非编码RNA在棕色_米色脂肪细胞发育中的调控网络.pdf

右旋 此回购包含用于进行系统发育比较分析的资源。 可以使用 R包来复制小插图。 可以从github下载： devtools::install_github("richfitz/remake") 要获取小插图中使用的所有软件包，请键入 remake::install_missing_packages() 并重新运行所有示例和分析 remake::make("all")

结合前人气候适宜度的研究成果,以作物生理生态发育过程为基础,构建了夏玉米发育期预报模型。模型中分别建立了夏玉米温度、降水、日照时数适宜度函数,并结合河南省19个农业气象试验站的夏玉米发育期资料,运用通径分析法确定各个生育期温度、降水和日照的影响权重系数,计算出综合适宜度,用来预测夏玉米生育期。结果表明,模型能够较好地预测各个发育期(出苗、七叶、拔节、抽雄、乳熟和成熟)。建模资料的模拟值与观测值比较的均方根误差分别为1. 5、3.1、3. 4、2. 9、4. 0、4. 5 d。运用独立资料对模型所作预测值的

鸟类的生殖与发育 (2).ppt

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层次分析matlab代码路径 scEpath软件包（用于分析单细胞RNA-seq数据的新型工具） 概述 这是scEpath（“单细胞能量路径”）的MATLAB软件包。 scEpath是一种新颖的计算方法，用于定量测量单细胞的发育能力和可塑性以及细胞状态之间的转移概率，并从单细胞基因表达数据推断谱系关系和伪时间顺序。 此外，scEpath还可以进行许多下游分析，包括针对给定的细胞簇或伪时间识别最重要的标记基因或转录因子。 scEpath推断细胞轨迹的合理性是基于著名的Waddington的景观隐喻来描述发育过程中的细胞动力学。 下面是一篇论文的概念图（Takahashi等人，开发，2015年） 查看详细的方法和应用程序。 以下是scEpath的概述。 系统要求 scEpath独立于操作系统，因为它是用Matlab编写的。 运行scEpath的基本要求包括MATLAB和统计工具箱。 伪时间估计步骤需要使用R包“ princurve”进行主曲线分析。 在这种情况下，运行scEpath时需要R和Matlab。 该软件包已在Mac OS / 64位Windows上使用MATLAB 2016a /

系统发育分析是研究物种进化和系统分类的一种方法，研究对象为携带遗传信息的生物大分子序列，采用特定的数理统计算法来计算生物间的生物系统发生的关系。并用系统进化树来概括生物间的这种亲缘关系。

一、基于距离的系统发育树构建方法 （一）非加权分组平均法 UPGMA主要适用于在基因替代速率恒定时，尤其是用基因频率数据来构建分子系统发育树时。

用Python制作系统树的教程 该存储库包含一个教程和从python中的序列数据创建系统树的示例。 它旨在作为入门，并使用BioPython软件包中的模块。 完整的教程可在。 jupyter笔记本中的示例-请参见turtles.ipynb文件的turtles文件夹 python文件中的示例-查看sharks.py文件的sharks文件夹 jupyter笔记本中的大树示例-请参见coral.ipynb文件的coral文件夹 youtube 教程。