我一直在使用iterrows()来比较满足某些条件的两个数据集和合并行之间的列值,但是,这将让位给long。有没有更好的方法,我可以做到这一点而不迭代?
这是全部功能
def find_peak_matches(lncRNA, CAGE):
"""isolates CAGE peaks that match an lncRNA"""
lncRNA['promoter_start'] = lncRNA['promoter_start'].apply(pd.to_numeric).astype('int32&
这个问题看起来可能与遗传学有关,但实际上它是基于编程的。
下面的vcf文件(从工具获得的特定txt文件,称为VEP)具有标题和列的内容:
#CHROM POS ID REF ALT QUAL FILTER INFO FORMAT sample.F
chr1 10643146 . G GC 63.2 PASS CSQ=|FAIL|0.00|0.00|0.01|0.00|13|40|-3|13|||MODIFIER|CASZ1|ENSG00000130940|ENST00000377022|protein_cod
我正在为生物医学文本建立一个命名实体识别模型(来自Pubmed的癌症论文)。我为3种实体(疾病、基因和药物)训练了一个使用spacy的自定义NER模型。此外,我还将该模型与相结合。
这是我目前的密码-
# Loaded the trained NER Model
nlp = spacy.load("my_spacy_model")
# Define entity patterns for EntityRuler (just showing 2 relevant patterns here, it contains more patterns)
patterns = [{
我需要帮助才能理解R中的coxph()函数是如何工作的,从而了解如何正确解释输出。 我尝试在一个包含两个因素的“生存分析”数据集上运行cox比例风险模型:性别和基因型。性别因素有两个分类变量:"m“代表男性,"f”代表女性。基因型因子有三个分类变量:"Ctrl","nKO","CRE_Ctrl“。我想看看是否有交互,因此我做了: library(survival)
Survival = Surv(time = D$Age, event = D$outcome) #D is my dataframe, Age is time of dea
这就是问题所在。该数据库描述了物体(不同物种的基因)之间的对称和可转移关系。如果物种1的X基因与物种2的Y基因相关,而物种2的Y基因与物种3的Z基因相关,则物种1的X基因与物种3的Z基因相关。
下面是一个示例表:
species1 gene1 species2 gene2
2 Y 1 X
2 Y 3 Z
现在,这是我想要做的。给定物种1和3(都在species2栏中),在gene2列中找到gene2中的所有基因,其中gene1列中有一个共同的值。
基本上,这就是我想要的输出:
X Z
..。对于满足这个条件的每一对。
请