跨数百个基因组进行基因家族注释的管道 该管道可以自动化并标准化新生成的基因组数据集中许多基因家族的基因家族注释。 该管道可以获取最准确的基因拷贝数，并最大程度地减少可能会干扰下游比较分析的方法论偏见。 BITACORA和GeMoMa是用于识别和注释基因组装配中的基因家族的主要工具，第一步是基于输入文件以及要注释的基因家族信息，使用Blastp和InterProScan识别和管理基因模型。 内容 先决条件 安装 计算要求 用法 4.1准备数据 4.2运行管道 4.3输出 例子 1.先决条件 运行管道所必需的依赖关系是： Perl ：大多数操作系统默认安装Perl。 有关安装说明，请参见 。 Python ：从下载可用的最新版本 BLAST ：从以下地址下载blast可执行文件：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/blast/executables/blast+/LATE

流体 内容 什么是流体？ Fluids 是面向在化学、机械或土木工程领域工作的工程师和技术人员的开源软件。 它包括管道、配件、泵、罐、可压缩流、明渠流、大气特性、太阳能特性、粒度分布、两相流、摩擦系数、控制阀、Kong板和其他流量计、喷射器、减压模块阀门等。 流体库旨在成为与流体动力学相关的工程知识和实用程序的低开销、轻量级存储库。 Fluids 最初与 SciPy 和 NumPy 紧密集成； 今天，它们是可选组件，仅用于少量功能，没有实现纯 Python 数值方法。 Fluids 面向 Python 2.7 及更高版本以及 PyPy2 和 PyPy3。 此外，流体已被作者测试加载到 IronPython、Jython 和 micropython 中。 虽然 Fluids 中的例程通常非常快并且尽可能高效地编码，但根据应用程序，仍然可能需要更高的速度。 PyPy 为大多数方法提

用Perl编写的生物信息学工具 这里的大多数脚本是在我从事不同项目时编写的，我认为这对其他人将很有用，并且可以根据需要进行扩展/修改。 IO ::常规 脚本使用自定义 Perl模块。 请通过浏览目录查看安装说明。 如果要安装lncRNApipe Pipeline，则会自动安装IO::Routine模块。 需要Bio::SeqIO模块已安装且可用。 nc lncRNA管道 从头开始提取推定的新型lncRNA的管道，其中提供了从深度测序数据（例如：RNA-Seq）和注释数据组装而成的GTF格式的转录本列表。 转到目录以获取脚本列表。 安装lncRNApipe及其所有依赖项（Mac和

SSGI-URP 通用渲染管线的屏幕空间全局照明。这是为Godot Engine写的SSGI着色器的端口。它适合用作Unity的Universal Render Pipeline的渲染功能。 请记住，这是SSGI的简单实现，并不完美。如果您将噪声和样本数量保持在较低水平，则性能会很好。 要求 Unity 2019.3+ 通用渲染管线7.2+ 启用深度纹理 在Windows 10上测试 启用S​​SGI 禁用SSGI 设置 范围 角色 样品数 要使用多少个样本。 8到16之间的值适合表演 间接金额 间接GI Boost。表演不花钱 噪音量 在最终渲染中添加一些噪点，影响性能，将其降低到2 噪音 启用或禁用噪音 用法 创建或打开URP项目 打开包管理器窗口 通过单击+图标将此存储库添加为软件包 过去的https://github.com/demonixis/SSGI-URP.git 向您的渲

FragPipe 是一套计算工具的 Java 图形用户界面 (GUI)，能够对基于质谱的蛋白质组学数据进行综合分析。 它由提供- 一种适用于常规和“开放”（宽前体质量耐受性）肽识别的超快蛋白质组学搜索引擎。 FragPipe 包括工具包，用于 MSFragger 搜索结果（PeptideProphet、iProphet、ProteinProphet）的下游后处理、FDR 过滤、基于标签的量化和多实验总结报告生成。 和以帮助解释开放搜索结果。 FragPipe 二进制文件中还包括用于基于 TMT/iTRAQ 同量异位标记量化的 、用于具有运行间匹配 (MBR) 功能的无标签量化的 、SpectraST 和 EasyPQP 谱库构建模块以及 DIA-Umpire SE 模块用于直接分析数据独立采集 (DIA) 数据。 FragPipe 教程 （涵盖所有 FragPipe 模块的通用教程）

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geom_lighting.m matlab脚本实现了3D图形管线的世界变换、视图变换、投影变换、背面剔除等阶段。本项目将帮助你了解3D图形管线是如何实现的，如何进行旋转，如何变换对象从模型空间到世界，从世界到视图空间。 它涉及转换的所有数学计算以及照明计算。 您必须在 geom_lighting.m 中手动更改参数以选择不同的选项。

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在 MATLAB 中实现的简单轻量级相机图像处理管道。 首先运行 DEMO.m 这是用于从智能手机图像去噪数据集 (SIDD) 的原始 RGB 图像渲染 sRGB 图像的代码https://www.eecs.yorku.ca/~kamel/sidd/ 此代码对 CodaLab 上真实图像去噪挑战的参与者有帮助： NTIRE 2019 真实图像去噪挑战赛 - 赛道 1：Raw-RGB https://competitions.codalab.org/competitions/21258 NTIRE 2019实像去噪挑战-音轨2：sRGB https://competitions.codalab.org/competitions/21266 享受！

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