从pheatmap中的cutree_rows组中提取基因/观察结果_从熊猫的柱子中总结观察结果_从函数中返回可观察对象的结果 - 腾讯云开发者社区

之前小编教大家使用pheatmap快速绘制热图，直接利用cluster_rows对行进行聚类，但是聚类后我们怎么得到聚类结果呢？今天小编就教大家利用cutree划分pheatmap聚类结果。...行为基因，列为样本，保存为制表符分隔的文本文件。...p <- pheatmap(log2(exp+1),cellwidth=20, cellheight=10,cluster_cols=F,cluster_rows=T,cutree_rows = 3)...这个参数用来控制我们划分类群的数目。 ? 可以看到，我们输入的20个基因划分为了3类。现在我们来提取每类的基因ID。...## 对基因进行分类 row_cluster <- cutree(p$tree_row,k=3) 需要注意的时，k后的数字要与前一步cutree_rows的数字相同。

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Pheatmap绘制热图（二）

随机生成，10个基因，每个基因4个处理，每个处理3个平行，表达量RPKM值在1-120之间，矩阵第一个RPKM数值为250： > library(pheatmap) > data <- matrix(...colorRampPalette参数的使用： > colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))(5)#颜色从蓝色到红色渐变色，5表示长度为5的颜色梯度 >...scale参数的使用： scale是指对数值进行均一化处理，在基因表达量的数据中，有些基因表达量极低，有些基因表达量极高，因此把每个基因在不同处理和重复中的数据转换为平均值为0，方差为1的数据，可以看出每个基因在某个处理和重复中表达量是高还是低...“row”、“colume”、“none”分别表示对成行或成列的进行均一化，或不做均一化，一般数据处理中基因的表达量做均一化处理，选择“row” > pheatmap(data,border_color...，即可直接显示出RPKM值在单元格中； number_color顾名思义就是这是设置显示数据的颜色了 fontsize_number则为显示每个数据的大小；利用number_format可以设置保留小数位数或者字符串格式

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R语言之heatmap绘制

在基因的表达模式分析中，我们往往需要对量化的多个基因表达数据进行可视化处理，使得我们所关注的基因在物种的不同组织以及同一组织的不同处理下的表达情况一目了然。...在日常研究中，我们往往习惯于选择热图实现这一基因表达模式可视化的需求，进而直观的表述我们的基因表达模式的分析结果。...今天我们介绍关于R语言绘制热图的一种方法，那就是利用pheatmap包进行热图的绘制。...3 热图的绘制函数就是pheatmap函数，对其参数做以下介绍：官方的参数初始情况如下图： ? 我们看到它的参数设置和其他的heatmap绘制函数基本一致。...5. cutree_rows = NA, cutree_cols =NA 此参数是将热图的行列分成几块，并相互独立开。

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不同谱系的差异基因分类注释

，根据qval<0.05过滤 # 结果从12612个基因里面挑选出2861个差异显著的基因 female_lineage1_sig_gene_pseudoT <- female_lineage1_sig_gene_pseudoT...，就相当于缩小了操作对象，下面聚类的操作就会得到这些基因并基于它们进行后续分析 2.1 取两个谱系全部的HVGs，并进行去重复首先各自提取两个谱系中差异显著的基因 female_lineage1_clustering...从图中可以看到，将基因分成了17组 # 表达量局部加权回归散点平滑法（locally weighted scatterplot smoothing，LOESS） L2_cells_smooth <-...4 功能分析上一步将基因分成了G1-G17组，然后作者根据相似的表达模式又进行整合，再看原文的那张图，将G1-G4规定为a（从热图中能看到它们都在早期表达，在晚期不表达），类似地分成了a-g7组。...分组的原因一个是：原来的17组进行注释太繁琐；另一个是：原来的17组中有的组细胞数量太少，注释结果也不好解释。正好借助热图，观察到有的组很像，那么就干脆将它们放在一起进行注释。

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liftover基因组转换中的bed文件

今天用liftover做基因组转换的时候，hg38转hg19，所有的位点都转失败了。看到提示为“#Deleted in new”。一般这个错误为是由于hg19 (要转换的基因组) 中没有该区域导致的。...但是这么多位点都没有，估计是提供的文件有问题了。检查了一下，发现给的bed文件是这样的： ? 确实这个文件不怎么规范，bed文件第三列至少应该是第二列+1。...不过之前做overlap的时候用intersectBed取交集，会默认第三列至少+1，所以对bed文件格式一直不太在意。...（所以此处intersectBed可能会存在一个问题，比如某个位点位置为1000，相邻的为1001，但是intersectBed会认为这两个有交集，对于位点取交集还是最好用awk。）...将这个文件第三列修改为+1之后，转换基因组位置果然可以了。

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转录组中的基因表达模式聚类分析

实验设计对于转录组数据的分析是非常重要的，对于常规的case/control实验设计，通过两组间的差异检验就可以得到不同条件下的差异基因；对于多组的实验设计，可以每两组之间进行差异分析，也可以通过annova...对于时间序列的实验而言，通常会有多个时间点的设计，当然我们也可以两两之间进行差异分析，或者所有时间点进行方差分析，但是这样得到的差异基因并不能有效的代表整个时间序列中的变化，而且两两分析会得到很多的差异基因列表...不同于传统的差异分析，基因表达模式聚类分析中更关键的是筛选感兴趣的表达模式，即表达量的变化规律，然后对给模式下的基因进行后续的功能富集分析。...STEM根据profile之间的距离，从所有的profile中挑选出距离最大的N个profile, 任意两个profile间的距离都很大，意味着它们是完全不同的profile。...运行完成后，会产生如下的结果 ?

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基因组中的趣事（一）：这个基因编码98种转录本

从ENSEMBL的注释来看，人基因组中包含60,676个注释的基因，19968个蛋白编码基因。...这些基因长度不同、位置不同、转录出的转录本不同，下面我们用几篇推文一步步去了解下基因组中的基因都有哪些令我们惊讶的地方。...GFF全称为general feature format，这种格式主要是用来注释基因组中的基因信息。在推文NGS基础 - GTF/GFF文件格式解读和转换我们对这个格式做了详细解释。...transcribed_unprocessed_pseudogene 19 ; 转换这一步比较耗时，直接转一份存起来 sed 's/"/\t/g' GRCh38.gtf >GRCh38.tab.gtf 提取并计数基因的类型...一个基因编码多种不同类型的转录本以转录本最多的基因SGCE (肢带型肌营养不良相关基因)为例，其转录出4种不同类型的转录本。

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R 热图绘制heatmap②

使用pheatmap包绘制热图一般而言，pheatmap较heatmap.2等更为简洁以及易于理解，对于初学者而言是一款不错的热图绘制软件。...cluster_row = FALSE, cluster_col = FALSE是否聚类,#可设置参数display_numbers将数值显示在热图的格子中，可通过number_format设置数值的格式...，较常用的有".2f"（保留小数点后两位），".1e"（科学计数法显示，保留小数点后一位），number_color设置显示内容的颜色： pheatmap(test, display_numbers...= TRUE, number_format = "%.2f", number_color="purple") #"%.2f"表示保留小数点后两位 #pheatmap还可以显示行或列的分组信息，支持多种分组...#pheatmap还能够根据特定的条件将热图分隔开； # cutree_rows, cutree_cols：根据行列的聚类数将热图分隔开； pheatmap(test,cutree_rows=2,cutree_cols

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ENCODE-Blacklist：基因组中的有问题区域

Identification of Problematic Regions of the Genome (https://www.nature.com/articles/s41598-019-45839-z) 这篇文章中，...定义了基因组中的blacklist区域，即反常的或者无论在二代测序的哪个实验中都是高信号的区域。...排除掉这些区域对我们进一步分析功能基因组数据可以提供质量保证。文章中提供了一个blacklist区域和正常区域的比较： ?...example 在blacklist区域信号非常高，要达到background的 6400×左右。 blacklist区域的统计： ?...现在有ce10, ce11, dm3, dm6, hg19, hg38和mm10的blacklist region，可以在以下网站下载： https://github.com/Boyle-Lab/Blacklist

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单细胞转录组测序中的线粒体基因表达情况

、ND5、Cyt-b和ATPase6的转录表达差异，结果显示胃癌组织线粒体COX I和ND4的转录水平显著高于远癌正常胃粘膜组织[4]；结肠癌癌前疾病家族性结肠息肉组织中ND116SrRNA的转录水平要比正常结肠粘膜高...现在小编为大家展示一下线粒体基因在不同组织的单细胞测序数据中的表达含量。案例一 :单细胞转录组测序揭示胰腺导管腺癌的肿瘤内异质性和恶性进展 ?...然而，在健康的和成纤维细胞肺中存在的成纤维细胞的多样性是未知的，这阻碍了肌成纤维细胞转录组的具体研究。...从单细胞数据中验证了前文的结论，线粒体基因表达与组织类型，病理状态等相关。...线粒体基因表达的影响因素及其在肿瘤细胞中的表达[J].

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基因组选择中的参考群更新策略

基因组选择中，不同世代不断的进展，一般后代选择表现好的个体，测量表型数据后，将其添加到参考群中，这样有可能会失去遗传多样性，今天分享一篇文献，介绍一下这方面的研究。 1....摘要 ❝基因组选择（GS）通常用于家畜，越来越多地用于植物育种。根据参考群体的表型和基因型，GS允许对只有基因型的年轻个体进行性能预测。这有望实现快速的高遗传增益，但可能会失去遗传多样性。...GS的特点 ❝如Meuwissen等人（2001）所述，基因组选择（GS）的发展是动物育种中最重要的最新创新。...在家畜育种中，GS包括对基因组估计育种值（GEBV）的估计，以及基于这些GEBV对仅有可用基因型的个体（例如，作为选择候选的年轻个体）的实际选择（补充材料，图S1）。...参考群体由具有已知表型和基因型的个体组成，基于基因组中的许多标记，用于建立预测方程和推断选择候选的GEBV。

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245热图展示微生物组的物种和功能丰度或有无、距离矩阵

热图通常还会结合行、列聚类分析，以展示实验数据多层面的结果。热图在生物学领域应用广泛，尤其在高通量测序的结果展示中很流行，如样品-基因表达，样品-OTU相对丰度矩阵，都适合采用热图呈现。...在16s rDNA下游分析中，一般根据所有样本在属水平的物种注释及丰度信息，选取丰度排名前20~30的属，从物种和样本两个层面进行聚类并绘制成热图，便于发现哪些物种在哪些样本中聚集较多或含量较低。...（B）在目水平的（A）中描述的每个集合内的OTU的分类组成。（F）将R（n=14，蓝色）和NR（n=11，红色）的粪便样本（n=25）的宏基因组测序鉴定的物种进行成对比较(MW检验)。...扇形图的添加，把热图的模糊差异信息具现化，使得读者能够看到具体物种分布比例的变化情况。进一步结合宏基因组测序分析，提高分析精度，并与扩增子测序结果形成双重证据链，以提高结果可信度。例3....本图打开样本聚类，用于观察样本与实验组间的对应关系，对分析结果的整体评估，同时也可以筛选异常样本并查找可能原因。列宽(cellwidth)增加防止样本名重叠。

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如何从内存提取LastPass中的账号密码

简介首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息，当然如果你捕获到浏览器登录，这些方法就很实用。但是事与愿违，捕获到这类会话的概率很低。在我阅读这本书的时候，我看了看我的浏览器。...方法一开始还是挺简单的，从寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。

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基因组中的趣事（二）- 最长的基因2.7 million，最短的基因只有8 nt却能编码

序列最长和最短的基因计算基因序列的长度，注意GTF中的位置是前闭后闭。...跟我最初的印象还是不太一样的，以前凭空以为1000-2000 nt的基因是最多的，实际看并不是，短基因还是更多的。 ? 只看蛋白编码基因的长度分布呢？...基因组中临近基因最近和最远的是多少（不考虑正负链） # 需要考虑的是跨染色体的情况 # 只输出不重叠的基因或只重叠1个碱基的基因 awk 'BEGIN{OFS=FS="\t"; lastgene=""...肌肉的复杂性也许跟这些基因有关系，前面提到的最长的基因、编码转录本最多的基因也有一些是根肌肉发育相关的。...具体见推文NGS基础 - 参考基因组和基因注释文件和下图。 ?

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从ceph对象中提取RBD中的指定文件

前言之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，并且对象大小是4M，而文件很小，可能在fs层进行了合并，应该很难找到对应关系...，最近看到小胖有提出这个问题，那么就再次尝试了，现在就是把这个实现方法记录下来这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...意思是这个查询到的里面的计数单位都是512-byte，不管上层设置的block大小是多少，我们知道文件系统底层的sector就是512-byte，所以这个查询到的结果就可以跟当前的文件系统的sector...，大小为10G分成两个5G的分区，现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件，然后经过计算后，从后台的对象中把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2...设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来，这个顺带讲下，本文主要是从对象提取： dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10177 bs取512是因为sector

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Nature Communications:基因对人类连接组中hub连接的影响

本文的研究结果表明，基因在形成hubs间的连接中起重要而优先的作用，这些连接具有功能性价值且代谢成本高。...3.结果使用通过人类连接组项目（HCP）获得的972名受试者的弥散加权成像（DWI）数据，生成一个具有代表性的组水平连接矩阵，其中包含360个脑区（基于HCPMMP1图谱）间的12924...本文发现从最佳拟合的生物特征模型得到的平均遗传力，在几乎所有k值中，rich组最高，feeder组中等，peripheral组最低（图2B,C）。...AHBA中的表达值是从大量组织样本中提取的，因此聚集了许多不同细胞类型的转录信息。因此，区域间CGE可能与区域细胞组成的相似性有关。...图3 连接的脑网络hubs的转录偶联提高。A. 左半球大脑区域的组水平连接体的degree分布，degree是从全脑连接中计算出来的。B.

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C语言 | 如何使用 sscanf 提取AT命令返回结果中的有效数据

1. sscanf函数 sscanf是C标准库函数，用于「从字符串中读取格式化输入」。....); 函数返回值：「返回成功读取的数量」。 2....使用实例提取信号强度 AT命令返回结果为： +CSQ: 17,0 OK 先使用strstr找到标志字符： str = strstr(buffer, "+CSQ"); if (!...= 2) { return -1; } 提取基站信息 AT命令返回结果为： +CREG: 2,0,"252A","6DD2104",7 OK 使用sscanf提取「固定长度字符」： sscanf(...buffer, "+CREG:%d,%d,\"%4s\",\"%7s\"", &n, &stat, lac_buf, ci_buf); 提取IP地址 AT命令返回结果为： +CIFSR:STAIP,"

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热图pheatmap()函数

0.01的基因中前40个在癌症相对于正常样本中显著差异表达的基因进行热图绘制。...数据格式如下：默认参数画图： #绘图 pheatmap(heatmap_data) 是不是很不好看？...#数据变换参数： scale 是指对数值进行均一化处理，在基因表达量的数据中，有些基因表达量极低，有些基因表达量极高，因此把每个基因在不同处理和重复中的数据转换为平均值为0，方差为1的数据，可以看出每个基因在某个处理和重复中表达量是高还是低...cluster_rows 表示行是否聚类，值可以是FALSE或TRUE clustering_distance_rows 行距离度量的方法，如欧氏距离 cutree_rows 行聚类数 treeheight_row...是否显示列名 fontsize_col 列名的字体大小 labels_col y轴坐标名设置经过小编一系列参数更改，修改如下： #加载包 library(pheatmap) library(RColorBrewer

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使用XP-CLR检测基因组中的选择信号

检测基因组选择信号的方法有很多种，其中 XP-CLR 方法是常用的一种。...选择扫荡可以增加群体之间的遗传分化，导致等位基因频率偏离中性条件下的预期值。...XP-CLR 利用了两个群体之间的多基因座等位基因频率差异（multilocus allele frequency differentiation）建立模型，使用布朗运动来模拟中性下的遗传漂移，并使用确定性模型来近似地对附近的单核苷酸多态性....geno file: 一个群体的基因型数据放在一个 geno 文件中。每一行包含一个 SNP 的 genotype（0或1），每两列代表一个人。数据可以是 phased 的，也可以未 phased。.../XPCLR -xpclr CEU.9 YRI.9 9.xpclr.b36.snp xpclr.9 -w1 0.005 200 2000 1 -p0 0.95 得到的结果文件中，每一列分别代表 chr

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高级性能测试系列《13.察看结果树中的显示顺序、响应的提取--json提取器》

目录一、注意二、察看结果树中的显示顺序三、响应的提取--json提取器（上） 1.绝对路径写法 2.相对路径写法一、注意 1.察看结果树中，请求显示红色或绿色。...察看结果树中，绿色只是代表网络成功，不代表结果是否准确。（这个是功能测试人员所关注的）红色，代表结果失败，并不一定就是网络失败。失败的原因有千万种，具体是哪种，需要具体排查。...二、察看结果树中的显示顺序 1.最重要的点：察看结果树中的显示顺序，是根据收到响应的先后顺序显示，是先收到先显示。 jmeter中取样器的执行顺序：在没有逻辑控制器控制时，顺序是从上往下。...会出现取样器的执行顺序与察看结果树中的显示顺序不一致。例如跑步，我是第一个冲出起跑线的，但是我的速度不是最快的，最终跑到终点线的时候，我可能不是最早到达终点线的。...运行结果运行结果：json提取器有提取到值 4）如果json提取器放在两个取样器的外面，只能提取到第二个取样器的响应结果值：运行结果运行结果所以，用json提取器的时候，不建议直接添加到外层

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利用cutree划分pheatmap聚类结果

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