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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6月28日
KEGG数据库整理示例
摘要: 已知KEGG数据库中ko_map.tab文件,K——>ko: 目标文件:map——>K 代码示例: #! /usr/bin/perl -w use strict; my %seq; open IN, "ko_map.tab" or die $!; while(<IN>){ chomp; my ($k
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posted @ 2020-06-28 14:02 生物信息与育种
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2020年6月17日
【R绘图】当图例映射color/shape等多个属性时,如何修改图例标题?
摘要: 一般而言,我们修改ggplot2图例标题,常用以下三种方法: + guides(fill=guide_legend(title="New Legend Title")) + labs(fill="New Legend Title") + guides(fill=guide_legend(title=
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posted @ 2020-06-17 16:11 生物信息与育种
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2020年6月16日
【R方差分析】蛋白质表达量多组比较
摘要: 初始数据类似: 蛋白质组数据虽不是严格的正态分布,但目前最常用的检验方法还是T检验(两组比较)和方差分析(多组比较)。这个话题值得深究,这里不展开。 主要是求多个蛋白的Pvalue值或FDR,用于差异筛选。 Pvalue <- c() type<-factor(c(rep("S01CC",3),re
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posted @ 2020-06-16 17:09 生物信息与育种
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【pheatmap热图scale报错】Error in hclust(d, method = method):NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 11)
摘要: 初始数据类似如下: 填充下缺失值 data[data==0] <- NA data[is.na(data)] <- min(data,na.rm = T)*0.01 pheatmap(log10(data)) pheatmap(data,scale = "row") 直接取log绘制不报错,但做sc
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posted @ 2020-06-16 17:08 生物信息与育种
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2020年6月5日
R shinydashboard——3.外观
摘要: 1.皮肤 shinydashboard有很多颜色主题和外观的设置。默认为蓝色,可指定黑丝、紫色、绿色、红色和黄色,如dashboardPage(skin = "black")。 个人认为还是蓝色显得稳重一点。 2.注销面板 当使用Shiny Server Pro运行Shinydashboard应用程
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posted @ 2020-06-05 12:44 生物信息与育种
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R shinydashboard ——2. 结构
摘要: 1.Shiny和HTML Shiny UI的构建方式和网页HTML的对应关系。 div(class = "my-class", "Div content") 对应 <div class="my-class">Div content</div> div(class = "my-class", p("P
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posted @ 2020-06-05 12:42 生物信息与育种
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R shinydashboard ——1. 基本用法
摘要: shiny和shinydashboard使用虽然简单,但控件众多,需及时总结归纳。 install.packages("shinydashboard") shinydashboard的UI包括三部分结构:头header,侧边栏siderbar和主体body: ## ui.R ## library(s
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posted @ 2020-06-05 12:40 生物信息与育种
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2020年5月15日
R包开发过程记录
摘要: 目的 走一遍R包开发过程,并发布到Github上使用。 步骤 1. 创建R包框架 创建完成后,在R包文件夹下有如下文件(夹): man: 存放 文件 R: 存放R脚本 DESCRIPTION: R包描述信息 NAMESPACE: 命令空间 rmytools.Rproj: R工程文件 2. 自定义R包
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posted @ 2020-05-15 16:07 生物信息与育种
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2020年5月14日
【Python小试】使用列表解析式简化代码
摘要: 列表解析式的好处: 代码简洁 可读性强 运行快 示例 来自《Python编程》中的一个例子:同时投掷两颗面数不同的骰子(如一个6面的D6和一个10面的D10)n次,统计两个骰子点数之和,并用Pygal绘制bar图,进行交互可视化。 不用列表解析 对以上循环都改用列表解析 可视化结果
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posted @ 2020-05-14 22:45 生物信息与育种
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2020年5月13日
全基因组选择育种(GS)简介
摘要: 全基因组选择(Genomic selection, GS)是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法,可通过早期选择缩短世代间隔,提高育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)估计准确性等加快遗传进展,尤其对低遗传力、难测定的复杂性状具有较好的
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posted @ 2020-05-13 15:46 生物信息与育种
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