重庆分公司,新征程启航
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第三方工具安装:目前有很多方便的第三方软件包工具,例如Ubuntu的apt-get、Mac的homebrew等。这种安装方式适合那些熟悉相应系统的用户。
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gcc 只是个编译器,不是编辑器,不能编辑程序 ubuntu下可以用vim或者gedit编辑程序,再用gcc编译。
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin安装到自定义位置Go二进制文件默认安装到/usr/local/go,但是可以安装Go工具到不同的位置,可以自行定义,只需要设置正确的环境变量。
python和其他指令码语言如java、R、Perl 一样,都可以直接在命令列里执行指令码程式。
接着出现下面的安装界面,选择一个磁盘,然后将语言选择为“Chinese(Simplified)简体中文”,Installation size为Ubuntu环境的总共磁盘大小,然后是登录用户名和密码,设置好了以后就点安装继续。
最近有粉丝反映说,利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候,发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了,简直不忍直视。经过我的认真研究,发现跟R版本有关。
但是该方法存在一个很大的问题,那就是当x轴标签数量很多时,那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路,既然可以调大画布,那么反过来,我们也可以调小x轴标签字体。
单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ,但最近用到了GO分析,就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好,数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本,没办法区分HC和病例组。
最近小Q在做自然选择分析,分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析,并做了展示,比起气泡图,我模仿了另一种作图方式,显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图(非气泡图)。
在是否需要构建的问题上,我看到徐洲更在 功能注释后如何做富集分析 中提到 “你不需要构建Orgdb,因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。
GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个,一个term对应多个gene,同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集,那和它共享很多基因的term也会显著富集。
1、它们通常都是被当成第二语言,做一些辅助开发的工作。其中Python只在极少数情况下,才被用来作为主要开发语言。至于Go与Ruby,我目前还没听说过它们有被当作主要开发语言的例子。我所推荐的是从C#和JAVA两者之间,二选一。。
2、go语言好。Go的语法接近C语言,但对于变量的声明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程为基础,采取类似模型的其他语言包括Occam和Limbo,但它也具有Pi运算的特征,比如通道传输。
3、从功能的角度来看,目前大多数情况下go语言比python更好。Python是一种基于面向对象编程的多范式,命令式和函数式编程语言。Go语言是一种基于并发编程范式的过程编程语言,它与C语言具有表面的相似性。