师，您好！我遇到和动植物基因组组装课程，结构注释部分，运行braker.pl出错 - 组学大讲堂问答社区 (omicsclass.com)相同的问题。已用管理权限解决写入的问题，但请问关于以下报错可以怎么解决呢？
python版本的是jcvi的命令，找不到这个啊
...ls 查看后台镜像显示有“omicsclass/gene-family v2.0”是不是就可以进行基因家族分析了 3. 为啥我运行shell文件中提供的“保留蛋白编码基因 agat_sp_filter_feature_by_attribute_value.pl --gff $gff --attribute biotype --value protein_coding -t '!' -o $species....
老师您好： 我是根据视频学习到做顺势作用原件分析时出现问题： 我是做的甜樱桃HSP70基因家族，下面是我使用get_gene_weizhi.pl后得到的gene_weizhi.txt： 如图所示，第二列并不是某一条染色体，我想是我的樱桃基因组数据...
...R-Counts的数据。 受到影响的主要是表达数据，这里大家可以更新一下TCGA下载的代码，即可下载最新的数据，详细代码及说明如下： #安装最新的 TCGAbiolinks R 包 BiocManager::install("BioinformaticsFMRP/TCGAbiolinks") #一个方法，可以将ensem...
.../refs/splicesites.tsv报错请见图片：在这条命令下生成的文件也不全，请见图片：请教老师，这是出现了什么问题呢？谢谢！
运行命令makeblastdb -in all.pep.fa -dbtype prot -title all.pep.fa 时卡住报错，生成all.pep.fa.pdb-lock 空文件。 解决：makeblastdb 工具版本问题，从2.13.0版本改成2.6.0版本，就可以正常运行
...格来分隔元素,得到列表 @list = qw(perl Regular network web); 可以等价于: @list = ("perl","Regular","network","web"); 更多perl语言知识可观看 Perl语言高级编程 学习！
我发现 DEG_list_kegg是1487行，而map_ids是1468行。 这个是得出DEG_list_kegg的代码， degs一开始是1487行，去除没有entrezid的行后，为1468行 degs<-degs[!is.na(degs$entrezid),] #去除没有entrezid的行 #将字符转换成数字，注意一个基因有...
...ed 此外，我们在网易云课堂上有各种教学视频，有兴趣可以了解一下： 1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接：基因家族分析实操课程 2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂...
我组装的这个物种的基因组大小为 400 Mb，一共12条染色体，在 划分GROUP的时候，其中第一条GROUP很长，有 395 Mb，其余都很小。如下： 1. sample.clean.counts_GATC.12g1 394863216 2. sample.clean.counts_GATC.12g10 160144 ...
...有时候PPM长时间无响应，无法安装包： 这时候我们可以换一种安装perl模块的方法，即采取命令行的方法来安装perl的模块如下,使用cpan + 包名的方式安装： cpan Data::Dumper 更多生物信息perl语言学习视频课程：《perl入门》...
...异表达分析获得的差异对比组之间基因表达变化log2FC。 A可以利用差异对比组的FPKM进行计算，以R和G来表示差异对比组的话，可以取R组基因的平均FPKM和G组基因的平均FPKM进行计算。 MA图绘制 首先准备如下数据： 第一列为基...
...TIGAR', 'taxid': 9606}]} 批量注释如果你有一个基因ID列表，你可以使用 querymany 方法来进行批量查询。gene_list = ['1017', '1018', '1019'] result = mg.querymany(gene_list, scopes='entrezgene', species='human', fields='symbol,name') print(result)>>> print(result) [{...
...行标准化处理 我分析的是mRNA的数据 运行下面代码，得到的数据如下图 norExpr <- DGEList(counts=datExpr)norExpr <- calcNormFactors(norExpr) 运行下面的代码后，得到数据如下图 norExpr_cpm <- cpm(norExpr,prior.count=2, log=TRUE) cpm标准化后...