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获取单个基因的fst信息
#!/bin/bash echo "par1 is gene,par2 is fst_file" #awk '{(if ($3==gene) print $0}' $2>gene_info grep -i $1 gene_info|awk '{print $2,$3,$4}'>${1}_info while read chr start end do awk -v chr=$chr -v start=$start -v end=转录相关signalling pathway活性打分 | 常见打分系统
历史分析: pathway是一个不得不研究的主体,比如我们的paper就给很多GO pathway的基因打分了,很简单就是一个求均值。 关于complex的活性打分,就得使用几何平均,因为缺失任何一个都会导致complex失活。 现有工具: AUCell allows to identify cells with active gene sets (e.g.python中 从gff文件提取指定基因信息
1、测试数据下载:ftp://ftp.ensemblgenomes.org/pub/plants/release-44/gff3/arabidopsis_thaliana/Arabidopsis_thaliana.TAIR10.44.chromosome.1.gff3.gz 2、 [root@PC1 test2]# ls Arabidopsis_thaliana.TAIR10.44.chromosome.1.gff3.gz [root@PC1 test2]# gunzip第7篇英语翻译
重点单词: determine v.确定,查明,决定 align v.平行 ,使一致 ,排成一条线 ,调整 score v.评分, 计分 matter n.事情,问题 , 情况 as a matter of fact n. 事实上 optimal adj.最佳的,最优的。 match v.匹配 ,符合 ,使一致 ,比得上, 满足 n. 比赛 , 敌手 火柴 minus n . 减号2020-007 Excel处理基因名要小心啊
Excel处理基因名要小心啊 最近在处理数据的时候,基因名的转换出现了一些奇怪的错误。 de了一番bug后,发现Excel的基因列居然存在日期? wtf? 这Excel也太坑了。 查了一下资料,原来在2017年,科学家们就发现了这个错误。 Excel随意篡改20%的遗传学论文! 今年(2017年)8月份,三位科学家在python 简易版 遗传算法
简易的遗传算法,使用时需要按照自己的需求修改fitness_func 函数 import random def fitness_func(code): # code 为01字符串 c_value = int(code, 2) return -(c_value - 1) * (c_value - 41) * (c_value - 480) class GA(object): def __init__(self,[GSEAPY] 在Python里进行基因集富集分析
前言 在生物信息学数据分析中,许多分析软件都是基于R开发的。这里介绍一个可以在Python 中进行基因富集分析的Python 软件 GSEAPY (Gene Set Enrichment Analysis in Python) GSEApy is a python wrapper for GESA and Enrichr. It’s used for convenient GO enrichments andBGI-College生信入门2——什么是数据?
从直觉上看,数据貌似很好理解,但真正要说清楚数据这个词却有点困难。 想一想,数据到底是什么呢? 数据的定义实际上包含两方面内容,即信息的符号和设计。 其中信息的设计,也就是数据的格式,决定了读者从中获取有效信息的难易程度。 人们经常忽略的一个事实——数据的格式和数据本身同等Java贪心算法解决基因拼接(Gene Assembly)问题
使用贪心算法解决基因拼接(Gene Assembly)问题: 贪心算法一般按如下步骤进行: ①建立数学模型来描述问题 。 ②把求解的问题分成若干个子问题 。 ③对每个子问题求解,得到子问题的局部最优解 。 ④把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解 实验内容: 一、实验目的 练习使富集分析的原理与实现
一般做完差异分析都会做这一步,目的是找到差异基因富集到的通路,进而与生物学意义联系起来。具体的统计方法很简单,这篇笔记里面的代码可以从零搭建一个富集分析工具。 后台回复20211007获取本文的测试数据和代码,以及(单细胞)转录组分析中可能用到的GO KEGG富集分析代码(这部分本文不演文献复现 | The support of human genetic evidence for approved drug indications
文献复现是非常重要的技能,能迅速模仿顶尖的研究也是不错的能力,中二的叫法就是“写轮眼”。 核心: 熟悉数据 大致知道基本的算法 知道分析核心的目的 复现第一篇: The support of human genetic evidence for approved drug indications - NG 核心:一个卡方检验,所有的gene可【UCSC Genome Browser】Genes and Gene Predictions - GENCODE
【UCSC Genome Browser 大乱炖】Genes and Gene Predictions - GENCODE GENCODE 是Sanger研究院维护的基因组功能注释数据库(https://www.gencodegenes.org),UCSC浏览器整合了这一数据库,方便研究人员对基因信息进行研究。 GENECODE 配置信息 点击GENCODE v32可以对显示参数进行批量富集分析气泡图的画法
目录 前言 一、compareCluster函数 二、使用步骤 1.加载包 2.读入数据 3.处理数据数据 4.ID转换 5.通路富集 6.可视化 总结 前言 clusterProfile是常用的基因富集分析的包,之前已经介绍过了对但样本集合进行富集分析的操作。本次我们尝试一下使用包中的compare批量注释基因到基因座上(map gene to locus)
GWAS研究中经常涉及到基因座(locus)的概念,下面简要介绍一下批量注释基因到基因座的方法。 1、单个基因注释到基因座 对于单个基因的基因座注释,比较简单,常用的工具有:UCSC Genome Browser、NCBI。 比如UCSC Genome Browser: 还有NCBI: 2、批量注释多个基因到基因座 下面介绍一个批量注释基因到基因座上(map gene to locus)
GWAS研究中经常涉及到基因座(locus)的概念,下面简要介绍一下批量注释基因到基因座的方法。 1、单个基因注释到基因座 对于单个基因的基因座注释,比较简单,常用的工具有:UCSC Genome Browser、NCBI。 比如UCSC Genome Browser: 还有NCBI: 2、批量注释多个基因到基因座 下面介绍一个网页版ggplot画gene structure和alternative splicing | ggbio | GenomicFeatures
见上篇:genome browser | ggplot | 基因组可视化 | R | transcript | isoform 新需求(画出Fig 4D上面的辅图): 山寨版,分析解构: 首先去method里找,完全没写是什么工具画的,那就猜吧; 其次看配色和对齐方式,基本肯定是ggplot画的,但仍然查不到是什么工具; 最后,能猜到这是卡通图,并不是单细胞测序 基因调控网络 Gene regulatory networks
单细胞测序 基因调控网络 Gene regulatory networks基因不是独立发挥作用的。相反,基因的表达水平是由与其他基因和小分子之间的复杂调控决定的。揭示这些调控作用是基因调控网络(GRN)推断方法的目标(SCENIC | 从单细胞数据推断基因调控网络和细胞类型)。 基因调控网络推断是基于对基因Bedtools如何比较两个参考基因组注释版本的基因?
目录问题思路 问题 原问题来自:How to calculate overlapping genes between two genome annotation versions? 其实可分为两个问题: 一是我组装了一个新的基因组,做了多个注释版本,如何比较它们的feature?比如gene 二是我组装了一个新的参考基因组,并做了注释,想和其他已有的同物种参考发表在Nature Methods上的在线分析工具,是一个怎样的操作?
https://cibersort.stanford.edu/聊一个发表在26分杂志上的在线分析神器,此前白介素同学写过一期关于免疫浸润分析,数据挖掘新高度的推文。 这里是续集,数据挖掘新高度(二)Step1准备数据在数据分析之前首先需要准备好自己的数据格式,要求不能有缺失值,txt文档不能有双引号,建议数据不要经问题 I: Ponk Warshall
Listening to the rock music permutes your nuclear DNA. This astonishing and unbelievable fact was recently published in the Rock Nature Weekly, one of the top scientific journals on the planet. Part of the research was to take DNA samples from volunteers,【基因组注释】GMAP安装使用问题
homology策略预测基因结构,下载了公共mRNA/CDS序列,考虑用gmap比对。本来是个很简单的脚本,但总是不那么顺利。 无论是用conda安装,还是源码安装较新版本,都存在问题。 gmap_build -D ./ -d reference reference.fa gmap -t 10 -D ./ -d reference -f gff3_gene cds.fa > cds_gene.gff3基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)
前言 该算法旨在在一组数据点中,用基因表达式编程的方法,根据基因遗传定律,物竞天择、优者生存,劣者淘汰的思想,不断进化种群,找出适宜度最高的染色体来模拟出数据点之间所存在的数学表达式关系。通常该算法用来解决符号回归问题:符号回归(Symbolic Regression)作为一种一种监督学习方法,试单细胞分析实录(9): 展示marker基因的4种图形(二)
在上一篇中,我已经讲解了展示marker基因的前两种图形,分别是tsne/umap图、热图,感兴趣的读者可以回顾一下。这一节我们继续学习堆叠小提琴图和气泡图。 3. 堆叠小提琴图展示marker基因 相比于其他可视化形式,小提琴图可以更直观地展示某一类亚群的某一个基因的表达分布情况。我的mar文献学习(part30)--Clustering of temporal gene expression data by regularized spline regression and...
学习笔记,仅供参考,有错必纠 关键词:样条模型;正规化的回归;能量算子;时间基因表达数据分析;聚类 文章目录 Clustering of temporal gene expression data by regularized spline regression and an energy based similarity measure 简介 方法 利用正则化样条回归重文献学习(part28)--Biclustering of gene expression data based on related genes and conditions extraction
学习笔记,仅供参考,有错必究 文章目录 Biclustering of gene expression data based on related genes and conditions extraction 摘要 介绍 对缺失数据的估计(略) 双聚类算法 向量相似性度量 基因表达矩阵的预先分类 稳定和不稳定子矩阵中的双聚类类型 提取相关基