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Linux下内存压力测试工具memtest（使用心得）
这里写目录标题 前言1. 下载memtest2. 安装3. 交叉编译4. 执行测试5. 如何确认物理地址？6. 关于uboot重定位 前言
关于memtest的介绍，网上内容很多很多。感兴趣的朋友可自行搜索，本次记录自己项目的移植步骤。 （本次将在嵌入式设…
![hisat2比对_[转录组] HISAT2+Stringtie+DESeq2 = 转录本组装+差异分析](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/hisat2比对_[转录组] HISAT2+Stringtie+DESeq2 = 转录本组装+差异分析)
hisat2比对_[转录组] HISAT2+Stringtie+DESeq2 = 转录本组装+差异分析
前两天提到了最近在尝试HISAT2+Stringtie+DESeq2 的组合，感觉还是蛮好用的，deseq2的功能颇多，hisat2+stringtie的处理速度又快，是我现在最喜欢用的RNA-seq处理流程。 hisat2 和 stringtie 都可以在anaconda上直接安装，deseq2可以使用新的Bioconductor的安装方式： if (!re…
limma、edgeR、DESeq2分析差异基因的异同
limma、edgeR、DESeq2原理
Limma (Linear Models for Microarray Analysis):
数学原理：
Limma基于线性模型，通过使用贝叶斯方法估计每个基因的差异方差。它使用经验贝叶斯方法来将信息从所有基因中借用，特别是在样本较少时提高估计的稳定性…
)
转录组差异分析方法整理(deseq2，edgeR，limma_voom)
三种最常用的差异分析方法(deseq2，edgeR，limma_voom)的整理。
目前在实际应用的过程中一般选择其中一种结果即可，或三种方法分析后结果取交集。 本次演示选择了GSE213615数据集，该数据集采用了两种肝癌细胞系，并使用索…
使用DESeq2进行转录组原始count标准化和差异分析
转录组测序完成后，一般我们会获得一个原始 read count表达矩阵，其中行是基因，列是样品。常用的差异分析工具包括limma、edgeR和DESeq2。DESeq2在测序领域使用最为广泛（google scholar引用高达43284次，edgeR为28076次&a…
数据分析：基于DESeq2的转录组功能富集分析
文章目录 介绍DESeq2差异分析转换geneID构建fgsea输入数据查看通路的基因其他用法参考 介绍
DESeq2常用于识别差异基因，它主要使用了标准化因子标准化数据，再根据广义线性模型判别组间差异（组间残差是否显著判断）。在获取差异基因…
求助帖：Rstudio如何安装DESeq2
用BiocManager安装DESeq2时， 最后一步总是出现这个，是什么原因导致的。
已经尝试了卸载重装R，删除C盘的R相关文件，换镜像，从GitHub下载，也出现了下面这个
DEseq2 差异分析基本原理
DEseq简介
寻找组间显著表达变化的基因，以解释基因表达水平的变化对生物功能的变化最直接的办法就行进行转录组测序和定量。那如何从不同组定量的转录组寻找到那些显著差异的基因呢？DESeq 就是来解决这个问题的，它主要使用负二项分布的模型来…
R语言安装DESeq2包
Ｒ语言DESeq2包
R语言DESeq2包介绍
DESeq2包是为高维计数教据的归一化，可视化和差分分析而设计的。它利用经验贝叶斯技术对数折矗变化和离散的先验，并计算这些量的冠验估计。分析ＲＮＡ序列数据的主要任务是探…
geo下载表达矩阵 多因素差异分析 deseq2 duqiang_1分析GEO数据库差异基因（GSE150910）将差异基因与泛素化酶取交集
geo矩阵的获取有两种方式:
library(DESeq2)
library(DESeq2)
getwd()
dir.create("G:/r/duqiang_IPF/GSE150910_IPF_Donors_subsets_using_getGEO/")
setwd("G:/r/duqiang_IPF/GSE150910_IPF_Donors_subsets_using_getGEO/")
if(1!1){getwd()Sys.setenv(…
DESeq2包的安装
DESeq2包的安装 心路历程0.关于R的版本1.缺少RTools1.1RTools下载1.2RTools40环境配置1.2.1创建一个Renviron文件：1.2.2然后在文件里面写：1.2.3保存Renviron，关闭RStudio重新打开1.2.4输入下方语句，检查是否配置成功 2.使用BiocMa…
零基础入门转录组下游分析——DESeq2差异分析
零基础入门转录组下游分析——DESeq2差异分析 目录 零基础入门转录组下游分析——DESeq2差异分析1. 转录组分析基础知识2. DESeq2差异分析（Rstudio）3. 结语 1. 转录组分析基础知识
1.1 什么是转录组？ 转录组（transcriptome&#…
基因表达差异分析R工具包DESeq2的详细使用方法和使用案例
DESeq2是一种常用的差异表达基因分析工具，可用于RNA-seq数据的差异表达分析。下面是DESeq2的详细使用步骤和全部脚本示例。
文章参考
Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2 | Genome Biology | Full Text (biomedcen…
基础生信分析——deseq2包
基础生信分析——deseq2包 适合入门级生信学习，以及湿实验补充生信分析提分 文章目录 基础生信分析——deseq2包前言一、什么是差异分析二、简单步骤1.环境2.整理矩阵数据3.创建分组数据4.开始进行差异表达分析5.筛选DEGs（差异基因）7.火山图无…
RNA 3. SCI 文章中基于TCGA 差异表达基因之 DESeq2
前言
上期我们介绍了基于 limma 来做差异表达基因，那么这期来讲一下 DESeq2，那么这两款软件有什么区别吗？区别主要在于一个是计算芯片探针给出来的结果，而 DESeq2 是基于NGS 测序结果中 Read counts 来计算差异表达，根…
生信入门（一）——DESeq2差异基因分析
生信（一）——DESeq2差异基因分析 文章目录 生信（一）——DESeq2差异基因分析一、差异基因分析原理二、代码实现1、前提：安装DESeq2包2.代码实现 三、小结 记录学习过程，共勉。 一、差异基因分析原理
详见 …
EasyMesh和802.11s对比
1 关于mesh
Mesh的意思是网状物，以前读书的时候，在自动化领域有传感器自组网，zigbee、蓝牙等无线方式实现各个网络节点消息通信，通过各种算法，保证整个网络中所有节点信息能经过多跳最终传递到目的地，用于…
5G R18中的移动性管理增强技术
一、引言
随着5G技术的不断演进，3GPP在R18版本中引入了多个关键技术改进，以进一步增强移动性管理（Mobility Management）。这些增强措施旨在提高用户设备（UE）在移动场景下的连接稳定性、切换效率和服务质量…
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[4G5G专题-27]：架构-UE终端的4G+5G双连接详解
目录
第1章. 什么是多连接
1.1 多连接概述
1.2 多连接的聚合和分离点的分类
1.3 多连接好处
1.4 双连接的本质
1.5 多连接的控制面与数据面连接方法分类
1.6 1C2U模式下数据承载的三种方式
1.7 分清各种场景的基本思路
1.8 关于终端与基站之间的无线控制信道
第2章 4…