hmp linux_linux ssh linux_linux scp linux - 腾讯云开发者社区

linux通过docker 安装 lefse 默认你已经安装好docker！...docker run -it -v /home/dock/Data:/shared biobakery/lefse /bin/bash 转化为lefse需要的格式 format_input.py hmp_aerobiosis_small.txt...hmp_aerobiosis_small.in -c 1 -s 2 -u 3 -o 1000000 LDA effect size (lefse) 分析 run_lefse.py hmp_aerobiosis_small.in...hmp_aerobiosis_small.res 画图 plot_res.py hmp_aerobiosis_small.res hmp_aerobiosis_small.png plot_cladogram.py...hmp_aerobiosis_small.res hmp_aerobiosis_small.cladogram.png --format png

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能感知功耗的Linux调度器(EAS)

序 2014年Linux内核峰会（Linux Kernel Summit 2014）上举办了为期一天的EAS主题研讨会。...在解释之前，我们需要讨论Linux调度器。 Linux调度器的演变轮转调度 ? 轮转（round robin）是一个容易解释也容易理解的概念，而且也不难理解其缺点。轮转使用时间片为每个进程分配时间。...HMP利用big.LITTLE架构，将低优先级且不那么繁重的工作委派给消耗更少功率的小核。HMP是“安全的”，即不会犯错误的，它知道哪些任务应该去大核，哪些应该去小核。...HMP只是CFS的扩展，以使其具有功耗意识。 HMP不会猜测，即不会预测未来的进程。这没毛病但这就是为什么HMP设备不能像运行EAS的设备那么流畅的原因，也是为什么它会更耗电的原因。...Linux调度程序（CFS，如上所述） Linux cpuidle Linux cpufreq 将调度器下的三个部分统一并且一起计算可以降低功耗，因为一起计算可以使它们尽可能高效。

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跟着Nature Communications学画图~Figure1~基础绘图函数箱线图

用到的数据是data文件夹下的HMP.txt文件。第一步是读入数据 HMP <- read.table("data/HMP.txt") 查看数据维度 dim(HMP) ?...直接指定数据集和变量就可以了先尝试一下用原始数据即不做log10转换画箱线图 boxplot(rel_crAss~country,data=HMP) ?...log10转换的数据画图 boxplot(log10(rel_crAss)~country,data=HMP) ?...image.png 接下来是对图进行美化首先是填充颜色，用到的是col参数 boxplot(log10(rel_crAss)~country,data=HMP, col=c("red"...image.png 去掉坐标轴的边框，加 axes=F参数 boxplot(log10(rel_crAss)~country,data=HMP, col=c("red","blue","

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balloon技术分析

有点意思～代码分析：代码路径：linux-4.0.4/drivers/virtio/virtio_balloon.c 1，Linux的memory balloon的实现上，MODULE_DESCRIPTION...2，数据结构 linux-4.0.4/include/uapi/linux/virtio_balloon.h qemu/include/standard-headers/linux/virtio_balloon.h...Linux内核线程使用一对方括号括起来，则在Guest中会看到[vballoon]这个线程。 4，核心逻辑balloon ? 基本逻辑就是： a，等待config发生变化被唤醒。...在Host中，可以使用命令来查看和修改vm的balloon大小： virsh qemu-monitor-command vm-always-geek --hmp "info balloon" virsh...qemu-monitor-command vm-always-geek --hmp "balloon 1024" 当修改完成后，qemu会把新的大小刷新到virtio_balloon_config中。

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全志芯片bsp命名规则

在linux bsp中，allwinner平台统一命名为“sunxi”。即：linux bsp中的“sunxi”可以理解为是allwinner的代称。...如linux/arch/arm目录下的machine命名为“mach-sunxi”；如linux/driver/video目录下显示驱动命名为“sunxi”；不同系列的芯片平台命名全志的芯片根据CPU...内核的不同，可以分为若干个系列：Cortex-A8单核系列、Cortex-A7 SMP系列、Cortex-A15 HMP系列、Cortex-A53 SMP系列等等。　　...Cortex-A15 HMP多核平台统一命名为“sun9i”。　　Cortex-A53 SMP多核平台统一命名为“sun50i”。

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使用Apriori进行关联分析（如何挖掘关联规则）

freqSet, H, supportData, brl, minConf=0.7): m = len(H[0]) if (len(freqSet) > (m + 1)): Hmp1...= aprioriGen(H, m + 1) # print(1,H, Hmp1) Hmp1 = calcConf(freqSet, Hmp1, supportData,...brl, minConf) if (len(Hmp1) > 0): rulesFromConseq(freqSet, Hmp1, supportData, brl

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ggplot2画箱线图将线改成虚线

ggplot2画箱线图默认情况下所有的线都是实线，如下 ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot() ?...可以通过加参数linetype更改线的类型，比如改成虚线 ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot(linetype="...53170465/how-to-make-a-base-r-style-boxplot-using-ggplot2 原来有一个函数stat_boxplot()可以只画箱线图的矩形，实现代码是 ggplot(HMP...直接把这个图形叠加到全是虚线边框的箱线图上就可以了 ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot(linetype="dashed...添加最大值最小值的小横线 ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot(linetype="dashed",color="blue

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R中轻松绘制树状热图的若干方法

后的结果，其对代码做了简化；下面来通过一个案例来介绍「metacoder」包 ❞ 载入metacoder包 library(metacoder) 解析分类数据 obj <- parse_tax_data(hmp_otus...zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行 no_reads <- rowSums(obj$data$tax_data[, hmp_samples...obj$data$tax_abund <- calc_taxon_abund(obj, "tax_data", cols = hmp_samples...$sample_id) 计算taxon出现次数 obj$data$tax_occ <- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups = hmp_samples$body_site..., cols = hmp_samples$sample_id) 绘制树状图热图 # 设置随机种子 set.seed(1) heat_tree(obj, node_label =

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GBS hapmap 格式转化为Plink格式方法

环境：linux系统 2....要安装anaconda或者miniconda，然后使用conda install进行软件安装, 安装conda方法：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux...测试数据将下面文件保存为：hmp.txt 注意，知乎中是.，但数据应该是#，下面这个代码是正确的。...处理代码 5.1 排序 run_pipeline.pl -SortGenotypeFilePlugin -inputFile hmp.txt -outputFile test.sort.hmp.txt...-fileType Hapmap 生成一个test.sort.hmp.txt的 5.2 生成 vcf4.0 格式的文件 run_pipeline.pl -fork1 -h test.sort.hmp.txt

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GWAS软件包：GAPIT3它来啦

Linux安装安装代码不变： devtools::install_github("jiabowang/GAPIT3",force=TRUE) library(GAPIT) 安装成功后的截图：安装后的系统查看...import files myY <- read.table("mdp_traits.txt", head = TRUE) myG <- read.delim("mdp_genotype_test.hmp.txt...FALSE) #Step 2: Run GAPIT myGAPIT <- GAPIT( Y=myY, G=myG, PCA.total=3 ) Windows系统测试GAPIT 分析结果： Linux...import files myY <- read.table("mdp_traits.txt", head = TRUE) myG <- read.delim("mdp_genotype_test.hmp.txt

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R语言基础绘图函数散点图~跟着Nature Communications学画图~Figure1

image.png 第二部分基础绘图函数散点图读入数据 HMP<-read.table("data/HMP.txt") 最基本的散点图 plot(rel_res~rel_crAss,data=HMP..., bg=cols[as.factor(HMP$country)],pch=21) ?...image.png 更改点的大小 plot(log10(rel_res)~log10(rel_crAss), data=HMP, bg=cols[as.factor(HMP$country)...image.png 更改x轴和y轴的标签 plot(log10(rel_res)~log10(rel_crAss), data=HMP, bg=cols[as.factor(HMP$country)],...image.png 更改坐标轴的范围 plot(log10(rel_res)~log10(rel_crAss), data=HMP, bg=cols[as.factor(HMP$country

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跟着Nature Communications学画图~Figure1~ggplot2箱线图

首先是读入数据 HMP<-read.table("data/HMP.txt") dim(HMP) head(HMP) 数据中有缺失值，将缺失值去掉 HMP<-na.omit(HMP) 最基本的箱线图 library...(ggplot2) ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot() ?...image.png 填充颜色 cols <- c("#E69F00", "#56B4E9", "#009E73") ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)...image.png 去掉图例、灰色背景等 ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot(aes(fill=country),...image.png 翻转、更改刻度的长度 ggplot(HMP,aes(x=country,y=log10(rel_crAss)))+ geom_boxplot(aes(fill=country),

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GAPIT使用plink数据进行GWAS分析

hmp格式是一种基因型格式，但是现在更多的是vcf或者plink格式的数据，今天介绍一下plink格式的数据如何导入到GAPIT软件中进行分析。...GAPIT软件支持的基因型格式为：hmp格式，plink数据转化为hmp格式，中间经过了很多路。现在提供另外一种解决方案，不用将plink数据转化为hmp格式，进行GWAS分析。...GAPIT软件的基因型数据格式：hmp 「hmp格式：」 2.

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关联分析（二）：Apriori算法的python实现

brl, minConf=0.7): m = len(H[0]) if (len(freqSet) > (m + 1)): #try further merging Hmp1...= aprioriGen(H, m+1)#create Hm+1 new candidates Hmp1 = calcConf(freqSet, Hmp1, supportData,...brl, minConf) if (len(Hmp1) > 1): #need at least two sets to merge rulesFromConseq...(freqSet, Hmp1, supportData, brl, minConf) def pntRules(ruleList, itemMeaning): for ruleTup

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Apriori算法的python实现

= len( H[ 0 ] ) if len( freqSet ) > m + 1: # 查看频繁项集是否足够大，以到于移除大小为 m的子集，否则继续生成m+1大小的频繁项集 Hmp1...= aprioriGen( H, m + 1 ) Hmp1 = calcConf( freqSet, Hmp1, supportData, brl, minConf ) #对于新生成的...m+1大小的频繁项集，计算新生成的关联规则的右则的集合 if len( Hmp1 ) > 1: # 如果不止一条规则满足要求（新生成的关联规则的右则的集合的大小大于1），进一步递归合并，...#而calcConf函数的关联结果的右侧就是频繁子项集）的关联结果 rulesFromConseq( freqSet, Hmp1

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Kneaddata数据质控

https://github.com/biobakery/biobakery 案例文章： https://www.nature.com/articles/nature11234 该案例来自 HMP...#/share/home/xiehs/17.meta/data/hmp buccal_mucosa_samples="SRS013506 SRS015374 SRS015646 SRS017687 SRS019221...kneaddata conda activate biobakery vi kneadata.sh #编辑如下内容进脚本 kneaddata -i1 /share/home/xiehs/17.meta/data/hmp...SRS011243/SRS011243.denovo_duplicates_marked.trimmed.1.fastq \ -i2 /share/home/xiehs/17.meta/data/hmp

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基于Apriori的数据关联分析 | 工业数据分析 | 冰水数据智能专题 | 4th

freqSet,H,supportData,br1,minConf = 0.7): m = len(H[0]) if (len(freqSet)>(m + 1)): Hmp1...= aprioriGen(H,m+1) Hmp1 = calcConf(freqSet,Hmp1,supportData,br1,minConf) if (len(Hmp1...) > 1): rulesFromConseq(freqSet,Hmp1,supportData,br1,minConf) 接下来对上述的程序进行测试： #test

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宏基因组数据分析：差异分析（LEfSe安装使用及LDA score计算）

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metaphlan物种分类鉴定

metaphlan 物种分类结果 #循环处理 #一、首先是kneaddata质控 cat /share/home/xiehs/17.meta/data/hmp/metadata.txt | awk '{...if (NR > 1) print $1}' | while read i;do echo "kneaddata -i1 /share/home/xiehs/17.meta/data/hmp/input.../${i}/${i}.denovo_duplicates_marked.trimmed.1.fastq -i2 /share/home/xiehs/17.meta/data/hmp/input/${i}...bsub -q fat -n 48 -o %J.log -e %J.err sh para.sh #二、跑metaphlan鉴定 cat /share/home/xiehs/17.meta/data/hmp

1.8K2 0

Python数据分析基础之关联分析Apriori

supportData, brl, minConf=0.7): m = len(H[0]) if (len(freqSet) > (m + 1)): #进行进一步合并 Hmp1...= aprioriGen(H, m+1)#create Hm+1 new candidates Hmp1 = calcConf(freqSet, Hmp1, supportData,...brl, minConf) if (len(Hmp1) > 1): #创建Hm=1条新候选规则 rulesFromConseq(freqSet, Hmp1,

1.6K4 0

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docker安装Lefse和分析流程

能感知功耗的Linux调度器(EAS)

跟着Nature Communications学画图~Figure1~基础绘图函数箱线图

balloon技术分析

全志芯片bsp命名规则

使用Apriori进行关联分析（如何挖掘关联规则）

ggplot2画箱线图将线改成虚线

R中轻松绘制树状热图的若干方法

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GWAS软件包：GAPIT3它来啦

R语言基础绘图函数散点图~跟着Nature Communications学画图~Figure1

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