绘制Alpha多样性线箱图 绘图和统计全部为R语言,建议复制代码,在Rstuido中运行,并设置工作目录为存储之前分析结果文件的result目录 # 运行前,请在Rstudio中菜单栏选择“Session - Set work directory -- Choose directory”,弹窗选择之前分析目录中的result文件夹 # 安装相关软件包,如果末安装改为TRUE运行即可安装 if (FALSE){ source("https://bioconductor.org/biocLite.R

箱线图 箱形图(Box-plot)又称为盒须图.盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图.因形状如箱子而得名.在宏基因组领域,常用于展示样品组中各样品Alpha多样性的分布 第一种情况,最大或最小值没有超过1.5倍箱体范围 第二种情况,最大或最小值超过1.5倍箱体范围,外位延长线外,即异常值(outliers)   Alpha多样性 知识背景:Alpha多样性计算方法  常见的丰度估计方法有Shannon, Chao1和Observed OTU和PD whole tree等.我

分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们的OTU获得了物种注释,并学习OTU表的各种操作————添加信息,格式转换,筛选信息.   接下来我们学习对OTU序列的进化分析.同时计算Alpha和Beta多样性值.   16. 进化树构建 进化树是基于多序列比对的结果,可展示丰富的信息,我们将在R绘图中详细解读.此处只是建树,用于Alpha, Beta多样性分析的输入文件. # clustalo多序列比对,如果没有请安装Clustal Omega clustal

shannon菌群多样性指数 H=-∑(Pi)(㏑Pi) Pi=样品中属于第i种的个体的比例,如样品总个体数为N,第i种个体数为ni,则Pi=ni/N: 各种之间,个体分配越均匀,H值就越大.如果每一个体都属于不同的种,多样性指数就最大:如果每一个体都属于同一种,则其多样性指数就最小 Dominance:随即取两条序列,来自同一个样品的概率Σ (Si(Si-1))/N(N-1): simpson 菌群多样性指数 随机取样的两个个体属于不同种的概率=1-随机取样的两个个体属于同种的概率:越均匀,值

Qiime安装 参考资料:http://blog.sina.com.cn/s/blog_83f77c940101h2rp.html Qiime script官方说明http://qiime.org/scripts/index.html 一般ITS数据简要分析过程 reference下载:https://github.com/downloads/qiime/its-reference-otus/its_12_11_otus.tar.gz 其中97_* 和99_*分别是相似度97和99的refere

工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时向别人解释你的工作,让别人提出尖锐的问题,看你是不是答不上来. 16S概念 什么是16S?S是什么意思? 16S分析是用来干嘛的?能分析什么? 16S大致的分析原理是什么? 有点生物学基础的会知道16S和核糖体有关,但大多数还是搞不清楚它们之间的关系. 先明确一些概念: 核糖体:Ribosome,由

原网站:https://blog.csdn.net/woodcorpse/article/details/75103929 声明:本文为QIIME2官方帮助文档的中文版,由中科院遗传发育所刘永鑫博士翻译并亲测有效,文档翻译己获QIIME2团队官方授权.由于QIIME2更新频繁,如使用中遇到问题请访问QIIME2官方论坛阅读最新版中文帮助. https://forum.qiime2.org/t/qiime2-1-chinese-manual/838 如中文翻译没有急时更新,新阅读英文原版 http

箱线图 箱线图是能同时反映数据统计量和整体分布,又很漂亮的展示图.在2014年的Nature Method上有2篇Correspondence论述了使用箱线图的好处和一个在线绘制箱线图的工具.就这样都可以发两篇Nature method,没天理,但也说明了箱线图的重要意义.   下面这张图展示了Bar plot.Box plot.Volin plot和Bean plot对数据分布的反应.从Bar plot上只能看到数据标准差或标准误不同:Box plot可以看到数据分布的集中性不同:Violin

本示例的的数据来自文章<Moving pictures of the human microbiome>,Genome Biology 2011,取样来自两个人身体四个部位五个时间点   进入环境 source activate qiime2-2017.8 退出环境 source deactivate   准备数据 # 创建并进入工作目录 mkdir -p qiime2-moving-pictures-tutorialcd qiime2-moving-pictures-tutorial # 下

论文:推荐系统评价指标综述 发表时间:2012 发表作者:朱郁筱,吕琳媛 论文链接:论文链接 本文对现有的推荐系统评价指标进行了系统的回顾,总结了推荐系统评价指标的最新研究进展,从准确度. 多样性.新颖性及覆盖率等方面进行多角度阐述,并对各自的优缺点以及适用环境进行了深入的分析.特别讨论了基于排序加权的指标,强调了推荐列表中商品排序对推荐评价的影响.最后对以用户体验为中心的推荐系统进行了详细的讨论,并指出了一些可能的发展方向. 目前的推荐算法主要包括协同过滤算法.基于内容的推荐算法.谱分析.基于

激活qiime2的执行环境:source activate qiime2-2019.4如何查看conda已有的环境:conda info -e 以下分析流程参考:https://docs.qiime2.org/2019.4/tutorials/qiime2-for-experienced-microbiome-researchers/ 1.数据准备 现在我们常用的就是这种格式的数据,每个样品一对数据文件 数据来源:https://docs.qiime2.org/2019.7/tutorials/

目录 一.iMetaLab简介 二.内置工具与模块 1. Data Processing module 2. Functional Analysis 3. R Developing environment 4. R based data analysis packages 5. Web development libraries and frameworks 三.报告内容 1. 谱图肽段ID统计 2. 肽段鉴定结果分析 3. 蛋白鉴定结果分析 4. 物种分析 5. 功能分析 MetaMep fo

写在前面 林燊大哥 一路走来,好不容易,终于完结了. 设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 解决的问题 用户在进店之前无法得知店铺的优劣,通过现有产品获取店铺信息需要手动输入店铺名,繁琐且耗时.而我们的产品可以通过扫描店铺招牌的方式来获取店铺信息,其中扫描的方式分为普通拍照和AR两种,步骤简单且高效. 定义是否清楚 经过我们前期的需求分析.问卷调查.组内决策等一系列审核后最终定义下的软件,我们认为这也是兼具完备定义以及强健性的一款软

写在前面 林燊大哥 一路走来,好不容易,终于完结了. 设想和目标 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 解决的问题 用户在进店之前无法得知店铺的优劣,通过现有产品获取店铺信息需要手动输入店铺名,繁琐且耗时.而我们的产品可以通过扫描店铺招牌的方式来获取店铺信息,其中扫描的方式分为普通拍照和AR两种,步骤简单且高效. 定义是否清楚 在我们看来,定义得十分清楚,如果有疑问的小伙伴欢迎大家来交流~ 典型用户 经常在城市广场(例如永嘉天地.万达广场等)消费的顾

团队介绍 CookieLau fmh 王 FUJI LZH DZ Monster PM & 后端 前端 前端 前端 后端 后端 软件介绍 项目简介 项目名称:DDLKiller 项目描述:"妈妈再也不用担心我忘交作业了!" 开发团队:软软软团队-"介绍一下自己吧" 项目预期 1. 典型用户 用户信息 用户情况 姓名 小A 用户身份 计算机学院大三学生 知识层次/能力 成绩普通,专业知识能力一般 生活/工作 学习热情不高,作业往往以DDL为动力 用户动机 希望

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于

Deadline:2016-11-24 22:00pm Alpha冲刺,很多同学经历了"Learning by doing"的学一门新的编程语言.学Git.学做一个完整的项目.但是,各组对于软件工程的"Learning by doing"的意涵了解的还不深刻,遇到的问题也不少.停一停,开个总结会,来次事后诸葛亮,为了下一步走的更好.请各小组在Deadline之前,以小组为单位发布一篇针对问题的总结.总结的提纲内容,请参照邹欣老师的博客: 项目管理之事后诸葛亮会议:

Alpha阶段的验收已经完成,8个小组都展现了他们经过连夜奋战后的成果.相比过往几届,这是第一次8个小组全部顺利演示操作完成,没有个别小组因为任务未完成而延宕演示的情况发生.Alpha演示,各组都实现了基础功能的正常运行,考虑的一些异常细节还比较完善,有的组的UI还比较专业.看的让人心旷神怡.历经一个阶段的冲刺,我有一些感言和建议: 1.合理安排时间:现状是8个组都不同程度的加班.熬夜,甚至通宵了,宿舍活动室的灯火不熄.很多组提交的作业是今天凌晨2点多,不少同学在那个时刻发布了说说.朋友圈.在Q

Deadline:2016-11-19    8:00am 本次团队作业将持续三周时间,完成项目Alpha版本,在2016.11.19 的实践课上进行演示操作. 阅读或再次阅读<构建之法>,为项目冲刺的安排和问题提供助力. 1.在为期三周的时间内,安排冲刺十天.每天举行站立式会议,讨论项目每个成员的昨天进展.存在问题.今天安排. 要求:团队在冲刺的十天内,每天发布一篇随笔,共十篇:提供当天站立式会议照片一张,发布项目燃尽图:描述项目进展.问题困难.心得体会. 2.阅读学习<构建之法>

1.本次作业成绩统计结果: 本次Alpha阶段团队作业公布如下: 表格说明: PE:贡献百分比 YS:演示评分(满分15分) BK:博客评分(满分15分) SH:事后诸葛亮环节(满分5分) P:个人分数 个人分数=0.7*团队分数+0.3*贡献比*团队分数*团队人数 学号 组别 PE YS BK SH P 031402606 606notconnected 16.00 13.50 14.00 4.00 31.122 031402631 18.00 13.50 14.00 4.00 32.256