在线免费看电视剧的网站,华为公司网站建设案例分析,平安企业邮箱登录入口,品牌的营销系统生物笔记——暑期学习笔记#xff08;四#xff09; 文章目录 前言一、R篇1. unname()2. duplicated()3. 数据提取4. 分组 二、生信篇1. 文本处理常用命令2. 命令输出1. 重定向2. 多命令执行 3. 文本工具4. 本地hmm鉴定1. hmmer软件安装2. 文件准备3. 基于hmm的鉴定 总结 前言… 生物笔记——暑期学习笔记四 文章目录 前言一、R篇1. unname()2. duplicated()3. 数据提取4. 分组 二、生信篇1. 文本处理常用命令2. 命令输出1. 重定向2. 多命令执行 3. 文本工具4. 本地hmm鉴定1. hmmer软件安装2. 文件准备3. 基于hmm的鉴定 总结 前言
这一系列文章主要是对于在暑期老师每周教导的生信方面的课程的课后学习笔记的总结希望用此方法来巩固我的所学。 一、R篇
1. unname()
x - c(1,4,6.25)x
[1] 1.00 4.00 6.25
x[] - 7x
[1] 7 7 7
x - c(星55,石88,苑99)x
星 石 苑
55 88 99
#去掉列名
y- unname(x)y
[1] 55 88 99age - c(8:88)
name - paste(wht,seq(8,88))age[c(3,5,7)]
age[age15]
df - cbind(age,name)
x - df[,]df - read.table(D:/class.csv,header TRUE,sep ,)
head(df)
name - df[,name]
age - df[,age]
head(age)
age1 - age[c(3,5,7)]
age2 - age[age15]
df1 - df[df$name%in%c(Mary,James),]
age3 - df1[,c(name,age)]
df2- df[!df$name%in%c(Mary,James),]
age34 - df2$agecut(1:9,breaks c(0,3,6,9)) #分割
cut(1:88,breaks3)table(df$sex)
str(df)
df$sex - factor(df$sex,levels c(F, M), labels c(Female, Male))
str(df)
tapply(df$age,df$sex,max)
2. duplicated() duplicated,翻译过来是重复的意思所以它的用处是判断是否是重复元素并返回布尔值方便记忆 intersect(c(5,7),c(1,5,2,5))
union(c(5,7),c(1,5,2,5))
setdiff(c(5,7),c(1,5,2,5)) #求差集前一向量中不属于后面向量元素组成的集合x - c(6,9,8,6)duplicated(x)
[1] FALSE FALSE FALSE TRUEx[!duplicated(x)]
[1] 6 9 8
#或者直接使用unique()unique(x)
[1] 6 9 83. 数据提取
df - read.table(D:/class.csv,header TRUE,sep ,)head(df)name sex age height weight
1 Alice F 13 56.5 84.0
2 Becka F 13 65.3 98.0
3 Gail F 14 64.3 90.0
4 Karen F 12 56.3 77.0
5 Kathy F 12 59.8 84.5
6 Mary F 15 66.5 112.0
name - df[,name]
age - df[,age]
#head(age)age1 - age[c(3,5,7)]
age2 - age[age15]#取出“Mary和James对应的age
df1 - df[df$name%in%c(Mary,James),]
age3 - df1[,c(name,age)]age3name age
6 Mary 15
13 James 12#取出其他人的
df2- df[!df$name%in%c(Mary,James),]
age4 - df2[,c(name,age)]
4. 分组 #分割通过对breaks参数的设置来分割连续性变量cut(1:9,breaks c(0,3,6,9))
[1] (0,3] (0,3] (0,3] (3,6] (3,6] (3,6] (6,9] (6,9] (6,9]
Levels: (0,3] (3,6] (6,9]
cut(1:88,breaks3) table(df$sex)F M 9 10 str(df)
data.frame: 19 obs. of 5 variables:$ name : chr Alice Becka Gail Karen ...$ sex : chr F F F F ...$ age : int 13 13 14 12 12 15 11 15 14 14 ...$ height: num 56.5 65.3 64.3 56.3 59.8 66.5 51.3 62.5 62.8 69 ...$ weight: num 84 98 90 77 84.5 ...#将sex变量转换为因子类型方便分组
df$sex - factor(df$sex,levels c(F, M), labels c(Female, Male))
#通过对labels参数的设置改变因子的名称 str(df)
data.frame: 19 obs. of 5 variables:$ name : chr Alice Becka Gail Karen ...$ sex : Factor w/ 2 levels Female,Male: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...$ age : int 13 13 14 12 12 15 11 15 14 14 ...$ height: num 56.5 65.3 64.3 56.3 59.8 66.5 51.3 62.5 62.8 69 ...$ weight: num 84 98 90 77 84.5 ...#根据sex分组并对于age求最大值tapply(df$age,df$sex,max)
Female Male 15 16
二、生信篇
1. 文本处理常用命令 less命令 打开并查看文件内容 less -SN (按行查看按 q 退出 支持直接查看压缩文件
示例 less -SN example.axt wc 命令 简单统计文件内容 -c 只显示 字节数 -l 只显示行数 -w 只显示字数
$ wc example.axt
4 3 1755 example.axt$ wc -c example.axt
1755 example.axt$ wc -l example.axt
4 example.axt$ wc -w example.axt
example.axt可以得知该文件中的字节数为1755行数为4字数是一个文本中的单词数量。在计算字数时通常以空格或其他标点符号作为单词之间的分隔符为3. diff 命令 比较两个文件的不同
-a 只逐行比较文本文件 -b 忽略空格 -B 忽略空行 -c 显示全部内容并标出不同之处 比如我比较了一下sort.txt 和 file 两个文件。第一行的9,13c9,14 表示的是前一个文件的9到13行与后面文件的9到14行是不同的。 sort 命令 -r 降序输出 -n 以数值来排序 -o 输出到新文件 uniq 命令 比较相邻的行显示不重复的行 -i 忽略大小写 -c 计数 命令 练习 2. 命令输出
1. 重定向 代表以覆盖的方式将输出内容写入到指定文件 代表以追加方式输出 命令 文件 A 2 文件 B 正确的输出到 A 文件中错误的输出到 B 文件中 2. 多命令执行
命令 1 命令 2 两个命令互不干扰 命令 1 命令 2 只有前者执行后者才能执行 命令 1|| 命令 2 只要前者能执行后者就不执行前者不执行后者就顶上 3. 文本工具 grep 、 sed 、awk 有关更多信息请看 Linux中文本工具应用Linux入门六
4. 本地hmm鉴定
1. hmmer软件安装 mamba 是一个基于 Python 的 CLI 工具被认为是 conda 的直接替代品自带多线程下载可以提高下载速度。 首先安装mamba 安装过程推荐https://zhuanlan.zhihu.com/p/489499097?utm_id0
# 创建一个新环境”wht_env1并安装 iqtree软件
mamba create -n wht_env1 iqtree安装完成
#安装hmmer软件
mamba create -n wht_env2 hmmer通过mamba安装的软件通常会安装到Conda环境的envs目录下( 安装时设置了环境
2. 文件准备 hmm 模型文件 如 PF03936.hmm fasta格式的AA序列文件 如 Lindera_aggregata.gene.pep 3. 基于hmm的鉴定 hmmsearch /home/PF03936.hmm /home/Lindera_aggregata.gene.pep /home/Lagg.PF03936.out总结
本文的R篇主要讲了unname、duplicated、因子分组等。生信篇则介绍了一些在Linux中的简单操作命令。同时也学会了根据mamba管理器来下载所需软件如用于hmm鉴定的hmmer软件等。
两情若是久长时又岂在朝朝暮暮。
–2023-8-16
