个治病菌没有. SARS: 构建系统发育树,发现由冠状病毒进化而来. 不同地区的SARS基因组比较,可溯源病毒传播根据各SARS冠状病毒分离株与造成香港Metropole饭店疫情的SARS冠状病毒株之间的联系,它们可以被分成2类(分别称之为”局域传播类”和”全球传播类”),这两类在我们构建的世系谱上得到准确的重现,这为SARS

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