本节来介绍一个ggplot2的扩展包gggenomes使用它可以轻松地对不同来源的基因数据组合成一个全面而优雅的图，下面让我们来看一个小例子安装R包目前gggenomes还处于开发版因此需要从git_hub下载devtools::install_github("thackl/thacklr")devtools::install_github("thackl/gggenomes")加载R包library(gggenomes)library(tidyverse)导入数据在此我们使用包自带的数据data(package="gggenomes")数据可视化gggenomes(emale_genes,e
###01.序列比对nohupnucmer--mum-c100-l50-g1000-t12$ref$qry&>step1.log&#--mincluster/-c用于聚类的匹配最低长度，默认65#--minmatch/-l单个匹配最小长度#--maxgap/-g:两个相邻匹配间的最大gap长度，默认90-----------------------------------------------------------------------------------------mum Useanchormatchesthatareuniqueinboththereferenceandquery
准备基因名称信息基因名称编写脚本catgene.txt|whilereadiddogrep${id}pb_pav.tsv>>gene_pav.txtdone没有得到结果文件，使用cat-v命令查看文件格式，发现结尾有^M的标记编码问题dos2unix是将Windows格式文件转换为Unix、Linux格式的实用命令。Windows格式文件的换行符为\r\n,而Unix&Linux文件的换行符为\n.dos2unix命令其实就是将文件中的\r\n转换为\n。而unix2dos则是和dos2unix互为孪生的一个命令，它是将Linux&Unix格式文件转换为Windows格式文件的命令。感谢梁同学
本节来介绍一个ggplot2的扩展包gggenomes使用它可以轻松地对不同来源的基因数据组合成一个全面而优雅的图，下面让我们来看一个小例子安装R包目前gggenomes还处于开发版因此需要从git_hub下载devtools::install_github("thackl/thacklr")devtools::install_github("thackl/gggenomes")加载R包library(gggenomes)library(tidyverse)导入数据在此我们使用包自带的数据data(package="gggenomes")数据可视化gggenomes(emale_genes,e
###01.序列比对nohupnucmer--mum-c100-l50-g1000-t12$ref$qry&>step1.log&#--mincluster/-c用于聚类的匹配最低长度，默认65#--minmatch/-l单个匹配最小长度#--maxgap/-g:两个相邻匹配间的最大gap长度，默认90-----------------------------------------------------------------------------------------mum Useanchormatchesthatareuniqueinboththereferenceandquery
之前有过用二代测序的数据组装植物叶绿体基因组昆虫线粒体的经历，用的是单位的超算（Linux系统）。这里的二代测序数据是全基因组的浅层测序数据，因为叶绿体和线粒体是多拷贝的，一般浅层测序数据就可以组装出完整的叶绿体和线粒体基因组。我的单个样本（昆虫）测序数据大小是4G，仅供参考。用到的软件为Getorganelle和Mitofinder，这里介绍Mitofinder。Mitofinder官网：https://github.com/RemiAllio/MitoFinder下面的教程基本来自于对官网教程的翻译，如有需要可以去看官网原文。Mitofinderisapipelinetoassemblem
之前有过用二代测序的数据组装植物叶绿体基因组昆虫线粒体的经历，用的是单位的超算（Linux系统）。这里的二代测序数据是全基因组的浅层测序数据，因为叶绿体和线粒体是多拷贝的，一般浅层测序数据就可以组装出完整的叶绿体和线粒体基因组。我的单个样本（昆虫）测序数据大小是4G，仅供参考。用到的软件为Getorganelle和Mitofinder，这里介绍Mitofinder。Mitofinder官网：https://github.com/RemiAllio/MitoFinder下面的教程基本来自于对官网教程的翻译，如有需要可以去看官网原文。Mitofinderisapipelinetoassemblem
本教程问题：1.mmGO.rdata文件的制作，是否不需要这一步，更改一下脚本即可实现呢？2.这样的图形美化，目前的图还不是很满意，需要进行美化。这些问题，需要我们大家一起解决，切分享哦！一、前言我们在做组学时，常常遇到多多个处理进行差异分析，获得差异基因或差异代谢物。此后，是对这些差异结果进行GO或KEGG富集分析。这是一个很普遍的结果，但是这样一弄后，我们对多个组合差异基因进行富集分析后，获得多个GO或KEGG富集分析结果，图很多，但是重复的term也是很多，那如何阐述就是个问题，以及很多图列在论文中也不是很美观，只能间部分图放在附件中。那么，我们是不是可以间多个GO或KEGG的term进
本教程问题：1.mmGO.rdata文件的制作，是否不需要这一步，更改一下脚本即可实现呢？2.这样的图形美化，目前的图还不是很满意，需要进行美化。这些问题，需要我们大家一起解决，切分享哦！一、前言我们在做组学时，常常遇到多多个处理进行差异分析，获得差异基因或差异代谢物。此后，是对这些差异结果进行GO或KEGG富集分析。这是一个很普遍的结果，但是这样一弄后，我们对多个组合差异基因进行富集分析后，获得多个GO或KEGG富集分析结果，图很多，但是重复的term也是很多，那如何阐述就是个问题，以及很多图列在论文中也不是很美观，只能间部分图放在附件中。那么，我们是不是可以间多个GO或KEGG的term进
往期回顾B站中只有视频课程，代码部分整理在往期推送之中：手把手教你做单细胞测序数据分析（一）——绪论手把手教你做单细胞测序数据分析（二）——各类输入文件读取手把手教你做单细胞测序数据分析（三）——单样本分析手把手教你做单细胞测序数据分析（四）——多样本整合手把手教你做单细胞测序数据分析（五）——细胞类型注释手把手教你做单细胞测序数据分析（六）——组间差异分析及可视化其他单细胞相关技术贴也在这里：细胞的数量由誰决定？答读者问（三）单细胞测序前景答读者问（四）：如何分析细胞亚群答读者问（六）、Seurat中如何让细胞听你指挥单细胞中应该如何做GSVA？如果这期视频看不懂，你可能需要看看这些：上一讲
