摘要: 描述 Python 字典(Dictionary) values() 函数以列表返回字典中的所有值。 语法 values()方法语法: 参数 NA。 返回值 返回字典中的所有值。 实例 以下实例展示了 values()函数的使用方法: 以上实例输出结果为: 阅读全文
posted @ 2018-12-17 13:09 wangshicheng 阅读(1477) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、Python OS模块介绍 OS模块简单的来说它是一个Python的系统编程的操作模块,可以处理文件和目录这些我们日常手动需要做的操作。 可以查看OS模块的帮助文档: >>> import os #导入os模块 >>> help(os) #查看os模块帮助文档,里面详细的模块相关函数和使用方法 阅读全文
posted @ 2018-12-17 13:00 wangshicheng 阅读(574) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 这两天整理数据文件的时候发现,一层层的点击文件夹查看很繁琐,于是想写一个工具来递归打印出文件目录的树形结构,网上找了一些资料几乎都是使用的os.walk, 调试了以后发现返回的貌似的是一个“生成器”,只需要for循环即可,可是这样得到的好像是BFS的结构,并不是我想要的树形结构,最后终于发现了 阅读全文
posted @ 2018-12-17 11:48 wangshicheng 阅读(4751) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 注释以 <!-- 开始并以 --> 结束,例如 <!--注释内容-->。 注释可以出现在文档序言中,包括文档类型定义 (DTD);文档之后;或文本内容中。 注释不能出现在属性值中。 不能出现在标记中。 分析器在遇到 > 时,就认为注释已结束;然后继续将文档作为正常的 XML 处理。 因此,字符串 > 阅读全文
posted @ 2018-12-17 10:42 wangshicheng 阅读(10148) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 一、想要查看ubuntu中安装的python路径 方法一:whereis python 方法二:which python 二、想要查看ubuntu中安装的python版本号 python 阅读全文
posted @ 2018-12-15 18:13 wangshicheng 阅读(8005) 评论(0) 推荐(0)
摘要: [protocol]GO enrichment analysis <!-- 正文开始 --> 背景: 什么是富集分析,自己可以百度。我到目前也没发现一个比较通俗易懂的介绍。直接理解为一种统计学方法就可以了。 用于查看显著性。 富集分析有很多种,最常见的是GO富集分析。也有pathway富集分析。[p 阅读全文
posted @ 2018-12-15 17:04 wangshicheng 阅读(1738) 评论(0) 推荐(0)
摘要: GO的主要用途之一是对基因组进行富集分析。例如,给定一组在特定条件下上调的基因,富集分析将使用该基因组的注释发现哪些GO术语被过度表示(或未充分表示)。 富集分析工具 用户可以直接从GOC网站的主页进行浓缩分析。此服务连接到PANTHER分类系统的分析工具,该分类系统使用GO注释进行最新维护。PAN 阅读全文
posted @ 2018-12-15 16:52 wangshicheng 阅读(17338) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 转载:http://feilong.me/2011/01/talk-about-Python-web-framework 说到Web Framework,Ruby的世界Rails一统江湖,而Python则是一个百花齐放的世界,各种micro-framework、framework不可胜数,不完全列表 阅读全文
posted @ 2018-12-15 11:30 wangshicheng 阅读(256) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 我们的云平台上的GO富集分析工具,需要输入的文件表格和参数很简单,但很多同学都不明白其中的原理与结果解读,这个帖子就跟大家详细解释~一、GO富集介绍: Gene Ontology(简称GO)是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表(controlled vocabulary 阅读全文
posted @ 2018-12-15 11:16 wangshicheng 阅读(10932) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Gene Ontology(GO)是基因功能国际标准分类体系。GO富集分析是对差异基因等按GO分类,并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析、错判率分析、富集度分析,得到与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性的基因功能分类,该分类即导致样本性状差异的最重要的功能差别。在芯片的数据分析中,研究者可 阅读全文
posted @ 2018-12-15 11:15 wangshicheng 阅读(13240) 评论(0) 推荐(0)