估计阅读时长: 11 分钟给定一组n个字符串数组，找到包含给定集合中每个字符串的最小字符串作为子字符串。我们可以假设这个字符串数组中没有字符串是另一个字符串的子字符串。那么基于上面的描述，我们就可以得到下面所示的问题求解目标： let arr[] = ["catg", "ctaagt", "gcta", "ttca", "atgcatc"] // output: gctaagttcatgcatc 上面的问题描述实际上是一个最短超字符串问题（shortest common superstring） Order […]
估计阅读时长: 7 分钟一般而言，进行全基因组的转录表达调控网络的建立，我们需要基于两个数据结果来完成： 目标基因的转录调控位点信息（Motif搜索结果，构成网络之中的节点） 转录调控位点相应的转录调控因子（Motif位点相关的转录调控因子，构成网络之中的边连接） Order by Date Name Attachments Xor • 271 kB • 236 click 2022年6月11日An […]
估计阅读时长: 12 分钟Motif是一段典型的序列或者一个结构。一般情况下是指构成任何一种特征序列的基本结构。通俗来讲，即是有特征的短序列，一般认为它是拥有生物学功能的保守序列，可能包含特异性的结合位点，或者是涉及某一个特定生物学过程的有共性的序列区段。比如蛋白质的序列特异性结合位点，如核酸酶和转录因子。 Order by Date Name Attachments Smith-Waterman-Algorithm-Example-Step3 • 8 kB • 238 click 2022年6月7日motifPilesHeatmap-1 • 227 […]
估计阅读时长: < 1 分钟Order by Date Name Attachments HEStainModelPreviews • 361 kB • 234 click 2022年6月3日13546516212177 • 152 kB […]
估计阅读时长: 7 分钟F统计量是群体遗传学中由Sewall Wright提出的重要统计量，用于衡量遗传变异在群体中的分布情况。它提供了对群体遗传结构和遗传分化的定量描述。F统计量主要有三种类型：Fis、Fit和Fst，分别反映个体内的、总体的和群体间的遗传分化。F统计量在群体遗传学中通常指的是Fst（Fixation Index，固定指数），它是一个衡量群体间遗传差异的指标。Fst的值范围从0到1，其中0表示群体间没有差异，1表示群体间完全分离。在群体遗传学研究中，Fst常用于评估群体的遗传多样性、群体间的迁移率以及自然选择的压力等。 Order by Date Name Attachments 41598_2021_92984_Fig1_HTML • 2 MB • 260 click 2022年5月28日p1 […]
估计阅读时长: 14 分钟单细胞分析方法学习文献打卡记录： 【单细胞组学】PhenoGraph单细胞分型 【单细胞分析方法】VeTra：基于RNA速度的轨迹推断工具 【单细胞分析方法】单细胞图嵌入 Order by Date Name Attachments Cellular populations during motor neuron differentiation • […]
估计阅读时长: 7 分钟Assembles a manifold that is defined through a series of overlapping, locally-defined PCA subspaces. Non-mutual k-nearest-neighborhoods […]
估计阅读时长: 5 分钟单细胞轨迹可以揭示基因调控如何控制细胞命运：大多数细胞状态转变，无论是在发育，重编程或者是疾病异常状态，都以基因表达变化的级联为特征。 Order by Date Name Attachments vec • 722 kB • 290 click 2022年3月17日Slide10 • 14 […]
估计阅读时长: 17 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 接上一篇博客文章中谈到，我们已经通过R#语言之中的ggplot程序包绘制出了一个可以使用的火山图。在这里，我们将会通过在火山图上添加更多的可视化元素来为大家介绍R#语言之中的ggplot程序包的进阶使用方式。 Order by Date Name Attachments volcano • 651 kB • 285 click 2021年10月9日volcano • […]
估计阅读时长: 11 分钟https://github.com/rsharp-lang/ggplot 在生物信息学中的组学数据分析领域内，有一个非常常见的数据可视化图表：应用于可视化两两组别比对结果的火山图。在火山图之中，X坐标轴一般是log2FC，纵坐标Y轴，则一般是t检验的pvalue的-log10转换之后的值。由于fold change有大于1的值，A/B大于1，表示A的表达量高于B的表达量，反之小于一表示A的表达量低于B的表达量。这样子fold change经过log2转换之后，就会出现负数，散点一般呈轴对称分布在X=0的位置周围。这样子绘制出来的散点图就有点类似于火山喷发的样子了。 Order by Date Name Attachments a679af1eb9ffbfbad48c18d563ea51f3 • 45 kB • 311 click […]
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