sashimi

刺身的顺序遵循口味由淡转重原则,先尝清爽白肉鱼,然后是味道浓郁红肉鱼,再后来是虾、贝类。

  先用筷子把一点儿芥末抹在生鱼片上面,再用鱼生一侧蘸一点儿酱油。

  先在舌间享受芥末、酱油与生鱼片各自不同味道,然后再经过咀嚼尝到混合后味道。如果先把芥末和酱油混合,芥末酱油味道往往就会盖过鱼生原本鲜味,鱼生魅力就消失殆尽了。两种吃法差异,只要一经尝试便可体会其中奥妙。

  盘中的萝卜丝是用来清口,也有人将少许萝卜丝夹在生鱼片中同食。萝卜丝清脆辛辣,能消食化积。吃完生鱼片嚼嚼萝卜丝,算是收尾。萝卜丝的做法大有讲究,“道乐”厨师长刀功精纯,可以将双手背在身后把一个萝卜削成几米长薄片哦!将薄片摞成叠,切成就是细细的萝卜丝了!

  盘中紫苏叶子不仅仅是可有可无装饰,还可以卷起生鱼片来一起吃。紫苏是辛温芳香,擅于解鱼蟹毒,很多人吃海鲜出现腹痛、腹泻、呕吐、搔痒等症状,服用紫苏就能缓解。“藿香正气水”中主要成分之一就是紫苏。吃生鱼片就苏叶,可以说是防患与未然。

  三文鱼肉质软糯,口感肥美,头一口咬下去,就感到一股鲜味充满口腔,一种快感如电流迅速传遍全身,仿佛全身所有器官全部停止活动,所有神经都在传导口腔中这奇异鲜味。只这一瞬,就有一种被被征服了感觉。

  享受鱼生同时,不妨再点上一壶“清酒”。清酒清醇或浓郁,和生鱼片爽脆或腴滑相得益彰。 虽是白酒,但度数却只有14度上下,初喝时只觉得热热清酒淡淡如水,但你若蘸多了芥末,就偏要这清酒才能解辣呢!

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
<think>嗯,用户想知道如何用IGV生成Sashimi图或者解决相关问题。首先,我需要回忆一下IGV的功能,是否直接支持Sashimi图的生成。根据之前的知识,IGV本身可能没有内置的Sashimi plot功能,但可能有其他方法,比如插件或者结合其他工具。 然后,用户提到的rmats2sashimiplot项目,我之前看到过引用,这个工具是用来生成Sashimi plot的,可能需要结合rMATS的输出或者基因组坐标。所以可能需要先安装这个工具,或者参考它的文档。引用中提到的项目地址和说明,可能需要引导用户去那里查看具体步骤。 接下来,用户的问题可能分为两个部分:使用IGV直接生成,或者通过其他工具如rmats2sashimiplot生成,并解决过程中遇到的问题。我需要确认IGV是否有相关插件,或者是否需要导出数据后使用其他工具生成。 另外,常见的问题可能包括文件格式不正确、路径错误、依赖缺失等,需要给出排查步骤,比如检查BAM文件索引、路径是否有空格或特殊字符,安装必要的Python库等。 还要注意用户可能混淆了不同工具的使用方法,需要明确区分IGV本身和其他辅助工具的使用流程。可能需要分步骤说明,先尝试用rmats2sashimiplot生成,或者指导如何准备数据后在IGV中查看。 最后,确保回答结构清晰,分点说明方法和解决步骤,并引用提供的参考资料,特别是项目地址和技术分析,以增强可信度。同时,生成的相关问题要围绕Sashimi图的生成方法、常见错误、数据准备和工具比较,帮助用户进一步探索。</think>### 使用IGV生成Sashimi图的方法与问题排查 #### 一、Sashimi图生成方法 1. **IGV原生功能限制** IGV(Integrative Genomics Viewer)本身不支持直接生成Sashimi图,但可通过以下两种方式间接实现: - **结合rmats2sashimiplot工具**(推荐) 使用工具如`rmats2sashimiplot`,将rMATS输出文件或基因组坐标转换为可视化图表。例如: ```bash python rmats2sashimiplot.py --bam /path/to/bam_files --gtf /path/to/annotation.gtf --output-dir ./results ``` 生成图表后,可导入IGV进行查看[^3]。 - **手动叠加覆盖度与剪接信息** 在IGV中加载BAM文件后,通过调整轨道显示参数(如覆盖度阈值、连接线样式),模拟Sashimi图的剪接可视化效果。 2. **关键数据准备** - **BAM文件**:需包含比对结果且已建立索引(.bai文件)。 - **注释文件**:GTF/GFF3格式的基因注释文件。 - **基因组坐标**:目标区域的染色体位置(如`chr1:1000000-2000000`)。 --- #### 二、常见问题与解决方法 1. **文件加载失败** - **现象**:BAM文件无法显示覆盖度或连接线。 - **排查**: - 检查BAM文件是否已排序并建立索引(使用`samtools index`)。 - 确认文件路径不含特殊字符(如空格或中文)[^2]。 2. **依赖库报错** - **现象**:运行`rmats2sashimiplot`时提示`ModuleNotFoundError`。 - **解决**:安装缺失的Python库: ```bash pip install matplotlib numpy pysam ``` 3. **可视化效果异常** - **现象**:覆盖度曲线断裂或连接线错位。 - **调整方法**: - 在IGV中右键点击轨道,选择`Set Coverage Threshold`调整覆盖度阈值。 - 通过`View > Preferences > Alignments`修改连接线粗细和颜色。 --- #### 三、扩展工具推荐 1. **rmats2sashimiplot优势** - 直接解析rMATS输出,支持差异剪接事件的可视化[^1]。 - 使用MISO绘图引擎,生成出版级图像。 2. **替代方案** - **MISO(Mixture of Isoforms)**:提供更精细的剪接定量分析。 - **Sashimi.py**:轻量级脚本,适合自定义参数调整。 ---
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