enrichplot包實(shí)現(xiàn)了幾種可視化方法來幫助解釋富集結(jié)果。它支持從DOSE (Yu et al. 2015)、clusterProfiler (Yu et al. 201...
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enrichplot||基因富集結(jié)果可視化解決方案 -
R繪圖_ggsignif添加顯著性標(biāo)識(shí)R繪圖做生物學(xué)顯著性統(tǒng)計(jì)，然后添加顯著性標(biāo)記，但是都是手動(dòng)，比較繁瑣，好在ggplot2有個(gè)擴(kuò)展包ggsignif，提供更加人性化的方法。 參數(shù)說明：y_position： ...
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GWAS之表型最優(yōu)無(wú)偏預(yù)測(cè)（BLUP)與遺傳力計(jì)算表型分析之最優(yōu)無(wú)偏預(yù)測(cè) 最佳線性無(wú)偏預(yù)測(cè)（Best Linear Unbiased Prediction，簡(jiǎn)稱BLUP）可以對(duì)多環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，去除環(huán)境效應(yīng)，得到個(gè)體穩(wěn)定遺...
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群體遺傳學(xué)習(xí)筆記-基因型缺失數(shù)據(jù)的填充
Genotype Imputation是在高通量測(cè)序中常出現(xiàn)的定義，按照義譯就是基因型填充。要真正理解imputation這個(gè)概念，我們就需要先理解基因型缺失（genotyp...
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群體進(jìn)化-GWAS分析
群體進(jìn)化-gwas分析 群體進(jìn)化基礎(chǔ)分析 PCA 分析原理PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一種使用最廣泛的數(shù)據(jù)...
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群體遺傳學(xué)習(xí)筆記-基礎(chǔ)知識(shí)
群體遺傳學(xué)介紹 傳統(tǒng)群體遺傳學(xué)是基于觀察到的等位基因頻率與預(yù)期頻率的分析。例如，在Wright-Fisher模型下，你可能會(huì)看到有性繁殖的二倍體個(gè)體群體，而且這些種群沒有重疊...
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Installing SNPhylo on Linux
這里不寫SNPhylo具體安裝過程，官網(wǎng)有詳細(xì)教程,主要談?dòng)龅絾栴}及解決思路。 問題是，給出R package 安裝目錄那一步，無(wú)論是給出安裝目錄（R中利用library可調(diào)...
