序列信息统计

最新推荐文章于 2024-02-23 23:56:34 发布

BaldStrong

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分类专栏：生物信息学文章标签：序列信息统计

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序列信息统计

1.序列碱基含量

seqkit fx2tab -l -g -n -i -H test.fa

#name	seq	qual	length	GC
ctg1			4636403	50.73
ctg2			9252	46.58
ctg3			6861	54.23
ctg4			5859	60.33
ctg5			4929	52.26

2.序列长度的整体分布统计

seqkit stat test.fa

file           format  type  num_seqs    sum_len  min_len    avg_len    max_len
prefix.ctg.fa  FASTA   DNA          5  4,663,304    4,929  932,660.8  4,636,403

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时间序列统计特征的详细解析

herosunly的博客

05-15

5万+

根据对已有时间序列比赛的统计研究，发现数据规模不大的比赛任务中，依然使用的是特征工程+梯度提升树模型。而且特征工程依然是重中之重。所以特意换了一些时间对特征工程进行了详细的总结。主要包括两大类，一类是常用的(大家都使用的)基本特征，还有一类是Top选手使用的高级特征。为了方便比赛选手学习，将其概念和代码均进行了总结，具体如下文介绍。目录 1. 基本特征 2. 高级特征 2.1 峰值因子、裕度因子、波形因子、脉冲因子、重复值的若干个特征 2.2 傅里叶变换的若干个特征 2.2.1 傅里叶系数 2.2.2

python：批量汇总统计fastq文件序列数、碱基数、GC%、MaxLength、MinLength

weixin_48794920的博客

07-13

3171

python：文件查询，统计fastq序列数、碱基数、GC%、MaxLength、MinLength 前面写了类似的上篇，用来处理一个样品的测序数据。这篇可以处理多个测序数据。一、输入数据 tree rawdata rawdata ├── CON1_R1.fastq ├── CON1_R2.fastq ├── CON2_R1.fastq ├── CON2_R2.fastq ├── CON3_R1.fastq ├── CON3_R2.fastq ├── TREAT1_R1.fastq ├── TREAT1_

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生信脚本练习（12）求fasta文件各序列长度并统计作图

08-20

6591

题目要求是要从一个fasta文件中统计出每条序列的长度分布，并作图。代码如下：import os import getpass import matplotlib.pyplot as plt usr = getpass.getuser() os.chdir('c:/Users/' + usr + '/Desktop') seq_len = {} # 把fasta文件全部读取做成字典，键是带‘>’的那

[bzoj4403]序列统计 Lucas定理

Unlimited Code Works

06-01

451

いつだってあるぞ。自分よりも、梦よりも、大事なことを。

一行代码统计DNA序列中有多少nn的碱基

XH生信和机器学习空间

11-09

1749

一行代码统计DNA序列中有多少nn的碱基从网上下载的dna序列经常由于质量不高序列中含有n，因此统计n的数目十分重要。可以采用awk 一行代码统计序列中n的数目： awk '{if($0~/^>/)a=$0;else {if($0~/n/){gsub(/[atcg]/,"",$0);printf a"\t"length($0)"\n"}}}' test.fa 序列必须为单行序列，如...

[bsoj1271] 序列长度

Bill_Yang_2016的博客

12-10

788

差分约束

从字符串中或文件中获取序列信息

weixin_30912051的博客

02-15

150

#从长度不是特别长的fasta_string中获取序列，去除序列中的空格并全部转为大写，序列以（序列名，序列）的形式，保存到列表中def get_sequences_from_fasta_string(fasta_string): assert isinstance(fasta_string,str) sequences=[] for ite...

时间序列分析—高阶统计量方法-张贤达

10-10

这时，高阶统计量，包括偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）等三阶、四阶统计量，能够提供更加丰富的信息，帮助研究人员更准确地了解时间序列的性质。张贤达在书中强调，高阶统计量不仅用于描述数据分布的形状特征...

数学建模学习方法-DNA序列的统计分析.doc

05-03

在数学建模中，DNA序列的统计分析是一种关键的技术，用于揭示生物信息学中的隐藏规律。本文主要介绍了两种模型，旨在通过对DNA序列的碱基含量和结构特征进行统计分析，实现序列的分类。 1. **模型一**：基于碱基...

时间序列分析——高阶统计量方法-张贤达

09-07

高阶统计量方法是时间序列分析的一个重要分支，它超越了传统的均值、方差等低阶统计量，深入探讨数据的复杂结构和特性。在张贤达的《时间序列分析——高阶统计量方法》中，作者可能详细讲解了以下几个关键知识点：...

seqkit安装与使用 v2.5.1（生物信息学工具-003）

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读别人家的代码的时候经常看到这个，结果两三天不看居然忘记了，这脑子绝对上锈了，决定记下来免得老是查来查去的。。。内容包含如下几个我们经常看到的几个函数： ①tf.flags.DEFINE_xxx() ②FLAGS = tf.flags.FLAGS ③FLAGS._parse_flags() 简单的说：用于帮助我们添加命令行的可选参数。也就是说利用该函数我们可以实现在命令行中...

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这可能是国内最全面的char RNN注释

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作者：凌逆战时间：2019年11月1日博客园地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11543152.html char RNN代码来源于https://github.com/hzy46/Char-RNN-TensorFlow 前言本人在学习char RNN的过程中，遇到了很多的问题，但是依然选择一行代码一行代码的啃下来，并且注释好，我...

Anna Karenina 文本生成（LSTM模型）

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Anna Karenina 文本生成（LSTM模型）项目描述：以安娜卡列妮娜这本英文书籍作为测试集，训练LSTM模型。输入是单个字符，通过学习整个英文文档的字符来进行文本生成，输出是预测出来的新字符。用到的库：time,numpy,tensorflow 用到的函数： tf.contrib.rnn.DropoutWrapper # 为了防止过拟合，在它的隐层添加了dropout正则...

小黑维度分析与逐行调试:MaskedEdgeAttention

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330

输入: features:[num_seqs,batch_size,2*D_e] lengths:[batch_size] edge_ind:batch_size个[(a,b)…] 输出: scores:[batch_size,max_nodes,num_seqs(node_number)] 代码demo: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import sys

python类怎么实例化rnn层_python使用RNN实现文本分类

weixin_42134097的博客

01-14

159

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport timeclass NN_config(object):def __init__(self,num_seqs=1000,num_steps=10,num_units=128,num_classes = 8,num_layer...