flash按钮点击无反应_FLASH如何对形状进行填色

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使用FLASH可以绘制比较精细的卡通形象、背景等,这里面涉及画线及填充。这里以绘制一个简单的汽车进行讲解如何对形状进行填色。主要知识点:形状填充

适用软件:所有版本FLASH软件

制作步骤:

1.打开软件,新建FLASH 文档。

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2.这里使用线条工具和椭圆工具绘制。先选择线条工具。

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3.当选择绘制工具后,在工具栏会有如图的一个按钮,勾选上绘制出的就是对象,都是单独的,否则画的线都会有相交之类的。

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4.在工具面板还有一个按钮,吸附按钮,选择后会自动吸附最近的绘制点,便于绘制封闭区域。

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5.这里不勾选绘制对象,但是勾选吸附工具,接下来绘制一个车身。

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6.新建一个图层,选择椭圆工具,绘制两个车轮。注意,在绘制形象如人物等,最好在绘制时就分好图层,以便后续制作动画时能减少工作量。

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7.选择颜料桶工具。

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8.在一些老版本软件中,长按颜料桶工具会弹出线条填充和形状填充两个工具,新版本中这两个工具分开了,如图。

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9.设置填充颜色。

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10.默认填充色都是设置好,如果需要微调,可以点击颜色面板右上角的调色板,可以选择更多颜色。

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11.对车身进行填充,如果点击后没有反应,则说明轮廓没有闭合,也就是有开口。在选择颜料桶后,工具栏最下面有一个对是否兼容开口以及兼容大小的选项,如果选择大的闭合缝隙,填充会更方便,但是相应的,绘制比较精细的内容时,影响填充效率,还是要养成绘制内容封闭的习惯。

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12.填充好车身及轮胎后效果如图。

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<think>嗯,用户想了解如何用R语言对小麦数量性状进行GWAS分析。首先,我需要确定用户的基本背景。可能他们是在做农业研究,或者遗传学相关的工作,需要对小麦的性状进行基因关联分析。GWAS(全基因组关联分析)通常用于寻找遗传变异与表型性状之间的关系,所以用户可能有这方面的需求。 接下来,我需要考虑用户可能已经知道的内容。比如,他们可能已经了解GWAS的基本概念,但需要具体的R语言操作步骤。也有可能他们对GWAS的流程不太熟悉,所以需要从数据准备开始讲起。因此,回答需要结构清晰,分步骤说明,同时确保每个步骤都有必要的解释,但不过于冗长。 然后,分析用户可能需要的细节。例如,数据格式、R包的选择、数据预处理、模型选择、结果可视化等。常用的R包如GAPIT、rrBLUP、sommer等,需要简要介绍每个包的优缺点,以及适用的模型。同时,可能还需要提到多重检验校正的问题,比如Bonferroni校正或FDR,这对结果的准确性很重要。 用户可能遇到的问题包括数据导入错误、模型选择不当、结果解读困难等,所以在步骤中需要提醒常见的注意事项,比如基因型数据的格式(SNP矩阵)、表型数据的正态分布检验,以及群体结构的影响(需要用PCA或其他方法校正)。 另外,结果的可视化部分也很重要,用户可能需要生成曼哈顿图和QQ图,所以需要提供具体的代码示例,并解释如何解读这些图表。同时,要强调显著SNP的筛选标准,比如常用的p值阈值。 最后,用户可能需要扩展建议,比如使用其他模型、功能分析工具,或者机器学习方法,这部分可以简要提及,供他们进一步探索。需要确保整个回答逻辑清晰,步骤明确,代码示例正确,并且使用中文口语化表达,避免专业术语堆砌,但又要准确无误。</think>好的!以下是使用R语言进行小麦数量性状GWAS分析的逐步介绍: --- ### **一、分析前准备** 1. **数据格式要求** - **基因型数据**:SNP矩阵($n \times m$,n=样本数,m=SNP数),需转换为数值型(如0/1/2表示等位基因型) - **表型数据**:$n \times t$矩阵,t=性状数量,需满足正态分布(必要时进行变换) - **亲缘关系矩阵/K矩阵**:用于校正群体结构 2. **安装必要R包** ```R install.packages(c("GAPIT", "rrBLUP", "sommer", "qqman")) ``` --- ### **二、数据预处理** 1. **读取数据** ```R # 基因型数据(PLINK格式转换后) genotype <- read.table("snp_matrix.txt", header=TRUE) # 表型数据 phenotype <- read.csv("wheat_traits.csv", row.names=1) ``` 2. **数据质控** ```R # 过滤低质量SNP:缺失率>10%,MAF<0.05 library(rrBLUP) geno_clean <- cleanGeno(genotype, MAF=0.05, max.missing=0.1) # 表型正态性检验 shapiro.test(phenotype$Yield) # 若p<0.05需进行log变换 ``` --- ### **三、运行GWAS分析** #### **方法1:使用GAPIT包(混合线性模型MLM)** ```R library(GAPIT) # 输入数据 myGD <- genotype # SNP矩阵 myGM <- snp_info # SNP物理位置信息 myY <- phenotype # 表型数据 # 运行分析 gwas_result <- GAPIT( Y = myY, GD = myGD, GM = myGM, PCA.total = 3, # 主成分数校正群体结构 model = "MLM", # 混合线性模型 Multiple_analysis = FALSE ) ``` #### **方法2:使用rrBLUP包(基于基因组选择模型)** ```R library(rrBLUP) # 计算基因组关系矩阵 K <- A.mat(genotype - 1) # 减1将0/1/2转换为-1/0/1 # 拟合模型 gwas_result <- GWAS( pheno = phenotype, geno = genotype, K = K, n.PC = 3, # 主成分数 plot = FALSE ) ``` --- ### **四、结果解读** 1. **显著性阈值确定** ```R # Bonferroni校正:α=0.05/marker数 threshold <- -log10(0.05/ncol(genotype)) ``` 2. **可视化曼哈顿图** ```R library(qqman) manhattan(gwas_result, chr="Chr", bp="Pos", p="P.value", suggestiveline=threshold) ``` 3. **QQ图检验** ```R qq(gwas_result$P.value) ``` 4. **提取显著SNP** ```R significant_snps <- subset(gwas_result, P.value < 0.05/ncol(genotype)) ``` --- ### **五、注意事项** 1. **群体结构校正**:务必通过PCA或K矩阵控制假阳性 2. **模型选择**: - GLM:计算快但易假阳性 - MLM/ FarmCPU:平衡假阳性和统计效能 3. **多次检验校正**:推荐使用FDR或Bonferroni --- ### **六、扩展分析建议** 1. **候选基因注释**:根据显著SNP物理位置匹配小麦参考基因组 2. **上位性效应**:使用`epistasis`包分析SNP互作 3. **多性状分析**:`MTAR`包可处理多个相关性状 需要示例数据或具体代码调试可进一步说明! 🧬
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