1.SOAPDenovo配置文件示例 软件下载安装和使用:http://soap.genomics.org.cn/soapdenovo.html asm.cfg #maximal read lengthmax_rd_len= [LIB] avg_ins=450 #if sequence needs to be reversed reverse_seq=0 #in which part(s) the reads are used asm_flags=3 #use only first 100 bp

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/ZEjaxDifNATeV8fO4krOIQ更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. 为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理.建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢! 一 R资料+计划 R语言精品资料年中无套路赠送 R-plotly|交互式甘特图(Gantt chart)-项目管理/学习计划 二 Bioinfo R|fastqcr QC数据处理 :测序结果的数据质控及

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

本文首发于“生信补给站”公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/zdSit97SOEpbnR18ARzixw 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号. ggstatsplot是ggplot2包的扩展包,可以同时输出美观的图片和统计分析结果,对于经常做统计分析或者生信人来说非常有用. 一 准备数据 gapminder 数据集包含1952到2007年间(5年间隔)的142个国家的life expectancy, GDP per capita, 和 po

-----------------------------------------------------------Matplotlib:绘图和可视化------------------------------------------------------------------------------    Matplotlib:---------------------------------------------------是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包    一:

第1节 pandas 回顾 第2节 读写文本格式的数据 第3节 使用 HTML 和 Web API 第4节 使用数据库 第5节 合并数据集 第6节 重塑和轴向旋转 第7节 数据转换 第8节 字符串操作 第9节 绘图和可视化 pandas 回顾 一.实验简介 学习数据分析的课程,需要同学们掌握好 Python 的语言基础,和对 Numpy 与 Matplotlib 等基本库有一些了解.同学们可以参考学习实验楼的 Python 语言基础教程与 Python 科学计算的课程. pandas 是后面我们

使用NCBI进行目的基因的引物设计 全文概述 利用生信工具进行目的基因的引物设计,使用了NCBI进行筛选与设计引物,使用 idtdna对筛选出的DNA进行检查.本文分享了如何筛选出高质量的基因引物,帮助想通过生信进行引物设计的学生.从业者找出合适的基因,毕竟购买引物也比较烧钱,避免设计出的基因质量偏低. NCBI查找基因 1.查询目的基因:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/?term=zbed3 备注:这里需要注意的是,要找到合适的目的基因!如果找智人,一

老李推荐:第5章3节<MonkeyRunner源码剖析>Monkey原理分析-启动运行: 启动脚本   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣,请大家咨询qq:908821478,咨询电话010-84505200. 本节我们先看下Monkey是怎么启动起来的.在今后分析到MonkeyRunner的原理的时候我们会看到客户端是通过ADB往Android目标测试机器发送一个”monkey -port 1

各种生信工具: https://omictools.com/

http://mp.weixin.qq.com/s/nK1Kkf9lfZStoX25Y7SzHQ 这篇文章主要适用于Linux平台,当然MacOS也行,不过它有更好安装方法. 此外网上也会许多更好的关于biconda的教程,这里还是抛砖应用,提供一种除了编译源码和直接下载二进制文件外安装生信软件的一种思路 bioconda是什么 官方介绍是: Bioconda is a channel for the conda package manager specializing in bioinform

Python之绘图和可视化 1. 启用matplotlib 最常用的Pylab模式的IPython(IPython --pylab) 2. matplotlib的图像都位于Figure对象中. 可以使用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过空Figure绘图,必须用add_subplot创建一个或多个subplot axes[0,1]可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴或Y轴. 利用Figure的subplots_adjust方法可以修改间距,w

Matplotlib:绘图和可视化 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 一 .简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装方式: pip install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 二 .简单绘制线形图

开源篇 一.Superset 1.技术架构:Python + Flask + React + Redux + SQLAlchemy 2.使用人群: (1)开发/分析人员做好看板,业务人员浏览看板数据 (2)业务人员可自行编辑图表,查看满足条件的结果,但使用上对业务人员不是很友好 3.安装部署: (1)docker方式的安装部署最简单 4.数据源:支持各种数据源,包括Hive.Kylin等 5.创建步骤:连接数据源-->定义数据表/SQL查询-->图表-->看板 6.可视化: (1)支持的

In [1]: %matplotlib inline import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats,integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) #生成高斯数据随机种子 np.random.seed(sum(map(ord,"distributions")))   1.简单的

1. sns.regplot() 和 sns.lmplot() 绘制回归曲线 import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats, integrate import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(color_codes=True) np.random.seed(sum(map(ord, 'distributions'))) tips = sns

转自:https://wenku.baidu.com/view/8d6a95d20d22590102020740be1e650e52eacf2a.html 输出包含3个文件:转录组的组装.gtf      转录本表达水平.fpkm_tracking      基因表达水平.fpkm_tracking 1.转录组的组装.gtf   ——transcripts.gtf 转自:http://yangl.net/2016/06/03/cufflinks/ 1.chrX来源染色体名称 2.来源,产生此文件

一.有啥用 这里用的是LIS3DH三轴加速计,输出为X.Y.Z轴的加速度,通过串口连接电脑,电脑里运行matlab脚本通过串口实时获取数据并做可视化显示. 这里虽然是针对LIS3DH的,其实稍作修改即可适用其他型号的运动传感器,如:MPU6050,甚至是其他格式的串口数据. 二.具体分析 首先通过串口传来的数据格式为:6位X轴加速计整数+空格+6位Y轴+空格+6位Z轴+换行 printf(, data.AXIS_Y/, data.AXIS_Z/); 那么matlab如何读取串口并对其数据进行可视

Python有很多可视化工具,本篇只介绍Matplotlib. Matplotlib是一种2D的绘图库,它可以支持硬拷贝和跨系统的交互,它可以在Python脚本.IPython的交互环境下.Web应用程序中使用.该项目是由John Hunter于2002年启动的,其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口.如果结合使用一种GUI工具包(如IPython),Matplotlib还具有诸如缩放和平移等交互功能.它不仅支持各种操作系统上许多不同的GUI后端,而且还能将图片导出为各种常见的食

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具,本书主要讲解matplotlib.matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口.本书中的大部分图都是用它生成的.除了图形界面显示,还可以把图片保存为pdf.svg.jpg.png.gif等形式. 1.matplotlib API入门 Ipython可以用close()关闭界面.

学习路线 简介 简单绘制线形图 plot函数 支持图类型 保存图表 1.简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包.数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一,可以帮助我们完成很多操作,例如:找出异常值.必要的一些数据转换等.完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化. 安装: pip3 install matplotlib 引用方法: import matplotlib.pyplot as plt 2.简单绘制线形图 plt.plot() # 绘图