weixin_53737233的博客

QQ图（Quantile-Quantile Plot）是一种用于评估观察数据与理论分布差异的可视化工具，在GWAS（全基因组关联分析）中尤为重要。

总的来说，借用规则如下：同一时刻，你只能拥有要么一个可变引用，要么任意多个不可变引用引用必须总是有效的。

（如果你要改变，就要重新创建一个新的变量，这里涉及到内存对象的再分配）。使用较小的数据结构时，通常创建新的实例并以更具函数式的风格来编写程序，可能会更容易理解，所以值得以较低的性能开销来确保代码清。前文提到，这是 Rust 团队为我们精心设计的语言特性之一，让我们编写的代码更安全，性能也更好。，这样后续的赋值操作就合法了。变量遮蔽：在Rust中，使用let关键字重新声明同名变量会创建一个全新的变量，完全遮蔽之前的变量。这个新的 x 是可变的(mut)，所以后续的 x = 6 赋值操作是合法的。

一直想多学一门编译语言，主要有几个原因吧（1. 看到一位老师实验室要求需要掌握一门编译语言；2. 自己享想试着开发一些实用的生信工具，感觉自己现在相比于数据分析，探索生物学层面的意义相比更想做一些实用性的东西出来），之前在C、C++、Rust之间摇摆，一直没有行动起来学，确实也怪自己拖延。直到前段时间，想去的那个实验室发了一篇很有创新性的文章，又勾起了我想前往深造的想法。（叠个甲，不是只想着为了发文章才去，而是觉得在那里会有更多的可能性。

生物信息学？听起来很高级，但其实，它是一场 DNA 和计算机的跨界恋爱！今天，我们来认识一位改变世界的 "生信小伙伴"：Rosalind。无论你是个只会数 0 和 1 的程序员，还是只看 DNA 觉得 "A=T，C=G" 的小白，这个平台都会让你分分钟上瘾！🤓。

🎉 进入生物信息学的世界，与Rosalind一起探索吧！🧬Rosalind是一个在线平台，专为学习和实践生物信息学而设计。该平台提供了一系列循序渐进的编程挑战，帮助用户从基础到高级掌握生物信息学知识。无论你是初学者还是专业人士，Rosalind都能为你提供适合的学习资源和实践机会。你是否想像专业人士一样分析DNA序列？这里有一个简单的任务来帮助你入门。📝这个题目是要你计算在一群具有不同基因型的个体中，两两随机交配后，后代中表现显性性状的概率。

Rosalind是一个在线平台，专为学习和实践生物信息学而设计。该平台提供了一系列循序渐进的编程挑战，帮助用户从基础到高级掌握生物信息学知识。无论你是初学者还是专业人士，Rosalind都能为你提供适合的学习资源和实践机会。（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说，它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。你是否想像专业人士一样分析DNA序列？这里有一个简单的任务来帮助你入门。🎉 进入生物信息学的世界，与Rosalind一起探索吧！

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因此下游分析由counts计算RPKM、 FPKM这两者的公式完全一致。

在解决生物信息学问题时，使用基础Python代码可以帮助你理解序列操作的基本原理，而借助BioPython等专业库可以大大简化代码，提升效率。根据具体情况选择合适的方法，让你的DNA序列分析更高效、更专业！加入Rosalind，开始你的生物信息学探索之旅吧！纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

记录个体或群体突变的文件格式，是变异结果存储的标准格式，一般多用于单核苷酸变异或小片段的插入缺失的结果记录。此外也可存储其他变异形式，如CNV、SV等。SNV 是基因组上单个位置的替换。|比如，在参考基因组上记录为 A ，通过检测，某个体由于个体差异或突变，在相同位置变异为C。Indel是指插入或缺失，例如在参考基因组上，某位置为ATCCA，在个体基因组上为ACA（中间位置的TC缺失），则记为A–CA，该位置为deletion。

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接触生信也有一段时间了，从一窍不通到现在（二窍不通），中间踩了不少坑。想了想还是写一本简单的入门教程，既能记录自己的学习历程，也能帮助到大家。 之后尽量每天写一小段！！！！！

R语言GSEA富集分析

RNA-seq（RNA sequencing）是一种基于二代测序技术（Next-Generation Sequencing, NGS）研究转录组学的方法，能够快速获取给定时刻的某一基因组中RNA的种类和数量，从而实现定性与定量分析。随着二代测序技术的发展，RNA-seq的应用场景也不断拓展，在生物学和临床医学等领域都有广泛应用。如今，RNA-seq在诊断、预后和治疗各种疾病（包括癌症和传染病）的应用中具有广阔前景。

提取基因组中的内含子、外显子以及基因间区

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