为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?

为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?

1、简单易学。Go语言的作者本身就很懂C语言,所以同样Go语言也会有C语言的基因,所以对于程序员来说,Go语言天生就会让人很熟悉,容易上手。2、并发性好。Go语言天生支持并发,可以充分利用多核,轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点
Python150
R语言|亚组分析森林图-2 (基于生存率结果)

R语言|亚组分析森林图-2 (基于生存率结果)

但是,有些小伙伴想做某变量在所有亚组下的生存率,那就需要我们做很多组KM曲线,例如上图8个变量,若做KM曲线就要做17幅,会占用大量文章面积,得不偿失。 而亚组分析森林图能清晰、明了的总结研究变量在各个亚组的n年生存率差异。结合上期介绍
Python210
R---数据以及数据的结构

R---数据以及数据的结构

在R中,常见的数据类型一共有5种: 字符型character, 数值型numeric, 整形integer, 复数型complex, 逻辑型logical 还需要注意的是,如果我们直接输入1,2,3,4...得到的
Python160
GSVA自定义基因集分析

GSVA自定义基因集分析

已经很久没有再用R语言跑过数据了,最近有朋友需要跑GSVA,顺便重温了下R,现将内容分享如下。 GSVA全名Gene set variation analysis(基因集变异分析),是一种非参数,无监督的算法。与GSEA不同,GSVA
Python150
R语言初步-数据转换-4.mutate()函数

R语言初步-数据转换-4.mutate()函数

mutate:变异 突变 改变 数据修改 紧接着创建新的列gain和speed 新创建的列同时也可以使用(但是保留的方法仍然是赋值给某个名称): 由于系统显示限制,最后一列没有展示出来,运行view()函数即可: 如果只想要
Python180
Go语言能做什么?

Go语言能做什么?

Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器,存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。对于高性能分布式系统领域而言,Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。学习Go语言,可以说是很简单的,入门快,想学习Go语言,可以
Python120
Go语言的优势有哪些

Go语言的优势有哪些

1. 部署简单Go 编译生成的是一个静态可执行文件,除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便:目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具,完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系,大大减轻了维护的负担。2. 并发
Python160
嵌套Venn图的绘制(R语言)

嵌套Venn图的绘制(R语言)

​如何在差异基因Venn图中同时标识上下调基因数量信息韦恩(Venn)图是常见统计图之一,用于展示各样本(或分组)之间共有(或特有)元素的数量(或比例)。例如做RNA-seq的最直接目的,大多是鉴定差异表达的基因。当试验涉及到多
Python140
教你在线绘制circos图-简单!

教你在线绘制circos图-简单!

相信大家都听说过circos图,但是亲自画过的人可能就很少,这主要因为软件的安装和使用稍微有一点麻烦。其实,circos图也是可以在线绘制的,这样就简单多了!一起来了解一下吧! 在circos官网(http:circos.ca)的
Python140
为什么要使用 Go 语言,Go 语言的优势在哪里

为什么要使用 Go 语言,Go 语言的优势在哪里

已经有好多程序员都把Go语言描述为是一种所见即所得(WYSIWYG)的编程语言。这是说,代码要做的事和它在字面上表达的意思是完全一致的。 在这些新语言中,包含D,Go,Rust和Vala语言,Go曾一度出现在TIOBE的排行榜上面。与其他新
Python120
GO文件中的注释信息是如何得到的

GO文件中的注释信息是如何得到的

一直很好奇GO注释文件中的信息是如何得到的,终于在《The Gene Ontology Handbook》中找到了答案。 GO的原始文件可以分为两部分:ontology和association files。 该文件以obo格式储存,
Python160
为什么要使用 Go 语言?Go 语言的优势在哪里?

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1、简单易学。Go语言的作者本身就很懂C语言,所以同样Go语言也会有C语言的基因,所以对于程序员来说,Go语言天生就会让人很熟悉,容易上手。2、并发性好。Go语言天生支持并发,可以充分利用多核,轻松地使用并发。 这是Go语言最大的特点
Python160
R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析

R语言GEO数据挖掘:步骤三:进行基因差异分析

用limma包,这里注意,limma包是对基因芯片表达矩阵的分析,不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析(因为数据特征不同),RNAseq需要用另一种方法 解读此表 但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较,所有还有下一
Python160