[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/]# 测试Seurat包rm(list=ls()) suppressMessages(require(Seurat)) suppressMessages(require(ggplot2)) suppressMessages(require(cowplot)) #suppressMessages(require(s
执行定量 RNAseq用 edgeR 估计差异表达 | 用 edgeR 估计差异表达 | 使用 powsimR 进行功效分析 | 使用 GRanges 对象查找未注释的转录区域 | 使用bumphunter从头开始查找显示高表达的区域 | 微分峰分析 | 使用 SVA 估计批次效应 | 使用 AllelicImbalance 寻找等位基因特异性表达 | 绘制和呈现 RNAseq 数据使用 HTS
导语内容提要Allegra Via、Kristian Rother、Anna Tramontano著,卢宏超、陈一情、李绍娟译的《Python生物信息学数据管理/生命科学与信息技术丛书》实例意在解决生物学问题,通过“编程技法”的形式,涵盖尽可能多的组织、分析、表现结果的策略。在每章结尾都会有为生物研究者设计的编程题目,适合教学和自学。本书由六部分组成:Python语言基本介绍,语言所有成分介绍,高
conda install -c conda-forge rdkit
原创 2021-08-04 10:32:10
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大概按以下步骤进行就行,具体思路就是:基础语法+应用训练。一、京东上有很多R语言的书,先买两本描写R基础语法的书,例如《R语言实战》和《R语言初学指南》,书不用太多,两三本足够了。二、照着书本,把书上涉及到的代码一个字一个字地敲入到电脑上,运行,如果出错,仔细查看代码哪里有错了(初学者通常会打错字符,标点等),一直到运行正常,在这一步里,你一定要仔细记笔记,笔记按照R的基础语法来记,例如R语言的编
 一、DP 动态规划算法概要   It is a good algorithm to solve the segmentation process optimization problem, it means that&nb
原创 2012-11-06 14:18:55
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# R语言与Bioconductor生物信息学代码 ## 介绍 R语言是一种流行的统计计算和数据可视化的编程语言,而Bioconductor是一个开源的生物信息学软件包,为生物学家提供了丰富的工具和资源来进行基因组数据分析。本文将介绍如何使用R语言和Bioconductor进行生物信息学分析,并提供一些示例代码来帮助读者了解如何在R中进行基因组数据处理。 ## 安装R语言和Bioconduc
**R语言与Bioconductor生物信息学应用** R语言是一种广泛用于数据分析和统计建模的开源编程语言,而Bioconductor则是一个专注于生物信息学领域的R软件包集合,提供了丰富的生物信息学工具和分析方法。结合R语言和Bioconductor,我们可以进行各种生物信息学分析,如序列分析、基因表达分析、蛋白质互作网络分析等。 ### 序列分析 在生物信息学中,序列分析是一项非常重要
 从生物体中采集的数据总给人一种混乱不堪的感觉,因为生命系统本来就是一个超级复杂的系统,我们很难完全控制,目前只能观测。完全不像物理化学数学那么明确,1就是1,2就是2.所以在分析生物数据时,首先必须要了解数据。 在几个案例中阐述会比较明朗: 1. 人的单细胞转录组数据测的是iPSC-derived细胞,最理想的数据是什么?就像小鼠一样,同性别、同遗传背景、同发育阶段
目录一、常用工具函数集合 1.map函数 2.lambda去制作匿名函数3.zip()用法(一个拆开粘合的小工具)4.reduce()实现简单递归5.打包解包的星星   *  6.filter()过滤器7.sorted()排序小能手 二、解决实际的生物学问题 1.计算序列中的CG含量orACTG的各自的数量以及占比2.
  最近接到实验室的导师交给我的一个任务,就是他们手头有很多smile表达式,格式类似这种:C(=C(c1ccccc1)c1ccccc1)c1ccccc1(这是生物信息学中表达小分子结构的一种常用表达式),他们需要对每个smile表达式在ZINC网站(生物信息学数据网站)上进行搜索,然后找到对应的ZINC号、小分子供应商、构象预测等信息。基本步骤如下: 点击查找之后网页就会跳转到详细信息
转载 2023-07-04 19:44:40
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原标题:【生信学习周】生物信息Python从入门到精通Python开发的方向太多了,有机器学习,数据挖掘,网络开发,爬虫等等。其实在生信领域,Python还显现不出绝对的优势,生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的,而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西,而且Python这些年越来越火,发展势头远超其他脚本语言,所以它肯定是没错的。一、入门标准
演示如何创建一个简单的Biopython应用程序来解析生物信息学文件并打印内容。通过这个示例帮助我们了解Biopython的一般概念,以及它在生物信息学领域的应用。第1步 - 首先,创建一个示例序列文件example.fasta,文件的内容如下: >sp|P25730|FMS1_ECOLI CS1 fimbrial subunit A precursor (CS1 pilin) MKLKKT
以下为文章全文:Python开发的方向太多了,有机器学习,数据挖掘,网络开发,爬虫等等。其实在生信领域,Python还显现不出绝对的优势,生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的,而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西,而且Python这些年越来越火,发展势头远超其他脚本语言,所以它肯定是没错的。一、入门标准入门比较难定义,什么程度才算入门呢?掌
文章目录前言一、DNA测序技术二、序列分析1.DNA序列的预处理2.序列拼接3.短序列映射和变异检测总结 前言个人对《R语言与Bioconductor 生物信息学应用》作的一些摘要。方便自己日后查阅。一、DNA测序技术DNA测序技术(DNA sequencing),简单来说就是确定四种核苷酸残基(A、T、C和G)的排列顺序。第一代测序技术,也称Sanger测序法;第二代测序技术,也称深度测序或高
目的:  1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数  2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta  3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母,匹配用大写字母  4. 返回一个数据框,内容包存储ID、注释行(anno)括——、长度(len)、匹配位置(Position),匹配次数(Hits),相应序列(tag)一、问题思考:1. 如何快速计算匹
  最近接到实验室的导师交给我的一个任务,就是他们手头有很多smile表达式,格式类似这种:C(=C(c1ccccc1)c1ccccc1)c1ccccc1(这是生物信息学中表达小分子结构的一种常用表达式),他们需要对每个smile表达式在ZINC网站(生物信息学数据网站)上进行搜索,然后找到对应的ZINC号、小分子供应商、构象预测等信息。基本步骤如下: 点击查找之后网页就会跳转到详细信息
Python开发的方向太多了,有机器学习,数据挖掘,网络开发,爬虫等等。其实在生信领域,Python还显现不出绝对的优势,生信的大部分软件流程都是用shell或Perl写的,而且已经足够好用了。我选Python是因为我想顺便学点数据挖掘和机器学习的东西,而且Python这些年越来越火,发展势头远超其他脚本语言,所以它肯定是没错的。图片一、入门标准入门比较难定义,什么程度才算入门呢?掌握基本的语法
# 生物信息学应用与Python编程 ## 导言 生物信息学是一门融合生物、计算机科学和统计的学科,主要研究生物大数据的处理、分析和解释。随着高通量测序技术的发展,生物信息学在生命科学研究中发挥了越来越重要的作用。 Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言,已经成为生物信息学研究领域中最受欢迎的编程语言之一。Python拥有丰富的生物信息学相关的开源库,使得生物信息学任务的实现变得
原创 10月前
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转载 9月前
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