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生物信息与育种
生信、AI、大数据与育种相关,微信公众号:生物信息与育种
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2020年10月19日
Xshell初步设置
摘要: 之前一直用的putty,现在改用Xshell了,首次配置记录下,免得以后折腾。 双击复制,右击粘贴 双击复制全路径 将以下分隔符中默认的.(点),-(减号),/(反斜杠)去掉,注意不要重置,确定即可。 复制窗口:双击窗口 编码:设置utf-8 终端——编码-utf-8 外观设置: 窗口化文件传输 搭
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posted @ 2020-10-19 21:59 生物信息与育种
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2020年10月16日
【R shiny】一些应用记录
摘要: DT和downloadButton应用 library(shiny) library(DT) ui <- shinyUI( fluidPage( titlePanel("DT test"), downloadButton('downloadData', 'Download'), fluidRow(
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posted @ 2020-10-16 17:08 生物信息与育种
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2020年10月14日
R shiny 小工具Windows本地打包部署
摘要: 服务器部署简介 之前学过一点点R shiny,但只是自己随便在本地R中试用,没试过部署服务器。最近老板要我写个小工具供用户使用,没搞过,头有点大。 一般地,可将shiny部署在shinyapps.io上,适合小工具,但免费数量有限,国外服务器访问慢,不宜公开部署。 部署示例代码: #### 部署在s
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posted @ 2020-10-14 22:38 生物信息与育种
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2020年10月11日
生信工程师如何写一个小工具?
摘要: 生信人员主要还是做序列信息的数据分析,平时自己的工作,直接跑代码运行得到结果。但如果要开发一个小工具给普通用户使用,就一个简单的上传数据,然后得到数据分析的结果,这就难倒了一大批人。前端的展示甚至比功能代码部分更让人头疼,CSS+HTML+Javascript了解一下,Django、Flask、To
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posted @ 2020-10-11 23:09 生物信息与育种
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数量遗传与植物育种—李慧慧
摘要: 本课件来自百博智慧大讲堂65期:数量遗传、植物育种,由中国农科院作科所李慧慧老师主讲。仅供学习,侵删。 https://wx.vzan.com/live/tvchat-1033599316?jumpitd=1&fr=&sharetstamp=1601645963165&shareuid=204601
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posted @ 2020-10-11 20:08 生物信息与育种
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2020年10月10日
windows下的python安装pysam报错
摘要: 安装pysam时报错: 指定版本仍报错: 使用pysam-win安装: 但是import时不行: 貌似pysam在windows下难以正常配置,还是在Linux中用吧。 https://www.jianshu.com/p/0a6eaed4d5e5
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posted @ 2020-10-10 16:33 生物信息与育种
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2020年9月26日
【数据库】本地NR数据库如何按物种拆分?
摘要: 1.准备本地数据库文件 NR(Non-Redundant Protein Sequence Database)非冗余蛋白库,是所有GenBank+EMBL+DDBJ+PDB中的非冗余蛋白序列。Taxonomy物种分类数据库,包括大于7万余个物种的名字和系谱,这些物种都至少在遗传数据库中有一条核酸或蛋
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posted @ 2020-09-26 20:27 生物信息与育种
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2020年9月25日
【数据库】本地KEGG数据库如何拆分子库?
摘要: 根据相似性原理,序列相似,功能相似,所有功能注释无非是用比对工具将输入序列比对到数据库序列,再将输入ID对应数据库ID,进一步对应到功能条目的关系。 数据库要么建到本地,要么联网调用API,一般的软件或包做注释都是通过联网来获得,或者调用依赖的一些专门注释的包(文件较大)。工业生产中,一般需要构建本
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posted @ 2020-09-25 22:55 生物信息与育种
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2020年9月15日
国内育种服务商
摘要: 博奥 http://www.capitalbiotech.com/territory.html?id=159。育种子业务主要做分子标记检测和芯片开发。 中玉金标记 http://www.cgmb.com.cn/(网站服务器不行,慢)。优势在芯片,后台也较硬(主要在北方)。 农博士(北京中农博思科技)
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posted @ 2020-09-15 12:58 生物信息与育种
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2020年9月11日
【机器学习与R语言】13- 如何提高模型的性能?
摘要: 1.调整模型参数来提高性能 参数调整:调节模型合适的选项的过程,如股票C5.0决策树模型中的trials参数,神经网络中的调节节点、隐层数目,SVM中的核函数等等。 caret包自动调整参数:train函数,为分类和回归的150种不同机器学习模型自动搜寻一个最优的模型。支持的模型及相关可调节参数的详
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posted @ 2020-09-11 21:23 生物信息与育种
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