利用python脚本，提取指定ID名称的序列 #!/usr/bin/python3
#-*- coding:utf-8 -*-
#提取指定ID的序列
import sys
args=sys.argv
fr=open(args[1], 'r')
fw=open('./out.fasta', 'w')
dict={}
for line in fr:
if line.startswith('
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2023-06-20 17:14:41
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说明在基因组分析中，我们经常会有这么一个需求，就是在一个fasta文件中提取一些序列出来。有时这些序列是一段完整的序列，而有时仅仅为原fasta文件中某段序列的一部分。特别是当数据量很多时，使用肉眼去挑选序列会很吃力，那么这时我们就可以通过简单的编程去实现了。例如此处在网盘附件中给定了某物种的全基因组序列(0-refer/ Bacillus_subtilis.str168.fasta)，及其基因组
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2023-11-06 13:19:05
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前言pybedtools 是封装了BEDTools 所有可用的程序。下文学习下pybedtools 如何通过bed文件的坐标提取对应序列正文对pybedtools还不了解的参考下这篇文章 在Python中使用BEDTools。提取序列的方法在BEDTools 中的命令是bedtools getfasta, 在pybedtools中是BedTool.sequence方法。第一步是创建BEDTool实
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2023-07-03 19:32:43
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目录索引切片序列相加乘法成员资格是否包含长度、最小值和最大值迭代有几种操作适用于所有序列，包括索引、切片、迭代、相加、相乘和成员资格检查。另外，Python
还提供了一些内置函数，可用于确定序列的长度以及找出序列中最大和最小的元素。索引序列中的所有元素都有编号——从0开始递增>>> str = 'Hello'
>>> str[0]
'H'字符串就是由字符组成的序
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2023-11-19 15:59:55
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今天花了挺久时间写的一个序列提取的小程序，运行成功了，但可能在效率和实现方面存在不足，以后再改进，并希望大佬们提供宝贵的指导意见以及思路准备文件1.存放基因id号的txt文件 2.某物种的全部蛋白序列生成文件生成所需基因的序列文件代码实现一实现思路：1.将所需要的基因ID存放于列表中，gene_list 2.将全部序列的fasta文件按行存放于列表中,all_seq_list 3.获取对应基因的序
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2023-07-06 11:32:29
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# 提取 Python List 中的元素位置信息
在使用 Python 进行数据处理或者分析时，经常会遇到需要提取 List 中某个元素的位置信息的情况。比如，我们有一个包含多个元素的 List，想要知道某个特定元素在 List 中的位置是第几个。本文将介绍如何使用 Python 的内置函数和方法来快速提取 List 中元素的位置信息。
## 列表索引
在 Python 中，List 是一
原创
2024-04-07 04:07:28
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密钥是一种参数，它是在明文转换为密文或将密文转换为明文的算法中输入的参数。对称密钥:信息的发送方和接收方使用同一个密钥去加密和解密数据。非对称密钥:使用不同密钥分别完成加密、解密操作，一个公开发布，即公钥，另一个由用户自己秘密保存，即私钥。 数字证书就是互联网通讯中标志通讯各方身份信息的一串数字，由CA发行。根证书：未被签名的公钥证书或自签名的证书。安装根证书意味着对这个CA认证中心的信
数字证书原理（〇）认识SSL SSL数字证书（一）CA、根证书与数字证书 SSL数字证书（二）使用makecert.exe签发证书 SSL数字证书（三）使用 openssl 生成证书 网络安全无疑是现阶段互联网发展最大的问题，数字证书是解决这个问题的一个绕不开的办法，不管是ActiveX插件还是https都需要用到数字证书。基本概念 CA(Certificate Authority)被称为证书授权
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、python提取excel指定一列保存到新表二、python提取excel指定两列保存到新表总结 前言一、python提取excel指定一列保存到新表原数据举例如下：提取B列另存到新表执行文件如下：import pandas as pd
def excel_one_line_to_list():
df = pd.read_excel(r'D:\Us
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2023-06-05 11:43:59
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PCM1、设备命名 API 库使用逻辑设备名而不是设备文件。设备名字可以是真实的硬件名字也可以是插件名字。硬件名字使用 hw:i,j 这样的格式。其中i是卡号，j是这块声卡上的设备号。第一个声音设备是hw:0,0.这 别名默认引用第一块声音设备并且在本文示例中一直会被用到。插件使用另外的唯一名字。比如plughw:, 表示一个插件，这个插件不提供对硬件设备的访问，而是提供像采
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2024-07-29 18:39:35
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在Python编程中，处理序列数据(如列表、元组、字符串等)时，对于选择特定位置或范围的元素是一项基本且常用的操作。本文将深入探讨Python中序列数据的位置选择技巧，包括基本的索引和切片操作，以及更高级的选择方法，帮助读者熟练掌握这些技术并应用于实际编程中。1. 引言序列数据是Python中最常见的数据结构之一，它们支持通过索引和切片来访问和操作其中的元素。了解如何准确和高效地选择序列中的特定位
原创
2024-07-15 16:17:21
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# Python序列选择位置
在Python中，序列是一种包含多个元素的数据结构，常见的序列包括列表、元组和字符串。当我们需要访问序列中的特定位置的元素时，就需要使用序列选择位置的操作。在本文中，我们将介绍如何在Python中对序列进行位置选择，并演示如何使用代码实现这一操作。
## 序列的基本概念
在Python中，序列是一种有序的集合，其中的元素按照一定的顺序排列。常见的序列包括列表、元
原创
2024-06-21 03:50:12
24阅读
Python包含6种内置序列：列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。1.通用序列操作1.1 索引-indexing通过索引获取序列的单个元素，也可以使用负数索引。greeting = 'HelloWrold'print(greeting[0]) # Hprint(greeting[-1]) # d1.2 分片-sliceing分片操作用于提取序列的一部分。相
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2023-11-10 10:32:13
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字符串、列表、元组都是序列类型，其优点是支持索引（类似C的数组下标）和切片的操作。 特征：第一个正索引为0，指向最左端，第一个索引为负数指向最右端。 切片：可根据下标获取对象任意部分的数据 切片操作规则[N:M:L]N：为起始位置，输出时是包含此下标元素的M：为结束位置，输出时不包含此下标元素
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2024-07-19 21:29:06
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# Python时间序列周期提取实现方法
## 简介
在数据分析和处理中，提取时间序列数据的周期是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Python实现时间序列周期提取，帮助刚入行的小白快速学会这一技巧。
## 流程概述
下面是实现时间序列周期提取的整体流程，我们将使用Pandas库来处理时间序列数据。
```mermaid
gantt
title 实现时间序列周期提取流程
se
原创
2024-02-29 03:33:06
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# Python时间序列提取小时
在数据分析和机器学习中，处理时间序列数据是非常常见的任务之一。时间序列数据可以提供有关数据随时间变化的重要信息，例如销售量的变化、股票价格的波动等。在处理时间序列数据时，有时我们需要提取时间序列中的小时信息，以便进一步分析或可视化。本文将介绍如何使用Python从时间序列数据中提取小时信息，并提供代码示例。
## 时间序列数据
时间序列数据是按照时间顺序排列
原创
2024-03-03 06:24:55
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宝藏网站（官方文档）：Time Series Analysis建模步骤1.平稳性和纯随机性检验平稳性和纯随机性检验的重要性： ARMA、ARIMA模型都建立在时间序列为平稳非白噪声序列的假设下。平稳性检验方法：时序图检验，自相关图检验，单位根检验简单介绍**单位根检验（ADF检验）**代码如下（使用statsmodels下的adfuller）：def adf_test(timeseries):
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2024-02-04 15:56:32
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# Python提取软件安装位置
在我们使用计算机的过程中，经常需要安装各种软件来满足我们的需求。有时候我们需要找到已安装软件的位置，以便进行一些操作，比如修改配置文件、备份等。本文将介绍如何使用Python来提取软件的安装位置。
## 1. 使用Python中的`subprocess`模块
`subprocess`是Python中一个强大的模块，可以用于创建新的进程并与其进行通信。我们可以
原创
2023-08-25 17:00:14
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在日常的 Python 编程中，提取指定位置的数据常常是一个必不可少的需求。从基本的列表提取到复杂的对象属性访问，理解和实现这一任务是我们进行数据处理的重要基石。通过以下内容，我希望能够系统地分享我对 Python 提取指定位置的逻辑分析、迁移技巧、兼容性处理以及实战经验。
## 版本对比
在审视不同版本的 Python 时，我们会发现提取数据的方式并未发生颠覆性的变化，但一些功能的增强和修改
实现Python图片特征提取位置的步骤和代码示例
本文将为刚入行的小白介绍如何使用Python实现图片特征提取位置的功能。我们将使用OpenCV库来处理图像，并结合一些常用的特征提取算法来实现这个功能。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤二 | 加载图像 |
| 步骤三 | 特征提取 |
| 步骤四
原创
2024-01-09 04:52:53
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