高效的序列比对和相似性搜索工具 | Efficient Sequence Alignment and Similarity Search Tool 📖 功能概述 | OverviewBLAST比对分析模块是一个强大的序列比对工具，支持多种BLAST算法，提供灵活的输入方式和丰富的参数配置，适用于各种生物信息学序列分析需求。 ✨ 主要特性 | Key Features 🔬 多种BLAST算法:

软件配置DeepLoc 2.0参考文献： Thumuluri V, Almagro Armenteros J J, Johansen A R, et al. DeepLoc 2.0: multi-label subcellular localization prediction using protein language models[J]. Nucleic acids research, 2

摘要许多生物能够有效地区别“近亲”和“陌生人”（这种现象叫亲缘识别，Kin Recognition），并且对“近亲”能够表现出更多的“合作”（positive kin recognition）。但是这种现象在植物中近几年才被关注到。

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浅言前言软件安装Linux基础报错及解决方案 Some index files failed to download. They have been ignored, or old ones used instead.：编辑vi /etc/resolv.conf，加入： 12nameserver 8.8.8.8nameserver 8.8.4.4 Nginx 不同域名指定端口 12345678

系统发育树构建中的不同模型指的是在建立系统发育树（phylogenetic tree）时所使用的不同计算模型，这些模型用于描述不同的进化历程。它们通常基于分子序列数据或形态特征数据，并用来估计进化距离、基因替换率、分支长度和概率等参数。 一些常见的系统发育树构建模型包括： JC69 模型：最简单的核苷酸取代模型，假设所有碱基变异的概率相等。 K80 模型：假设两种碱基之间的取代率可能不同。 F8

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

12345678910111213141516171819library(geoviz)library(tidyverse)library(sf)library(terra)library(rasterVis)library(ggspatial)library(rgdal)library(rnaturalearth)library(rnaturalearthdata)library(raster)

使用bedtools提取结构域序列报错： ERROR: mismatched line lengths at line 57775 within sequence Actinidia07630t11288xxPlantKGA_3 解决方法： 使用博德研究所的picard(地址：https://github.com/broadinstitute/picard/releases/tag/2.27

1 背景与意义传统线性参考基因组存在参考偏倚问题，导致非参考等位基因被遗漏或错误映射。泛基因组（Pangenome）通过整合多个个体基因组构建图结构，提供更全面的遗传多样性参考。序列到图映射（Sequence-to-Graph Mapping, S2G） 是泛基因组分析的核心技术，支撑变异检测、基因分型、长读长纠错等应用。近年来已有20余种S2G算法开发，但此前尚无系统性综述。 2 泛基因组图的表

软件下载从NCBI官方网站下载datasets和dataformat，chmod修改为可执行文件即可。 输入文件直接用拉丁名即可。但是不能是Hordeum vulgare L.这种格式，不然会报错： 12345678910111213The taxonomy name 'Hordeum vulgare L.' is not exact. Try using one of the suggested

PCA 简介PCA（Principal Component Analysis），即主成分分析。PCA是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法，采取降维的思想，PCA 可以找到距离矩阵中最主要的坐标，把复杂的数据用一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要的前几位特征值，来表示样品之间的关系。通过 PCA 可以观察个体或群体间的差异。PC 后面的百分数表示对应特征向量对数据的解释量，此值越大越好。