在程序运行之前，编译器就把代码转换为机器码0和1。所有代码编译成一个可执行文件，在编译的过程中，编译器能够捕获一些错误。 Go适合用来做什么 这里网上搬运几条给大家看看。...静态类型语言，但是有动态语言的感觉，静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题，动态语言的感觉就是有很多的包可以使用，写起来的效率很高。...下载安装即可，推荐安装在c盘因为它的环境变量是默认配置在C盘。 验证是否安装成功，cmd中输入go命令之后返回一堆帮助命令则代表成功如下图所示。...没有的话需要更换国内代理因为它是直接去github上下载的，操作命令如下： 包和函数 package 声明包，表示下面所写的代码都属于这个package。...import 导入包，go语言里有很多标准库，根据自己的需要进行引用。 func 表示声明函数。 注意事项 go语言执行首先会寻找包名为main的包，再找到main函数如果找不到则会报错。
这两篇文章都是针对于选用机器学习的算法来筛选marker基因，虽然前几天用了icitool对我的数据进行了分析，但是发现结果不太好，目前是准备调参进行后续的尝试，同时又发现了一篇文章写的新的机器学习的方法...单细胞组学能够检测罕见细胞在早期发育过程中的细胞状态，如分化和在细胞重编程中从随机状态到定型状态的转变。...其中ICI方法能得到得marker基因得数量比较少，每个亚群是20个基因左右，同时运用的数据集比较老，不是很新。而且目前也没有一个标准化的方法来判断有多少个标记基因是准确的。...作者发现，通过SPmarker鉴定出的大部分新细胞标记基因是之前未鉴定出的。...最后，发现spmarker的同源基因与水稻中的单细胞标记基因以及5种植物的根毛中发现的标记基因有显著的重叠，这表明该方法可以促进不同植物的scRNA-seq数据的细胞类型鉴定。
我的生信菜鸟团博客早期就是靠写软件说明书起家的，至少100+软件安装使用说明书。正好系统性整理一下初学者该如何学习一个新的软件，比如blat工具。...；18~21列是显示每一个精确比对的block的信息，包括blocks数、每个block的长度和在query、subject上的位置。...2.在基因对基因组的比对中，block的个数不能等同于exon的个数。...因为blat对block的定义是一个没有插入缺失的比对，任何插入或者缺失的碱基都会使一个block终止，所以一个exon很可能是有很多block构成的。...做不同类型的比对时候需要注意一个问题，就是 “-t”和“-q”的定义必须为同一类型。
最近要复现一篇文章，里面用到了十字花科的四种参考基因组，那就顺便写一篇下载参考基因组的笔记吧！...TAIR 但这里我们不采用从这里下载，而是用文章中提到的Phytozome Phytozome是一个收录了植物基因组的数据库和在线工具，不管是注释信息还是基因组数据的获取都非常方便。...Phytozome上找到Capsella rubella的参考基因组并下载 C. hirsute 该物种在Table 4中提供了链接【http://chi.mpipz.mpg.de/】，同样是相当简洁的界面...然后在Assembly就能找到参考基因组了 同样的 wget http://chi.mpipz.mpg.de/download/sequences/chi_v1.fa E. salsugineum...以同样的方法在Phytozome中找到Eutrema salsugineum的基因组并下载 最后把四个参考基因组解压整理如下 以上参考基因组也可以按照我上面的演示去Ensemble试试~ 最后放上
尝试写了一个函数，把每一列提取出来变成新的CSV，但是在文件名的命名上好像没办法实现自动化？ file＝的后面应该写引号里加文件名对不对？...函数的名称和其他R包一样，使用的时候会有一点冲突，使用的时候指定一下R包，tidyverse 和 dplyr 出自于同一个人，不存在冲突的问题 老师，那之前讲过的pheatmap::pheatmap是不是也是这个原因...之前跑的时候都可以 这次出了这个报错 ?...你在把数据读入到R的时候，需要设置一下读取的参数 只写函数名，不打括号，可以看写函数的代码 大家好，我在做探针注释的时候，用getGEO和idmap得到的探针/基因名的数据框差别很大，请问有同学知道是哪里出问题了吗...本来一一对应，按照相同的条件去掉na后，还是一一对应 老师，这咋整呀。就一条线了 ? ? 乳腺癌我之前做过分析，能找到挺好的基因。你在这之前做了什么筛选，把筛选条件调整一下吧。
回旋镖这么快就扎回来了，我们在genes数据框下看到有45015个点及对应的注释信息，这里我们看到绿色前景荧光，绿色背景荧光，红色前景荧光，红色背景荧光都是有45015行，对应每个点的信号强度，而122...列则是对应targets有122个RNA样品 4. source 来源就是平台，芯片厂商安捷伦了 使用MAplot检查RGList中每个样本质量 我们将对照基因整理成controlStatus函数需要的格式...M值都在0附近了（毕竟差异表达基因是少数，稳定表达的占多数），这个图的E1A对照的回归看着不是很好， 可以在normalizewithinarrays函数中使用参数“method="control"设置对照点的...-output.Rdata') 这样我们保存的M矩阵dat1，分组信息和之后可能用到的临床信息为'step1-output.Rdata' 四、差异表达分析 差异表达分析之前需要画PCA图和样本相关性热图或方差前...R包easyArray，因为这部分代码之前分享很多，也比较基础，所以为不占用篇幅就不过多展示了，等成熟了也许之后会分享出来给大家使用 library(easyArray) checkPCA(dat1,
去除环境RNA Ambient gene expression（环境基因表达）是指不是来自 barcode 细胞，而是来自其他溶解细胞的count，这些细胞的 mRNA 在文库构建之前污染了细胞悬液。...环境RNA污染会产生一种几乎总是存在的批次效应，去除它可以明显提高整合度。此图显示了将 SoupX 应用于某些数据之前和之后的批处理熵。熵越高，表明去除背景时混合效果越好。...但是，除非你真的缺乏细胞，或者有一些细胞类型只存在于S/G2M期，否则根本不需要这么麻烦，只需去除周期细胞，这就不再是问题了。...去除无关紧要的基因 在某些情况下，在分析之前去除不需要的基因可以有效防止批次效应的产生。 例如，有一些已知的基因会因组织处理而发生变化(例如，热休克基因)。...例如，单细胞分析的一个共同目标是在实验中定义特定细胞类型特有的基因。从表面上看，将你的细胞类型分成多个簇似乎会阻碍这一努力。但是，所有这些实际上都会使注释数据的任务变得更加困难。
今天在NCBI下载了酵母的参考基因组，没有找到gff格式的基因组注释文件，只找到了genbank格式的基因组注释文件。应该会有现成的工具来实现常用的基因组注释文件不同格式之间的相互转换。...比如gtf、gff、和genbank之间的相互转换。 经过搜索找到三款工具可以把gb格式文件转换成gff格式注释文件。...第一个是 EMBOSS工具中的seqret命令 参考 https://www.biostars.org/p/140013/ 使用conda安装EMBOSS conda install emboss seqret...default-jre apt install openjdk-11-jre-headless apt install openjdk-8-jre-headless 不知道这三个有什么区别...pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple biopython pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple bcbio-gf 直接自己写脚本
下面是优秀实习生的整理和分享 1老师你好，table是看重复频次的函数，我这边两个打的代码有什么区别吗？为什么下面的一个也可以运行，但是运行的结果我却看不懂？...下面那个是错误的，x=c（1,2）;表（x）;x=（1,2）;table（x）;下面代码缺一个c，c是一个函数，没有它，你括号就有问题，table（c（1,2）），每个括号给每个不同函数，各自配对。...3各位老师我想请问一下，我的研究方向是关于乳腺癌miRNA，我看到老师写的各种数据标准化类型的区别，然后上xena网站上看到乳腺癌miRNAseq是经过rmp且log处理的，这种数据是被标准化的，所以可以直接用于后续的表达丰度的可视化以及构建模型嘛...8老师们，有个奇怪的问题，我赋值i=-3，然后运行下面的代码，每次输出结果都是---，然后i的值会自动变为4，这是为啥？ 因为你有个赋值语句呀，＜-是赋值语句。...这样的基因确实是好奇怪，可以忽略它，这样的基因你跑出来后面实验也不好做。
github.com/greenelab/pancancer 本笔记来源于福建医科大学研究生 前些日子，老师给了我一份大纲并让我重启一下机器学习的系列，但是我看完之后发现，可能是由于老师在写大纲的时间比较早...其实并不是我不想写，是因为我看了鲍志炜师兄的机器学习教程，讲实话，真的很不错的。我的目标就是这个系列能够有他一半的阅读量就行。...对，就是那个我们在中学的时候就学过的函数 f(x) = y ，这个函数的映射关系可以用到宇宙万物。 ...最后提炼一下疾病的分组信息然后输出，在输出之前记得归一化一下（以后会讲为什么这么做） y_df = y_df.loc[y_sub.index] # 基因突变矩阵 strat = y_sub.str.cat...希望之后的教程能写好一点吧。。。 肯定是有后续的，基础知识大家可以去菜鸟团补课，或者《机器学习加深度学习资料大放送（附上资料群）》交流群跟作者交流哈。
之前写的RNA-seq数据差异表达分析一文中提到，筛选得到差异表达基因list后，需要进一步分析这些基因参与了哪些功能，因此要进行后续的一些分析，比如功能富集分析、聚类分析和基因共表达网络分析。...其中BP类GO条目有向无环图可视化如下所示： ? 上图中，颜色越深，代表富集的GO条目越显著。...目前有很多软件和在线工具可以进行引物设计。了解引物设计的原理和一些注意事项是设计好的引物的前提条件。常见的有ChIP-qPCR和qPCR引物设计。...针对qPCR引物设计，对引物的要求有： 设计引物尽量靠近3'端（保证扩增效率）尽量跨越内含子（检测基因组污染）引物长度最好在18-22bp产物长度保证在80-200bp间，最长可300bp两条引物...然后在模板部分输入fasta序列或基因号（NCBI）；接着，如果有设计好的引物，可以在引物部分（"Primer Parameters"）的"Use my own forward/reverse primer
在之前的版本中，默认的方法是umap-learn， 而在最新的4.0版本中改成了uwot。...二 基因表达图 除了细胞聚类之外，在单细胞分析的文章中另一类常见的图就是显示基因在不同细胞中的表达差异。Seurat提供了5种不同类型的显示特征基因表达的图， 包括： 1....Feature plot：低维空间中特征表达的可视化； 在UMAP或者t-SNE基础上显示基因的表达。这是单细胞下游分析中最常用的图，特别是用来显示不同细胞类型或者细胞状态下的基因表达差异。...在基于特征基因对不同细胞类型做注释的时候，feature plot也是最直观的。图中的颜色代表了表达水平，可以通过设置min.cutoff 和 max.cutoff 来调节颜色显示的表达范围。 4....Dot plot：点图能同时显示基因表达和在细胞中的表达比例； 点的大小对应于每个细胞群中表达该基因的细胞的百分比， 颜色则代表了该基因的平均表达水平。
而我因为结婚了，家又离得近，周末回家，白天经常多一段单独对我的洗脑，做为一个PhD学生，在发表文章之前是不能够有周末的。每天10半从实验室里出来，回到宿舍11点，跟老婆打电话再洗澡，12点。...这技术存在非常久了，在二代测序之前，结合microarray，它的名字叫ChIP-on-chip，二代测序出来之后，显而易见的，免疫沉淀拉下来的DNA拿去NGS测序，这必然是下一代的ChIP技术，优点也是显而易见的...Peak annotation做的就是binding site的相关基因注释，在讲解ChIPseeker的注释功能之前，下次先讲解一下peak calling的输出，BED文件。...是片段堆积的峰高，这也不难理解，为什么我在ChIPseeker是画peak coverage的函数covplot要有个weightCol的参数了。...首先ChIPseq数据通常情况下是没有正负链信息的（有特殊的实验可以有），annotatePeak函数有参数是sameStrand，默认是FALSE，你可以给你的peak分别赋正负链，然后传入sameStrand
主成分分析——PCA 单细胞测序流程（五）t-sne聚类分析和寻找marker基因 单细胞测序流程（六）单细胞的细胞类型的注释 单细胞测序流程（七）单细胞的细胞类型轨迹分析 单细胞测序流程（八）单细胞的...marker基因转化和GO富集分析 单细胞测序流程（九）单细胞的GO圈图 本期主讲内容——单细胞的kegg富集分析和圈图 咱们在上一个课程中进行了GO圈图绘画，但是我富集分析并不只是有GO，kegg..."\n"; } close(WF); close(KEGG); 运行完之后就会有一个keggid.txt,打开发现基因的id全部已经转换为基因名。...横坐标是富集在kegg中的基因数左边的是GO的功能，看出颜色所代表的含义，越红代表越显著 从图就可以看出，基因和各个kegg通路之间的关系基因下面有什么颜色的线就代表这个基因在什么kegg通路之中富集...里面的环为基因外面的环卫kegg通路，基因在哪里就代表那个kegg通路李里有这个基因，比如说有一个基因在三个颜色的环下面，则代表在三个通路中都有，logFC的值代表表达程度，颜色越深代表富集程度越高，表达越显著
其中代表性的计算方式有两种： 一是基于筛选的差异基因，采用超几何检验判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其它定义的通路富集。...假设背景基因数目为m，背景基因中某一通路pathway中注释的基因有n个；上调基因有k个，上调基因中落于通路pathway的数目为l。...直到有了conda，安装再也不是问题。解决了动态库依赖后，可以在Github安装最新的开发版本。...自己对着文档页核对了下之前写的程序，再补充几点。 GO富集分析 首先还是列一个完整的例子。输入最好是用ENTREZ ID，值比较固定，不建议使用GeneSymbol，容易匹配出问题。...这里排序方式可以是表达差异，也可以是其它方式，只要方便解释即可，即从上到下，或从前到后，基因对表型的贡献有一致的变化趋势就好。不同的排序参数和排序方式需要不同的对结果的解释。
获得miRNA之后就需要尝试去预测它们的作用靶点了，一般我们会采用多数据库整合分析，这次先介绍一下ENCORI数据库，这个数据库的优势之一在于它已经整合了多个数据库的数据。...研究者可以通过这些数据更好地理解 RNA 在细胞调控中的作用。通过整合多种实验数据和生物信息学预测，ENCORI 能够帮助揭示 RNA 分子如何相互作用来调控基因表达。...功能特别有助于研究 miRNA 在癌症等复杂疾病中的调控作用。lncRNA 功能注释：ENCORI 提供了 lncRNA 的功能注释，包括其潜在的调控机制和在疾病中的作用。...常用版本包括 hg38(人类基因组版本 38) 和 mm10(小鼠基因组版本 10)。geneType=[main gene type]：指定要查询的主要基因类型。...target=[gene name]：指定要查询的目标基因名称。例如，TP53。也可以使用 "all" 表示查询所有的调控数据。cellType=[cell type]：指定细胞类型，例如 HeLa。
植物里的抗病基因更倾向于成簇存在，分析抗病基因家族通常也会分析成簇存在的或者单个存在的抗病基因的比例，之前想自己写脚本统计这个数据，但是怎么写代码一直没有想明白，最近看论文 Variation in abundance...，获得抗病基因的id列表，然后根据基因组的gff格式注释文件可以获得所有基因的bed文件。...有了这两个文件就可以获得最终的结果。...10个基因如果存在其他抗病基因，那么就是一个抗病基因簇，这个定义也不是固定的，不同论文里定义基因簇的方法也不太一样 这个python脚本里面获取某个基因上下游的基因用到的是通过python的os模块调用...grep命令，windows下好像没有这个命令，这个脚本应该是只能在linux系统下用，不确定mac是否能用 所有基因的bed文件要根据位置的从大到小的顺序排好 这个脚本里定义的第一个函数还是没有看懂是什么意思
在正式分析之前，对于数据的处理是至关重要的，这种重要性是体现在很多方面，其中有一点是要求分析者采用正确的数据类型。...除了上述的常规分析，在使用不同R包进行分析之前务必浏览一下输入数据的要求。那么芯片数据还好说，毕竟后续进行log2处理后就可以做很多分析。但是转录组数据的可选项就比较多了。...3、曾老师写的代码进行count/tpm转化load("gfe.Rdata")#提取基因长度列effLen = gfe$length#转化Counts2TPM 基因长度数据，但是前期处理完之后后面可以很方便的转化为各种想要的格式(CPM、FPKM、FPK 或 TPM)。...用默认的方式进行运算得到的结果存在一定的偏差，而且我个人觉得这个偏差有点大... 但是我暂时不知道是什么原因？是内置的基因长度顺序有问题？还是我某个参数设的不对？
和KEGG和GO分析有什么区别？...和KEGG和GO分析有什么区别？中就介绍了这些数据集，当然，这个数据集我们可以自己准备，多数情况下，我们是选择数据库给我们定义好的数据集，所以直接用就好了。...Chip platform(芯片类型)：如果表达gct文件的第一列为芯片探针id则此处需要选择对应的芯片平台，如果是基因symbol则无需选择。...经过各项参数筛选后剩下176个基因集的条目，其中有124个条目在Tumor组中上调（ES值为正）；有35个基因集的False Discovery Rate （FDR）小于0.25，是有意义的。...在未校正的p有14个基因集富集显著，在未校正的p有21个基因集富集显著；富集结果浏览，可点击Snapshot展示了ES绝对值最大的20个基因集的图。
写在前边虽然现在是高通量测序的时代，但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据，还是会有大量的需求去处理芯片数据，并且建模或验证自己所研究基因的表达情况，芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门...R语言数据处理的第一次实战，因此准备更新100个基因表达芯片或转录组高通量数据的处理。...tidyverse, GEOquery, magrittr, data.table, AnnoProbe, clusterProfiler, org.Hs.eg.db, org.Mm.eg.db)注：using是我写的函数...，作用是一次性加载多个R包，不用写双引号，并且不在屏幕上打印包的加载信息，可以参考之前的推文using的定义；函数名字using是在模仿Julia语言中的包加载函数geo_accession 基因名，可以使用到我自己写的几个函数genekit、bioquest；有需要可以联系我的公众号@恩喜玛生物，加入交流群import pandas as pdimport
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