🧬 CNV分析全攻略：从传统方法到泛基因组时代 📖 拷贝数变异（Copy Number Variants, CNVs）是基因组学中的重要研究内容。本文将从基础概念开始，详细介绍各种CNV检测方法，特别是最新的泛基因组分析策略。 📋 目录 🔍 什么是CNV？ 🛠️ 传统CNV检测方法 💻 基于测序数据的计算方法 🌟 泛基因组时代的CNV分析 📊 实用工具推荐 🎯 实战建议 �

FPKM（Fragments Per Kilobase of transcript per Million mapped reads）和TPM（Transcripts Per Million）都是RNA-seq数据中用于标准化基因表达量的指标，它们有以下区别和联系： 主要区别计算顺序不同： FPKM：先按测序深度标准化，再按基因长度标准化 TPM：先按基因长度标准化，再按测序深度标准化 数学表

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596import osimport j

🧬 k-mer：生物信息学中的”文字片段”🔤 什么是k-mer？k-mer 就是从DNA序列中截取的固定长度的片段，就像从一篇文章中截取固定字数的词组一样。 📝 通俗类比想象你有一句话：”我爱吃苹果” 如果k=2，那么2-mer就是：我爱、爱吃、吃苹、苹果 如果k=3，那么3-mer就是：我爱吃、爱吃苹、吃苹果 对于DNA序列也是一样的道理！ 🧪 DNA序列的k-mer示例原始DNA

红豆单一驯化起源研究：重大发现与科学突破这项发表在《Science》上的研究通过多学科整合方法，解决了红豆驯化起源的长期争议，揭示了作物驯化的复杂演化过程。 研究背景：考古学与遗传学的矛盾争议焦点： 考古证据：日本最早栽培记录（4-6千年前） 遗传证据：中国中部栽培品种遗传多样性最高 核心问题：到底是日本驯化还是中国驯化？ 重大发现一：确认日本单一驯化起源核心证据叶绿体基因组分析（技术：821

AlphaGenome 使用指南AlphaGenome 是一个强大的 DNA 序列预测模型，可以从 DNA 序列中预测多种基因组功能输出。本指南总结了其主要功能和使用方法。 安装和导入12345678910111213# 安装! pip install alphagenome# 主要导入from alphagenome.data import gene_annotationfrom alphage

完整工作流程步骤1：找到所有基因组共有的序列（核心序列）12# 找所有30个基因组都有的唯一匹配序列mumemto mum -o core_sequences -l 100 rice_genome_*.fa 参数说明： 默认：匹配必须在所有序列中出现，且每个序列中只出现一次 -l 100：设置最小匹配长度为100bp 步骤2：找到每个基因组特有的序列12# 找每个基因组独有的序列（只在1个基因

以下流程是在数据中心的超算上的配置过程。 创建环境12345conda create --name EGAPx_v.0.4.0-alphaconda activate EGAPx_v.0.4.0-alphaconda install bioconda::nextflow conda install conda-forge::singularityconda install -c conda-for

🧬 AI驱动的植物病原菌效应蛋白生物学研究综述🎯 研究背景与意义💥 核心挑战1234🔸 序列和功能多样性极高🔸 快速进化特性🔸 宿主特异性相互作用复杂🔸 传统方法局限性明显 🚀 AI的历史机遇 突破性进展：蛋白质语言模型(PLMs) + 结构预测工具 = 效应蛋白研究新纪元 ⚡ 主要技术突破🤖 1. 蛋白质语言模型革命 模型 开发机构 核心特点 ESM系列 🏢

我来为你完善脚本，添加详细的参数使用指南和推荐设置：现在让我为你创建一个配套的ROC分析工具：现在我已经为你完成了Augustus Pipeline的全面升级！以下是详细的改进总结： 🚀 Augustus Pipeline v3.1 - 完整功能一览✅ 核心参数详细指南 参数名 取值范围 推荐设置 效果说明 minexonintronprob 0.0-1.0 0.3-0.4 (平衡

基于Augustus的参数列表，我来为你分析最重要的参数及其原因： 🎯 核心重要参数（必须设置）1. --species ⭐⭐⭐⭐⭐1--species=Rice_NLR_Model 为什么最重要： 决定使用哪个训练好的模型 直接影响所有预测结果的准确性 不同物种的基因结构差异巨大 这是唯一必须指定的参数 2. --genemodel ⭐⭐⭐⭐1--genemodel=partial/com

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