参考：以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位（下篇）-简书(jianshu.com)使用QTLseqr进行BSA-seq分析-简书(jianshu.com)加上拟合线文献中有拟合线（黑色的那个），如何按照每1Mb为窗口，每次移动10kb计算均值以KY0DN1为例calcValueByWindowwindow_start[j]&pospar(mfrow=c(3,4))for(iinpaste0("chr",formatC(1:12,width=2,flag=0))){freq_fltlines2.QTLseqrdevtools::install_github("bmansfeld/QTLs
参考：以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位（下篇）-简书(jianshu.com)使用QTLseqr进行BSA-seq分析-简书(jianshu.com)加上拟合线文献中有拟合线（黑色的那个），如何按照每1Mb为窗口，每次移动10kb计算均值以KY0DN1为例calcValueByWindowwindow_start[j]&pospar(mfrow=c(3,4))for(iinpaste0("chr",formatC(1:12,width=2,flag=0))){freq_fltlines2.QTLseqrdevtools::install_github("bmansfeld/QTLs
https://github.com/android/media-samples安卓官方的视频解码器示例球形视频在全景视频、VR等领域有应用，原理是：解码视频获取每一帧图像，将图像用OpenGL渲染成球形展示出来。下面实现一个简单的Demo，分为三步：展示球体、解码视频、播放球形视频。image.pngaqwai-db9oc.gif1球体绘制球体绘制比其他形状稍微麻烦一点点，但是原理是一样的，就是把球面分解成很多三角形。为了便于计算，将球体看作地球，自转轴与屏幕y轴重合。先将球体按经线切成很多层layers，每一层的y坐标根据经线与球心的夹角计算；然后将每一层按纬线切成很多块sections，
https://github.com/android/media-samples安卓官方的视频解码器示例球形视频在全景视频、VR等领域有应用，原理是：解码视频获取每一帧图像，将图像用OpenGL渲染成球形展示出来。下面实现一个简单的Demo，分为三步：展示球体、解码视频、播放球形视频。image.pngaqwai-db9oc.gif1球体绘制球体绘制比其他形状稍微麻烦一点点，但是原理是一样的，就是把球面分解成很多三角形。为了便于计算，将球体看作地球，自转轴与屏幕y轴重合。先将球体按经线切成很多层layers，每一层的y坐标根据经线与球心的夹角计算；然后将每一层按纬线切成很多块sections，
HadleyWickham大神的ggplot2.ElegantGraphicsforDataAnalysis原版已经推到了第三版，https://ggplot2-book.org/index.html决定温故而知新。再来整理一遍。在这一章节的内容里会学习到以下内容。用mpg数据集进行ggplot2可视化ggplot三要素:数据，映射，图形如何给plot添加变量如何运用分面将数据拆分如何制定不同的几何对象如何修改坐标轴如何保存图像文件06241.知识要点ggplot2图像三要素：数据图形属性映射(设定变量如何映射到图层的图形属性上)几何对象(至少一层，用于指定绘图所用的几何对象)下面举一个最简单
HadleyWickham大神的ggplot2.ElegantGraphicsforDataAnalysis原版已经推到了第三版，https://ggplot2-book.org/index.html决定温故而知新。再来整理一遍。在这一章节的内容里会学习到以下内容。用mpg数据集进行ggplot2可视化ggplot三要素:数据，映射，图形如何给plot添加变量如何运用分面将数据拆分如何制定不同的几何对象如何修改坐标轴如何保存图像文件06241.知识要点ggplot2图像三要素：数据图形属性映射(设定变量如何映射到图层的图形属性上)几何对象(至少一层，用于指定绘图所用的几何对象)下面举一个最简单
学习资料来源：scanpy主页：https://scanpy.readthedocs.io/en/stable/官网：https://scanpy-tutorials.readthedocs.io/en/latest/plotting/core.html【注意教程有两个版本，这里是latest版本的学习笔记】本教程将探索Scanpy的可视化可能性，并将其分为三个部分：Scatterplotsforembeddings(eg.UMAP,t-SNE)IdentificationofclustersusingknownmarkergenesVisualizationofdifferentiallye
学习资料来源：scanpy主页：https://scanpy.readthedocs.io/en/stable/官网：https://scanpy-tutorials.readthedocs.io/en/latest/plotting/core.html【注意教程有两个版本，这里是latest版本的学习笔记】本教程将探索Scanpy的可视化可能性，并将其分为三个部分：Scatterplotsforembeddings(eg.UMAP,t-SNE)IdentificationofclustersusingknownmarkergenesVisualizationofdifferentiallye
这期来聊聊韦恩图，这种图形虽然简单，但是也是文章中很常见的，今天就来看看CNS级别文章中的Venn该怎么绘制？前言维恩图用于展示在不同的事物群组（集合）之间的数学或逻辑联系，尤其适合用来表示集合（或）类之间的“大致关系”，它也常常被用来帮助推导（或理解推导过程）关于集合运算（或类运算）的一些规律。一般个数在2到7组之间。我们希望实现下面的韦恩图以及更高维度的图形。1.软件包安装if(!require(VennDiagram))install.packages("VennDiagram")if(!require(venn))install.packages("venn")if(!require(
这期来聊聊韦恩图，这种图形虽然简单，但是也是文章中很常见的，今天就来看看CNS级别文章中的Venn该怎么绘制？前言维恩图用于展示在不同的事物群组（集合）之间的数学或逻辑联系，尤其适合用来表示集合（或）类之间的“大致关系”，它也常常被用来帮助推导（或理解推导过程）关于集合运算（或类运算）的一些规律。一般个数在2到7组之间。我们希望实现下面的韦恩图以及更高维度的图形。1.软件包安装if(!require(VennDiagram))install.packages("VennDiagram")if(!require(venn))install.packages("venn")if(!require(
