go语言适合做什么

go语言适合做什么

Go语言主要用作服务器端开发。其定位是用来开发“大型软件”的,适合于需要很多程序员一起开发,并且开发周期较长的大型软件和支持云计算的网络服务。Go语言融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性,不仅提高了项目的开发速度,而
Python180
2021-09-24 关于超几何检验的一些理解

2021-09-24 关于超几何检验的一些理解

生物信息里面常见的就是KEGG GO 等通路富集时候用到的 超几何检验知识,为了便于理解 这里举个例子: 目前有200个基因具有GO注释,其中60个是GO04 我们得到20个差异基因,其中有11个是GO04,想问GO04这个通路是否
Python270
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
Python170
go算法用的是哪种统计学模型

go算法用的是哪种统计学模型

GO富集分析。go算法用的是GO富集分析统计学模型,GO富集分析的统计学基础是超几何分布,简单而言就是根据Fisher精确检验对每个GOterm计算一个P值。差异基因GO分析的关键是用统计学方法进行基因富集,分析这些基因参与了何种生物学功能
Python320
Go语言有什么优势?

Go语言有什么优势?

GO语言的优势:可直接编译成机器码,不依赖其他库,glibc的版本有一定要求,部署就是扔一个文件上去就完成了。静态类型语言,但是有动态语言的感觉,静态类型的语言就是可以在编译的时候检查出来隐藏的大多数问题,动态语言的感觉就是有很多的包可以使
Python490
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

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。这和Python
Python150
R语言初学笔记:差异表达基因

R语言初学笔记:差异表达基因

setwd("E:GSE25066")#环境设置 library(limma)#加载差异分析包limma #将分组文件加载到环境中,分组信息第一列为样本名,第二列为分组信息如“high”“low” targ
Python460
GO(Gene Ontology)

GO(Gene Ontology)

Ontology 首先是出现于哲学领域的一个词汇,后来广泛用于计算机领域,发挥了很重要的作用,再后来这个概念被引入生物领域。 gene Ontology 是生物中Ontology中一个重要应用。go项目最初是由研究三种模式生物(果蝇、小
Python340
python有没有简单的遗传算法库

python有没有简单的遗传算法库

首先遗传算法是一种优化算法,通过模拟基因的优胜劣汰,进行计算(具体的算法思路什么的就不赘述了)。大致过程分为初始化编码、个体评价、选择,交叉,变异。以目标式子 y = 10 * sin(5x) + 7 * cos(4x)为例,计算其最大值
Python210
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

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。这和Python
Python120
2020-09-02-R语言绘制PCA图

2020-09-02-R语言绘制PCA图

1、首先数据均一化2、 #载入一个CSV文件,header=TRUE保证表头不被当成表格数据,sep=","用逗号把数据分开 mydata&lt-read.table("abc.csv"
Python160
R语言安装WGCNA,碰到依赖包无法安装的情况

R语言安装WGCNA,碰到依赖包无法安装的情况

加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法,可以用来鉴定高度 协同变化 的基因集, 并根据基因集的内连性和基因集与表
Python180
R语言画时间序列图

R语言画时间序列图

用xlim或者ylim命令。比如:# Specify axis options within plot()plot(x, y, main="title", sub="subtitle",xlab=
Python220
R数据可视化12:曼哈顿图

R数据可视化12:曼哈顿图

曼哈顿图是一种散点图,通常用于显示具有大量数据点,许多非零振幅和更高振幅值分布的数据。该图通常用于全基因组关联研究(GWAS)以显示重要的SNP(来源wiki)。 在图中每个点代表一个SNP,纵轴为每个SNP计算出来的Pvalue取-
Python190
R语言-第一次用RStudio 画热图

R语言-第一次用RStudio 画热图

作业 读取文件用得比较多的参数有: “header”,“sep”,“quote”,“na.strings”,“fill”,“strip.white ”,“blank.lines.skip”,“comment.char ”,“”等等。
Python160
R语言-第一次用RStudio 画热图

R语言-第一次用RStudio 画热图

作业 读取文件用得比较多的参数有: “header”,“sep”,“quote”,“na.strings”,“fill”,“strip.white ”,“blank.lines.skip”,“comment.char ”,“”等等。
Python120
R语言安装WGCNA,碰到依赖包无法安装的情况

R语言安装WGCNA,碰到依赖包无法安装的情况

加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法,可以用来鉴定高度 协同变化 的基因集, 并根据基因集的内连性和基因集与表
Python170
R语言绘制配对样品箱线图

R语言绘制配对样品箱线图

配对箱线图,常见于配对样本的数据分析中。 例如下图示例,为了研究某些基因在肿瘤组织和正常组织中是否具有表达量的显著不同,在取样时,往往会在同一患者个体中同时获取肿瘤和临近正常组织,两个组织样本就是配对关系。当然在这类研究中,往往需要调查
Python160
R循环画图

R循环画图

R是我们做生信进行图形展示较为常用的软件,我们在经常使用R进行数据展示,画一个或者几个图,但我们做生信的,批量化是我们最重要的目标之一。比如有时候可能有几万个图需要画,我们不可能一个一个的去画图,这时候就需要进行批量画图。 R循环画图循
Python150
转座子的起源和存在的意义是什么?

转座子的起源和存在的意义是什么?

有人这么描述转座子:基因组从出现就一直在经历一场和转座子及逆转录病毒的战争。真核生物的基因组到处是这场战争留下的疤痕,比如人类的基因组有45%的内容都跟转座子有关。起源问题留给更专业的人来回答,要说到存在的意义,我来讲几个植物里的故事吧。1
Python150