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代谢组数据统计分析ANOVA、PCA与OPLS-DA生成 | 在线工具零代码使用教程

其中第一列为代谢物名称,A1_1、A1_2和A1_3等为样本名称,单元格中的数值为对应代谢物在该样本中的测定值。PCA可用于观察整体趋势和样本聚类,ANOVA可用于评估组间差异,Pearson相关性可用于观察相关关系,OPLS-DA和VIP可用于筛选对分组区分贡献较大的代谢物。第一行通常填写样本名称,样本名称必须与分组文件中的sample名称完全一致。在正式报告或论文中使用结果时,建议同时保存原始

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构建可复用的单细胞转录因子分析环境:从Docker封装到流程集成

本文演示如何通过Docker构建一个同时支持Python与R的分析镜像,直接开箱即用。

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#docker#python
RNA速率分析Docker环境构建指南

以mambaforge:24.1.2-0为基础镜像。通过mamba安装指定版本的Python环境及所需依赖。

#docker
机器学习之决策树模型在线工具教程

Precision表示被模型预测为阳性的样本中,真正属于阳性的比例。与传统统计模型相比,决策树具有结果直观、可解释性强和操作简单等特点,能够帮助研究者识别影响分类结果的重要特征,并评估模型的区分能力、预测性能和校准效果。在十折交叉验证中,数据会被划分为十个子集,模型依次使用其中九个子集进行训练,并使用剩余一个子集进行验证,重复多次后汇总模型性能。TN表示实际为0且预测为0的样本数量,FP表示实际为

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#机器学习#决策树#人工智能
全基因组测序WGS和全外显子组测序WES遗传变异分析 | 在线工具零代码使用教程

常见字段包括#CHROM、POS、REF、ALT、QUAL、FILTER、INFO和FORMAT,其中#CHROM表示染色体,POS表示变异坐标,REF表示参考碱基,ALT表示突变碱基,QUAL表示变异质量值,FILTER为PASS通常表示该变异通过过滤。任务完成后,系统通常输出sample1.snp.pass.vcf.gz、sample1.indel.pass.vcf.gz、sample1.sn

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ChIP-Seq零代码分析在线工具使用教程

第二类是IP和Input样本分组信息文件,表格固定三列表头group_name、IP_sample、Input_sample,group_name为实验组名称,IP_sample列填写免疫沉淀处理的样本名,Input_sample列填写对应对照组Input样本名,两列样本名称必须和样本描述文件内SampleId完全匹配,IP样本为富集目标蛋白结合DNA的测序数据,Input为免疫沉淀前全基因组DN

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开发笔记|PHP+AJAX前后端交互调试的关键注意事项

调试语句保存(如①处所示),然后执行custom.php文件,看④处是否能正确输出信息,如果能则表明custom.php写法正确,接下来重点排查comentbyajax.php,怀疑是否在拼接sql字符串中出错,然后再添加echo json_encode(array('content'=>$sql));问题描述:执行custom.php文件时出现comentbyajax.php不能正确返回信息给c

#php
RNA-seq数据分析实战:基于DESeq2的差异表达基因鉴定与结果解读

转录组差异分析是一种生物信息学分析方法,旨在比较不同样本或条件下转录组数据的差异,以揭示基因表达的变化。从所有基因中找出不同样本中表达具有差异的基因,了解这些差异基因如何影响生物体的生理功能和疾病发生发展。简单来说,转录组是指一个活细胞在特定时间和环境下,所能转录出来的所有RNA的总和。基因表达的对数2倍变化值(以2为底),正值表示在疾病组中表达上调,负值表示下调。基因表达值矩阵:行是基因,列是样

GEO转录组芯片数据分析全流程:无gene symbol的R处理技巧(以GSE69063为例)

以数据集GSE69063为例,为大家详细演示下如何使用R script窗口的脚本进行下载和分析

#r语言
GEO数据库数据下载实战:从关键词搜索到原始数据获取

这里面包含了这个样本的基本信息,包括测序平台、文库类型、数据量等基本信息,然后点击页面右上方的Send to按钮,选择File,Format选择RunInfo,然后点击Creat file下载一个csv文件,打开文件,可以看到一个下载链接,点击链接就可以直接下载数据了。在页面的下方,如果我们想下载作者标准化后的数据,可以直接在这个页面中Supplementary file中进行下载,选择Serie

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