2021.07.05【R语言】丨预测lncRNA并绘制venn图

摘要

接到一个单样品测lncRNA数据的项目,正好拿来练练手,梳理一下lncRNA流程。这里记录预测lncRNA并生成venn图的过程

环境与方法

R version 3.6.3 (2020-02-29)

依赖工具

预测工具

CPC2
CNCI
Pfam
CPAT

绘制工具

R:VennDiagram

使用命令

预测lncRNA

CPC2
#更换env
conda activate py27
python ~/soft/CPC2-beta/bin/CPC2.py -i lncRNA_candidate.fasta -o cpc2_result.txt &
CNCI
python2 ~/soft/CNCI-master/CNCI.py -f lncRNA_candidate.fasta -o CNCI_result.txt -m ve -p 16
Pfam
conda 
生物信息学是科学研究的一个多学科领域,它使用计算机科学知识来分析生物数据。 生物信息学通常在实验室中用于湿实验室实践。 该研究领域涵盖基因组学,蛋白质组学和代谢组学。 这些中的每一个都处理由世界著名组织(如NCBI,EMBL等)创建的各种数据库。各个级别的学生,院士,企业人员从诸如ENA,Ensembl,UniProt,PDB等著名数据库中提取信息。提取的数据需要进行转换以进行分析和绘制。 根据分析结果和形结果,科学家和研究人员得出结论或出重要决定,以建立某些生物学事实。 现在,从巨大的生物学数据库中提取生物学数据是一项艰巨的任务。 它需要一个非常有效的工具,该工具不仅可以提取信息,而且还可以提供数据分析和绘制便利。 在技​​术领域中,有许多编程工具可以利用它们的弱点和优点。 例如C,C ++,Perl,Ruby,JavaScript或PHP,Java,R,Python,Bash等语言工具。生物信息学的研究人员大致分为两类:第一类不想自己制作软件和其他人。 两者都将进行数据分析; 执行统计测试,绘制使用其他程序员制作的生物信息学软件。 但是第二组可能有兴趣编写自己的脚本或构建供自己使用或帮助其他研究人员的软件。 对我来说,R编程将是上述两个小组的最佳选择。 因为它具有丰富的生物软件包集合,可支持在生物信息学研究领域对lncRNA进行深入分析。
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