经过几轮调试和修改,共线性图终于可以上眼了.如下: 图中红色的为目标基因,蓝色的为reference species目标基因周围15个基因,天蓝色为再往外15个基因,黄色为与reference species存在的共线性,灰色为相邻物种间的共线性. 标注有物种信息,scaffold信息,并用颜色加以区分物种的不同属性. 最后一章的代码和思路更新见公众号. 接下来公众号将继续更新R画图和文献等内容.

本来是不会再写这个文档的,但是由于长时间没有用这个模块,这个模块不知道是我自己弄掉了,还是别的同学误删了,于是我重新安装一下. 首先下载conda,并下载好python which pip 直接安装 注意: 1. 请下载conda3版本,本模块由python3支持: 2. home目录和电脑C盘一样,如果home空间有限,请安装在其他目录下: 3. 将python执行路劲写进bashrc(类似Windows的注册表) 等着就行了: 其他模块自己安装就行了(Knet tools, Bedtools

软件简介 MCScanX工具集对MCScan算法进行了调整,用于检测共线性和同线性区域,还增加了可视化和下游分析..MCscanX有三个核心工具,以及12个下游分析工具. 软件安装 进入官网http://chibba.pgml.uga.edu/mcscan2/#tm,下载安装 1 unzip MCscanX.zip 2 cd MCScanX 3 make 软件使用 所需要文件 两个或多个物种的gff文件,蛋白序列(** 该软件最多能做5个物种的共线性) 第一步:构建索引,进行blastp比对 注

比较基因组学中,共线性的分析的图无疑是最漂亮的. 共线性分析可以很好地解释进化关系和多倍化事件. 本文主要介绍的是唐老师的Python版McScan(jcvi工具包),这个包很强大,但是其功能在官网的说明并不详细,在众人的博客中也比较零散. 我刚使用这个包的时候(2017年)还很难安装,需要预装各种依赖,不过现在的同学们很幸福了,可以直接用pip一键安装了. 软件包链接:https://github.com/tanghaibao/jcvi 安装过程很简单: pip install jcvi pi

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.

小结: 1. 微服务中台不是 /1堆砌技术组件就是中台 /2拥有服务治理就是中台 /3增加部分业务功能就是中台 /4Cloud Native 就是中台 https://mp.weixin.qq.com/s/uuaraAWReOYeZuEJiLs9dw 企业微服务中台落地实践和思想之我见 From  朱德明 InfoQ 4/3 微服务和中台是这几年非常时髦随处可见的词,最先在一批互联网企业中开始谈论和建设,并逐渐的蔓延至一些传统企业和传统的 IT 部门,以至于现在在构建信息系统时,很多企业都在说要

最近发现了python版的MCScan,是个大宝藏.由于走了不少弯路,终于画出美图,赶紧记录下来. github地址 https://github.com/tanghaibao/jcvi/wiki/MCscan-(Python-version) 软件安装 1 ## 安装lastal 2 网址:http://last.cbrc.jp 3 unzip last-1060.zip 4 cd last-1060 5 make 6 7 # 把scripts, src 添加到环境变量 8 9 ## jcvi

岭回归技术的原理和应用 作者马文敏 岭回归分析是一种专用于共线性分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息,降低精度为代价获得回归系数更为符合实际,更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法. 回归分析:他是确立两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析法.运用十分广泛,回归分析按照设计量的多少,分为一元回归和多元回归分析,按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析,按照自变量和因变量的多少类型可分为线性回归

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  项目合作QQ:231469242 乳腺癌细胞数据,下面脚本解释了一个主成分就解释了0.98以上癌细胞方差,这和随机森林效果类似,spss和python

Java 9才发布几个月,很多玩意都没整明白,Java 10就来了..这时候我真尼玛想说:线上用的JDK 7 ,JDK 8 还没用熟,JDK 9 才发布不久不知道啥玩意,JDK 10……刚学Java的同学是不是感觉一脸蒙逼?!!!就连我也同样感觉如此! Java 更新越来越快,我们做技术的也要跟上步伐,不然总会慢别人一拍,这新东西从国外到国内应用一般要好几年的时间,如果我们提前了解并应用这些新技术对自己不是坏事. 局部变量类型推断 局部变量类型推断是 Java 10 中最值得开发人员注意的新特性

前言: DNC可以称为NTM的进一步发展,希望先看看这篇译文,关于NTM的译文:人工机器-NTM-Neutral Turing Machine 基于神经网络的混合计算 Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory 原文:Nature:doi: 10.1038/nature20101 异义祠:memory matrix :存储矩阵,内存以矩阵方式编码,亦成为记忆矩阵. the neural Turing m

一.MCSCAN 参考 :http://chibba.pgml.uga.edu/mcscan2/MCScanX.zip   http://chibba.pgml.uga.edu/mcscan2/#tm 安装 :unzip MCscanX.zip  && cd MCScanX   && make 安装报错: 报错解决: 这个错误的原因是,MCScanX 不支持64位系统.如果要在 64位上运行,需要修改下源代码.只需要给 msa.h, dissect_multiple_ali

期刊:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:June 16, 2019 通讯作者:Michel Salzet,Isabelle Fournier 一.  概述 作者在大鼠不同脑区域构建中度受控皮质损伤模型(CCI),并在受损后不同时间段使用 空间分辨的蛋白质组学检测技术来观测创伤性脑损伤(TBI)中蛋白的量和质的改变.发现了已知与帕金森病(PD)有关的主要蛋白质家族的过度表达,(例如同侧黑质中的GPR158,HGMB1,突触结合蛋白和谷氨酸脱羧酶),因此揭示了

开发过程中我们多少都会关注服务的性能,然而性能优化是相对比较困难,往往需要多轮优化.测试,属于费时费力,有时候还未必有好的效果.但是如果有较好的性能优化方法指导.工具辅助分析可以帮助我们快速发现性能瓶颈所在,针对性地进行优化,可以事半功倍. 性能优化的难点在于找出关键的性能瓶颈点,如果不借助一些工具辅助定位这些瓶颈是非常困难的,例如:c++程序通常大家可能都会借助perf /bcc这些工具来寻找存在性能瓶颈的地方.性能出现瓶颈的原因很多比如 CPU.内存.磁盘.架构等.本文就仅仅是针对CPU调优

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] .NET团队使.NET 5大大提高了常规性能和ARM64性能.在<.NET5中的性能改进>博客中可以查看总体改进情况.在这篇文章中,将描述我们专门针对ARM64进行的性能改进,并展示对我们使用的基准的积极影响.我还将分享一些我们已经确定并计划在将来的版本中进行性能改进的其他机会. 虽然我们在RyuJIT中对ARM64的支持已经工作了五年多,但我们所做的大部分工作是确保生成功能正确的ARM64代码.我们在评估为ARM64生成的代码RyuJI

目录 来源 结果 基因组大小估计 采用stitching方法组装 修改豇豆染色体编号 基因注释和重复DNA 豇豆遗传多样性 SNP和INDEL Vu03 上 4.2-Mb 染色体倒位的鉴定 与其他暖季豆科植物共线性分析 重复元素和基因组扩张 豇豆基因家族变化 多器官增大候选基因的鉴定 来源 The genome of cowpea (Vigna unguiculata [L.] Walp.). Plant J . 2019 Jun;98(5):767-782. doi: 10.1111/tpj.

目录 一.来源 研究一:Draft genome sequence of adzuki bean, Vigna angularis 研究二:Genome sequencing of adzuki bean (Vigna angularis) provides insight into high starch and low fat accumulation and domestication 二.研究一(小豆基因组草图) 基因组组装 基因与重复序列预测 小豆驯化痕迹 标记开发及育种应用 红豆基因

转自公众号Eric生信小班.学习群体遗传套路 中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachio的研究论文,利用全基因组和转录组数据,系统研究了开心果在驯化与环境适应上的遗传机制,研究内容和方法采用群体基因组学的常规分析,包括基因组de novo.转录组.群体进化.选择位点分析,可作为群体基因

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

目前鉴定全基因组加倍(whole-genome duplication events)有3种 通过染色体共线性(synteny) 方法是比较两个基因组的序列,并将同源序列的位置绘制成点状图,如果能在点状图中发现比较明显的长片段,切较多,便可以推测是由于大尺度的基因组重复以后保留下来的痕迹,,而一般我们假想这种大尺度的基因组重复往往就是全基因组的重复.同样,对于单个物种而言,我们也可以绘制基因组内部的共线性的点状图,如果发现同一个物种的基因组的区间可以匹配到多个不同的区间中,这就暗示了该物种经历过

[编者按]当开发者从微服务架构获得敏捷时,观测整个系统的运行情况成为最大的痛点.在本文,IBM Research 展示了如何用 Spark 对微服务性能进行分析和统计,由 OneAPM 工程师编译整理. 作为一种灵活性极强的构架风格,时下微服务在各种开发项目中日益普及.在这种架构中,应用程序被按照功能分解成一组松耦合的服务,它们通过 REST APIs 相互协作.通过这个设计原则,开发团队可以快速地不断迭代各个独立的微服务.同时,基于这些特性,很多机构可以数倍地提升自己的部署能力. 然而凡事都有