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
2024-06-05 13:05:28 1.23MB Perl
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框架网注释 这是一个基于浏览器的工具,用于使用 Framenet 1.5 框架和参数注释句子。 它启动一个 Web 服务器,该服务器在本地计算机上运行并且只能在本地访问。 屏幕截图显示了来自语料库的推文的注释 作为输入,该工具接受一个文件文件夹,每个文件夹包含一个以制表符分隔格式的句子,每行一个标记。 最后一列是可以由该令牌触发的以空格分隔的帧列表。 输出看起来像输入,除了最后一列已被界面中选择的注释替换。 保存在后台自动发生。 这是输入格式的示例(请参阅data/demo/ritter.dev01 ): But CONJ in ADP any DET case NOUN Instance Reasoning Containers Trial I PRON suppose VERB Opinion you PRON w
2024-04-29 11:19:59 238KB Python
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概述 EggNOG-mapper是一种用于对新序列进行快速功能注释的工具。 它使用来自eggNOG数据库( )的预先计算的直系同源基因组和系统发育树,仅从细粒度直系同源基因中转移功能信息。 eggNOG-mapper的常见用途包括注释新的基因组,转录组甚至宏基因组基因目录。 使用正交预测作为功能注释的方法比传统的同源搜索(即BLAST搜索)具有更高的精度,因为它避免了从紧密的旁系同源物转移注释(重复的基因更有可能参与功能差异)。 将不同的eggNOG-mapper选项与BLAST和InterProScan进行比较的基准。 EggNOG-mapper也可以作为公共在线资源获得: ://eggnog-mapper.embl.de 文献资料 引文 如果您使用此软件,请引用: [1] Fast genome-wide functional annotation through orth
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java.lang.ClassNotFoundException: javax.annotation.ParametersAreNonnullByDefault
2023-01-04 18:18:38 24KB annotation
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使用Annotation和反射实现Bean转SQL语句Demo
2022-12-09 18:57:05 9KB Java Bean SQL Annotation
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funannotate是用于基因组注释的管道(专门为真菌构建,但也可用于高级真核生物)。 有关安装,使用和更多信息,请参见 最快启动Docker: 您可以使用funannotate运行funannotate 。 需要注意的是,GeneMark不包含在Docker映像中(请参阅下面的许可,您可以向开发人员投诉,因为它难以分发/使用)。 我还编写了一个bash脚本,该脚本可以运行docker映像并自动检测/包括正确的用户/卷绑定。 该docker映像是基于master中的最新代码构建的,因此它将早于标记的发行版。 该映像还包括所需的数据库,如果您只想在没有数据库的情况下进行注解,则该映像位于nextgenusfs/funannotate-slim hub以及nextgenusfs/funannotate-slim 。 因此,可以通过以下方式实现此路线: # download/pull th
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@Resource注解所在的jar包 与@Autowired不同的是此注解是ByName进行依赖注入的
2022-11-05 20:10:56 26KB Java Spring 依赖注入
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本项目是基于上海大学语义智能实验室刘宗田教授、刘炜研究员及各硕士博士研究生所共同构建的中文突发事件语料库CEC-(Chinese Emergency Corpus),针对已标注的语料库中,采用LTP进行分词、词性标注、命名实体识别与依存句法分析等;对事件的要素进行规则挖掘,包括词性规则、命名实体规则、依存关系规则等。进而实现对突发事件类新闻报道的生语料进行自动化标注,添加对应的标签,并进行格式校验,存储为XML文件等。 开发环境(测试环境为Windows,不保证支持Unix/Linux环境) Licence:Apache Licence Version2 Version:1.0.0 项目编码设定:UTF-8 开发工具:Eclipse 4.4 luna 操作系统OS:Windows7 64bit JDK version:Oracle JDK 1.8+ 64bit 日志:log4j2.0 单元
2022-11-04 21:14:59 7.67MB Java
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将FLIR_ADAS_v2数据集中train和val的json annotation文件转换为xml文件,用于基于xml文件的深度学习模型
2022-10-14 17:05:30 19.52MB 数据集 人工智能 深度学习 FLIR
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openseadragon-circular-annotation(开发中) 一个插件,提供用于在 Viewer上绘制圆形注释的API。 如何使用: 注意:目前,这不适用于匿名库的缩小版本。 要在openseadragon查看器上绘制圆形注释,请在包含OpenSeadragon库之后,按照将'/css/annotorious.css'和'/annotorious-dev.js'文件包含到项目中。 然后添加'/circular-annotation-plugin.js'文件。 <link type="text/css" rel="stylesheet" href="css/annotorious.css" /> [removed][removed] <script src="circular-annotation-plugin.js"
2022-10-12 10:07:18 6KB javascript annotations circular openseadragon
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