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

matplotlib有一个finance子模块提供了一个获取雅虎股票数据的api接口:quotes_historical_yahoo_ochl 感觉非常好用! 示例一 获取数据并作折线图 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator, DateForm

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

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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

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40005163 Matplotlib.pyplot画图实例 {使用pyplot模块} matplotlib绘制直线.条形/矩形区域 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t , , .01) s = np.sin(2 * np.pi * t) plt.plot(t,s) # draw a thick red hline at y=0 th

团队项目进行情况 1.昨日进展    Alpha冲刺第十天 昨日进展: 前端:安排页面美化,设计实名认证 后端:更新dao层代码 数据库:修改数据表属性,与后端部署数据库交互 2.今日安排 前端:继续界面美化,继续设计实名认证的业务逻辑 后端:编码实名认证的Controller 数据库:和后端交互实名认证的数据库业务 3.燃尽图 4.展示Git当日代码记录    详情请看github 5.组员情况 由于今日课程安排进度比较满,所以大家任务进度都不多 明锐 过去一天完成了哪些任务: 编码实名认证的

团队项目进行情况 1.昨日进展    Alpha冲刺第九天 昨日进展: 前端:安排页面美化,设计实名认证 后端:更新dao层代码 数据库:修改数据表属性,与后端部署数据库交互 2.今日安排 前端:继续界面美化,继续设计实名认证的业务逻辑 后端:编码实名认证的Controller 数据库:和后端交互实名认证的数据库业务 3.燃尽图 4.展示Git当日代码记录    详情请看github 5.组员情况 由于今日课程安排进度比较满,所以大家任务进度都不多 明锐 过去一天完成了哪些任务: 编码实名认证的

团队项目进行情况 1.昨日进展    Alpha冲刺第八天 昨日进展: 前端:安排页面美化,设计实名认证 后端:用户信息通过dao层存储数据库 数据库:修改数据表属性,与后端部署数据库交互 2.今日安排 前端:继续界面美化,继续编码实名认证的业务逻辑 后端:处理存在的异常问题并设计数据库事务回滚 数据库:和后端共同设计数据库事务回滚同时调整一些数据库中的字段 3.燃尽图 在上一次的基础上又对项目添加了一些卡片.这次冲刺可能无法实现预期,但是在冲刺过程中还是有很深的体会 4.展示Git当日代码记录