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weixin_39792472
python炫酷代码
原标题:Python一行代码搞定炫酷可视化,你需要了解一下Cufflinks导读:学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具,结合Jupyternotebook可以非常灵
- 2019-08-21 gffread----gff、gtf格式转换
老_Z
三代数据分析,用Minimap2分析出结果,生成了gff文件,想继续用为了想用到MatchAnno去,但是MatchAnno需求是gtf文件,所以想找大家都推荐的cufflinks中的脚本gffread来做。寻找过程中发现gffread有官网直接下载http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/gff.shtmlhttp://www.bioinfo-scrounger
- gffread使用小妙招
杨博士聊生信
大家好,今天给大家分享一个软件(cufflinks)中的一个命令gffread,前一段时间需要提取生菜所有基因的CDS序列,本来一开始准备自己写脚本,后来发现gffread就可以实现。1.安装:#下载wgethttp://cole-trapnell-lab.github.io/cufflinks/assets/downloads/cufflinks-2.2.1.Linux_x86_64.tar.g
- Cufflinks --转录组组装有参考基因组
g863402758
bioinformatics
一.简介Cufflinks下主要包含cufflinks,cuffmerge,cuffcompare和cuffdiff等几支主要的程序。主要用于基因表达量的计算和差异表达基因的寻找。二.安装Cufflinks下载网页。1.为了安装Cufflinks,必须有BoostC++libraries。下载Boost并安装。默认安装在/usr/local。$tarjxvfboost_1_53_0.tar.bz2
- Kallisto原理及应用
小潤澤
Kallisto简介首先,这款软件是2016年发表在NBT上的一款RNA-seq的计数软件,文章标题为《Near-optimalprobabilisticRNA-seqquantification》(http://dx.doi.org/10.1038/nbt.3519)这款软件对比TopHat+cufflinks,Hisat+HTseq等流程组合,就时间上要快很多。而该软件的核心思想是省略了将原始
- 盘一盘 Python 系列 - Cufflinks (下)
weixin_38753422
列表pythonwebgl数据可视化glassfish
本文含8890字,37图表截屏建议阅读46分钟0引言本文是Python系列的Cufflinks补充篇。整套Python盘一盘系列目录如下:Python入门篇(上)Python入门篇(下)数组计算之NumPy(上)数组计算之NumPy(下)科学计算之SciPy(上)科学计算之SciPy(下)数据结构之Pandas(上)数据结构之Pandas(下)基本可视化之Matplotlib统计可视化之Seabo
- python炫酷界面源码_牛批了,1行python代码就可实现炫酷可视化
量力之行酥老西游记
python炫酷界面源码
之前画图一直在用matlibplot、pyecharts,最近学习了一个新的可视化库--cufflinks,用了两天我已经深深爱上它了主要是因为它用法简单、图形漂亮、代码量少,用一两行代码,就能画出非常漂亮的图形下面我们一起来看看吧!1.用法简单cufflinks库主要和dataFrame数据结合使用,绘图函数就是dataFrame.iplot,记住这个就行了,但是iplot函数里的参数很多,一些
- RNA-seq :TopHat2 + Cufflinks分析流程
onlyme_862a
1、测序数据质量控制:fastqc软件1)使用方法:/life/rjian/software/fastQC/FastQC/fastqc-o/life/rjian/data/liyan/filename_fastqc\filename.fq>>filename.log2)参数说明:-o:输出文件所在目录,并且是已经存在的目录,如:filename_fastqc--noextract:不解压缩输出文件
- 【Python】让 plotly 可视化更上一层:cufflinks 包
旅途中的宽~
Python3常用到的函数总结pythonplotly信息可视化cufflinks
文章目录一、导读二、安装三、使用方法四、数据说明五、折线图六、散点图七、气泡图八、柱状图九、箱型图box十、直方图十一、小提琴图十二、热力图heatmap十三、3d图十四、散点矩阵图十五、子图一、导读今天给大家推荐一个高级的可视化神器:cufflinks学习过可视化库matplotlib和seaborn的朋友都知道:seaborn是matplotlib的高级封装。在这里我也告诉大家:cufflin
- 1.5构建支原体index并比对
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blast确定转录组污染为MycoplasmayeatsiiGM274B1.寻找基因组https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/?term=Mycoplasma+yeatsii查询结果2.下载基因组和注释fna和gff3.转换gff为gtf使用cufflinks里面gffreadgffreadGCF_000875755.1_ASM87575v1_genomic.gff
- 第七步-ballgown的相关参数
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转自转录组差异表达分析工具Ballgown|Biochen生物Ballgown的输入文件StringTie使用-B参数直接生成Ballgown的输入文件,Cufflinks的输出结果需要使用Tablemaker生成Ballgown的输入文件。一个有5个输入文件,分别是:e_data.ctab,外显子水平表达量;i_data.ctab,内含子水平表达量;t_data.ctab,转录本水平表达量;e2
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- gtf和gff转换的方法
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使用cufflinks进行转换gffreadmy.gff3-T-omy.gtfgffreadmy.gtf-o->my.gff3但是这个有个局限性就是只能转换mRNA的gff文件,因为它识别的特征是exon,gene_idR::rtracklayerlibrary(rtracklayer)test<-import("test_gff3")export(test,"test.gtf","gtf")
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- cufflinks安装的一些问题
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Cufflinks程序主要根据Tophat的比对结果,依托或不依托于参考基因组的GTF注释文件,计算出(各个gene的)isoform的FPKM值,并给出trascripts.gtf注释结果(组装出转录组)Cufflinks下主要包含cufflinks,cuffmerge,cuffcompare和cuffdiff等几支主要的程序。主要用于基因表达量的计算和差异表达基因的寻找。因为之前在Linux终
- cufflinks使用(2018-05-28)
简单点lili
使用Cufflinks里面的工具gffread执行命令:gffread**.gff-T-o**.gtfgffreadmerged.gtf-o->merged.gff3cufflinks详细用法参考:陈连福的生信博客问题挺好:junction:剪接接头博主师兄您好,我刚开始学习RNA-seq数据分析,楼主的文章给我收获很多,谢谢。有几个问题想请教。我根据12年NatureProtocol的文章,用T
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市面上公司做RNA-Seq的一般流程是:tophat2--->Cufflinks--->Cuffdiff--->Rtophat2是把reads回帖到基因组上;Cufflinks在计算基因表达量;Cuffdiff比较control和treatment找差异基因(生成一个数据框)后面的富集分析,一般只做GO分析,KEGGpathway分析,最多再做一个DO分析,公司一般用的是已经成熟的database
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目录顶点棱实现正二十面体plotly的Python软件包是一个开源的代码库,它基于plot.js,而后者基于d3.js。我们实际使用的则是一个对plotly进行封装的库,名叫cufflinks,能让你更方便地使用plotly和Pandas数据表协同工作。一言以蔽之,plotly是一款擅长交互的Python绘图库,下面就初步使用一下这个库的三维绘图功能。此前曾经用matplotlib画了正二十面体和
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cds文件:注释信息里的蛋白编码序列pep文件:cds对应序列翻译成的氨基酸序列从NCBI上下载基因组时,有的并没有上传cds文件和pep文件,此时该怎么办呢?(1)利用脚本①根据注释文件提取转录本:生信笔记系列之序列提取--根据GTF提取转录本从NCBI基因组数据中获得cds,pep和geneID对应表-薛猫_柳叶...②将cds转换成pep:从cds到pep(2)利用cufflinks中的gf
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今天小编来讲一下如何用一行代码在DataFrame数据集当中生成炫酷的动态交互式的图表,我们先来介绍一下这次需要用到的模块cufflinks就像是seaborn封装了matplotlib一样,cufflinks也在plotly上面做了进一步的包装及优化,方法统一、参数配置简单,对于DataFrame数据集而言也可以方便灵活的绘图,而这次我们要绘制的图表包括折线图面积图散点图柱状图直方图箱型图热力图
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StringTie:一款RNA-seq序列转录本重构软件转录本测序方法通常会产生大于200million的短序列。针对这样的序列,StringTie可以用来组装转录本,包括denovo。通过模拟数据和真实数据分析结果显示,与其他的软件,包括cufflinks,IsoLasso,Scriputer和Traph相比较,StringTie可以得到更加完整和准确的基因组重建和更好的表达量水平估计。并且,S
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欢迎关注,专注Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具!近几年以来,Python可视化库可谓是层出不穷,从Matplotlib到pyecharts,数据可视化的应用也十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、通信和商业等各种领域。最近逛Github时,发现了一个新的可视化库:cufflinks,体验了一下非常不错,它的最大特色是:使用简单、图形漂亮、代码量少,你只需用一两行代码,就能画出
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- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc