前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel

输入数据格式 pathway = read.table("kegg.result",header=T,sep="\t") pp = ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway)) #Pathwy是ID,richFactor是富集的基因数目除以背景的基因数目 # 改变点的大小 pp + geom_point(aes(size=R0vsR3)) # 以基因的数目表示点大小 pbubble = pp + geom_point(aes(siz

这个包依赖极有可能是这个:https://www.kegg.jp/kegg/docs/keggapi.html ,如果可以看懂会很好理解 由于KEGG数据库分享数据的策略改变,因此KEGG.db包不在能用,推荐KEGGREST包 But a number of years ago,KEGG changed their policy about sharing their data and so the KEGG.db package is no longer allowed to be curr

手把手教你看KEGG通路图! 亲爱的小伙伴们,是不是正关注代谢通路研究?或者你正面对数据,绞尽脑汁?小编当然不能让亲们这么辛苦,今天就跟大家分享KEGG代谢通路图的正确解读方法,还在迷糊中的小伙伴赶紧mark起来吧~ 怎么看KEGG中代谢通路图? KEGG,Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因和基因组百科全书,是系统分析基因功能,联系基因组信息和功能信息的知识库.其中包含有大量的通路图,如下图所示:   1.代谢通路中各种符号标识: 代谢通路图

更多来自:   www.vipcoursea.com   Ethics 部分 Objective of codes and standard:永远是为了maintain public trust in 1.Financial market  2.Investment profession 6个code of ethics 1.Code 1—ethics and pertinent d persons a. 2.Code 2---primacy of client’s interest a.Int

原文地址:http://demo.netfoucs.com/u011707076/article/details/44036839 前言 寒假回家到现在已经有十多天了,这些天回家不是睡就是吃....哎╮(╯▽╰)╭,今天早上一觉醒来,突然得知,UE4免费了,这绝对是个好消息,前不久我还在纠结怎么申请校园账号呢o(╯□╰)o.迫不及待打开电脑下载了UE引擎的一个类似管理的客户端,在里面最醒目的一栏,看到一个令人哭笑不得的导航,如下图: EPIC这是要逆天的节奏吗?不过不管他了,接下来,我们便一同学

今天我将向大家介绍下SAP中两种单价模式在系统中所产生的影响,先主要讲讲在AP中影响,它主要有两个方面产生影响(物料收货migo,发票校验miro). 演示背景(假设以下都为本位币交易): 库存(单价:20      数量:100 PCS   总价值:2000 ) 一.用移动单价方式 A.采购入仓.采购退货(migo 方面) . 结论:1.可以看出对采购方式入仓的物料,对单价是有影响的: 2.采购单入仓单的冲销或采购退货都会以采购单价进行冲抵,还原到初始的状态: 3.而对于公司内部的物料进出则对

一.为什么要写这篇文章 今天看到一个问题: 两个div 都设置 display:inline-block,正常显示:但是在第二个div中加一个块级元素或者内联元素,显示就变了个样,为什么? <meta charset="utf-8"/> <style> div{ width: 100px; height: 100px; border:1px solid red; display: inline-block; } .align{ /* vertical-align

CMDB成功的关键因素 对于CMDB项目的失败,普遍的解释是:没有数据的消费场景.工具和技术不行.流程管控不足. 从我自身的实践来看,我对此是有不同看法的.上述原因的确会影响人们使用CMDB,严重时甚至会造成项目失败,但这不能解释普遍性的失败.其实每一个IT组织内部,不管是专业技术团队还是流程和技术管理部门,都有自建的配置库(如,主机配置库.网络配置库.机房配置库--后面简称"自建库"). 如果没有数据消费场景,哪来这么多自建库?同时,这些自建库的技术并不先进,甚至很粗糙,也没有管控流

神经网络训练过程中,根据每batch训练数据前向传播的结果,计算损失函数,再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数,在参数更新过程中使用到一个学习率(learning rate),用来定义每次参数更新的幅度. 过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间,过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动,导致网络不能收敛.实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率,可以兼顾训练效率和后期的稳定性. 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率

1)enrichGO:(GO富集分析) 描述:GO Enrichment Analysis of a gene set. Given a vector of genes, this function will return the enrichment GO categories after FDR control 语法:enrichGO(gene, OrgDb, keyType = "ENTREZID", ont = "MF",pvalueCutoff = 0.0

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

每次读到配置管理相关的书籍时,我总在想:“这些定义很精准,流程也很完整,但这不是真正的难题.”对于一个配置管理者来说,真正的难题不是绘制“庞大而精美”的数据模型,不是设计“全天候.无死角”的管控流程,而是如何促进数据的消费,并在消费过程中持续的改善数据质量. 我在华为从事了七年配置管理工作,见证了CMDB从一个半死不活的边缘系统逐渐成为运维的核心. 离开华为后,我有机会看到很多CMDB项目,才发现原来像华为这样将CMDB真正当成运维中重要一环的并不多.大部分CMDB项目,不是以失败告终,就是在失

Leveling Ground(数论,三分法,堆) 给定n个数和a,b每次可以选择一段区间+a,-a,+b或-b,问最少操作几次能把他们都变成0.n<=1e5. 首先差分一下序列,问题就会变成了:每次选择两个数,一个+a另一个-a,或一个+b另一个-b,问最少操作几次能把序列变成全0.若不能操作则输出-1. 既然只能+-a或b,那么必须\(A_i=ax_i+by_i\).由于\(gcd(a, b)|ax+by\),因此若\((a,b)\nmid A_i\)就输出-1. 操作的次数是\(\frac

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

各位小伙伴大家好: 上期我们学习了外观模块的指令,学会了制作特效. 本期我们来学习如何给游戏配音. 声音模块的指令不是很多,我们一起来看看吧. 首先第一个就是播放声音,里面默认插入了喵叫声. 我们点击指令就会听到喵叫声. 第二个指令和这个差不多都是播放喵叫. 如果单独播放他们之间没有任何差别,所以我们分别在后面插入一个声音. 这样大家就能感受到不一样了,赶紧输入代码去体验吧. 再来看看一个很好理解的指令 如果我们输入这些代码,点击运行会发现喵叫没有播放. 其实并不是没有播放而是刚播放就被停止了.

源:NTC热敏电阻基础以及应用和选择 NTC被称为负温度系数热敏电阻,是由Mn-Co-Ni的氧化物充分混合后烧结而成的陶瓷材料制备而来,它在实现小型化的同时,还具有电阻值-温度特性波动小.对各种温度变化响应快的特点,可被用来做高灵敏度.高精度的温度传感器,在电子电路当中也经常被用作实时的温度监控及温度补偿等.随着本体的温度升高,NTC的电阻阻值会呈非线性的下降,这个是NTC的特性.为了更好地利用该特点,在应用前我们需要清楚地了解NTC的基本参数,本文将对此做出讨论,希望在实际的电路设计中对电子研

概要 mplayer [选项] [ 文件 | URL | 播放列表 | - ] mplayer [全局选项] 文件1 [特定选项] [文件2] [特定选项] mplayer [全局选项] {一组文件和选项} [针对该组的特定选项] mplayer [dvd|vcd|cdda|cddb|tv]://title [选项] mplayer [mms[t]|http|http_proxy|rt[s]p]:// [用户名:密码@]URL[:端口] [选项] mencoder [选项] [ 文件 | URL

11月22日,广东云栖大会企业级互联网架构专场上,阿里云发布了全新版本的企业级分布式应用服务EDAS. 新版本增强了对主流微服务框架的原生支持,实现SpringCloud & Dubbo用户代码零侵入就能迁移至EDAS,降低开发者的接入门槛,提升体验,打造闭环高效的研发运维体系.同时,发布EDAS Serverless公测版本,成为国内首个基于Kubernetes.并支持微服务框架的无服务器容器. 阿里云企业级别分布式应用服务EDAS 沉淀自阿里巴巴近十年的服务化改造实践,作为分布式服务架构的核