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差异表达基因的火山图和热图

通过上述步骤,你可以使用R语言和DESeq2绘制差异表达基因的火山图和热图。这些可视化方法有助于理解和解释RNA-seq数据分析的结果。

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#python#开发语言
小麦雌蕊相关基因和网络的共表达网络分析

作物雄性不育具有重要的理论研究和育种应用价值。HTS-1 的雄蕊转化为雌蕊或雌蕊状结构,是春季三雌蕊 (CSTP) 小麦中重要的雄性不育材料。然而,HTS-1 中雌蕊发育的分子机制仍然是一个谜。11 个小麦组织的 RNA-seq 数据来自美国国家生物技术信息中心 (NCBI),包括 CSTP 的雄蕊和 HTS-1 的雌蕊和雌蕊。鲑鱼程序用于量化 11 种小麦组织的基因表达水平;基因定量结果通过每百

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#学习
ML-1.线性回归(Linear Regression)

核心思想一句话: 在所有点中间画一条"最中庸"的直线——不让任何一个点太委屈,也不特别讨好某个点。[2] 数据拆分 ──→ X_train, y_train (80%) 用于学习。[3] 创建模型 → 训练(fit) → 预测(predict)└──→ X_test, y_test (20%)用于考试。MSE = 平均( (真实房价 - 预测房价)² )模型目标:找到一组w,让预测值和真实房价的差

#线性回归#算法#回归
BWA 的基本介绍和主要算法

BWA(Burrows-Wheeler Aligner)是一款将 DNA 序列比对到参考基因组上的工具,特别适用于低差异性的序列。它被广泛应用于基因组学和生物信息学研究,特别是在高通量测序数据处理和全外显子组测序(WES)分析中。

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#算法#前端#linux
linux下conda安装、换源、下载mamba

进官网(https://www.anaconda.com/download/success)

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#linux#conda#运维
基因组学深度学习入门

深度学习方法是一类机器学习技术,能够识别大型数据集中高度复杂的模式。在这里,我们提供了深度学习在基因组分析中的应用的观点和入门知识。我们讨论了调控基因组学、变异检出和致病性评分领域的成功应用。我们包括有关如何有效使用深度学习方法的一般指南以及工具和资源的实用指南。本入门指南附有交互式在线教程。

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#深度学习#人工智能
ArchR——TSS_by_Unique_Frags.pdf

为什么需要这个 PDF可视化每个样本中每个细胞的质量分布。直观选择过滤阈值(fragment 数量和 TSS 富集)。ArchR 官方做法内部会生成该 PDF。如果没有生成,可以通过源码逻辑自行绘制。学习价值理解单细胞 ATAC QC 指标。学习如何用ggPoint绘制高密度散点图。掌握批量处理多个样本的思路。

SCFSlRAE1通过调节SlWRKY1的稳定性来调控番茄对灰霉菌的抗性。

泛素化是一种关键的翻译后修饰,在植物免疫反应的精细调控中发挥着核心作用。番茄(Solanum lycopersicum)因灰霉菌(Botrytis cinerea)这种毁灭性病原体的侵害而遭受严重的产量和品质损失。我们发现SlRAE1基因(编码一种E3泛素连接酶)是番茄抗灰霉菌的关键负向调控因子。SlRAE1与SlSKP1(SKP1–Cullin1–F-box [SCF]复合体的一个组分)相互作用

#学习
slurm转投

scontrol:Slurm 的管理工具,可动态修改作业/节点参数。scontrol update JobId=<ID> <参数1=值1> <参数2=值2> ...JobId:指定目标作业。Partition:指定作业在哪个分区运行。:限制每个节点的最小内存需求 (单位 MB)。本例:把某个作业迁移到node01分区,并要求该作业每个节点至少 8 GB 内存。要不要我帮你整理一个常见的参数速查表(

#学习方法
Monocle之CellDataSet结构

• 是什么:基因×细胞的 raw count 或 normalized 表达矩阵(稠密 matrix 或 sparse Matrix)。• 是什么:细胞×细胞距离矩阵(通常用 Reversed graph embedding 算出的)。• 是什么:mean-dispersion 拟合表(做负二项建模前计算的)。• 是什么:一个 igraph 对象,存 MST 的边、权重、节点名。• 是什么:表达量

#人工智能
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