1写在前面前面我们用WGCNA分析完成了一系列的分析，聚类分割模块。?随后进一步筛选，找到与我们感兴趣的表型或者临床特征相关的模块，而且进行了模块内部分析。?再然后是对感兴趣模块进行功能注释，了解模块的功能及涉及的潜在机制。?本期主要是介绍一些可视化的方法，大家了解一下吧。?2用到的包rm(list = ls())
library(WGCNA)
library(dplyr)3示例数据load("F
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2024-01-11 09:37:44
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blast所使用的query一般为基因等序列较长的对象，但有时候我们也需要使用短的query序列，比如使用引物作为query序列。这种时候使用一般的比对参数，比对不出结果的。这时候在比对时，加入以下参数就行：#参考#参考别人的文章一句话概括就是：blastn多加上-task blastn-short -word_size 7 -evalue 1就ok了。
针对这种短序列query，这三个选项是比较
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2023-11-29 10:46:42
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Linux对生物信息的学习和实践有强大的辅助作用，不管自己编写shell命令脚本处理数据，还是使用现有丰富生物信息分析工具。Linux强大命令行功能，可以快速、批量、灵活的处理数据的提取、统计和整理等耗时耗力的重复性工作。日常生信分析中，多数整理工作都是用Linux命令的组合完成的，这相比于写完整的Python或Perl程序更简便快捷。本节我们将通过一个案例来了解如何使用Linux来进行Linux
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2023-11-16 16:30:55
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这个是根据老师上课的内容所做的笔记，大家可以参考的看一下。上面部分是大纲，下面是所有的思维导图。蛋白质结构与功能确定蛋白质数据库PIR （protein informaon resources）【PSD】 来自于Genbank，EMBL,DDBJ 会导致数据库权威性不够，因为这三个数据库为核酸数据库，结果为预测，不够准确 从发表的文章得到的序列 提交得到的序列 SWISS-PROT/TrEMBL
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2024-01-23 09:00:57
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当然作为入门，python语言基础还是要会一点点的，不过不需要很深。工具嘛，我们只用关心怎么用得溜，平时也没人追究勺子咋造的只管拿来用，是吧~Biopython是一个包含大量实用功能模块的集合，它支持的数据结构可谓非常广泛：Blast结果 – standalone和在线BlastClustalwFASTAGenBankPubMed和Medline……Blast结果 – standalone和在线B
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2023-08-15 15:34:55
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排序算法（Sort Algorithm）排序算法介绍和分类将一组数据，依指定顺序进行排列排序的分类内部排序指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序外部排序数据量过大，无法全部加载到内存中，需借助外部存储进行排序常见的排序算法冒泡排序（Bubble Sort）基本思想通过对待排序序列从前向后(从下表较小的元素 开始)，依次比较相邻元素的值，若发现逆序，交换相邻元素的值基本代码public
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2023-11-09 06:32:58
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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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2019年本科生物信息学专业怎么样？就业方向和就业前景如何？专业代码：071003修业年限:四年学科门类：理学专业类：生物科学类生物信息学专业怎么样?生物信息学专业近3年就业率情况生物信息学专业男女比例情况生物信息学专业详解，生物信息学专业就业方向和就业前景如何？生物信息学专业是什么？生物信息学将生物与数学、计算机进行了有效结合，主要通过综合运用数学和信息科学等多领域的方法和工具对生物信息进行获取
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2023-09-29 19:42:09
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什么是bioinformatician如何你想成为一名生信人，那么至少你需要了解什么叫做生物信息学。否者，朝着错误的方向再努力也是白费劲。什么是生物信息学呢？在陈铭主编的《生物信息学》（科学出版社）的序中是这样写的：生物信息学是20世界80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新兴交叉学科，体现了生物学、计算机科学、数学、物理学等等学科间的渗透与融合。它通过对生物学实验数据的获取、加工、储存、
1写在前面最近实在是忙的不行，根本没时间更新，一到家就只想睡觉。?今天写个最近用到的分析方法，Weighted correlation network analysis (WGCNA)，是非常经典的生信分析方法了，现在被引有9913次了，马上就要破万啦。? 网上相关的教程也是不胜枚举，但多多少少是有些不尽人意的地方，有的少步骤，有的代码不全。? 这里在仔细阅读了官方手册后，在这里和大家一起认真地
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2023-11-01 19:37:41
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一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅熟悉黑白命令行界面。如何连接服务器(xshell,putty,VNC~~~)，了解你在服务器上面有什么权限。左右鼠标单击双击如何实现？磁盘文件浏览如何实现？文件操作如何实现？绝对路径和相对路径区别？需要了解的命令有下面这些：pwd/ls/cd/mv/rm/cp/mkdir/rmdir/man/locate/head/tail/less/morec
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2024-03-21 17:55:27
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1. Blast （1）格式化数据库 主要参数： i 输入需要格式化的源数据库名称 p 文件类型，是核苷酸序列数据库（F nucleo
原创
2022-06-01 10:43:36
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生信 Python 是一个日益重要的领域，它结合了生物信息学与 Python 编程语言，帮助研究人员和从业者更高效地处理各种生物数据。在这个过程中，你可能会遇到不同版本的工具、依赖库的兼容性问题、迁移等挑战。本文将详细记录我们在解决“生信 Python”相关问题中的方法与实践，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等内容。
### 版本对比
对于不同版本的生信 Pyt
# Python在生物信息学中的应用
生物信息学是研究生命科学数据的存储、管理、分析和解释的学科。生物信息学借助计算机技术，处理和分析大量的生物学数据，为生物学研究提供了强有力的工具和方法。而Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于生物信息学领域。本文将介绍Python在生物信息学中的应用，并附上一些代码示例。
## Python在生物信息学中的应用
### 数据处理和
原创
2023-12-29 07:35:21
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# 生信中的Docker技术应用
随着生物信息学（生信）领域的不断发展，数据处理和分析的高效性变得尤为重要。在此背景下，Docker技术作为虚拟化的一种形式，逐渐被生信研究者所接受和使用。本文将探讨Docker在生信中的应用及其优势，并通过代码示例说明如何在生信分析中使用Docker。
## 什么是Docker？
Docker是一种开源的隔离技术，它允许开发者将应用及其所有依赖打包成一个容器
# 如何实现“生信 Docker”
在生物信息学（生信）领域，Docker的使用可以让我们更方便地管理软件环境，确保软件在不同计算机上的一致性。对于刚入行的小白开发者，这一过程可能看起来令人困惑，但实际上只需遵循几个步骤即可顺利实现。本文将带你一步步了解如何在生信领域搭建Docker环境，让我们开始这趟旅行吧！
## 流程简介
我们首先来看一下实现“生信 Docker”的流程。以下是实施的基
原创
2024-10-09 04:55:13
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一、sci是什么期刊？SCI即《科学引文索引》，是由美国科学信息研究所创建的，SCI是一部国际性的检索刊物，包括有：自然科学、生物、医学、农业、技术和行为科学等，主要侧重基础科学。所选用的刊物来源于94个类、40多个国家、50多种文字。SCI就其本身而言，最重要的功能是帮助科技人员获取最需要的文献信息。这也是编辑该部索引的主要意图。 SCI最大的优点是引文功能，在这里读者能很快地了解
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2024-09-06 21:22:56
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# 生物信息学中的Python应用
生物信息学（Bioinformatics）是利用计算机科学和统计学的方法来分析生物数据，尤其是在基因组学、转录组学等领域。Python因其简洁的语法、丰富的库以及强大的社区支持，成为生物信息学研究中不可或缺的工具。本文将探讨生物信息学中的Python应用，包括常用库、示例代码，以及如何制定数据分析的旅行图。
## 常用库
在生物信息学中，Python有几个
原创
2024-09-04 06:30:53
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# Python生信数据分析入门指南
## 1. 介绍
欢迎来到Python生信数据分析入门指南！在这篇文章中，我将会教你如何使用Python进行生物信息学数据分析。无论你是刚刚入门的小白还是经验丰富的开发者，都可以通过这篇指南来学习和实践。
## 2. 流程概述
在生物信息学数据分析中，通常会包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备和
原创
2024-05-25 06:28:36
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这篇笔记发表于2017/10/14日。这是我第一次组织一个学习社群时的感想和记录。曾经听过一个同学说，他的同学的一个导师虽然有钱，但是不愿意用高通量测序的方法进行基因定位，依旧采用人力设计标记，然后对群体基因分型的方式定位基因。问其原因，是不太相信高通量测序的结果，觉得生物信息学不靠谱，不如分子标记靠谱。有这种想法的人肯定不少，想想也很有道理呢，电泳图怎么会骗人，实实在在的数据结果，不像生物信息学
