前处理： gff转换成gtf： 1gffread Oryza_sativa.IRGSP-1.0.51.gff3 -T -o rice.gtf 提取外显子和可变剪切： 123hisat2_extract_exons.py IRGSP-1.0_representative_transcript_exon_2021-05-10.gtf >IRGSP-1.0.exon hisat2_extract

测序原理甲基化的C在Bisulfite处理后不会发生变化；未发生甲基化的C在处理后会变为U，PCR扩增后会变为T. 因此甲基化比对时需要特定的基因组，所以需要对基因组进行转换：C->T 和 G->A. 上游分析DNA甲基化比对使用最广泛的比对软件是Bowtie2，因此选择Bowtie2作为比对器（不同的比对软件需要不同的index文件）。 基因组准备需要基因组序列文件，把gff3文件

这是一篇让人读完以后叹为观止的文章，精彩，实在是精彩！ 故事是这样开始的，在TP309（粳稻）育种群体中，发现一个很特殊的变种，这个变种携带了一个叫做rod1的基因，这个基因有什么特别的地方呢？通过田间试验和室内试验发现，携带了rod1基因的植株对水稻纹枯病、水稻稻瘟病和水稻白叶枯病这三种严重影响水稻生产的病害都具有广谱抗性（下图ABC）；而且，其植株体内的SA和JA的含量也比TP309的高很多

GROBID安装重要是使用docker进行安装。 1docker pull grobid/grobid:0.8.1 运行1docker run --rm --init --ulimit core=0 -p 8070:8070 docker.1ms.run/grobid/grobid:0.8.1 使用 全量模式：有GPU的时候可以使用。 1docker run --rm --gpus all --

123456library(GenomicFeatures)txdb <- makeTxDbFromGFF("../genome/me.gff3",format="auto")exons_gene <- exonsBy(txdb, by = "gene")exons_gene_lens <- lapply(exons_gene,function(x){sum(width(redu

第01讲 R语言简介与如何学习编程 第02讲 搭建R环境与基本使用 第03讲 数据结构（向量、矩阵、多维数组） 第04讲 数据结构（列表、数据框） 第05讲 数据结构（因子、字符串、日期时间） 第06讲 控制结构（分支循环） 第07讲 函数自定义 第08讲 数据读写 第09讲 数据拼接 第10讲 数据重构 第11讲 数据操作（选择列修改列） 第12讲 数据操作（筛选行分组汇总） 第13讲 数据操

种质资源是极其重要的资源，随着世界人口的增加，对粮食产量的要求越来越高，包括产量和质量。但是，

写在前面还是学学这个点点鼠标就能搞定的神器iTOL。。。PS：其实暑假是闲着没事干了，数据在服务器跑着要一个月。 安装直接从GitHub安装最新版： 1devtools::install_github("TongZhou2017/itol.toolkit") 快速开始123456789101112131415161718192021222324library(itol.toolkit)# read

之前见过坡度图，但是不知道怎么画。今天稍微看了一下就搞定了！

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233# 添加用户adduser hexo# 切回用户目录su hexo# 新建目录存放blogmkdir blog# 初始化裸gitgit init --bare hexo.git# vim hexo.git/hooks/post-receive#!/bin/shgit --work-tr

文献信息 Pélissier R, Ducasse A, Ballini E, et al. A major genetic locus in neighbours controls changes of gene expression and susceptibility in intra‐specific rice mixtures[J]. New Phytologist, 2023. Su

序列转换成fasta文件及后续的SwissProt数据库爬虫代码。