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一文读懂双序列比对（全局比对、局部比对）一、什么是序列比对呢？ 系列（sequence）就是个字符串（string） s=abcdefghjkohysbsaihoad pajap 对于一个蛋白或者核酸序列从数据库中...
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单细胞数据挖掘||DOSE：疾病本体论语义相似分析在拿到单细胞数据之后，我们指的跑完了cellranger 、scater、singleR、 seurat、monocle这些培训班老师带你走完的流程之后，要进一步的挖掘或者辅...
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国内anaconda镜像站点汇总(2022-04-17更新)
添加镜像的命令 在国内使用 conda 镜像的时候最好删除一下~/.condarc 里的 defaults 频道。defaults 这是个官方的频道，在国内连接的时候可能会慢...
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RIME（小狼毫）输入法更改顿号上屏
问题： 小狼毫输入法，如果输入\，默认选择三个选项，不利于效率。希望：输入\，可以直接上屏中文的顿号、。 下面是如何实现： 一、修改输入方案 点击图标“【小狼毫】输入法设定”...
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Hyper-V Ubuntu 18.04.2 LTS 使用增强会话
通过下载的Ubuntu18.04.2LTS镜像安装到Hyper-v，通过这个教程安装增强模式，在使用时等待很长时间后出现如下错误 最后在issues找到了解决方案 获取脚本来...
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学习limma: Linear Models for Microarray and RNA-Seq Data一、简介 limma应用于RNA-seq数据时，read counts被转换为log2-counts-per-million（logCPM）。可以有两种方式对均值-方差的关系...
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转录组差异分析金标准-Limma-voom实战刘小泽写于19.3.11Limma作为差异分析的“金标准”最初是应用在芯片数据分析中，voom的功能是为了RNA-Seq的分析产生的。详细探索一下limma的功能吧本次的测试...
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limma 差异分析透彻讲解基因表达差异分析是我们做转录组最关键根本的一步，edgeR+limma是目前最为推荐的方式。本文结合示例数据，将对这个过程进行梳理，让你明白limma包的why，what，h...
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初学单细胞转录组差异分析单细胞转录组差异分析主要分为两步：首先构建Seurat对象，然后查找或添加分组信息，最后执行差异分析即可。转录组差异分析在之前单细胞富集分析里，也有提到。 1、下载示例数据 ...
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R语言的稀疏矩阵太大可能就不能用as.matrix了
一个很大的矩阵， 320127 行, 8189列，假如用一个全为0的普通矩阵来存储，需要用到9.8Gb 这里的0L表示数据类型是integer，默认是numeric. 这两...
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单细胞分析实录(6): 去除批次效应/整合数据
上一篇已经讲解了Seurat标准流程，推文的最后，注意到了不同样本之间的表达数据是存在批次效应的，就像下图这样，有些是可以聚到一起的亚群，却出现了不同样本分开/偏移的情况，比...
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2021-03-03 基于lncRNA的功能富集分析——lncSEAGO，KEGG，GSEA等久负盛名的功能富集分析方法对于解析各种基因的调控功能和互作网络起到非常重要的作用。但这些方法的一个很大的局限性就是只能针对蛋白质编码进行进行分析。因...
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最全Bedtools使用说明--只看本文就够了1 Bedtools:一个强大的基因组算法工具集 Bedtools是由犹他大学昆兰实验室开发的基因组算法工具集，它堪称是基因组分析工具中的瑞士军刀。Bedtools可以对基因...
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关于人类参考基因组的一些认识1. 如何选择参考基因组？——李恒2017年年底博客 1.1 三种选择 如果比对到GRCh37/hg19，使用： ftp://ftp-trace.ncbi.nih.gov/1...
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染色体区段6p21.31在哪？6p21.31这种表示方式在人类遗传学中用得比较多。在参考基因组出来之前，人们通过做实验染色的方法将染色体染成很多段（就是那种很经典的黑白灰分段染色体图，分辨率现在可以达到大...
