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

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

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

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

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

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

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

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

最近需要做转座子分析,查找发现可以使用 TransposonPSI 来进行分析.但是登陆官网,该软件 update 时间为 2013 年,但是因为时间紧迫,暂时还没有进行其他方法的调研,所以先选用该软件进行了分析. 一.TransposonPSI 安装及使用 1. TransposonPSI 安装 官网: http://transposonpsi.sourceforge.net 下载地址:https://sourceforge.net/projects/transposonpsi/ 压缩包非常小

在进行线性回归分析时,容易出现自变量(解释变量)之间彼此相关,这种情况被称作多重共线性问题. 适度的多重共线性不成问题,但当出现严重共线性问题时,可能导致分析结果不稳定,出现回归系数的符号与实际情况完全相反的情况.本应该显著的自变量不显著,本不显著的自变量却呈现出显著性,这种情况下就需要消除多重共线性的影响. 共线性出现的原因 多重共线性问题就是说一个解释变量的变化引起另一个解释变量地变化. 原本自变量应该是各自独立的变量,这样根据检验结果,就能得知哪些因素对因变量Y有显著影响,哪些没有影响.如

1.首先确定数据分析目标——薪酬受哪些因素影响 确定变量: 因变量:薪资 自变量:(定性)-- 公司类别.公司规模.地区.行业类别.学历要求.软件要求. (定量)-- 经验要求(数值型) 分析目标:建立因变量和自变量的多元线性回归模型,估计模型系数,检验系数显著性,确定自变量是否对因变量有影响.并实现自变量新值带入实现模型预测. 2.数据预处理. (整理数据,使其成为可以直接建模分析的数据格式),首先看下数据结构. 1) 读数据 数据量大时不建议用xlsx包,比较慢 library(xlsx)

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何掌握正确的数据处理思维(文章链接:https://www.cnblogs.com/spssau/p/12523530.html).在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法

title: alias导致virtualenv异常的分析和解法 toc: true comments: true date: 2016-06-27 23:40:56 tags: [OS X, ZSH, alias, virtualenv] category: OS X --- virtualenv 可以虚拟出一个独立的Python环境,在这个环境中安装的第三方库不会对系统中的Python产生影响.作为一个系统洁癖,我的系统中的Python环境只安装最主要的第三方库,我在开发Python项目的时

注:本文操作基于CentOS 系统 准备工作 用wget从https://sourceware.org/systemtap/ftp/releases/下载最新版的systemtap.tar.gz压缩包,然后解压../configure; make; make install 安装到目标主机:执行命令 stap -ve 'probe begin { log("hello systemtap!") exit() }' 如果提示pass 5: run completed ... 就表示安装成