微生物16S的OTU聚类工具有很多,最常用的就是 usearch.cdhit-OTU.mothur. 这些工具大多都是针对二代测序平台的,usearch的64bit版本是收费的. 如果要跑PacBio的OTU聚类,目前就只能用 mothur 了. mothur有着非常详细的说明文档! General operations Sequence processing OTU-based approaches Hypothesis testing approaches Frequently asked

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM).        基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture  

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

计算机视觉库 OpenCV OpenCV是Intel®开源计算机视觉库.它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中.高层 API.它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库. OpenCV 对非商业... 人脸识别 faceservice.cgi faceservice.cgi 是一个用来进行人脸识别的 CGI 程序, 你可以通过上传图像,然后该程序即告诉你人脸的大概坐标位置.face

上周20161021-20161028的任务还没有搞完,所以今天来填坑(微笑脸) ××××××××××××××××××××我是萌萌哒分割线××××××××××××××××××××××××××××××× 本文参考:https://bitbucket.org/biobakery/biobakery/wiki/metaphlan2 MetaPhlAn2是使用宏基因组鸟枪法测序数据描绘微生物群落组成的工具. ps: 与系统发育相关的图的表示 安装: 1. 下载并解压 2. 修改/etc/profile,

一.前 沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.

转自http://www.dxy.cn/bbs/topic/35655953 1.OTU是什么? OTU(operational taxonomic units),即操作分类单元.通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性,继而设置特定的分类阈值,获得同一阈值下的距离矩阵,进行聚类操作,形成不同的分类单元.专业解释太书面不好理解?没事儿,给你举个“栗子”就明白了! 2.OTU在16S测序中有何用? 高通量测序得到的16S序列有成千上万条,如果对每条序列都进行物种注释的话,工作量

qiime 本身不提供聚类的算法,它只是对其他聚otu软件的封装 根据聚类软件的算法,分成了3个方向: de novo:                   pick_de_novo_otus.py  closed-reference:      pick_closed_reference_otus.py open-reference OTU: pick_open_reference_otus.py    不同算法的优缺点: de novo:    pick_de_novo_otus.py  优

ylbtech-杂项-数学软件:Mathematica Mathematica是一款科学计算软件,很好地结合了数值和符号计算引擎.图形系统.编程语言.文本系统.和与其他应用程序的高级连接.很多功能在相应领域内处于世界领先地位,它也是使用最广泛的数学软件之一.Mathematica的发布标志着现代科技计算的开始.Mathematica是世界上通用计算系统中最强大的系统.自从1988发布以来,它已经对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻的影响. Mathematica 和 MATLAB.Mapl

本节课程,需要先完成<扩增子分析解读>系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们学习了嵌合体的形成,以及基于参考数据库去嵌合体:也学习了基于数据库比对来筛选细菌或真菌:最后基于最确定的OTU,我们生成代表性序列和OTU表,这是每种高通量测序都有的结果,后续的结果将全部基于这两个文件.

本节课程,需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类   先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们制作了Usearch要求格式的Fasta文件,对所有序列进行去冗余和低丰度过滤,并聚类生成了OTU.   接下来我们对OTU进一步去除嵌合体,并生成代表性序列和OTU表.   什么是chimeras(嵌合体)? 嵌合体序列

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的

https://www.zhihu.com/topic/19582125/top-answershttps://wenku.baidu.com/search?word=spss&ie=utf-8&lm=0&od=0 SPSS 18.0由17个功能模组组成: Base System 基础程式 Advanced Models 高等统计模组(GEE/GLM/存活分析) Regression Models 进阶回归模组 Custom Tables 多变量表格 Forecasting 时间序

Mathematica是一款科学计算软件,很好地结合了数值和符号计算引擎.图形系统.编程语言.文本系统.和与其他应用程序的高级连接.很多功能在相应领域内处于世界领先地位,它也是使用最广泛的数学软件之一.Mathematica的发布标志着现代科技计算的开始.Mathematica是世界上通用计算系统中最强大的系统.自从1988发布以来,它已经对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻的影响. Mathematica 和 MATLAB.Maple 并称为三大数学软件.     Mathematica

几个替代SPSS的软体Salstat http://salstat.sourceforge.net/PSPP http://www.gnu.org/software/pspp/pspp.htmlR http://www.r -project.org/Macanova http://www.stat.umn.edu/macanova/ Linux 下的经济学用软件 准备学习经济学拉.windows上有很多的软件,linux上的话可能都比较隐蔽... 下面就总结一下: R - project : h

SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分

目录 1. 组装算法 1)基于OLC算法 2)基于DBG算法 3)OLC vs DBG 2. 组装软件 3. 组装策略 4. 组装项目实施 1)测序前的准备 2) 测序样品准备 3)测序策略的选择 4)质控.基因组组装.质量评估 5)基因组注释 6)生物学分析 7)更多参考内容 5. 动植物Denovo测序项目的主要分析内容 1. 组装算法 一般有基于OLC(Overlap-Layout-Consensus, 先重叠后扩展)和基于DBG(De Brujin Graph)两种组装算法.基于OLC的

DBImport V3.7介绍: 1:先上图,再介绍亮点功能: 主要的升级功能为: 1:增加(Truncate Table)清表再插入功能: 清掉再插,可以保证两个库的数据一致,自己很喜欢这个功能. 2:信息栏增加红色部分: 黑色的信息太多,有时候错误信息被淹陌,分拆出来单独红色块标识错误信息,清晰一些. 3:增加保存所有的配置及配置还原: 之前只保存数据库链接的配置,为了第4点,包起了所有的配置,包括表名等. 4:增加自启动参数,用于定时功能的开机启动: 自启动参数为 - true 或 - 1

第0.1节 HTML5和桌面软件开发的碰撞 当我们谈论桌面软件开发技术的时候,你会想到什么?如果不对技术本身进行更为深入的探讨,在我的世界里,有这么多技术概念可以被罗列出来(请原谅我本质上是一个Windows程序员的事实). 操作系统 API.操作系统发展到今日,几乎桌面应用的所有功能,都是基于系统API构建的.调用API和语言及技术无关,哪怕是使用汇编.例如(代码来源于网络,本地重新编译): ;我的第一个win32汇编程序 ;一个经典的hello world !程序 ;>>>>&