Seaborn(sns)官方文档学习笔记系列包括： 第一章 艺术化的图表控制 第二章 斑驳陆离的调色板 第三章 分布数据集的可视化 第四章 线性关系的可视化 第五章 分类数据的绘制 第六章 绘制数据网...

简述 Python 中，数据可视化一般是通过较底层的 Matplotlib 库和较高层的 Seaborn 库实现的，本文主要介绍一些常用的图的绘制方法。在正式开始之前需要导入以下包 import nu...

前言 在前面的一系列WGS文章中，我讲述了很多基因数据分析的来龙去脉，虽然许多同学觉得很有帮助，但是却缺了一个重要的环节——没有提供实际可用的数据来实战完成具体的流程，不能得到直观的体会。许多读者也纷...

总体介绍 deeptools是基于Python开发的一套工具，用于处理诸如RNA-seq, ChIP-seq, MNase-seq, ATAC-seq等高通量数据。工具分为四个模块 BAM和bigWi...

RAD-seq和GBS是什么关系 简化基因组的测序方法 RAD-Seq(restriction site-associated DNA sequencing)最开始指的是2008年发表在PLOS ON...

Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori de...

Deeptools 对数据质量控制的命令包含如下 plotCorrelation plotPCA plotFingerprint bamPEFragmentSize computeGCBias plo...

t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显，比如：占内存大，运行时间长。但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之...

1. SAMR简介 SAM（Significance Analysis of Microarrays）在基因芯片数据时代中被开发出来进行基因表达量差异分析。该算法也能用于进行RNA-Seq数据的基因表...

Luecken MD, Theis FJ. Current best practices in single-cell RNA-seq analysis: a tutorial. Mol. Syst....