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

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

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

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

目录 软件的安装 基因组的准备 一些细节 建议和示例 软件的安装 Python版McScan(jcvi工具包):https://github.com/tanghaibao/jcvi 以前只有python2,现在已有python3版本,建议用py3.安装可用pip: pip install jcvi ##或开发版 pip install git+git://github.com/tanghaibao/jcvi.git pip可能会安装很慢.建议还是用conda,要快很多,最好新建环境. conda

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

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.

Java常见Exception物种 1.ClassNotFoundException 2.IOException 3.NoSuchFieldException 4.NoSuchMethodException 5.SQLException 6.RuntimeException 版权声明:本文博主原创文章,博客,未经同意不得转载.

基因组注释工具ANNOVAR是一款非常好用的注释软件,功能强大,输出数据简单美中不足就是对于非人类物种来说UI不够完善,因此总结一下整个注释的过程,帮助别人快乐自己. 首先我们需要明确我们需要的数据和软件: 数据包括: all.gff3 #MSU的v7.0版本组装的注释文件 all.con #基因组序列 这样就是所有的输入文件了,现在我们列举一下需要用到的软件: gffread #gff3 to gtf gtfToGenePred #gtf to genePred (建库需要的文件) annov

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每

EST:表达序列标签,expressed sequence tags . 顾名思义,很好理解,就是表达出来的序列,即从基因组DNA上表达出来的RNA,但是我们没法测序RNA,所以我们最终测的是表达序列的cDNA片段. “标签”:就是指这些序列可能比较短,但是可以用来标定一个物种. 常见下载方式有两种: 1. NCBI Web下载 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/dbEST/ 打开,搜索你要的物种,比如 Camellia ,可以看到结果EST (50287). Web下载

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

步骤一:打开链接并选择物种 http://www.genome.jp/kegg-bin/get_htext?hsa00001+3101 步骤二:对文件进行解析 步骤三:统计信息 一级结构(6大类): grep ^A dre00001.keg |les 二级结构(下面三种方法都行,54小类): grep ^B dre00001.keg |awk '$0 != "B" {print}' |les grep ^B dre00001.keg |grep -v 'B$' |les grep ^B

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   多元共线性 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系.例如

以下是对Ensembl突变数据库中储存的数据的描述,对于Ensembl数据库中不同的物种,我们从各种来源(例如,dbSNP数据库)导入突变数据(SNP.CNV.等位基因频率.基因型等),导入的突变数据和等位基因经过质量控制过程来标记可疑数据. 我们将突变分成几个不同的类,并计算突变的预测结果,并且我们还创建了突变集以帮助人们从特定数据集中检索特定突变体组. 我们计算了人类每个突变在种群中的连锁不平衡. 突变数据类型 Ensembl突变数据库储存了从外部导入的数据以及就算得来的数据. 外部导入的数

本节课程,需要先完成<扩增子分析解读>系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们学习了嵌合体的形成,以及基于参考数据库去嵌合体:也学习了基于数据库比对来筛选细菌或真菌:最后基于最确定的OTU,我们生成代表性序列和OTU表,这是每种高通量测序都有的结果,后续的结果将全部基于这两个文件.

最近有个需求需要画如下的图: 这些图的核心意思是一样的,就是connection,把不同的数据连到一起. 文章里把这图叫做共线性图,是按功能命名的,Google里搜不到. 搜到类似的,这个图叫 Parallel Coordinates Plot,但显然有些丑陋. Parallel Coordinates Plot in R matloff/parcoordtutorial origin里把它叫做Parallel plot,显然快接近我想要的了. 最终根据Google image的类似推送,终于找

R语言建立回归分析,并利用VIF查看共线性问题的例子 使用R对内置longley数据集进行回归分析,如果以GNP.deflator作为因变量y,问这个数据集是否存在多重共线性问题?应该选择哪些变量参与回归? >>>> 答 ## 查看longley的数据结构 str(longley) ## 'data.frame':    16 obs. of  7 variables: ##  $ GNP.deflator: num  83 88.5 88.2 89.5 96.2 ... ##  

下午花了两个小时回答读者的疑问,觉得可以记录下来,也许能帮到一部分人. 第一位读者做的是非模式物种的单细胞. 一开始以为是想问我非模式物种的marker基因在哪儿找,读者朋友也提到了blast 研究的主要细胞类型的marker是有的 让读者朋友困惑的是一张表,cluster乘样本的表,每一个值表示表达这个marker基因的细胞数目.这个表其实没有多少信息,且容易给人误导.应该直接从小提琴图看. 解答完了这个问题,另一个问题还是回到"非模式物种如何找marker".找同源基因是一个思路,