GO语言入门,有什么好的教程啊?

GO语言入门,有什么好的教程啊?

可以学习黑马程序员的这个教程20小时快速入门go语言:网页链接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
Python160
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
Python200
GO数据库介绍(转载)

GO数据库介绍(转载)

类似于语义网络。是为了生物界有一个统一的数据交流语言。 因为在生物学界,存在在种种同名异义、异议同名的现象。为此产生了GO项目。 GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。其思想大概过程:对于一个基因产品(蛋
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?

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
Python130
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
Python160
monocle分析及结果解读

monocle分析及结果解读

近年来,由于细胞的异质性及发育分化等相关的问题越来越被研究者们所关注,单细胞转录组分析为研究异质细胞群的复杂生物学过程提供了方法和工具。每一个细胞进行转录组测序时就是细胞发育过程中的快照,单细胞拟时间分析软件Monocle2是基于R语言的安
Python180
R语言可视化通路富集网络图

R语言可视化通路富集网络图

我们输入的数据包含 gene ID 和 vector(单样本)部分,这里的 gene ID 是一个通用概念,可以是基因、转录本、酶或蛋白质。这里的 vector 可以是样本的表达量、倍数变化, p-value, 组蛋白修饰数据等可测量的属
Python140
2019-10-22 R语言Seurat包下游分析-1

2019-10-22 R语言Seurat包下游分析-1

下游分析 cellranger count 计算的结果只能作为错略观测的结果,如果需要进一步分析聚类细胞,还需要进行下游分析,这里使用官方推荐 R 包(Seurat 3.0) 流程参考官方外周血分析标准流程( https:sat
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
Python140
单细胞数据处理小细节汇总

单细胞数据处理小细节汇总

1. Seurat对象查看当前的Assay 在进行了SCTransform操作后,矩阵默认会变成SCT矩阵,如果不加设置,后续的PCA等操作都是基于SCT矩阵。 修改DefaultAssay: 2. Seurat使用FindV
Python170
monocle分析及结果解读

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近年来,由于细胞的异质性及发育分化等相关的问题越来越被研究者们所关注,单细胞转录组分析为研究异质细胞群的复杂生物学过程提供了方法和工具。每一个细胞进行转录组测序时就是细胞发育过程中的快照,单细胞拟时间分析软件Monocle2是基于R语言的安
Python130
r语言依赖系统吗

r语言依赖系统吗

不依赖。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。r语言依赖于内存,可以消耗所有可用内存。R命令会影响内存管理过程。加权基因共表达网络分析 (WG
Python130
R语言初学笔记:差异表达基因

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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
Python120
R语言DESeq2基因差异表达分析

R语言DESeq2基因差异表达分析

经过表达定量后,我们已经得到了基因的表达量矩阵,差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。 差异基因表达分析通常都是在R中,常用的有DESeq2,edgeR,limma等几种,这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。 需
Python160