前面两期(从网络图探寻基因互作的蛛丝马迹(1);从网络图探寻基因互作的蛛丝马迹(2))中我们给大家讲解了网络图的构造,以及构建蛋白互作网络的一个权威数据库:STRING数据库。我们给大家布置了一个研究课题:如何从100多个差异表达的基因当中快速锁定重要的关键基因。按照之前的思路,这个课题分了如下几个分析步骤:1、从基因列表到蛋白互作;2、从蛋白互作到互作网络;3、从互作网络到关键基因。
大家应该熟悉网络调控在基因关系之间的重要性,今天我们为大家展示在R语言中如何实现网络图的绘制。绘制的包有很多,我们今天不一一介绍从我个人角度推荐igrapgh。因为它基于Java可以介入各平台使用。
不过,好在我有一千多学员,一百多个学徒,给他们安排的作业就是写这些简单软件操作指南,这样就弥补了我写不来太基础教程的弱点。
2、白色的方格内,数字大小表示为连接强弱,可以为具体若干条连线、或连线的透明度、或连线的粗细,即这两个电视台合播电视剧数量
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
本期给大家推荐一款网络图绘制工具--Gephi。该工具简单、易用而且中文友好,非常适合初学者使用。
完整内容主要介绍使用TensorFlow开发的深度神经网络如何部署在NVIDIA Jetson上,并利用TensorRT加速到5倍。
在原生的ImageView中,没有一个方法是可以直接显示网络的图片的,当我们经常需要显示网络图片时,每次都有一大堆的操作,这会很麻烦,今天就教大家在ImageView上轻松显示网络图片。
image.png 最近四五年间,互联网行 业似乎总是绕不开社交网络这个概念。无论是旗舰级别的传说中的facebook、LinkedIn,还是如雨后春笋般冒出来 的各种团购和微博网站,全都或多或少地体现着SNS(社会网络服务)的特色。这些五花八门的产品,在丰富我们业余生活的同时,也为研究者提供了大量珍贵的 数据。以往只能依靠有限的调研或模拟才能进行的社会网络分析(SNA),现在具备了大规模开展和实施的条件。国内著名而典型的SNS网站“人人网”,最近 依靠上市新闻重新赢得了大家的关注。本文基于人人网的好友
前面谈到 Python 处理 Excel 文件最常见的两种方式,即:xlrd/xlwt、openpyxl
手机上的资源毕竟有限,为了获取更丰富的信息,就得到辽阔的互联网大海上冲浪。对于App自身,也要经常与服务器交互,以便获取最新的数据显示到界面上。这个客户端与服务端之间的信息交互,基本使用HTTP协议进行通信,即App访问服务器的HTTP接口来传输数据。HTTP接口调用在Java代码中可不是一个轻松的活,开发者若用最基础的HttpURLConnection来编码的话,至少要考虑以下场景的处理: 1、HTTP的请求方式是什么,是GET还是POST还是PUT还是DELETE? 2、HTTP的连接超时时间是
先给大家讲讲WGCNA的精髓,其实就一句话:关联表型和基因。WGCNA通过将基因进行分组(module),把基因模块和表型进行关联,实现了快速锁定核心基因的目的。
之前我们介绍了一项整合多维组学通路分析的工作ActivePathways,能够在多个数据集中识别到显著富集的通路,包括那些在单个数据集中不明显的通路。今天来介绍一下这个R包的使用方法和使用输出文件进行Cytoscape绘制网络图。
张量(Tensor)可以理解为广义的矩阵,其主要特点在于将数字化的矩阵用图形化的方式来表示,这就使得我们可以将一个大型的矩阵运算抽象化成一个具有良好性质的张量图。由一个个张量所共同构成的运算网络图,就称为张量网络(Tensor Network)。让我们用几个常用的图来看看张量网络大概长什么样子(下图转载自参考链接1):
“很多网友留言想看网络图,今天他来了,你看他一身华彩,绚丽多姿,别问落地价,因为paper无价!”。
在反映大量人群或事物之间的关系时,社交网络图可以清晰的展示’群体’的内含和外延。例如,群体的规模、核心、与其他群体的交叠情况。 社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系,这样更加美观,特别是当应用较多
建国70周年大庆即将到来,各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日,在这个举国欢腾的时刻,我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
上一篇给大家介绍了如何获取token,今天给大家介绍新增和获取永久素材相关的实战。
有那么一段时间,我特别迷恋金山词霸的每日一句分享海报。因为不仅海报上的图片美,文字也特别美,美得让我感觉生活都有了诗意。就像文章开头的那句中英文对照,中文和英文都妙极了。
在前面的3期中,我们给大家讲解了网络图的构造、 STRING数据库和Cytoscape软件的安装,链接如下:
图是我们与信息联系并处理其重要性的绝佳方法;它们有助于传达关系和抽取信息,并使我们能够可视化概念。
在当今数据驱动的世界里,数据的可视化变得越来越重要。特别是在网络分析领域,将复杂的关系网络转换为直观的图形表示,对于理解和传达信息至关重要。在众多的数据可视化工具中,Python的Pyvis库以其简单性和强大的功能脱颖而出。
前面一期 从网络图探寻基因互作的蛛丝马迹(1) (此链接可入)中我们给大家讲解了网络图的构造,以及在文章当中构建网络图需要用到的两个资源:STRING数据库和Cytoscape软件。
做完转录组差异表达或者其他的一些分析拿到一些基因名称之后下一步通常是做一些注释,比如GO或者KEGG的注释,注释好以后通常是富集分析。如果是研究比较多的物种,可以直接使用R语言包clusterProfiler做富集分析当然是最好,最后可以很少的代码拿到很漂亮的结果图。但是如果是比较小众的物种,没办法借助clusterProfiler这个R包的话,如何得到和clusterProfiler一样的可视化结果呢?今天的推文介绍一下相关的R语言ggplot2作图代码
clusterProler包可以进行富集分析和可视化,对于富集结果它有一个goplot的绘图类型,用于绘制显著富集通路的有向无环图(DAG)。如下图所示的一个goplot是根据clusterProfiler的自带数据绘制,goplot可以展示富集通路的父通路,并最终定位到了cellular_component(CC)上(这是自然,因为就是进行的CC通路富集)。
在当今信息爆炸的时代,网络数据量呈指数级增长,了解和分析这些数据对于许多领域的决策制定至关重要。可视化是理解和解释大量数据的强大工具之一,而Python作为一种流行的编程语言,提供了丰富的库和工具来进行网络数据可视化。本文将介绍一些使用Python进行网络数据可视化的方法与技巧,并提供相应的代码实例。
在前面的4期中,我们分别给大家讲解了网络图的构造、 STRING 数据库、Cytoscape 软件的安装以及使用,链接如下:
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。
上一期的推送,小F做了一些社交网络分析的前期工作。 传送门:Python数据可视化:平凡的世界 比如获取文本信息,人物信息。 最后生成一个人物出现频数词云图。 本次来完成剩下的工作。 实现《平凡的世界
分析->取消聚合度量,标记->线,角度—>路径,酒店数量,地区->标签(线末端,取消线尾标签)
KindEditor 是一套开源的在线HTML编辑器, 后台可与 Java、.NET、PHP、ASP 等程序集成。为实现图文混排的编辑效果,我们通常都会用到编辑器的图片上传功能,本文会简单讲一下KinEditor的基本使用,主要说明如何在php环境下,集成编辑器的图片上传功能!
图结构:是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中,任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的,图中任意元素之间都可能相关。
上次讲到的使用cellphonedb进行细胞通讯分析,其中的网络图的效果不是特别好,本文会就网络图进行两个优化:
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图;内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据;支持任意的边值维度,功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构,建立网络模型,设计新的网络算法,绘制网络等等。
壁纸是url链接,get就能请求到,所以就用get请求到图片,把图片转化为bitmap,然后设置壁纸。
原标题:TensorBoard With PyTorch - Visualize Deep Learning Metrics
就应该会纳闷,为什么拿到了差异基因并且注释后就结束了,明明大量的数据挖掘文章都有一个网络图并且找hub基因啊!
来源:InfoQ 3 月 31 日,正如马斯克一再承诺的那样,Twitter 已将其部分源代码正式开源,其中包括在用户时间线中推荐推文的算法。目前,该项目在 GitHub 已收获 10k+ 个 Star。 GitHub 地址:https://github.com/twitter/the-algorithm 马斯克在 Twitter 上表示此次发布的是“大部分推荐算法”,其余的算法也将陆续开放。他还提到,希望“独立的第三方能够以合理的准确性确定 Twitter 可能向用户展示的内容”。在关于算法发布的 Sp
生信技能树jimmy大神分享过芯片探针注释到基因名的3种方法: 1金标准当然是去基因芯片的厂商的官网直接去下载 2一种是直接用bioconductor的包 3一种是从NCBI里面下载文件来解析 我作
本文仅记录自考运筹学复习阶段的一些计算题写法,如无特殊说明,所有资料均来自王乔瑜老师整理的题目。
之前小编为大家推送了利用DAVID网站进行差异基因的GO和KEGG分析,而基因功能注释后就可以寻找蛋白表达之间的关系了,在生信分析中,常常会使用STRING网站+Cytoscape软件来制作蛋白互作网络图(PPI)。今天小编奉上一部PPI制作教程,让我们一起细细咀嚼吧!
立体匹配是三维重建系统的关键步骤,并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图,可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等,图割算法不仅精度高,收敛速度快,并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。
做iOS开发的对网络图片一定不会陌生,因为在日常开发中我们难免需要下载网络图片并及时显示出来, 而这个看似简单的逻辑其实蕴含着许多难点,为了直接“跨越”这些难点, 通常我们会直接使用SDWebImage第三方框架来进行“傻瓜式”处理。今天我们就来谈谈这个“简单逻辑”到底有哪些难点, SDWebImage又是如何处理这个逻辑的。
通过上面两张图可以看出来,我们既可以用网络图片来实现高斯模糊,又可以用本地图片来实现。
最近有个学生问我,如何绘制交互式社会网络图(Interactive Social Network Graph)?
我们知道,TextView控件一般是用来显示文本的,而图片一般是用ImageView控件来显示。
我们所熟知的传统的转录组学研究,就是表达谱组学研究,研究对象是可编码蛋白质的mRNA。
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