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在函数之前写的基因和在类型声明之后写的基因有什么区别？

在函数之前写的基因和在类型声明之后写的基因是指在编程语言中，基因（也称为泛型）的位置不同所带来的区别。

在函数之前写的基因：在某些编程语言中，基因可以在函数之前进行定义。这意味着基因是函数的一部分，它们可以在函数内部使用，并且可以根据函数的需求进行实例化。这种方式可以使函数更加灵活和通用，因为基因可以根据不同的数据类型进行参数化。例如，可以定义一个泛型函数来处理不同类型的数据，而不需要为每种类型编写不同的函数。
在类型声明之后写的基因：在另一些编程语言中，基因需要在类型声明之后进行定义。这意味着基因是与类型相关联的，它们可以用于定义特定类型的数据结构或对象。这种方式可以使类型更加灵活和可重用，因为基因可以根据类型的需求进行参数化。例如，可以定义一个泛型类来表示不同类型的集合，而不需要为每种类型编写不同的类。

总结：无论是在函数之前写的基因还是在类型声明之后写的基因，它们都是为了增加编程语言的灵活性和可重用性。通过使用基因，可以编写更通用、更灵活的代码，减少重复的工作，并提高代码的可维护性和可扩展性。

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在线功能富集分析与qPCR引物设计

之前写的RNA-seq数据差异表达分析一文中提到，筛选得到差异表达基因list后，需要进一步分析这些基因参与了哪些功能，因此要进行后续的一些分析，比如功能富集分析、聚类分析和基因共表达网络分析。...其中BP类GO条目有向无环图可视化如下所示： ? 上图中，颜色越深，代表富集的GO条目越显著。...目前有很多软件和在线工具可以进行引物设计。了解引物设计的原理和一些注意事项是设计好的引物的前提条件。常见的有ChIP-qPCR和qPCR引物设计。...针对qPCR引物设计，对引物的要求有：设计引物尽量靠近3'端（保证扩增效率）尽量跨越内含子（检测基因组污染）引物长度最好在18-22bp产物长度保证在80-200bp间，最长可300bp两条引物...然后在模板部分输入fasta序列或基因号（NCBI）；接着，如果有设计好的引物，可以在引物部分（"Primer Parameters"）的"Use my own forward/reverse primer

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GO、GSEA富集分析一网打进

其中代表性的计算方式有两种：一是基于筛选的差异基因，采用超几何检验判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其它定义的通路富集。...假设背景基因数目为m，背景基因中某一通路pathway中注释的基因有n个；上调基因有k个，上调基因中落于通路pathway的数目为l。...直到有了conda，安装再也不是问题。解决了动态库依赖后，可以在Github安装最新的开发版本。...自己对着文档页核对了下之前写的程序，再补充几点。 GO富集分析首先还是列一个完整的例子。输入最好是用ENTREZ ID，值比较固定，不建议使用GeneSymbol，容易匹配出问题。...这里排序方式可以是表达差异，也可以是其它方式，只要方便解释即可，即从上到下，或从前到后，基因对表型的贡献有一致的变化趋势就好。不同的排序参数和排序方式需要不同的对结果的解释。

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y叔的ChIP-seq数据分析大礼包

而我因为结婚了，家又离得近，周末回家，白天经常多一段单独对我的洗脑，做为一个PhD学生，在发表文章之前是不能够有周末的。每天10半从实验室里出来，回到宿舍11点，跟老婆打电话再洗澡，12点。...这技术存在非常久了，在二代测序之前，结合microarray，它的名字叫ChIP-on-chip，二代测序出来之后，显而易见的，免疫沉淀拉下来的DNA拿去NGS测序，这必然是下一代的ChIP技术，优点也是显而易见的...Peak annotation做的就是binding site的相关基因注释，在讲解ChIPseeker的注释功能之前，下次先讲解一下peak calling的输出，BED文件。...是片段堆积的峰高，这也不难理解，为什么我在ChIPseeker是画peak coverage的函数covplot要有个weightCol的参数了。...首先ChIPseq数据通常情况下是没有正负链信息的（有特殊的实验可以有），annotatePeak函数有参数是sameStrand，默认是FALSE，你可以给你的peak分别赋正负链，然后传入sameStrand

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miRNA分析流程学习(三)miRNA靶基因预测-ENCORI数据库数据下载

获得miRNA之后就需要尝试去预测它们的作用靶点了，一般我们会采用多数据库整合分析，这次先介绍一下ENCORI数据库，这个数据库的优势之一在于它已经整合了多个数据库的数据。...研究者可以通过这些数据更好地理解 RNA 在细胞调控中的作用。通过整合多种实验数据和生物信息学预测，ENCORI 能够帮助揭示 RNA 分子如何相互作用来调控基因表达。...功能特别有助于研究 miRNA 在癌症等复杂疾病中的调控作用。lncRNA 功能注释：ENCORI 提供了 lncRNA 的功能注释，包括其潜在的调控机制和在疾病中的作用。...常用版本包括 hg38(人类基因组版本 38) 和 mm10(小鼠基因组版本 10)。geneType=[main gene type]：指定要查询的主要基因类型。...target=[gene name]：指定要查询的目标基因名称。例如，TP53。也可以使用 "all" 表示查询所有的调控数据。cellType=[cell type]：指定细胞类型，例如 HeLa。

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python脚本根据抗病基因ID和所有基因的bed文件鉴定抗病基因簇

植物里的抗病基因更倾向于成簇存在，分析抗病基因家族通常也会分析成簇存在的或者单个存在的抗病基因的比例，之前想自己写脚本统计这个数据，但是怎么写代码一直没有想明白，最近看论文 Variation in abundance...，获得抗病基因的id列表，然后根据基因组的gff格式注释文件可以获得所有基因的bed文件。...有了这两个文件就可以获得最终的结果。...10个基因如果存在其他抗病基因，那么就是一个抗病基因簇，这个定义也不是固定的，不同论文里定义基因簇的方法也不太一样这个python脚本里面获取某个基因上下游的基因用到的是通过python的os模块调用...grep命令，windows下好像没有这个命令，这个脚本应该是只能在linux系统下用，不确定mac是否能用所有基因的bed文件要根据位置的从大到小的顺序排好这个脚本里定义的第一个函数还是没有看懂是什么意思

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clusterProfiler包进行KEGG,GO,GSEA富集分析

和KEGG和GO分析有什么区别？...和KEGG和GO分析有什么区别？中就介绍了这些数据集，当然，这个数据集我们可以自己准备，多数情况下，我们是选择数据库给我们定义好的数据集，所以直接用就好了。...Chip platform(芯片类型)：如果表达gct文件的第一列为芯片探针id则此处需要选择对应的芯片平台，如果是基因symbol则无需选择。...经过各项参数筛选后剩下176个基因集的条目，其中有124个条目在Tumor组中上调（ES值为正）；有35个基因集的False Discovery Rate （FDR）小于0.25，是有意义的。...在未校正的p<0.01下，有14个基因集富集显著，在未校正的p<0.05下，有21个基因集富集显著；富集结果浏览，可点击Snapshot展示了ES绝对值最大的20个基因集的图。

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写在前边虽然现在是高通量测序的时代，但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据，还是会有大量的需求去处理芯片数据，并且建模或验证自己所研究基因的表达情况，芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门...R语言数据处理的第一次实战，因此准备更新100个基因表达芯片或转录组高通量数据的处理。...tidyverse, GEOquery, magrittr, data.table, AnnoProbe, clusterProfiler, org.Hs.eg.db, org.Mm.eg.db)注：using是我写的函数...，作用是一次性加载多个R包，不用写双引号，并且不在屏幕上打印包的加载信息，可以参考之前的推文using的定义；函数名字using是在模仿Julia语言中的包加载函数geo_accession <- "GSE126848...Ensembl ID转换为Symbol基因名，可以使用到我自己写的几个函数genekit、bioquest；有需要可以联系我的公众号@恩喜玛生物，加入交流群import pandas as pdimport

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