在单细胞转录组分析中，偶尔会出现电脑内存有限等情况，无法直接读取所有数据，这种时候可以考虑分析部分数据。
pyclone介绍 可以根据多个样品突变的allele frequency 和 copy number，推断出有该突变的细胞克隆所占的比例（cellular prevalence）在不同样品间的变
pandas是用于数据分析的开源Python库，可以实现数据加载，清洗，转换，统计处理，可视化等功能。
使用一个Python脚本mosaic_plot.py，以及一个包含MSM 和 Non-MSM个体相关的物种的表格，这些物种被识别为革兰氏阴性或非革兰氏阴性，在two_variable_mosaic.tsv: ./data/two_variable_mosaic.tsv中。
https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/tree/main
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
place_seqs.py -s ITS.fasta -o placed_seqs.tre -p 20 --intermediate placement_working --ref_dir /softwares/miniconda3/envs/picrust2/lib/python3.6/site-packages/picrust2/default_files/fungi/fungi_ITS/
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
其实从去年 11 月份就准备学习 PyClone 了，在网上搜了一些教程，发现基本上都是随便写的，对软件的使用及结果介绍的不够系统，既然这样，就只能靠自己一点点慢慢啃了。这个过程遇到不少了 Python 模块的 bug ，还得感谢 @琪音 熬夜帮忙解决。拖延症一直到今天才想把 PyClone 系统整理一下。内容比较多，主要参考：
我有一个制表符分隔的文件，有超过2亿行。 什么是最快的方式在Linux中将其转换为CSV文件？ 这个文件确实有多行标题信息，我需要在路上去除，但标题的行数是已知的。 我已经看到了sed和gawkbuild议，但是我想知道是否有“首选”的select。
首先推荐使用gdc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：
拓扑加权是量化不一定是单系群之间关系的一种方法。它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。
是的，\t 是指制表符（tab），它通常用作字段分隔符在 TSV（Tab-Separated Values）格式的文件中。TSV是一种简单的文本格式，它使用制表符来分隔每一列中的值，而每一行则代表一个数据记录。
值得注意的是10x的空间单细胞使用的是Space Ranger，软件下载以及数据库文件压缩包下载：
其中有一个资源是最新的（2023年10月）NC文章《Genome-wide association analysis of plasma lipidome identifies 495 genetic associations》里面的数据在GWAS catalog ，里面的索引号是 GCST90277238-GCST90277416，但是这个公众号的小伙伴却不知道该如何批量下载， 或者说发现规律去写代码，而且手动整理好全部的链接后下载然后把它当做是宝贝来宣传。。。。
就会发现，matrix.mtx文件里面的33694、2049、1878957数值，分别是细胞数量，基因数量，以及有表达量的值的数量（全部的值应该是33694X2049接近7000万，但是有值的仅仅是不到200万，所以单细胞矩阵里面只有3%左右的值大于0 ）。每个10X样本都是走流程拿到10x单细胞转录组数据的3个文件的表达矩阵。
在HPC上启动任务以local模式运行自定义spark，可以自由选择spark、python版本组合来处理数据；起多个任务并行处理独立分区数据，只要处理资源足够，限制速度的只是磁盘io。本地集群处理需要2周的数据，2个小时就处理好了。HPC通常没有数据库，进一步BI展示或者处理需要拉回本地集群，这时候需要把数据块（比如一天）的数据保存为tsv.gz拉回本地集群。pyspark dataframe 提供write的save方法，可以写tsv.gz，spark默认是并行写，所以在提供outpath目录下写多个文件。这个时候，需要顺序拼接多个tsv文件并压缩为gz格式。
数据采集、整理、可视化、统计分析……一直到深度学习，都有相应的 Python 包支持。
数据集包括两个文件：train.tsv和test.tsv，内容是从网上搜集的情感文本数据，简单地经过分词后用空格拼接起来。训练集和测试集各有10000条数据
OncodriveCLUST是一款驱动基因识别软件， 主要针对功能获得性突变，即gain-of-funciton mutations进行分析，这些突变通常聚集在蛋白质的特定区域，可能是肿瘤细胞生长优势和肿瘤细胞克隆进化过程中正向选择的信号，通过对这些突变进行分析，来预测潜在的驱动基因。
Bert模型是Google在2018年10月发布的语言表示模型，Bert在NLP领域横扫了11项任务的最优结果，可以说是现今最近NLP中最重要的突破。Bert模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是通过训练Masked Language Model和预测下一句任务得到的模型。关于Bert具体训练的细节和更多的原理，有兴趣的读者可以去看在[arXiv](https://arxiv.org/abs/1810.04805)上的原文。本篇文章从实践入手，带领大家进行Bert的中文文本分类和作为句子向量进行使用的教程。
用于复现Huang et al.研究分析的计算工作流程，所有复现数据和代码：生信学习者。
本文总结Python语言做数据探索的知识。 类似Ｒ语言做数据探索，利用Python语言做数据探索。 1 数据导入 2 数据类型变换 3 数据集变换 4 数据排序 5 数据可视化 6 列联表 7 数据抽
https://academic.oup.com/bioinformatics/article/36/10/3242/5756209?login=false
但是Read10X读取3个文件还得注意版本，而且必须保证3个文件名字完全一样，如果是最新版，应该是如下所示的：
2.依据RobotFramework2.6.3版本翻译，由于水平有限，时间仓促，难免有错误，请大家不吝指出。
这个生态位分化分析整个的运行过程时间还是挺长的，所以想写个脚本直接在服务器上提交一个任务，最开始是想直接用save函数把运行结果保存下来。但是这个结果非常大，保存到本地以后有60多个G（暂时还没太搞懂这个数据里都有什么）。最后能用到的结果是
一行命令将count转为CPM/TPM/FPKM 的软件为rnanorm,是一个基于Python开发的命令行工具。安装可以通过命令安装：
临床数据是一个tsv文件，数据相对比较简单, (tsv文件就是文件内部的内容使用指标付分隔)
hello，hello！小伙伴们大家好，我是小编豆豆，好久没有给大家分享使用的脚本了，最近小编在一直在忙着16s整理数据库，需要下载大量物种的16s rRNA序列。
Paddle是一个比较高级的深度学习开发框架，其内置了许多方便的计算单元可供使用。
STAR较CellRanger有着更快的运行速度和更广泛的运用场景。单细胞转录组的比对可以通过STAR-solo来实现，在solo Features 可以同时获取Gene expression和RNA velocity 信息，帮助我们进行拟时序分析。
本教程是使用一个Python脚本来分析多种微生物（即strains, species, genus等）的共现模式。
我们知道，不管是16S等扩增子测序，还是宏基因组，最后最重要的结果，就是物种的丰度情况了，qiime2给出的16S丰度结果是一个计数，对于许多软件来说这是可用的，那么如果我们想获得一个直接的百分比数据应该怎样做呢？
本教程旨在使用基于R的函数以及Python脚本来估计使用MetaPhlAn profile的微生物群落的Beta多样性
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
答案当然不是！！！！今天我们学习的是一个python中用来用于数据分析，操作和可视化的全功能数据分析库pandas~~~先来学习如何读取表格数据文件使用pandas，接下来开始吧：
TensorBoard（TB）是一个非常棒的模型可视化工具，早期我也写过一篇文章来详细介绍各个面板。
简介：绘文字（日语：絵文字/えもじemoji）是日本在无线通信中所使用的视觉情感符号，绘指图画，文字指的则是字符，可用来代表多种表情，如笑脸表示笑、蛋糕表示食物等。在NTTDoCoMo的i-mode系统电话系统中，绘文字的尺寸是12x12像素，在传送时，一个图形有2个字节。Unicode编码为E63E到E757，而在Shift-JIS编码则是从F89F到F9FC。基本的绘文字共有176个符号，在C-HTML4.0的编程语言中，则另增添了76个情感符号。最早由栗田穰崇（Shigetaka Kurita）创作，并在日本网络及手机用户中流行。自苹果公司发布的iOS 5输入法中加入了emoji后，这种表情符号开始席卷全球，目前emoji已被大多数现代计算机系统所兼容的Unicode编码采纳，普遍应用于各种手机短信和社交网络中。
在[[11-10x数据导入为seurat对象]] 我们介绍了10x 数据导入seurat。但有时候，获得的数据并非是标准的10x 格式，比如raw 矩阵，该如何解决呢？或者，我们希望以sce 对象处理，毕竟单细胞R 中对象处理，并非seurat 一家独大。来探索一下吧。
2022年底，微软宣布将发布超过4780万公里的道路数据。浅浅用python可视化一下。
一直迷惑于如何把qiime2和picrust结合起来用来分析16S的数据，直到这两天，看到了微生太公众号的视频教程，才有了眉目，原来如此。详细视频教程可以查找相关公众号获得。前面看到picrust2已经处于beta状态了，其可以嵌入于qiime2中，使用更方便，可是我的试用结果却差强人意，或许是我的使用过程有问题，16G内存的要求一般的电脑也难以实现。之前使用picrust1网页版（Galaxy平台，不是三星的那个，是个生物信息云平台软件系统）分析的效果还可以，于是决定用picrust1再试试。发现pcirust在今年6月份更新了1.1.4版。
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ ---------------------------------- Version : ??
泛基因组分析中通常会使用orthofinder去分析基因家族，将这些基因家族分为核心和可变、私有等，然后会算不同类别的基因家族的Ka/Ks的值，主要说明的问题就是核心基因家族相对比较保守
在日常的开发中存在上传报表文件、提供下载报表文件的功能，本次使用django-excel这个开源库来做一个下载excel报表文件的示例。
这项工作已获得Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International协议的许可。这意味着您可以复制，共享和修改作品，只要结果以相同的许可证分发即可。本教程由Mobolaji Adeolu（adeolum@mcmaster.ca），John Parkinson（john.parkinson@utoronto.ca）和Xuejian Xiong（xuejian@sickkids.ca）制作。
基因组结构变异（structure variant, SV）是基因组变异的重要组成部分，大片段插入(Insertion, INS)、缺失(Deletion, DEL)、倒位(Inversion, INV)、易位(Translocation)、重复（Duplication, DUP）等类型的变异。第三代基因组测序因其读长较长，可轻松跨越重复区域和基因组复杂区域，能够更全面的检测基因组的SV。结构变异往往会对基因结构和表达产生更大的影响，在遗传病和肿瘤的发生发展中扮演了重要角色，因此发现和正确注释结构变异对于疾病的诊断有着至关重要的意义。
科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner是由清华大学计算机科学与技术系教授唐杰率领团队建立的，具有完全自主知识产权的新一代科技情报分析与挖掘平台 。
许多生物信息学数据都存储在文本文件中， 每行一条记录，列之间用逗号（csv文件）或 tab 键（表格文件）隔开。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
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