SQL是一种强大的数据库管理语言，但是在使用SQL语言时，需要遵循一些使用规范，以确保数据的安全性和正确性，同时也可以提高SQL语句的执行效率和可维护性。
SOCC 是一个用于分析在线新闻评论的语料库，该语料库里包含了大量的新闻及相关的新闻评论。库中搜集的文章都是评论文章，不是纯的新闻资讯，它比当前任何可用的新闻评论语料库都大，并且保留了评论回答的结构和其他的元数据。除了原始的预料库，SOCC 还提供了四种标注形式：有建设性的、恶意的、否定的和评估的语料。 原始数据 该库包含 10339 条评论文章，加拿大日报英文版 303665 条评论主题的 663173 条评论，时间跨度从 2012 年的 1 月到 2016 年的 12 月。我们将语料库分成三个子语料
将 Excel 或 CSV 文件转换为 Java 对象 (POJO) 以及将 Java 对象转换为 Excel 或 CSV 文件可能是一个复杂的过程，但如果使用正确的工具和技术，这个过程就会变得十分简单。在本文中，我们将了解如何利用一个 Java 反射的库来实现这个功能。
pandas是数据分析的利器，既然是处理数据，首先要做的当然是从文件中将数据读取进来。pandas支持读取非常多类型的文件，示意如下
python遍历查看csv文 查看说明 1、如注释中有中文，则需要添加此行，并将其放在文件的第一行，指定utf-8代码。 2、以只读的形式打开数据文件式存储在变量csvfile中。 使用for循环输出数据。 实例 # coding=utf-8 # 如果注释里有中文，就需要加这行，而且要放在文件的第一行，指定utf-8编码， # 目的是让python解释器按你指定的编码方式去保存文件，读取的时候就不会出项上述错误。 # 导入 Python 自带的 csv 模块 import csv # 以只读的形
GitHub Copilot 帮我开发了一个处理 CSV 文件的 Java 应用程序。虽然不是什么很困难的任务，但在 Java 中总是感觉比在 Python 或 Node 中更难。由于这次有了 Copilot 的加持，只需要输入两个简单的命令，选择合适的工具建议点击“接受”就搞定了。 本文的 GitHub 仓库： https://github.com/lucasjellema/my-codepilot-explorations 两个命令： 加载 CSV 文件并将数据存储在映射列表中的类 打印列名 下面开始介
通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。
最近小仙同学在Nature Cell Biology上看到了这样一张图，很常见的折线图画成这个样子——原来很常见的图标类型也可以“焕发新春”！
上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot)。
1.差异分析筛选基因：MAOA(按照FC排序取top10)（NCBI-GeneID ：4128）
但是有同学提问，它的单细胞表达量矩阵是五万到十万个细胞，并不想预先拆分成为单细胞亚群分组，所以没办法使用AverageExpression得到一个简单的表达量矩阵，想直接对全部的单细胞矩阵进行gsva，但是矩阵每次都会内存溢出，大家也可以尝试下面的代码：
小编本身是做小麦的，也属于非模式生物的范畴。以前的话，非模式生物要用blast2go跑电子注释，而blast2go又需要使用MySQL，没有root权限的话非常麻烦。所以非模式生物如何做富集分析也困扰了小编很久，直到有一天，小编发现了Y叔的神包“ clusterProfiler ”！可以轻松做富集分析！
在对同一路径下多个文件做相同处理时，可以循环读取文件夹中的文件，批量读取，处理和写入文件，会大大提高工作效率，在R语言中，处理方法如下所示。
1.利用Pandas检索HTML页面（read_html函数） 2.实战训练使用read_html函数直接获取页面数据 3.基本数据处理：表头处理、dropna和fillna详解 4.基本数据可视化分析案例
今天将分享纵隔肿瘤检测完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
本次测评CircRNA-seq上游分析的两大最新工具CIRCexplorer3及CIRIquant。CIRCexplorer3是2019年发表在Genomics Proteomics Bioinformatics（2020 IF=7.69）上，目前引用量是22次；CIRIquant2020年发表在nature communications上，目前引用量是54次。
通过应用软件工程最佳实践，可以交付质量更好数据科学的项目。更好的质量可能是更少的错误、可靠的结果和更高的编码效率。
读取文件之前，要了解自己在哪儿（getwd()）,明了自己要去哪儿（setwd()） 我们下载一个文件操练一下（给大家点儿代入感） https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/q
希望所有的学徒，实习生以及马拉松授课学员都可以在咱们《生信技能树》的舞台上大放异彩。前面有粉丝自告奋勇希望可以把他自己在简书等平台的生物信息学笔记分享在我们《生信技能树》公众号，在专业的舞台上跟大家切磋！非常欢迎，他前面的分享是：
CsvHelper 是一个用于读写 CSV 文件的.NET库。极其快速，灵活且易于使用。
拿到了一个单细胞表达量矩阵，默认需要进行： 单细胞聚类分群注释 ，如果你对单细胞数据分析还没有基础认知，可以看基础10讲：
用pandas读取Excel文件时， 如提示：ModuleNotFoundError: No module named 'xlrd'， 因为Excel需要单独安装xlrd模块进行支持。
今天我们紧接着上一篇继续分享Appium自动化测试框架综合实践 - 代码实现。到今天为止，大功即将告成；框架所需要的代码实现都基本完成。
在File—>Settings—>Appearance & Behavior—>Material Theme UI—>Settings—>Selected Theme中更改主题
在单细胞的数据分析当中，每个亚群的top基因是十分重要的，因为这一部分的基因主要是代表了这一亚群的高表达基因，为了后面的分群鉴定，主要是通过seurat的findallmarkers这个函数进行计算。可以参考这个博主的文章，对源码解析的很细https://www.jianshu.com/p/f5c8f9ea84af，同时对应着这个函数的解析http://www.idata8.com/rpackage/Seurat/FindAllMarkers.html。
从这一篇开始，大概会花四五篇的内容篇幅，归纳整理一下之前学过的SQL数据库，一来可以为接下来数据分析工作提前巩固基础，二来把以前学的SQL内容系统化、结构化。 今天这一篇仅涉及MySQL与本地文本文件的导入导出操作，暂不涉及主要查询语言以及MySQL与R语言和Python的交互。 平台使用Navicat Premium（当然你也可以使用MySQL自带的workbench或者MySQL Conmand line）。 以下仅涉及MySQL中使用命令行语句导入/导出本地磁盘的文本文件（csv\txt文件）。 文件
前面我们简单介绍过ggplot2画KEGG富集柱形图，其实GO富集结果的展示相对于KEGG来说要复杂一点点，因为GO又进一步可以划分成三个类。
作为数据科学家，我们常常使用 Jupyter Notebooks 进行数据探索和模型开发。在这个阶段，我们关注的重点是快速验证想法和证明概念。然而，一旦模型准备就绪，就需要将其部署到生产环境中，这时代码质量就显得尤为重要。
在工作的过程中，我们有时可能会面临将Excel表格转换成CSV格式文件的需求。这尤其在游戏开发中体现的最为明显，策划的数据文档大多是一些Excel表格，且不说这些表格在游戏中读取的速度，但就论占用内存来说，同样的数据量Excel表格所占用的内存要远远大于CSV，因此将Excel转换成CSV势在必行。如果单单转换一个Excel表格还好，直接另存为就搞定的，但是如何将一个文件下的N个Execl表格转成CSV呢？今天马三就来和大家一起用Python撸一个Excel表格批量转换CSV的小工具——Xls2CSV。
是中山大学的科研团队在2020的尾巴在《Genome Biol 》期刊发表了一个文章：《Single-cell transcriptome profiling of an adult human cell atlas of 15 major organs》，是单人的15个器官的8万多个单细胞转录组数据和BCR和TCR数据资源。初步质控后是 91,393 cells ，去除了可能的cell doublets 后剩下84,363 cells。
类的方法，其基本结构与第7章中学过的函数近似，就普通的方法而言，仿照函数编写即可。然而类里面还会有一些不普通的方法，比如本节将要介绍的“类方法”和“静态方法”。这些方法都是为了让程序更简洁、紧凑而创立的。如果不使用这些方法，也能编写程序，但是用了它们，则锦上添花。
2）如果基因名是ENSGxxxx的不要担心，在2的位置ENSG所在那列的名字。在3的地方勾选。下面的456就不要改动了。
我看了看图例：(C) Gene Ontology (GO) enrichment analysis for differentially expressed genes in TRM-like versus recirculating CD8+ TILs from the same tumors.
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这一步可以拿到gene_id还有gene_name ,FPKM的表达量，cov对用的应该是reads count吧。
我觉得这样的问题蛮好玩，说明初学者很容易被各种各样的高大上的数据分析项目给误导，以为go和kegg数据库注释是什么了不得的高级分析，或者说不知道为什么要做，也不知道它可以解决什么问题，仅仅是想搞一下高大上的图表而已。
2. annotateDiffreport 多样本注释离子峰。此部分利用了xcms中的获取峰面积的函数。最后获得和xcms一样的一个差异分析报告，但是多了对离子的分组。
2、在2的位置填写注释那列的列名。如果注释列为行名（rownames）,注意这里需要填X。
老铁们，许久未见啦。顺便说一下，最近可不是小仙同学偷懒哟，电脑上个月送修今天刚刚拿回来(想买联想Yoga的同学先问问自己会不会拆电脑换排线，我买的这台用了一个月，送修也用了一个月)。
最近小仙同学在好几篇文献里看到了这种小提琴图，暂时就肤浅地认为这是作者为了更好地比较对照组与实验组的差别，所以将同一个基因的小提琴图各画了一半，放在一起。为了跟上可视化的潮流，小仙也来尝试画一下这个没查到正经名字的图。
TCGAbiolinks -一个用于TCGA数据综合分析的R/BioConductor软件包，能够通过GDC Application Programming Interface (API)访问 National Cancer Institute (NCI) Genomic Data Commons (GDC) ，来搜索、下载和准备相关数据，以便在R中进行分析。
Isoseq 数据分析第一部分我们最后使用了isoseq cluster 获得了聚类后高质量的转录本，但是我们仍然不知道这些经过聚类的转录本在基因组的位置以及属于哪些基因？这些转录本是已经注释的还是新的isoform？每个聚类是否能够进一步合并？每个isoform的表达量情况？下面我们通过使用isoseq collapse和 pigeon对转录本（isoforms）进行在参考基因组指导下的进一步合并（collapse），注释，分类和定量。
本文记录hdfs oiv命令解析fsimage文件过程中的OOM异常处理解决方案
JMeter参数化是指把固定的数据动态化，这样更贴合实际的模拟用户请求，比如模拟多个不同账号。JMeter一共有四种参数化方式，分别是：
大家好，我是邓飞，上一次，我们介绍如何根据显著性snp，使用bedtools根据上下游距离，根据gff文件注释基因。(使用bedtools进行gwas基因注释)
最近小仙同学很是烦恼，本以为自己已经掌握了ggplot2作图的语法，用read.csv(),ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()…就可以画遍天下图表，结果却发现到真正画图的时候，还是会出现不少的小问题。
2）输入进去以后，你需要等待～～因为第一步是批量并行计算单因素COX+AUC，这个过程站长测试，200基因x150样本，至少要1分钟。一般要等1分钟，结果出来以后右上角那个表格会有变化。
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