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circos染色体进阶技巧

默认情况下,这个参数的值为yes, 会展示染色体文件中所有的染色体。 , 多条染色体之间用分号分隔, 上面的示例中,在圈图上只会显示1-5共5条染色体。 ,chromosomes_order中染色体的顺序就是图中染色体的顺序。 只调整了这三条染色体的顺序,1号染色体和2号染色体的顺序不变,所以最终的顺序为hs1, hs2, hs3, hs5, hs4。 hs的所有染色体指定为红色,包含mm的所有染色体指定为绿色。

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如何获取染色体长度

我们在做基因组或者转录组数据分析的时候,经常需要用到染色体的长度。今天我们就来聊聊如何获取染色体的长度。 然后点击human图标,当然如果需要获取其他物种的染色体长度,这里就点击其他物种的图标 3.点击View sequences,你就会看到下面这张表 这张表拖到最底下,你会发现有Download as file,可以把这张表下载到本地 用文本编辑器打开如下,第一列是染色体号,第二列是每一条染色体的长度。

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    染色体全局可视化

    这并不是最佳选择方案,因为前些天菜鸟团的文献速递栏目: 菜鸟团一周文献推荐(No.12) 就有个全能多组学数据可视化 R 包推荐 建议直接学trackViewer咯,这里简单演示一下什么是染色体全局可视化 http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/hg19/database/cytoBand.txt.gz 然后就很容易指定cytoband来可视化,这里随便选择染色体的几个片段咯 packages/release/bioc/vignettes/karyoploteR/inst/doc/karyoploteR.html ggplot代码实现方式: 【直播】我的基因组51:画全基因范围内的染色体

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    【python 图像识别图像识别从菜鸟

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    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。

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    X染色体的基因型填充

    在所有的基因型填充软件中,都会区分常染色体和X染色体,分别进行填充,为何对于X染色体要单独处理呢? 众所周知,性染色体在男性中为XY, 女性为XX。对于X染色体而言,男性为单倍体,女性为二倍体。 PAR全称如下 pseudoautosomal region 表示的是X和Y染色体间的同源区域,这些区域基因的遗传模式和常染色体类似,可以看作是二倍体。 在hg38版本中,PAR区域对应的染色体位置如下 ? hg19版本中PAR区域对应的染色体位置如下 ? 在minimac中对于X染色体的基因型填充最能体现X染色体填充的复杂性,过程如下 1. 由于X染色体在不同性别中的分布以及PAR区域的存在,针对X染色体的基因型填充需要单独处理。

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。 图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。 这里可以看到,Airtest也没有自研一套很牛的图像识别算法,直接用的OpenCV的模板匹配方法。 四、接着看另外一个方法 aircv.find_sift 定义在sift.py里面: ? ? FlannBasedMatcher(index_params,search_params).knnMatch(des1,des2,k=2) 哪个优先匹配上了,就直接返回结果,可以看到用的都是OpenCV的图像识别算法 六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,

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    图像识别——MNIST

    本文使用NEURAL程序来介绍一下在SAS里如何实现图像识别。例子所用的数据集是MNIST数据集,从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/可以获取。

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    图像识别之GridMask

    GridMask: https://arxiv.org/abs/2001.04086

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    图像识别之mixupcutmix

    本人kaggle分享链接:https://www.kaggle.com/c/bengaliai-cv19/discussion/126504

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    算法集锦(14)|图像识别| 图像识别算法的罗夏测试

    随着对基于深度学习的图像识别算法的大量研究与应用,我们倾向于将各种各样的算法组合起来快速进行图片识别和标注。

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    dbvar:染色体结构变异数据库

    染色体结构变异structural variation(SV), 被定义为1kb以上范围的DNA结构变化,通常包括缺失,重复,倒位,易位,当然也包含拷贝数变异(CNV), 染色体的结构变异来源于内因或者外因的作用 ,很多疾病就是由于染色体结构变异导致的,环境因素也可以诱导产生结构变异。 CMT是一种神经系统疾病,影响大脑和脊髓外的外周神经系统,主要表现为腿部肌肉萎缩,行走困难,可能出现足弓变高,足部畸形等症状,科学研究发现,该疾病与17号染色体上一段结构变异相关,示意如下 ? 两个同源染色体的不平等交叉产生了两种基因型,基因型A包含了PMP22基因的3个拷贝,而基因型B包含了PM22基因的单拷贝,基因型A的个体就会发生CMT, 基因型B的个体则易感压力性麻痹HNPP。 提供了VCF, CSV, TSV等多种格式,dbvar与来自EBI的DGVa是互作关系,共同提供了包含健康人类与患病人类的结构变异信息,而DGV数据库则只包含了健康人群的染色体结构变异信息。

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    还不会染色体可视化?快用chromoMap吧!

    导语 GUIDE ╲ chromoMap可以进行染色体染色体区域的可视化。 背景介绍 chromoMap可以进行染色体染色体区域的可视化,允许用户将染色体特征(如基因、SNP等)映射到染色体上并可视化与特征相关的数据(如多组学数据)。 染色体文件包含染色体的坐标。 如果绘制整个染色体,则该值通常为1。 chromsome end:指定末端位置的数值。如果绘制整个染色体,这个值就是染色体的长度。 这两个特征可以位于同一染色体上,也可以位于不同染色体上。

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    DGVa:染色体结构变异数据库

    DGVa是一个来自EBI的染色体结构变异数据库,通过文献整理和科研人员提交两种方式,存储了多个物种的染色体结构变异信息,网址如下 https://www.ebi.ac.uk/dgva 如下图所示 ?

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    图像识别——突破与应用

    最近,图像识别领域发布了白皮书,简单翻译一下做个总结。 ---- [2] 图像识别 图像识别的目标是识别图像中的对象和人,并理解上下文。图像识别属于机器知觉,机器知觉是机器学习(ML)和人工智能(AI)的一部分。 这是图像识别史上的一个转折点,也是这个领域前途光明的开始。这个成就将焦点从传统的图像识别方法转移到了使用深度神经网络的新方法。 随着算法效率的提高和处理能力的提高,许多图像识别功能可以嵌入到相机中。 图像识别技术可以用来计算物体,如汽车或图像中的人物。这种能力可以用于交通和人群管理。 配备有先进图像识别能力的智能移动机器人具有许多商业(例如服务业)和个人用途。最先进的图像识别最新的应用是协助自动驾驶汽车和汽车驾驶员。

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    染色体坐标排序的两个方法

    order(chr,start)),] pos_df$chr=as.factor(pos_df$chr) plot(pos_df$chr,pos_df$start,las=2) 首先我们的排序并没有按照染色体顺序 "chr12" "chr13" "chr14" "chr15" "chr16" "chr17" "chr18" [19] "chr19" "chr20" "chr21" "chr22" 如果有X,Y染色体 ,可以转换为数值,比如 第24,25,26号染色体分别是X,Y,MT染色体

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    图像识别之augmix

    augmix: https://github.com/google-research/augmix

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    智能视频图像识别

    智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术,能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。 智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析,抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为,并向责任人推送信息。 与传统监控系统软件对比,智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力,增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域,引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别 智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地,包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船,给施工作业产生很大的方便。

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    PhotoSynth:图像识别建模技术

    PhotoSynth是微软公司从华盛顿大学购买来的一项技术,主要作用是通过平面照片自动建立空间模型,目前已经接近即将发布的前夕。 举例来说,游客来到上海,外滩...

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    视频监控智能图像识别

    视频监控智能图像识别技术实际上是一种,它为建筑工程施工品质和安全工作给予了优秀的方式方法。施工人员的安全隐患因为欠缺高度重视或因为缺少较好的监管方式 ,施工工地安全事故的次数较高。 视频监控智能图像识别根据在施工工地安装的各种各样不限品牌的监控设备,可以有效的填补传统式监控方式 和技术性的缺点,完成工作人员、机械设备、原材料、自然环境的全方位即时监控,将处于被动监管变化为积极监控, 视频监控智能图像识别分析系统依据在施工工地进出口、安全通道、护栏等地方组装智能监控摄像头,将监控视频与云服务平台进行联接,管理者依据监控器大屏幕可以检查施工工地各地区的及时情况。

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