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使用TBtools叶绿体蛋白编码基因进行GO注释

第一步:根据叶绿体基因组的genbank注释文件获得蛋白编码基因序列 提取序列的python脚本 import sys from Bio import SeqIO input_file = sys.argv...python extract_CDS_from_gb.py input.gb output.fasta 第二步:使用diamond将叶绿体的蛋白编码基因与swissprot数据库比对,获得TBtools...TBtools进行GO注释 需要准备的文件 idmapping.tb.gz 文件比较大 这里推荐一个下载器 https://motrix.app/ 界面非常干净清爽 go-basic.obo cp_Protein_coding.xml...这样GO注释就做好了,TBtools也会对应有可视化工具,这里我选择使用R语言的ggplot2进行展示 library(ggplot2) df<-read.csv("Bhagwa_cp_protein_coding.csv...image.png 结果进行可视化遇到的问题 数据框如何根据指定列分组排序,比如我的数据 X Y 1 A 1 2 A 2 3 B 3 4 B 4 5 C 5 6 C 6 我想ABC分别从大到小排序

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使用变量 SQL 进行优化

赋值部分SET也是固定写法,就是变量@I进行赋值,=右边的就是赋值内容了 定义好变量后就可以将其带入到查询语句中了,每次只需要修改赋值部分,查询语句就会根据赋值内容查询出相应的结果 2、为什么要使用变量...我们使用变量进行修改 DECLARE @ORDER_ID VARCHAR(20) SET @ORDER_ID='112' SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID=@ORDER_ID...3、什么时候该/不该使用变量 常见的在线查询一遍都可以使用到变量,将变量作为参数传递给数据库,可以实现一次查询,重复使用执行计划。...如果单独查询某个语句时间很久,比如超过半个小时了,这种使用变量没有什么明显的效果。 4、变量窥测 事物都存在两面性,变量常见查询可以提高查询效率。...今天的内容讲到这里,如果变量还有什么不明白的,可以在底下留言,我会一一回复的。

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使用 WebAssembly Istio 进行扩展

WebAssembly WebAssembly 是为下列目标而生的: 快速、高效、可移植 —— 通过利用常见的硬件能力,WebAssembly 代码在不同平台上能够接近本地速度运行。...首先安装 tinygo 工具,前往 https://github.com/tinygo-org/tinygo/releases/tag/v0.30.0 下载对应的版本,比如我们这里是 Linux 系统,可以使用下面的命令进行安装...docker 镜像来进行编译。...为了解决这个问题,Istio 便引入了一个新的用于自定义 Wasm 插件 Istio 代理功能进行扩展的新顶层 API - WasmPlugin CRD,不再需要使用 EnvoyFilter 资源向代理添加自定义...在此字段中输入的任何内容都将通过 JSON 格式进行编码并传递到过滤器中,我们可以在 Proxy-Wasm SDK 的配置回调中访问它,比如在 Go SDK 中的 OnPluginStart 回调中可以获取这些配置信息

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使用Video Toolbox进行低延迟编码

低延迟的视频编码很多视频应用场景(如实时视频通话等)都非常重要,而该模式旨在对目前实时应用中的编码架构进行优化。...首先,PeiKang Song低延时视频编码技术进行了概述。...下图是Apple平台视频编码的基本框架,Video ToolboxCVImagebuffer中的图像作为输入,然后使用诸如H.264之类的codec进行编码压缩,输出的视频图像会存储在CMSampleBuffer...接下来,PeiKang SongVideo Toolbox的使用方法(VTCompressionSession API)进行了简要介绍,其流程如下图所示。...具体来说,原本按顺序排列的各帧进行采样,取出部分帧分成两个不同的时域层次,即基本层和增强层,同时原本的帧参考关系也会改变,即增强层中的各帧之间无参考关系,只有基本层会被用作参考,因此即使网络传输问题会造成增强层丢帧

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不要再类别变量进行独热编码

这意味着一个变量可以很容易地使用其他变量进行预测,从而导致并行性和多重共线性的问题。 ? 最优数据集由信息具有独立价值的特征组成,而独热编码创建了一个完全不同的环境。...也称为均值编码,将列中的每个值替换为该类别的均值目标值。这允许对分类变量和目标变量之间的关系进行更直接的表示,这是一种非常流行的技术(尤其是在Kaggle比赛中)。 ? 这种编码方法有一些缺点。...但是,这种编码方法y变量非常敏感,这会影响模型提取编码信息的能力。 由于每个类别的值都被相同的数值所取代,模型可能会倾向于过拟合它所看到的编码值(例如,将0.8与某个与0.79完全不同的值相关联)。...因此,需要仔细监视y变量,发现异常值等情况。 要实现这一点,请使用category_encoders库。由于目标编码器是一个受监督的方法,它需要X和y训练集。...这将消除异常值的影响,并创建更多样化的编码值。 ? 由于模型每个编码类不仅给予相同的值,而且给予一个范围,因此它学会了更好地泛化。

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使用编码进行数据的匿名化保护数据隐私

使用编码器可以保持预测能力的同时进行数据匿名化数据。 在这篇文章中,我们将看到如何使用自动编码器(一种特殊的人工神经网络)来匿名化数据。...在第一个例子中,我将展示一个自动编码器的结构。在第二部分中,我将展示如何使用自动编码器对表格数据进行编码匿名化数据,并将其用于其他机器学习任务,同时保护隐私。...基于原始数据的基准性能 在匿名化数据之前,我们可以尝试使用一个基本的随机森林进行交叉验证,评估基线性能。...encoded.append(array(encoder(X_tmp))) X_encoded = hstack(encoded) 我们可以为每个匿名特征分配感兴趣的区域,因为我们之前已经它们进行了分组...在数据应该传递到外部在其他预测机器学习平台上进行测试的情况下,这可能非常有用(想象一下在云上测试模型)。一个受过良好训练的自动编码器保留了原始数据的预测能力。

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特征锦囊:如何类别变量进行独热编码

今日锦囊 特征锦囊:如何类别变量进行独热编码?...很多时候我们需要对类别变量进行独热编码,然后才可以作为入参给模型使用,独热的方式有很多种,这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧,这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个(N为枚举值数量)新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集,同时使用我们上次锦囊分享的知识,对数据进行预处理操作,见下: # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...那么接下来我们字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段: # 我们字段Title进行独热编码,这里使用get_dummies,生成N个0-1新字段 dummies_title...对了,这里有些同学可能会问,还有一种独热编码出来的是N-1个字段的又是什么?

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利用卷积自编码图片进行降噪

最简单的自编码器就是通过一个 encoder 和 decoder 来输入进行复现,例如我们将一个图片输入到一个网络中,自编码器的 encoder 图片进行压缩,得到压缩后的信息,进而 decoder...本篇文章将实现两个 Demo,第一部分即实现一个简单的 input-hidden-output 结的自编码器,第二部分将在第一部分的基础上实现卷积自编码器来图片进行降噪。...举个例子,原图中我们的 patch 的大小假如是 3 x 3(说的通俗点就是一张图片中我们取其中一个 3 x 3 大小的像素块出来),接着我们使用 3 x 3 的滤波器这个 patch 进行处理,那么这个...在 TensorFlow 中也封装了 Upsample 的操作,我们使用 resize_nearest_neighbor Encoder 卷积的结果 resize,进而再进行卷积处理。...构造噪声数据 通过上面的步骤我们就构造完了整个卷积自编码器模型。由于我们想通过这个模型图片进行降噪,因此在训练之前我们还需要在原始数据的基础上构造一下我们的噪声数据。 ?

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