R语言 GC depth图 基因组组装完成后,需要对组装结果进行评估,其中GC_depth图是一个比较重要的指标。该图的横坐标是GC含量,纵坐标是平均深度 x<- read.table("Rdata/GC-depth.txt") matrix(c(0,2,0,0,1,3),2,3,byrow = T)0 2 00 1 3 > nf <- layout(matrix(c(0,2,0,0,1,3),2,3,b...
GC depth分布图可以看出测序是否有明显的GC偏向。如果存在样品污染，通常能够从GC含量分析中呈现出来，出现独立的序列簇，类似Bin。2 计算碱基depth 3 计算GC depth samtools stats 地址： http://www.htslib.org/doc/samtools-stats.html metabat2所带程序 4 GC depth GC content可以自己写脚本计算...
AI代码解释 a=read.table('../tmp.txt')a$GC=a[,4]/a[,3]a$depth=a[,5]/a[,3]a=a[a$depth<100,]plot(a$GC,a$depth)library(ggplot2)#GETEQUATIONANDR-SQUAREDASSTRING#SOURCE:http://goo.gl/K4yh lm_eqn<-function(x,y){m<-lm(y~x);eq<-substitute(italic(y)==a+b%.%italic(x)...
特定bin校正后的覆盖度 = 该bin的原始覆盖度 ×(所有bin的平均覆盖度/与该bin的有相同GC含量的所有bin的平均覆盖度) 还有算法计算了每个bin的GC含量与观察到的depth之间的关联性,拟合出一条趋势线,用原始的覆盖度减去该趋势。 结果 有研究表明在需要考虑GC偏好带来的影响的实验中,通过GC校正能显著改善结果。
colnames(gcdep) <- c("id", "GC", "Depth") #p <- ggplot( data = gcdep ) + #geom_point(aes(x=GC,y=Depth),pch=16, colour = "red", alpha = 0.5 ,cex = opt$pt.size) + #xlab("GC content") + #ylab("Depth") +
基因学苑关注
# Modified by Marc Methot2014-09-18# removed the needforsudoSUM=0OVERALL=0forDIRin`find /proc/ -maxdepth 1 -type d -regex "^/proc/[0-9]+"`doPID=`echo $DIR | cut -d / -f 3`PROGNAME=`ps -p $PID -o comm --no-headers`forSWAPin`grep VmSwap $DIR/status 2>/dev/null | ...
11 Depth(深度) Depth则可以很好地控制原图中的景深,如果想保持图像中的纵深结构可以选择。除了街景,在室内场景中,AI往往会生成出空间错乱的图片,Depth能够完美解决这一点。 Depth的发挥空间也非常大,能够看到它的预处理图像仅有“近白远黑”的概念,所以如果看到有哪些喜欢的构图,可以利用Depth借鉴一下。
锦测基于GC-Depth分布图评估基因组组装质量软件是由上海锦测医学检验所有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2022SR0395664,属于分类,想要查询更多关于锦测基于GC-Depth分布图评估基因组组装质量软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
ControlNet可以利用预处理器识别确定图像的特征,通过特征控制生成的图片,实现诸如姿势、场景、外观轮廓等。例如,我们想实现图3(左)衣服款式的创新,可以将该图片导入ControlNet中,开启Depth预处理器,即可得到图3(右)结果。 图3 服装原始款式(左...