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最近一直寻思着构建基因共表达网络，之前了解到的方法是根据相关性构建互作网络。想着看看有没有新的方法，找到了这样一篇文献：

从这里开始写正文 1234567891011121314151617181920212223#root 权限进入sudo suuseradd shiny # 添加shiny用户passwd shiny # 修改shiny用户的密码chmod +w /etc/sudoers # 修改权限sudo vim /etc/sudoers # 编辑# root ALL=(ALL) ALL 该行，在下面添加 s

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分子层面对生物的研究，在个体水平上主要是看单个基因的变化以及全转录本的变化（RNA-seq）；在对个体的研究的基础上，开始了群体水平的研究。如果说常规的遗传学主要的研究对象是个体或者个体家系的话，那么群体遗传学则是主要研究由不同个体组成的群体的遗传规律。在测序技术大力发展之前，对群体主要是依靠表型进行研究，如加拉巴哥群岛的13中鸟雀有着不同的喙，达尔文认为这是自然选择造成的后果1。达尔文的进化论对

以下流程是在数据中心的超算上的配置过程。 创建环境主要是安装依赖的软件。PS：推荐使用mamba. 12345conda create --name EGAPx_v.0.4.0-alphaconda activate EGAPx_v.0.4.0-alphaconda install bioconda::nextflow conda install conda-forge::singularityc

Claude给的解释： 🍎 生活化例子：找苹果想象你要在一个果园里找苹果： 🎯 敏感性（Sensitivity）= “找得全不全” 问题：果园里有100个苹果，你能找到多少个？ 如果你找到了80个：敏感性 = 80/100 = 0.8 通俗理解：在所有真实存在的苹果中，你找到了多少比例 高敏感性：不会漏掉真苹果（但可能把梨也当成苹果） 低敏感性：会漏掉很多真苹果 🎯 特异性（Specifi

绘制进化树的软件很多，窗口界面的MEGA$^{[1]}$、Y叔R包ggtree$^{[2]}$等。MEGA属于神仙级别的软件，一篇文章拉高期刊的影响因子。而Y的ggtree更受R爱好者的青睐，可以各种尽情修饰进化树。相对来说，MEGA建的树就不是那么好看，需要后期修饰一下。修饰的软件推荐iTOL$^{[3]}$。大多数的参数直接在右边界面就能修改，但是如果需要批量修改颜色等信息的话，就需要写配置文