JCVI 绘制基因共线性的配置文件

2024-11-02

生物信息-McScan（Python-jcvi）共线性画图

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

用excel绘制基因芯片热力图

1. 首先我们通过一些方法得到了如下的数据,基于篇幅以及为了教学隐去了其他一些信息. 2. 选中表达数据,执行开始—条件格式—色阶选择一个合适的色阶: 3. 选择好颜色之后得到了如下结果:

使用limma、Glimma和edgeR，RNA-seq数据分析易如反掌

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

Bioconductor简介

Bioconductor简介 2012-10-09 ~ ADMIN 源:Bioconductor: open software development for computational biology and bioinformatics,Genome Biology 2004, 5:R80 Bioconductor的产生是计算生物学及生物信息学(computational biology and bioinformatics, CBB)发展的产物,其目的是有效降低CBB的门槛.当前,随着计算

maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总，分析和可视化

本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

【豆科基因组】绿豆Mungbean, Vigna radiata基因组2014NC

目录来源一.简介二.结果基因组组装重复序列和转座子基因组特征和基因注释绿豆的驯化豆科基因组复制历史基于转录组分析的豇豆属形成绿豆育种基因组资源三.讨论四.方法材料组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对遗传图谱构建转座子(TE)检测和重复序列屏蔽基因预测和注释转录因子(TF)鉴定非编码RNA鉴定转录组组装和豇豆物种形成分析抗病基因鉴定全基因组复制分析来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

前端实现电子签名（web、移动端）通用组件（canvas实现）

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width,

前端实现电子签名（web、移动端）通用组件

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【比较基因组】McScan jcvi比较两个基因组共线性细节记录

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

共线性分析-MCscan - python （jcvi）

本来是不会再写这个文档的,但是由于长时间没有用这个模块,这个模块不知道是我自己弄掉了,还是别的同学误删了,于是我重新安装一下. 首先下载conda,并下载好python which pip 直接安装注意: 1. 请下载conda3版本,本模块由python3支持: 2. home目录和电脑C盘一样,如果home空间有限,请安装在其他目录下: 3. 将python执行路劲写进bashrc(类似Windows的注册表) 等着就行了: 其他模块自己安装就行了(Knet tools, Bedtools

[Asp.net 5] Configuration-新一代的配置文件（神奇的Binder）

关于配置文件的目录:[Asp.net 5] Configuration-新一代的配置文件之前看过MVC4.0的源码,里面就有Binder.作用是将前台页面传递过来的键值对/字典表绑定到特定的对象.此处的Binder几乎是同样的作用——将IConfiguration映射为特定的类型<T>. 我们进入正文之前还是看一个例子比较好,这样能充分了解Binder. public class ComplexOptions { public ComplexOptions() { Virtual = &qu

CSS3绘制六边形

因为很简单,所以先总结一下:使用CSS3绘制六边形主要使用伪类:before和:after在源元素之前和之后再绘制两个元素,并利用css3的边框样式,将这两个元素变成三角形放置在源元素的两端即可. (因为之前在生物公司工作过,觉得六边形更贴近生物分子.基因等概念,包括我们在网上搜索关于生物分子.基因等图片,好多也有六边形的样式,所以那时候在页面做一些功能性的导航或Tag,都会觉得六边形更贴近一些). 完整的页面效果如下图:(其实是多个六边形定位成这样子的.当然,也可以设置不同六边形的颜色,这样就

烂泥：nagios学习（四）：pnp4nagios图形化绘制nagios数据

本文由秀依林枫提供友情赞助,首发于烂泥行天下在nagios安装完毕后,我们也添加了一些监控对象,但是你会发现nagios只是简单的给我们列出那些监控对象是正常的,而没有把这些监控对象的数据进行整合.如下: 其实nagios已经给我们提供了一个制图工具pnp4nagios,只是我们还没有安装而已. pnp4nagios是一个基于php和perl语言的强大工具,它可以通过process_perfdata.pl脚本调用rrdtool对nagios的性能数据进行分析并绘制成相应的性能图.所以在安装pn

Python图表绘制：matplotlib绘图库入门

matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不高.

Caffe学习系列(19): 绘制loss和accuracy曲线

如同前几篇的可视化,这里采用的也是jupyter notebook来进行曲线绘制. // In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe #设置当前目录 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') os.chdir(caffe_ro

Linux就这个范儿第16章谁都可以从头再来--从头开始编译一套Linux系统 nsswitch.conf配置文件

Linux就这个范儿第16章谁都可以从头再来--从头开始编译一套Linux系统 nsswitch.conf配置文件朋友们,今天我对你们说,在此时此刻,我们虽然遭受种种困难和挫折,我仍然有一个梦想.……我梦想有一天,这个国家会站起来,并真正实现其信条的真谛:‘我们认为这些真理是不言而喻的:人人生而平等.’……我梦想有一天,幽谷上升.高山下降,坎坷曲折之路成坦途,圣光披露.照满人间.——马丁·路德·金这有点扯远了,我肯定是比不上马丁·路德·金的.不过我曾经也有一个梦想,就是:当我的电脑一开机

Android实现图表绘制和展示

本文演示在Android平台中绘制和展示图表示例,本示例是基于RChart 2实现的. 在一个系统中经常要用到图表统计数据,在WEB开发中图表绘制是一件简单的事情,因为有比较多的开源方案.但在Android中开源方案并不多. Android中绘制图表解决方案: 1) 使用google 图表 api 2) 使用Achartengine库(http://www.achartengine.org/) 3) 使用chartdroid库(http://code.google.com/p/chartdroi

emacs配置详解及C/C++IDE全功能配置演示(附配置文件)

我的emacs插件下载地址: http://pan.baidu.com/share/link?shareid=4196458904&uk=3708780105 说明: 1.为什么使用emacs和vim而不使用IDE? 大牛只用这两种工具,我等弱渣纯属装比. 2.为什么弃vim而使用emacs ? 听说用vim的人JJ短,用emacs的人JJ长,所以我用emacs. (emacs和vim没有谁好谁差,完全是个人喜好,只有吊丝才会争论好坏,就像争论win与linux的人一样,你说win好,惜大牛及专

【Android LibGDX游戏引擎开发教程】第06期：图形图像的绘制（下）图片整合工具的使用

在上一篇文章中,我们提到了图片必须是2的n次方的问题.但是随着Libgdx的不断完善和发展,使用一些工具就可以很好的解决了这样一个问题,但是它的功能又不仅仅只限于此,那么下面就来让我们看看TexturePacker-Gui工具的使用,我们又称之它为图片整合工具. 一.TexturePacker-Gui简介 TexturePacker-Gui是一个可视化版本的图片整合工具.这个工具的用途很简单,就是一个将小图片整合成一张大图片,在把大图片打包成可查找的图片.而且通过TexturePacker

Android中View绘制优化之三---- 优化View

本文原创, 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/qinjuning 译三: 优化视图关于如何设计自定义View以及响应触摸时间等,请看Android developer : 地址:http://developer.android.com/training/custom-views/index.html 本文翻译地址:Optimizing the View 通过前面的学习,现在该设计良好的View能够响应手势以及状态之间进行转换,除此之外你必须确保View 运行的流畅快速.

JCVI 绘制基因共线性 的配置文件

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