bioinformatics

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    R : (데이터 프레임의 일부로서) 목록의 벡터에 서로 다른 길이의 목록의 목록을 변이 나는이 같은 data.frame로 변환하는 CSV 파일이

    (을 - 다른 관련성이없는 열입니다) C1 C2 C3 C4 C5 Start End C8 A 1 - - - [1,4,7] [3,6,10] - A 2 - - - [12] [14] - A 3 - - - [16,19] [17,21] - A 4 - - - [22] [24] - 각 부분에서 시작과 끝의 범위를
    r vector dataframe bioinformatics lapply 2016-07-13

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    거북이를 조상/자손으로 분리하는 방법은 무엇입니까? 또는 '왼쪽으로'/ '오른쪽으로'

    Netlogo를 사용하고 있습니다. 내 모델은 단일 셀에서 시작하여 필라멘트로 발전합니다. 이상적으로 말하면, 각 세포는 필라멘트가 끝에서 자라는 것보다 '나눌'기회가 있습니다. 그래서 각 세포가 직계 조상뿐만 아니라 모든 조상 (또는 그 자손? 또는 모든 거북이를 왼쪽/오른쪽으로 인식)을 인식하고 패치를 만들어서 만드는 방법이 있는지 궁금하네요. 새로운
    netlogo bioinformatics 2016-07-14

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    여러 문자열/키워드를 여러 텍스트와 효율적으로 일치 R

    단백질 (동일한 알파벳의 긴 시퀀스)에 정확한 펩타이드 (26 자리 알파벳의 짧은 문자열 인 A-Z)를 효율적으로 매핑하려고합니다. 이것을 수행하는 가장 효율적인 방법은 Aho-Corasick trie (펩타이드는 키워드 임)입니다. 불행히도 비 뉴클레오티드 알파벳 (Biostrings 'PDict 및 Starr의 match_ac은 모두 DNA에 대해 하드
    r bioinformatics string-search 2016-07-15

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    인식 할 수없는 옵션 : I picard.jar

    picard.jar를 사용하여 BMA 파일을 FASTQ 형식으로 변환하려고합니다. ERROR: Unrecognized option: I 나는 완전히 혼란 스러워요, 어떤 생각 : java -jar /opt/picard-tools/picard.jar SamToFastq \ I=chr2chr3.bam \ FASTQ=chr2chr3.f1.fastq \ SECON
    bioinformatics fastq picard 2016-07-21

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    refseq 등록 번호 목록 (NM_ <num> 및 NR_ <num>)에서 유전자 목록을 얻는 방법

    저는 python 2.7을 사용하고 있고 refseq 등록 번호 목록에서 유전자 목록을 얻기 위해 biopython 또는 pyensembl을 사용하려고합니다. . 이 작업을 수행 할 수있는 간단한 방법이 있습니까?
    python bioinformatics biopython 2016-07-21

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    데이터 프레임에 주어진 게놈 영역 주변의 출현 횟수

    특정 지점 또는 오히려 범위에서 발생하는 게놈의 돌연변이를 계산해야합니다. 돌연변이는 게놈 위치 (염색체 및 염기쌍, 예를 들어 Chr1, 10658324)를 갖는다. 범위 또는 지점은 각각 게놈의 주어진 위치의 상향 및 하향 (+ -) 10000 염기 쌍으로 정의됩니다. 돌연변이의 위치와 "스팟"의 위치는 모두 데이터 프레임에 저장됩니다. 예 : 그래서
    r bioinformatics 2016-07-21

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    는 R 기능 요소의 문제로 실행

    내가 제 2 프레임이 correct.orientation 이름이 SNP A1 A2 EFF FRQ 2353 rs10001803 A G -0.06620391 0.06860 2307 rs10002573 T C -0.03969763 0.78100 504 rs10003143 A C 0.03829721 0.53170 1802 rs1001022 T C 0
    r function dataframe bioinformatics 2016-07-22

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    Python : Multiple Consensus sequences

    dna 시퀀스 목록에서 시작하여 결과적으로 모든 가능한 합의 (결과적으로 각 위치에서 가장 높은 빈도를 갖는 시퀀스)가 있어야합니다. 어떤 위치에서 뉴클레오타이드가 동일한 최고 빈도 인 을 가지면 가장 높은 빈도로 모든 가능한 조합을 얻어야합니다. 나는 또한 프로파일 매트릭스 (각 서열에 대한 각 뉴클레오티드의 빈도가있는 매트릭스)를 가지고 있어야합니다.
    python bioinformatics rosalind 2016-07-26

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    데이터 프레임의 열 값의 gsub

    여러 개의 열이있는 파일이 있습니다. 내가 관심이 열을 생각하는 두 개의 열을 표시하고 나는 또한 A01157cds_s_at;50682 A03913cds_s_at;29366 A04674cds_s_at;24860 100909612 처럼해야 "\의 t"(탭)과 출력 /// 교체해야 Probe.Set.ID Entrez.Gene A01157cds_s
    regex r dataframe bioinformatics 2016-07-26

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    함께 병합 군 결정

    함께 병합 병을 결정하려면 어떻게합니까? 나는 환자와 그들의 질병에 관한 데이터 세트를 가지고있다. HOHT = 1이면 코드가, HOHT = 0이면 코드가 없습니다. 다음은 데이터의 예입니다. 나는 그때의 진술을 많이 쓰지 않고 어떤 질병이 가장 자주 발생 하는지를 어떻게 결정할 것인가? 목표는 벤 다이어그램 또는 질병의 중첩을 보여주는 덴 드 그램과 같은
    statistics sas bioinformatics 2016-07-26
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