首先是conda报错： 12345Collecting package metadata (current_repodata.json): doneSolving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.Solving environment: failed with repodata

主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种无监督降维方法，能够有效对高维数据进行处理。但PCA对相关性较小的变量不敏感，而PLS-DA（Partial Least Squares-Discriminant Analysis，偏最小二乘判别分析）能够有效解决这个问题。而OPLS-DA（正交偏最小二乘判别分析）结合了正交信号和PLS-DA来筛选差异变量。

1-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 💌lixiang117423@foxmail.com💌lixiang117423@gmail.com

酚酸是不是水稻中的化感物质？ 为什么会有这个问题呢？

毫无疑问，Positron是非常好用的，可是一些快捷键无法设置，那就直接编辑快捷键吧。 找到Positron的安装路径下的这个文件keybindings.json，我的路径是： 1C:\Users\xxx\AppData\Roaming\Positron\User\keybindings.json 我编辑的是我自己常用的三个快捷键： 123456789101112131415{ "k

写在前面Y叔的ggtree $^{[1]}$ 毫无疑问是当前绘制美化系统发育树（下文简称进化树）的最佳工具，一直想学习，但是都没有真真正正学习过，一是因为网上关于gtree的中文资源较少，另外一个原因是感觉到自己用不上，就没认真学习。春节在家，实在无聊，下定决心学一遍ggtree。下面的内容来自Y叔的博客$^{[2]}$ ，若有不当之处，恳请批评指正。 关于进化树进化树怎么看进化树展示的是进化关系

好的，遵命。这里是拆分后的中文和英文两个独立的 README.md 文件。 中文版本1234567891011121314151617181920212223242526272829# RNA-seq 分析流程这是一个基于 HISAT2 和 StringTie 的自动化 RNA-seq 分析流程。它封装了从原始 FASTQ 文件到最终表达矩阵生成的完整步骤，旨在提供一个简单、高效且可重复的分析体

1 BRAKER3的优势 可以使用转录组和蛋白数据2 基因预测成功的关键 高质量的基因组：short scaffolds太多的话不会得到很准确的结果。 简单的序列名称：如Chr1这种是最好的。 要标记重复序列：the genome should be masked for repeats，避免对重复序列和低复杂度区域预测到基因结构；转录组数据比对是重复序列也会影响；在GeneMark-ES/ET/

找到对应的文件修改即可： 1find /var -name "config.php" 💌lixiang117423@foxmail.com💌lixiang117423@gmail.com

1234567891011121314151617181920212223rm(list = ls())library(vegan)library(ggplot2)library(ggprism)library(FactoMineR)library(factoextra)data("iris")res.pca <- PCA(iris[, 1:4], graph = FALSE)contrib

参考文献 Dong Y, Duan S, Xia Q, et al. Dual domestications and origin of traits in grapevine evolution[J]. Science, 2023, 379(6635): 892-901. 基因组组装和注释12345678910111213141516171819202122232425262728293031

分析策略以下三个图来自微信公众号[希研未来]。 基于reads 基于组装 基于Bin 软件安装常用的这些软件用Conda或者是mamba都很好处理，但是metaWRAP这个软件是真的难安装啊。踩坑多次终于安装上了： 1mamba create -y --name metawrap-env --channel ursky metawrap-mg=1.3.2 数据配置Che