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植物small RNA靶基因预测软件,psRobot

推荐大家购买最新的教程,若是已经购买以前WGNCA教程的同学,可以在对应教程留言,即可获得最新的教程。(注:此教程也仅基于自己理解,不仅局限于此,难免有不恰当地方,请结合自己需求,进行改动。psRobot_mir旨在从高通量测序数据中为一批输入序列寻找具有茎环前体的小RNA(如miRNA或shRNA)psRobot_map 用于在较长的参考序列中找到短序列(小于 40bp)的所有完美匹配位置;

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本地部署DeepSeek R1模型(蒸馏版)

Deepseek这久很火,在年后就说要本地部署Deepseek。但一直苦于没有时间,昨晚太累了,早早就下班,在下班前,将R1的模块在电脑中下载,我安装的R1-7B,差不多也就是4G+。因此,大家若是要部署自己本地,小杜也建议你在晚上下载R1模型。

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#AI#数据分析
基于R语言,“上百种机器学习模型”学习教程 | Mime包

本文介绍了基于R语言的Mime机器学习框架,用于构建和可视化临床特征预测模型。该框架支持上百种机器学习算法,可用于预后预测和特征选择。文章提供了详细的安装指南(包括Bioconductor和GitHub依赖包)及使用示例,展示了如何利用基因表达数据和临床信息构建预后模型。通过ML.Dev.Prog.Sig函数可筛选最优算法组合,并可视化模型性能(如C-index)和生存曲线分析。该工具特别适用于1

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#r语言#机器学习#学习 +1
植物学中常用的数据库 | 水稻

国家水稻数据中心是中国水稻研究所创建的一个以水稻为核心,服务于育种需求的大型数据库,数据包含种质、突变体、分子标记、基因、QTL、文献资源等。,主要发表或收录生物信息学的教程,以及基于R的分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);Oryzabase是一个综合性水稻科学数据库,该数据库最初旨在收集尽可能多的信息.水稻基因组注释项目数据库(RGAP),主要提供水稻基因组序列和注释数据。**5. 水稻遗

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#学习#信息可视化#r语言 +3
群辉中使用Hyper Backup备份数据及套件教程

在11月中旬,我的M.2的硬盘突然间崩掉了,就是的那种莫名其妙的。但是,在11月份某一天,此盘的某两个文件夹无法访问(PS:以为是自己电脑的问题),但在第二天,全部磁盘文件无法访问。我基本全部的重要的数据都是放在这个盘里面,此外,我是基本没有做备份。但是,随着数据的不断增加,容量成了很大的问题,现在我需要扩容,以及将raid 1转为raid 5,涉及到以前套件也需要转移(PS:我的套件是安装在容池

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群辉中使用Hyper Backup备份数据及套件教程

在11月中旬,我的M.2的硬盘突然间崩掉了,就是的那种莫名其妙的。但是,在11月份某一天,此盘的某两个文件夹无法访问(PS:以为是自己电脑的问题),但在第二天,全部磁盘文件无法访问。我基本全部的重要的数据都是放在这个盘里面,此外,我是基本没有做备份。但是,随着数据的不断增加,容量成了很大的问题,现在我需要扩容,以及将raid 1转为raid 5,涉及到以前套件也需要转移(PS:我的套件是安装在容池

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转录组上游分析,Count计算

featureCounts是subread中脚本,可以使用subread流程进行定量,在这里直接使用前面mapped的bam文件进行转录本定量。,主要发表或收录生物信息学的教程,以及基于R的分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);因此,个人建议仍是获得count值,后再进一步的分析,这样的方法更利于下游分析。是stringtie软件中自带的获得转录本丰度的脚本,6.1中的。文件进行转录本表达量的

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关于Count,FPKM,TPM,RPKM等表达量的计算

通俗讲,把比对到的某个基因的Fragment数目,除以基因的长度,其比值再除以所有基因的总长度。TPM的全称为Transcripts per million,Transcripts Per Kilobase of exon model per Million mapped reads (每千个碱基的转录每百万映射读取的Transcripts)。自己也是这样的,一个人的时间和精力是有限的,我们不可能

#数据库
R语言绘制精美图形 | 火山图 | 学习笔记

此图也是实用性很强,80%的同学应该可以用得到,今天分享的只是学习笔记的一部分,后面会逐渐完善。既然是学习笔记,那么我们也有参考的教程,我们也会再文末附上参考的教程,大家也可以直接到对应教程中学习。,主要发表或收录生物信息学的教程,以及基于R的分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);有时候,我们在绘制火山图时,会出现X或Y轴坐标较大的现象,对火山图整体美观性较差,那么适当限制基因调整图形美观.在

一文掌握单基因GSEA富集分析 | gseaGO and gseaKEGG

给定一个排序的基因表L和一个预先定义的基因集S (比如编码某个代谢通路的产物的基因, 基因组上物理位置相近的基因,或同一GO注释下的基因),GSEA的目的是判断S里面的成员s在L里面是随机分布还是主要聚集在L的顶部或底部。这些基因排序的依据是其在不同表型状态下的表达差异,若研究的基因集S的成员显著聚集在L的顶部或底部,则说明此基因集成员对表型的差异有贡献,也是我们关注的基因集。GSEA用来评估一个

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