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ISME:长江流域Comammox Nitrospira的群落、生物地理学和生态驱动者

论文题目:Comammox Nitrospira within the Yangtze River continuum: community, biogeography, and eco...

#人工智能#编程语言#机器学习 +1
ggkegg | KEGG数据可视化利器,就说你会用到吧...

前言一、ggkegg-利用图形语法分析KEGG信息并使其可视化~二、可视化学习圈子是干什么的?三、系统学习可视化四、猜你喜欢前言ggkegg-利用图形语法分析KEGG信息并使其可视化~今天有我们R语言可视化课程的同学,私信我有没有专门可视化KEGG信息数据的工具包,由于不是相关专业的,所以感觉查阅了资料,还别说,真知道了一个专门可视化KEGG信息的拓展工具包,这不!赶紧推荐给大家···「什么是KE

#信息可视化
iMeta | 南医大余光创组ggtree最新文章-系统发育树存储与可视化的数据结构

点击蓝字 关注我们Ggtree:用于系统发育树及相关数据存储与可视化的数据结构https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.56SHORT COMMUNICATION●2022年9月28日,南方医科大学基础医学院余光创团队在iMeta在线发表了题为“Ggtree: a serialized data object for visualizati.

#大数据#编程语言#python +1
高级转录组分析和R数据可视化

封面来源:https://www.zhihu.com/question/304747766常规转录组是我们最常接触到的一种高通量测序数据类型,其实验方法成熟,花费较低,是大部分CNS必备...

MPB | 深圳基因组所刘永鑫组-使用QIIME 2 2025.4分析微生物组16S rDNA基因和ITS扩增子测序数据

然而,由于 QIIME 2涉及的生物信息学知识较多,对缺乏经验的新手而言,仍存在一定的学习门槛。此处可得到三个组别中的样本是否具有显著差异的分析结果,我们先查看core-metrics-results目录中的weighted_unifrac_emperor.qzv,颜色选择分组Group,此外还可以设置点的透明度、大小、形状等,确定图形样式后,在图右上角设置按钮选择“Save plot” — “S

MPB | 原核微生物群落随机性和确定性装配过程的计算方法

原核微生物群落随机性和确定性装配过程的计算方法Calculation Method for Stochastic and Deterministic Assembly Processes of Prokaryotic Communities赵维1, 2,王兴彪1, 2,侍浏洋1, 2,朱婉瑜1, 2,马磊1, 2,王敬敬1, 2,徐松1, 2,杨榕1, 2,张小霞1, 2,韩一凡1, 2,黄志勇1

#人工智能
南开大学孙宝发研究员生物信息学组博士招生

南开大学孙宝发研究员生物信息学课题组博士招生南开大学百名青年学科带头人孙宝发课题组招生信息导师介绍孙宝发博士,南开大学生科院博士生导师,研究员,入选中科院青促会会员,天津市青年科技人才,科睿唯安“全球高被引科学家”。主要从事单细胞及表观组学的生物信息分析与调控机制解析。课题组阐明了RNA修饰调控多种生理(胚胎发育、精子发生、神经发育等)和病理过程(肿瘤发生、肿瘤免疫、肥胖等)的分子机理,并通过单细

2023 年生物信息学十大进展

全文共1783字,预计阅读时间6分钟。Part12023 年生物信息学十大进展转载自:https://omicstutorials.com/top-10-advances-in-bioinformatics-in-2023/在生物信息学的动态领域,2023年带来了一波变革性进步,有望彻底改变我们理解、分析和利用生物数据的方式。本文探讨了生物信息学的十大突破,这些突破正在重塑生命科学和医疗保健的格局

生物信息/微生物组期刊推荐:Nature Biotechnology

点击蓝字 关注我们期刊简介Nature Biotechnology 期刊是一本涵盖生物技术科学和商业的月刊。1996年创刊,致力发表生物技术领域最佳研究,受众范围广泛,具有全职的专业编辑团队。涉及核心领域包括:核酸和蛋白质分子工程;分子治疗 (基因疗法,抗转录疗法,siRNAs,核酸适体,DNA酶,核酶,多肽,蛋白质);大规模生物学 (基因组学、功能基因组学、蛋白质组学、结构基因组学、代谢组学等)

美国国立卫生研究院(NIH)江晓芳组诚聘生物信息学博士后

美国国立卫生研究院(NIH)国家图书馆 (NLM)江晓芳课题组诚聘生物信息学博士后课题组介绍: 江晓芳课题组位于美国首府华盛顿城郊的NIH bethesda校区, 依托NIH顶尖的生物医学资源,致力于用计算和大数据方法来研究细菌、微生物与疾病和健康的关系。实验室的首要目标是开发计算工具和方法,促进人类对微生物和病毒进化的理解,并帮助开发基于微生物的诊断、治疗和预防策略。课...

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