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在函数之前写的基因和在类型声明之后写的基因有什么区别？

在函数之前写的基因和在类型声明之后写的基因是指在编程语言中，基因（也称为泛型）的位置不同所带来的区别。

在函数之前写的基因：在某些编程语言中，基因可以在函数之前进行定义。这意味着基因是函数的一部分，它们可以在函数内部使用，并且可以根据函数的需求进行实例化。这种方式可以使函数更加灵活和通用，因为基因可以根据不同的数据类型进行参数化。例如，可以定义一个泛型函数来处理不同类型的数据，而不需要为每种类型编写不同的函数。
在类型声明之后写的基因：在另一些编程语言中，基因需要在类型声明之后进行定义。这意味着基因是与类型相关联的，它们可以用于定义特定类型的数据结构或对象。这种方式可以使类型更加灵活和可重用，因为基因可以根据类型的需求进行参数化。例如，可以定义一个泛型类来表示不同类型的集合，而不需要为每种类型编写不同的类。

总结：无论是在函数之前写的基因还是在类型声明之后写的基因，它们都是为了增加编程语言的灵活性和可重用性。通过使用基因，可以编写更通用、更灵活的代码，减少重复的工作，并提高代码的可维护性和可扩展性。

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单细胞测序流程(单细胞rna测序)

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TCGA官方数据挖掘文章教你机器学习or深度学习

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y叔的ChIP-seq数据分析大礼包

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clusterProfiler包进行KEGG,GO,GSEA富集分析

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<0.01下，有14个基因集富集显著，在未校正的p<0.05下，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。

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GO、GSEA富集分析一网打进

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。

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Count数据转换为TPM数据方法整理-常规方法、DGEobj.utils和IOBR包

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 <- function(counts, effLen...需要下载基因长度数据，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？

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python脚本根据抗病基因ID和所有基因的bed文件鉴定抗病基因簇

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