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下载ENA数据库文件

ENA数据库:European Nucleotide Archive:隶属EBI (European Bioinformatics Institute),由 EBI 负责维护,优点是可以下载fastq文件 网址:https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/view/ 如下载的项目编号:PRJEB29049 ? image.png 找到所有要下载的文件格式和需要的信息,打钩 ? ? 可以下载含有文件下载链接的TSV文件,文件不多的话也可以直接下载。 包含下载链接的TSV文件如下 ?

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Django下载数据库表格(XLSCSV)

下载XLS表格方式: 前置:   需要安装xlwt模块 views : def export_users_xls(request): response = HttpResponse(content_type columns[col_num], font_style) # Sheet body, remaining rows font_style = xlwt.XFStyle() # 获取数据库数据 export_users_xls, name='export_users_xls'), 前端页面: Export all users 下载

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    下载新冠分析数据库

    背景 一些分析需要与数据库进行比对,例如 blast 比对,物种分类鉴定等,这里我们下载两个数据库,一个是 NCBI 提供的一个用于 blast 比对的新冠病毒库,另外是利用 centrifuge 一、blast 比对数据库 wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/db/Betacoronavirus.00.tar.gz wget ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov 解压使用 tar -zxvf Betacoronavirus.00.tar.gz 循环解压 for i in *.tar.gz;do tar -zxvf $i;done; 二、物种分类数据库数据库包含人类全基因组,病毒基因组以及 106 个新冠病毒基因组,不包含细菌基因组序列,这样比对速度更快,结果更加简单。 download=1 tar -zxvf h+v+c.tar.gz 这样的话,我们前面的准备工作就做好了,下载了参考序列基因组和测序数据,用了数据库,软件也安装完毕。

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    annvar下载数据库的网址

    背景 因为annovar默认的脚本下载数据库,总是中断,所以我选择用wget 下载 方法 比如想下载hg19_gwava数据,那么需要下载原始txt数据和idx文件,路径如下 http://www.openbioinformatics.org download/hg19_gwava.txt.gz http://www.openbioinformatics.org/annovar/download/hg19_gwava.txt.idx.gz 下载之后再解压就好了 ,像refGene(没有idx文件)这些都可以参照上面的下载下载 最后附上annovar可以下载数据库的名称说明:https://annovar.readthedocs.io/en/latest/user-guide

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    熟悉数据库下载

    四、下载数据库的几种方法 4.1 数据库下载方法选择 数据库下载比较容易,最重要的就是找到数据库下载地址即可。 如果你想要下载数据,首先要明确三个问题。 另外还有一个问题就是数据的权限,有些网站数据库是完全公开的,找到链接就可以下载,比如 ncbi,embl,ucsc 这种数据库,还有一些是需要注册才能够下载的,一般还要求是教育域名的邮箱才能注册,比如 还有一些数据库是收费的,只有付费用户才能够下载使用,比如 kegg 数据库等。 第三:选择合适的工具 当你千辛万苦找到数据库下载链接之后,那么接下来就可以开始下载了,选择合适的下载工具也非常重要。 五、常用生物数据库下载 5.1 基因组下载 下面案例下载人全基因组序列,人全基因组序列分为多个版本,可以从多个站点进行下载

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    KEGG数据库下载加速攻略!

    在上周的文章KEGG数据库不会下载?了解下API!里,我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id,并通过wget遍历所有id来get基因的序列。 对计算机比较了解或已经尝试过的朋友可能会意识到,虽然KEGG数据库整体并不是很大(原核生物大概5G),但是反复访问API地址耗时甚长!基于国内高校网速现状,全部下载可能需要长达数月甚至一年的时间! 需要注意这里的耗时主要来源于反复访问KEGG API地址而不是下载数据本身,假如可以减少访问次数,那么就能大大缩短KEGG数据库下载时间。 年),而且该数据库支持批量数据下载,其数据库的基因组物种名以及gene id与KEGG是一致的,其FTP地址为ftp://ftp.cbi.pku.edu.cn/pub/KOBAS_3.0_DOWNLOAD gene id而并没有基因注释信息,如果只想注释KO的话可以根据该序列比对,然后基于文章KEGG数据库不会下载

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    数据库MongoDB-下载与安装

    MongoDB的下载与安装 下载MongoDB 下载地址:https://www.mongodb.com/download-center/community ? use admin db.shutdownServer() db.runCommand(“shutdown”) MongoDB的用户与权限管理 Mongodb作为时下最为热门的数据库,那么其安全验证也是必不可少的 ,否则一个没有验证的数据库暴露出去,任何人可随意操作,这将是非常危险的。

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    TCGA数据库免疫相关文件下载大全

    客户端命令行工具根据文件附属的:https://gdc.cancer.gov/files/public/file/PanCan-panimmune_Open_GDC-Manifest_1.txt 文件来下载下面的文件 已经给出了mainfest 文件:https://gdc.cancer.gov/files/public/file/PanCan-panimmune_Open_GDC-Manifest_1.txt 首先下载和安装 /gdc-client download --help 使用gdc客户端工具下载PanCan-panimmune_Open_GDC-Manifest_1.txt 里面的文件 cd ~/biosoft

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    TCGA数据库:miRNA数据下载与整理

    TCGA官网:https://portal.gdc.cancer.gov/ 至于使用教程,可阅读之前的文章:TCGA数据库使用教程。 关于下载的方式很多,也可以参考差异分析的视频,特别是R包(R语言课程),后续会不段深入介绍,不过这里,我们介绍网页在线下载后自己处理数据。 网页筛选条件,Flies栏按下图筛选: ? 下载后的2个文件: ? 我们解压压缩包后,就可以是很多文件夹: ? 每一个文件夹中的txt文件就是一个病人的数据。 ? 此外,TCGA数据库中处理直接下载的miRNA-Seq之外,Gene Expression Quantification里面的RNA-Seq数据中也有非编码RNA的数据,比如lncRNA等。 我也把TCGA数据库33个Project的RNA-Seq转录组数据都处理好了,后续会介绍怎么处理

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    python快速下载TCGA数据库相关数据

    Human Genome Research Institute (NHGRI, 国家人类基因组研究所) 合作建立的癌症研究项目,通过收集整理癌症相关的各种组学数据,提供了一个大型的,免费的癌症研究参考数据库 下载方式多种多样,在我之前的教程介绍了有官网下载;TCGAbiolinks下载;firehose下载。这一次的学习笔记,主要是写用python快速下载TCGA数据库相关数据。 我自己尝试后的优点是:快速(大概三分钟就可以下载完毕);下载的数据与官网GDC下载的相同。 -#下载mRNA/lncRNA表达矩阵

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    python下载万方数据库文献

    详细的说明万方数据库,文献下载的准备 终于根据爬虫获取 js 动态数据 (万方数据库文献下载) 一文提示,我提取出了动态的url 获取下载的链接的url def getdownurl(url): get_html(geturl).text print() sucurl=re.findall(re1,text) print(sucurl) return sucurl[0] 下载所有的 text=get_html(url).text title=re.findall(re0,text)[0] print("下载 sucurl) return sucurl[0] def get_pdf(url,title): text=get_html(url) path="/home/dflx/下载 /万方数据库/深度学习/"+title+".pdf" with open(path,'wb') as f: f.write(text.content) print("successf

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    KEGG数据库不会下载?了解下API!

    不同于NR、NOG、COG等数据库,KEGG是收费的,似乎不提供数据库的开源下载,这使得大批研究者只能借助一些在线工具。 目前可以肯定的是,KEGG数据库并不提供免费、批量的蛋白序列下载,其官方提供在线分析工具BlastKOALA(https://www.kegg.jp/blastkoala/)等可用于KEGG数据库的注释分析 事实上目前代表性基因组里面只有50%左右的gene功能比较明确并有对应的KO,我们不能只下载有KO的gene,那样比对有很大的偏差。如何下载所有的gene? genome列表中还给出了每个物种的taxid,可以根据该taxid筛选特定类群的物种,这样下载更加快速。 例如全部的KEGG gene有2800万个,而原核生物的大概只有1300万个,接下来我们根据gene id下载序列。

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    2015年数据库漏洞威胁报告(下载)

    作者:安华金和(企业账号) 转载自:FreeBuf黑客与极客(FreeBuf.COM) 关注“大数据文摘”,后台回复“安全”,即可下载此篇20页完整版报告及其相关报告 ? 数据库漏洞研究起源 大数据时代的来临,各个行业数据量成 BT 级增长。 数据库被广泛使用在各种新的场景中,在某些场景下面临的安全威胁是数据库现有安全机制无法防护的。 2015年数据库漏洞利用趋势 数据库安全发展到现在,绕过身份验证依旧是对数据库安全最大的威胁。今年的 9个高危漏洞中的 3 个是针对身份验证绕过的。 2016年数据库安全建议 面对日益严峻的数据库安全形式,数据库加固应该从三个方面进行:严格限制弱口令、及时排出配置问题、定期升级补丁。 数据库跟随业务逐渐从后台走向前台;从内外走向外网;从实体走向虚拟(云)。部署环境的发展给了黑客更多入侵数据库的机会。 关注“大数据文摘”,后台回复“安全”,即可下载此篇20页完整版报告及其相关报告

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    TCGA数据库介绍以及下载方式小结

    ) 若要下载需要使用官方提供的小工具:GDC Data Transfer Tool。 ---- 常用下载方式 (1)官方下载方式 TCGA官网的data-portal: portal.gdc.cancer.gov 优点:数据最全,更新最快 缺点:下载速度慢,不利于进一步分析。 (2)Firehose网页下载方式 Firehose服务器:gdac.broadinstitute.org 优点:这里的数据经过了简单的合并,将每种癌症相同类型的数据合并到了一个文件中,下载方式最简单且可以直接下一步分析 (3)使用R包的下载方式 R包包括TCGA-ASSEMBLER 、TCGA2STAT、GDCRNATOOLS等。 TCGAbiolinks是一个基于GDC提供的API访问GDC中TCGA的数据,并可以通过调用gdc-client下载数据,还可以对下载的数据进行整合和分析的R软件包。

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    数据库下载文件的工具

    void DownloadImageByAddress(string saveAddress, List<MatQueue> matQueues) { // 下载图片

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    使用curatedTCGAData下载TCGA数据库信息好用吗

    好久没有写TCGA数据库教程了,因为TCGA计划早在2017年就陆陆续续停止了,我那个时候写了几百个教程并且录制了视频。 install("TCGAutils") library(curatedTCGAData) library(MultiAssayExperiment) library(TCGAutils) 首先查看TCGA数据库有哪些数据 联网下载数据 可以使用 dry.run 控制是否真的下载,因为如果是下载甲基化信号值矩阵或者表达量矩阵,会耗时很长。 //accmae_sampleMap.csv" 实战 比如提取TCGA数据库的BRCA数据集的TNBC亚型的表达量矩阵。 前面我们提到过,如果是下载甲基化信号值矩阵或者表达量矩阵,会耗时很长。 如果是去ucsc的xena浏览器下载,是一个130M左右的压缩包文件。

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    TCGA数据库:miRNA数据下载与整理(2)

    我前面有一篇介绍TCGA数据库中miRNA数据的下载与整理的文章【TCGA数据库:miRNA数据下载与整理】,在这篇文章中,我们下载的数据是 miRNA Expression Quantification TCGA数据进行表达差异分析-乳腺癌案例】,但是现在这个包下载数据是真的感人,完全看GDC的心情,而且下载很慢,所以我是自己下载数据处理,我也发了自己下载提取数据进行差异分析的文章【一文就会TCGA数据库基因表达差异分析 】,当然还有GDCRNATools包【TCGA数据库:GDCRNATools包下载数据、处理数据以及差异分析】。 如果你想偷懒,那么你可以在一些数据库中直接下载,比如:GDAC Firehose数据库,以及UCSC数据库【UCSC数据库下载TCGA数据需要注意的细节】,但从UCSC下载的数据和我们前面处理的一样,是 代码在文章【TCGA数据库:miRNA数据下载与整理】,以前付费过的,你回复文章中的关键词,重新获取。

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    GEO二代测序表达数据下载数据库

    这次就给大家推荐一个把GEO的二代测序的数据经过处理转换为基因表达数据的的数据库,这个数据库就是ARCHS4数据库。 我们可以点击R的按钮可以获取R语言用来下载数据的代码。 ? 这个代码,虽然是让我们获取目标数据集的表达数据,但是第一步还是要下载目标物种的所有数据。这个数据有多大呢? 这个对于个人的下载的任务量来说还是很大的。 ? 那既然下载检索到的数据集需要很长的时间,有没有简单的方法来进行分析的呢? 数据的下载 对于原始数据的下载数据库提供了所有相关经过统一流程分析后的数据,包括count数据和tpm数据,同时也提供了目前数据库纳入的所有GSE信息。 ? 所以我们就把数据库里面的count数据下载了下来。同时把这个数据集按照GSE ID号来进行行拆分,这样我们在使用目标数据集的时候就可以直接加载目标数据集即可了。

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