小潤澤
小潤澤

文章汇总--持续更新

总结

总结一些这一段时间在平台上流水账式的记录和分享，也感谢各路大神，同行给的一些支持，我写的文章本来是记录给我自己看的，没想到也有很多朋友从中受益，这是我都荣幸。未来方便大家查阅，现在我将曾经写过的一些文章进行一个简单的归类，方便大家进行查阅和阅读。

目录:

1.生物信息学习资源及软件安装
  1. 生物信息学的学习资源
  2. 生信文件格式学习网站
  3. NGS pipeline in Github
  4. conda简单运用(此推送献给我的师弟师妹们）
  5. 如何安装circos
  6. 推荐的网站
  7. 两个学习画图的网站
  8. 生物信息百科全书
  9. bam文件介绍
2.R语言
  1. 关于R的S3类S4类
  2. R批量读取文件
  3. tip：用R解方程
  4. R tibble简介
  5. 在热图中画的相关基因趋势线
  6. R:如何将箱线图和点图画在一幅图上
  7. R包：OmicCircos
  8. R：cowplot
  9. R: Bubble matrix
  10. R:交互图包-apexcharter
  11. 修改格式的R包
  12. R之rbind.fill
  13. Rstudio 报告与重复性
  14. R基础作图函数与参数简介
  15. R包安装之非零状态
  16. workflowr基本用法
  17. R 各类循环简介（一）
  18. R 各类循环简介（二）
  19. R语言书籍
  20. R小tip(一) 柱形图箱线图合二为一
  21. R小tip(二) ggplot曲线图画法
  22. R小tip(三) 子母图画法
  23. R小tip（四) 基础作图做标记
  24. R小tip(五）截断坐标轴画法
  25. R小tip（六）ggplot2拼图
  26. R小tip（七）ggplot加图注
  27. R小tip（八）热图添加显著性标志
  28. R小tip(九) ggplot加label及分面
  29. R小tip（十）热图颜色叠加
  30. R小tip（十一）批量读取count文件
  31. R小tip（十二）ggplot批量出图
  32. ggplot画各种椭圆
3.R模型
  1. R与线性回归模型
  2. R与非线性回归模型
  3. R与回归树模型
  4. R与分类模型
  5. R与线性分类模型
  6. R与非线性分类模型
4.Python
  1. python的字典？R的“字典”？
  2. 利用python查看集群作业情况
  3. python小技巧（1）
  4. python小技巧（2）
  5. python小技巧（3）
  6. 关于python递归的一些想法
  7. 学习python正则表达式
  8. 用python做数据库交互检索
  9. python调用Linux系统命令心得
  10. python版本导致安装库的相关问题
  11. Python传参模块简介
  12. Python爬取表单数据
5. C++
  1. C++ 数据类型
  2. C++ 数组
  3. C++ 逻辑运算
  4. C++ 控制结构
  5. C++ 函数
  6. C++ 指针
  7. C++ 结构体
  8. C++ 类和对象
  9. C++ 读写文件
  10. C++ 容器
  11. C++ 引用和函数高级运用
6.统计学

统计学基础：

  1. 浅谈相关系数
  2. ANOVA简介
  3. bootstrapping简介
  4. 元分析
  5. 由线性回归角度讨论ANOVA
  6. 置信椭圆与R画法
  7. 单尾检验和双尾检验
  8. 第一型错误与第二型错误
  9. R函数cor()参数use简介
  10. 因子变量回归模型
  11. PCA分析中的PC1指代什么

贝叶斯统计：

  1. 《R实现贝叶斯统计》chapter 1
  2. 《R实现贝叶斯统计》chapter 2
  3. 贝叶斯模型与M-H采样
  4. 基于贝叶斯理论的连续型分布

HLM using R

  1. Multilevel Modeling Using R 第一章
  2. Multilevel Modeling Using R 第二章
  3. Multilevel Modeling Using R 第三章
  4. Multilevel Modeling Using R 第四章
  5. Multilevel Modeling Using R 第五章
  6. Multilevel Modeling Using R 第六章
  7. Multilevel Modeling Using R 第七章
  8. Multilevel Modeling Using R 第八章
  9. Multilevel Modeling Using R 第九章
7. NGS

RNA-seq

  1. 非模式生物做KEGG
  2. 笔记：rmats绘图结果怎么看
  3. SUPPA2检测差异可变剪切
  4. 归纳:RNA-seq去重
  5. iso-seq全长转录本
  6. 三代校正工具LoRDEC原理
  7. 关于测序数据大小问题
  8. CPM做差异分析
  9. clusterProfiler挑选背景集做GO富集
  10. rnaseqGene初探
  11. GDCRNATools简介
  12. HTseq计数遇到基因注释只有CDS怎么办
  13. 基因功能富集shiny
  14. 理解DESeq2的标准化步骤
  15. DESeq双因素差异分析
  16. DESeq双因素交互项
  17. DESeq2中rlog标准化那些事
  18. DESeq2中vst标准化那些事
  19. DESeq2三种标准化的区别
  20. 关于批次效应的若干问题
  21. RUVSeq中RUVg矫正原理
  22. GSEA背后的统计学原理
  23. GSVA计算原理
  24. WGCNA原理简介
  25. Kallisto原理及应用
  26. 分析时间序列的RNA-seq tool
  27. maSigpro建模代码分析之make.design.matrix
  28. maSigpro建模代码分析之p.vector
  29. maSigpro建模代码分析之T.fit与get.siggenes
  30. maSigpro建模代码分析之see.genes与PlotGroups
  31. GENIE3预测基因调控网络

lncRNA：

  1. 二代数据鉴定ncRNA软件原理与应用
  2. FEELnc: LncRNA注释工具

DNA甲基化：

  1. 关于bismark和DSS的input相关问题
  2. 甲基化倍性问题新思路

Chip-seq：

  1. 预测motif的计算原理（extend motif）
  2. Chip-seq关于NSC，RSC
  3. 处理NGS的新神器systemPipeR
  4. 安利一个Chip-seq数据分析指南
  5. MACS2 call peaks的统计学原理

scRNA-seq：

  1. 单细胞转录组workflow---学习笔记
  2. Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(一)
  3. Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(二)
  4. Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(三)
  5. Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(四)
  6. Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(五)
  7. Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(六)
  8. Analysis of single cell RNA-seq data 学习笔记(七)
  9. 单细胞质控指标的那些事
  10. 单细胞RNA降维之UMAP
  11. tSNE和UMAP的区别
  12. 单细胞表达矩阵文件转换
  13. 单细胞上游软件cellranger从头说
  14. 单细胞转录组ICA降维与细胞轨迹追溯
  15. Diffusion Map在单细胞中的应用
  16. monocle 轨迹图改颜色
  17. 单细胞RNA-seq去除批次效应
  18. 分享个单细胞配受体互作强度的计算方法
  19. 从10X单细胞bam文件中提取某一个细胞类型的bam
  20. Seurat各个对象指代内容
  21. 分享个单细胞配受体互作强度的计算方法
  22. 《Tutorial: guidelines for the computational analysis of single-cell RNA sequencing data》单细胞流程
  23. 单细胞分析文献分享《Orchestrating single-cell analysis with Bioconductor》
  24. ROGUE计算cell cluster的纯度
  25. CIBERSORT初探
  26. CDSeq反卷积求解细胞组分的简单理解
  27. SAVER原理简介
  28. 基于贝叶斯框架的单细胞可变剪切算法
  29. 单细胞学习资源

基因组：

  1. 参考基因组的选择
  2. 基因家族分析理论
  3. 基因组组装和注释理论
  4. 德布鲁因图和OLC组装基因组
  5. 利用R处理基因组数据

WGS：

  1. GATK：HaplotypeCaller变异检测
  2. annovar对非模式生物建库注释
8. 欧剑虹老师书籍
  1. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 1
  2. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 2
  3. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 3
  4. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 4
  5. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 5
  6. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 6
  7. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 7
  8. 《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 8
7. 网站搭建
  1. flask（1）
  2. flask（2）
  3. flask（3）
  4. flask（4）
  5. Ajax与AngularJS
  6. 数据库搭建参考资料合集
  7. hexo搭建blog(1)
  8. hexo搭建blog(2)
  9. hexo搭建blog(3)
8. statquest系列

统计学基础：

  1. 学习：StatQuest-直方图
  2. 学习：StatQuest-抽样分布
  3. 学习：StatQuest-正态分布
  4. 学习：StatQuest-总体参数
  5. 学习：StatQuest-协方差与相关系数
  6. 学习：StatQuest-重复和容量
  7. 学习：StatQuest-标准偏差和标准误差
  8. 学习：StatQuest-各类统计图
  9. 学习：StatQuest-对数变换及其意义
  10. 学习：StatQuest-R方
  11. 学习：StatQuest-置信区间
  12. 学习：StatQuest-p值及显著性阈值
  13. 学习：StatQuest-选择T检验
  14. 学习：StatQuest-二项分布与检验
  15. 学习：StatQuest-分位数与百分位，Q-Q图，分位数标准化
  16. 学习：StatQuest-概率与似然，极大似然
  17. 学习：StatQuest-二项分布，正态分布极大似然
  18. 学习：StatQuest-指数分布的最大似然
  19. 学习：StatQuest-Odds Ratios and Log(Odds Ratios)

线性回归：

  1. 学习：StatQuest-线性回归
  2. 学习：StatQuest-单因素方差分析及t检验
  3. 学习：StatQuest-设计矩阵
  4. 学习：StatQuest-逻辑回归
  5. 学习：StatQuest-饱和模型和偏常

高通量测序：

  1. 学习：StatQuest-RNA-seq
  2. 学习：StatQuest-Chip-seq
  3. 学习：StatQuest-FDR
  4. 学习：StatQuest-RNA-seq技术重复
  5. 学习：StatQuest-RPKM,FPKM,TPM和CPM
  6. 学习：StatQuest-PCA
  7. 学习：StatQuest-MDS和PCoA
  8. 学习：StatQuest-t-SNE
  9. 学习：StatQuest-K-means
  10. 学习：StatQuest-Heatmap
  11. 学习：StatQuest-Normalization
  12. 学习：StatQuest-Fisher’s Exact test
9. 算法类：
  1. 浅谈滑动窗口
  2. 浅谈动态规划-NW算法
  3. 浅谈HMM在DNA序列分析中的运用
  4. 序列比对中的马尔可夫模型
  5. BWT比对算法
  6. 后缀树算法
  7. HMM与维特比算法在基因组序列中的应用
10. 其他
  1. 数学模型-传染病模型
  2. 生物信息模型
  3. 元胞自动机模型--学习笔记
  4. 高斯公式生物学模型--学习笔记
  5. 用shell写个“软件”
  6. shell并发，并行
  7. 转载:Orthofinder运行结果文件解读
  8. 正选择分析
  9. Bioinformatic workflow
  10. 如何确定基因拷贝数
  11. 群体中的Fst值-学习篇
  12. 利用核方法将低维数据映射到高维

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