reportlab是Python的一个标准库，可以画图、画表格、编辑文字，最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法：1）建立一个空白文档，然后在上面写文字、画图等；2）建立一个空白list，以填充表格的形式插入各种文本框、图片等，最后生成PDF文档。因为需要产生一份给用户看的报告，里面需要插入图片、表格等，所以采用的是第二种方法。安装第三方库reportla
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2024-06-11 12:22:37
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# 生物信息学分析中的R与Python：一个比较与实例
生物信息学（Bioinformatics）作为一个跨学科的领域，结合了生物学、计算机科学和统计学，其分析工具的选择至关重要。目前在生信分析中，R和Python都是备受青睐的编程语言。本文将探讨这两种语言在生信分析中的应用，并通过代码示例详细说明它们的优势。
## R语言在生信分析中的优势
R语言以其强大的统计分析功能和图形可视化能力，在
原创
2024-10-04 07:06:30
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目前人们对lncRNA认识还处在初级阶段，lncRNA起初被认为是基因组转录的“噪音”，是RNA聚合酶II转录的副产物，不具有生物学功能。然而大量研究表明，lncRNA在细胞核内、核外，通过染色质修饰，转录调控，转录后调控等多种方式调节基因表达，在肿瘤发生发展中具有重要作用。 一般来说，lncRNA功能研究的主线包含3个主要步骤：（1）高通量筛选。全转录组测序和lncRNA芯
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2023-10-17 20:46:23
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提到数据挖掘，我们第一反应就是之前听到的啤酒和尿不湿的故事，该故事就是典型的数据挖掘中的关联规则。购物篮分析区别于传统的线性回归的主要区别为，关联分析针对离散数据；常见关联规则：关联规则：牛奶=>鸡蛋【支持度=2%，置信度=60%】支持度：分析中的全部事务的2%同时购买了牛奶和鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；置信度：购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋，需设定域值，来限定规则的产生；最小
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2024-06-08 23:20:12
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生信（一）——DESeq2差异基因分析 文章目录生信（一）——DESeq2差异基因分析一、差异基因分析原理二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现三、小结 记录学习过程，共勉。 一、差异基因分析原理详见二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现setwd("D:\\RData");#设置编码位置
rt<-read.table("GSE149549_mRNA_Expre
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2023-09-13 20:34:56
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1写在前面前面我们用WGCNA分析得到多个模块，其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。?接着就是要做模块的富集分析了，帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能，涉及到哪些通路，在哪些疾病中最为重要。?现在这种做富集分析的包还是蛮多的，WGCNA包内也是内置了相关功能，不过首推的还是Y叔的clusterProfiler，在我心中真是YYDS。?2用到的包rm(list = ls(
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2023-12-08 16:08:41
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在这篇博文中，我将介绍如何使用 R 语言进行生物信息学分析的入门课程。我会详细阐述环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等方面的内容。希望能够帮助到想要学习生信分析的朋友们。
## 环境准备
进行 R 语言的生信分析，需要确保你有适当的软硬件环境来支持这一过程。以下是我对环境准备的总结。
| 软硬件要求 | 版本 | 兼容性 |
|-------
# 生信分析用R语言还是Python：新手指南
生物信息学（生信分析）是一个迅速发展的领域，涉及大量的数据分析和计算。在进行生信分析时，通常会在R语言和Python之间做出选择。本文将为刚入行的小白解析生信分析的基本流程，帮助你判断使用哪种编程语言。
## 一、生信分析的流程
下面是生信分析的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[获取数据] --> B[数
# 生信分析中R软件与Python的应用
生物信息学（生信分析）是一个快速发展的领域，涵盖了生物学、计算机科学和统计学。R和Python是当前最流行的两种编程语言，在生信分析中被广泛使用。本文将讨论这两种语言的优缺点，并提供相应的代码示例。
## R与Python的比较
### R语言
R是一种专为统计和数据分析设计的语言。它提供了一个强大的绘图系统和丰富的软件包，适合进行复杂的数据分析和
FastQC是一款基于Java的软件，一般都是在linux环境下使用命令行运行，它可以快速多线程地对测序数据进行质量评估（Quality Control），其官网地址为：Babraham Bioinformaticsfastx Toolkit 在使用FastQC之后，如果我们发现了一些问题（序列质量不高，），那么我们该使用什么样的工具，去解决这些问题呢？fastx Toolkit是包含处理fast
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2023-12-18 21:20:43
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一、R语言的安装我所做的R语言学习主要是为应对工作上的生信分析，如果你是往这个方向走，那么这篇文章很大可能会帮助你。如果你也是有python基础的话，那我写的可能会更対你口味。不过现在看到这篇文章可能比较杂乱，到时候等我学完会做个完整的系统整理。第一步，安装R：https://www.r-project.org/第二步，安装RStudio：http://www.rstudio.com/ide至于背
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2023-06-20 14:48:44
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R编程言语在数据剖析与机器学习范畴现已成为一款重要的东西。跟着机器逐步成为愈发中心的数据生成器，该言语的人气也必然会一路攀升。不过R言语当然也具有着自己的优势与缺陷，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强壮能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程言语人气排名所指出，R言语所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的言语，R现已成为S核算编程言
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2023-07-16 16:36:32
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文章目录主要函数描述性统计比较均值增强R中的ANOVA事后检验（post-hoc）比较比例比较方差计算效应量相关性分析计算相关性重塑相关矩阵相关矩阵取子集可视化相关矩阵添加P值和显著性标记提取统计信息数据处理辅助函数其他安装和加载描述性统计t检验单样本t检验配对t检验两样本t检验分组后进行比较多组间的两两比较方差分析完全随机设计方差分析随机区组设计资料的方差分析拉丁方设计方差分析两阶段交叉设计资料
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2023-08-05 14:09:16
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# Python在生物信息学分析中的应用
生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和统计学等领域的跨学科学科，用于处理和分析生物学数据。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在生物信息学领域得到了广泛的应用。本文将介绍Python在生物信息学分析中的应用，并通过一个简单的示例来展示其使用。
## Python在生物信息学中的优势
Python作为一种通用编程语言，在生物信息学领域有
原创
2024-05-18 04:37:12
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# 生物信息学分析与Python基础
## 引言
生物信息学（Bioinformatics）是一门融合生物学、计算机科学和数学的交叉学科，主要用于分析和解释生物数据，尤其是基因组、转录组和蛋白质组等大规模生物数据。Python作为一种易于学习、功能强大的编程语言，已成为生物信息学分析中常用的工具之一。
本文将探讨生物信息学分析的基本概念，并提供一些简单的Python代码示例，以帮助理解如何使
题目目录1. 安装一些R包。2. 了解ExpressionSet对象，比如CLL包里面就有data(sCLLex)，找到它包含的元素，提取其表达矩阵(使用exprs函数)，查看其大小。3. 了解 str,head,help函数，作用于第二步提取到的表达矩阵。4. 安装并了解hgu95av2.db包，看看ls("package:hgu95av2.db")后显示的那些变量。5. 理解head(toT
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2023-06-27 19:22:14
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导语：生物信息学分析已经成为当前科研狗们的必备技能，但对于广大非生信专业的科研人员来说，Python，Perl和R语言这些高大上的专业生信技能似乎有些遥不可及，但其实我们完全不必和那些代码打交道，很多在线的网站就具有强大的分析作图功能。上期小编已经给大家分享了NCBI中的几个小工具(转录组分析是目前应用最为广泛的测序分析之一，最常见的目的是挖掘不同样品间的差异表达基因，并分析这些基因的功能注释和调
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2023-09-13 19:21:15
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image.png做这个题目之间必须要了解一些背景知识1.超几何分布超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还），称为超几何分布。2.富集分析的原理基于筛选的差异基因，或其他自己定义的一组基因，采用超几何检验，判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其他定义的通路富集。假设背景基因的数目为m背景基因中某一通路的pathway中的基
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2024-01-24 15:32:14
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一，R语言基础和环境搭建1.编程语言 2.R语言数据操作技巧 3.R语言与windows系统、Linux服务器及使用方法 4.R 语言与生物信息数据的联系 5.多组学数据的分析方法 6.R语言在生物信息学中的应用二，R语言及基本语法 1.R语言发展脉络 2.R与工作目录 (工作目录，切换工作目录) 3.R的数据类型及结构 (数值型、逻辑型、字符型、向量、列表、数据框、矩阵) 4.R中各数据类型的赋
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2023-10-26 13:10:23
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生信分析全景介绍概述 基因测序可以分为“湿”实验和“干”实验两个阶段。其中“湿”实验指的是将待测样本利用实验室方法进行核酸提取、文库构建（包括片段化、富集、扩增等一系列过程）到完成上机测序的实验过程，而“干”实验则是从得到下机数据开始，到完成生信分析和报告解读的整个过程。可以认为“湿“实验是对样本的处理，
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2023-11-12 13:05:14
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