栾生老师 || 线性混合效应模型教程

M1BW-入池前体重，M2BW-收获体重和M2Age-收获时日龄均为数字变量。 注意，下边代码，shrimp.csv文件保存在了datasets文件夹下。该文件夹与R脚本文件在同一目录下。 ” 3 线性混合效应模型简介 模型1 表示一尾虾的体重由性别和随机误差决定。其中Sex作为固定效应，ε作为随机效应。后者表示所有影响体重的不可测量的效应总和，是随机和不可控制的。 模型进一步变为： 模型2 模型3 新加入的两个变量，Tank和Family，如果都作为固定效应。那么上述模型称为线性模型。 如果Family作为随机效应，那么模型3称为线性混合效应模型（固定效应+随机效应）。 固定因子 VS 随机因子这里碰到的一个棘手问题是，模型中一个效应到底是作为固定效应，还是随机效应？ due to missingness) Multiple R-squared: 0.3196, Adjusted R-squared: 0.3191 F-statistic: 663.4 on 3

QClaw：工科生的数字章鱼哥

某种程度上，很多工科生都活得像实验室版章鱼哥：长期坐在工位前，对着电脑，和下载文件夹、配置文件、报错信息进行漫长搏斗 而 QClaw 有意思的地方就在这里。 而一旦这些前置动作能够通过微信远程派发，工科生是不是就终于有机会，暂时从工位上“脱身”了？ 从这一刻开始，QClaw 在我眼里就不再只是一个“远程操控电脑的工具”，而更像是一个可以暂时替我守在工位上的数字分身。 那一刻我才真正意识到，QClaw 对工科生的意义，可能并不只是“远程操控电脑很酷”这么简单。 而工科生真正稀缺的，很多时候恰恰不是能力，而是这种终于能从工位上抽离出来一点点的自由。换个角度想，你是不是也可以边旅游边跑实验了？

生信学习day3

anaconda是总管，职务比conda低，但干的活不少，也是个有内涵的家伙miniconda是区域经理，说白了就是干事的，而且比较专一，主要负责生信领域二、如何下载软件1.创建biosoft（mkdir biosoft（cd biosoft）2.从某链接下载软件：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3- latest-Linux-x86_64.sh生信星球：sh是脚本（就是一个程序，后台的代码）文件的后缀，也就是说其实这是一个下载的脚本。 然后出现这个界面：3.下载完成后，运行 ：bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh,然后开始安装过程4.激活：source ~/.bashrc（注意空格）生信星球：激活不成功就将 开始使用conda1.查看当前服务器上安装的所有软件列表 conda list2.安装软件 conda install fastqc -y或conda install fastqc=0.11.7 -y3.

生信提升day3

查看服务器 uname -a1.好的，是你64-bit（x86_64）2.3.下载成功未安装，需要运行这句代码(问啥回答啥)bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh conda config --set show_channel_urls yes使用conda查看当前服务器上安装的所有软件列表 conda list安装软件 conda install fastqc -y 3尝试不加 fastqc -y（先不试）选修conda 环境 分身就是不同的“conda environment”为了满足不同项目需要的相同软件的不同版本1.查看conda有哪些环境（带*已激活）2.创建也成功了3. 成功成功，芜湖~4.退出当前环境conda deactivate 代码引用生信星球，说明部分引用生信星球心得，感觉今天比昨天简单，嘻嘻~

生信课程note-3

list列表：可装万物 向量 矩阵 数据框 数字 列表 。用class可以判断是矩阵或数据框，还可以用is族函数来判断。 #筛选score > 0的基因df1[df1$score > 0,1]df1$gene[df1$score > 0]#5.数据框修改#改一个格df1[3,3] <- 5df1#改一整列df1$score mm[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1:2]mt(m):转置 行变列m<-as.data.frame(m) 转换为数据框 必须要赋值矩阵画热图： pheatmap::pheatmap(m) rm(df1,df2)rm(list = ls()) 改变列的顺序a <- a[,c(1,3,4,2)]练习3-1# 练习3-1# 1.读取exercise.csv这个文件，赋值给test。 ="b",]test[test$Species=="a"|test$Species=="c",]test[test$Species %in% c("a","c"),]练习3-2# 练习3-2# 1.统计内置数据

哈工大百年校庆！为国防航天而生，高文王海峰刘挺等AI大牛都是校友

栾恩杰院士 ? 栾恩杰，中国工程院院士， 中国嫦娥工程总指挥， 中国载人航天工程副总指挥。 1960年，栾恩杰考上哈尔滨工业大学。 当时，栾恩杰正好赶上哈工大的专业调整，他被从电机系转到控制系，学习陀螺原理、仪表及惯性制导专业。这次偶然的专业调整，奠定了栾恩杰一生的事业方向。 1990年，朱枞鹏考上了哈工大航天学院的硕士研究生。 主要研究兴趣包括视频编码与分析、手语识别与合成、人脸识别、数字图书馆等。 高文院士现任北京大学信息科学技术学院教授，坊间戏称「北大的AI是从哈工大来的」。 百度CTO王海峰 ? 作为学校培养的师资研究生，他们白天跟着苏联专家学习，晚上复习消化、为本科生备课，还自发组织翻译、编写教材。为哈工大和中国高等教育界创设了一批新兴学科与专业。

生信星球 day 3 —— 橙子🍊

安装一切顺利，愉快学习的一天，感谢生信星球，感恩豆豆花花，继续磕cp安装操作记录1. 查看linux服务器位数uname -a选择对应的64位，.sh是脚本文件后缀；注：64-bit（x86_64）、32-bit(x86)3. 选择相应的miniconda，右键复制链接网址图片4. 安装minicondabash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh #记得用tab安装过程中会出现很多的版权信息，持续按回车跳过；当出现“Do you accept the 环境，然后指定python版本是3，安装软件fastqc、trimmomatic；安装完确认一下。 3. 激活新环境conda activate rna-seq相当于进入该环境，类似于cd 目录conda deactivate退出当前环境

生信入门Day3-4

df1[c(1,3),1:2]## 按名字df1[,"gene"]df1[,c('gene','change')]练习题：3-1# 练习3-1# 1.读取exercise.csv这个文件，赋值给test 三、数据结构——矩阵和列表1、矩阵m <- matrix(1:9, nrow = 3)colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名mm[2,]m[,1]m[2,3]m[2:3,1 scoresscores["jimmy"]scores[c("jimmy","nicker")]#可以理解为：那五个数字才是向量中的元素的正式名，而那五个人名是向量中的元素的补充描述。 )jimmy(3,6,-2)#? browseVignettes("limma") #不是每个包都有ls("package:limma")5、R包的安装和使用逻辑引自生信技能书引自生信技能树练习题4-1# 练习4-1#1、选ACE# 2、写一个函数，用于计算一个数字的平方减一

阿榜的生信笔记3

gene",1:4), change = rep(c("up","down"),each = 2), score = c(5,3, ②、由已有的数据转换或处理得到：as.data.frame() ③、读取表格文件： df2 <- read.csv("gene.csv") df2 ④、R语言内置数据：如iris 2、数据框的属性 #3. 取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$score) ②、按坐标可以取到对应的值 ## 按坐标 df1[2,2] df1[2,] df1[,2] df1[c(1,3) #5.数据框修改 #改一个格 df1[3,3] <- 5 df1 #改一整列 df1$score <- c(12,23,50,2) df1 #？ [,1] m[2,3] m[2:3,1:2] ②、矩阵的转置和转换 如上图所示，colnames()<-c()列名重新赋值，t()转置，行和列互相转换，as.data.frame()将矩阵转换为数据框

生信技能树学习笔记 Day 3

Sepal.Length)) #从大到小 desc()2. distinct，数据框按照某一列去重复distinct(test,Species,.keep_all = T) #.keep_all 保留全部列3.

生信马拉松 Day3

今天延续Day2讲完了全部的几个重要数据类型，都是后续生信分析非常重要的知识点以及小Tips，同时深深感受到代码思维的重要性。 #除了merge之外，tidyr包的left-join也是很常用的合并函数 #处理生信文件的时候两者差别不大，但应对文字信息的数据清洗，left-join更少报错 6.按逻辑值筛选数据库的数据 df1 7 x[c(F,T)] #利用循环补齐取偶数位的数据 [1] 2 4 6 8 2.代码思维取数据框的最后一列，以及除了最后一列以外的其他列 这个在实际写代码的时候真的很容易忘记，当时急着用写上数字后面 as.matrix转换，好奇后续的作用，盲猜可能是有时分析和作图需要对数据转置，但是那些函数往往会自动把dataframe转化为matrix，之前分析的时候倒是感觉要记得把自动变格式的数据转回来是要点，有点期待~） 生信技能树 生信马拉松

生信星球——生信入门DAY3：Linux环境下安装软件

因为我用的是自己的MacBook的terminal，第一个指令wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3- 下成Linux版了，死活安装不了……最后发现应该选mac版：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3- 总之就是为了加快速度…………接下来正式使用conda：conda install fastqc -y（-y）很关键最后加一个conda环境：conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y搞一个python版本是3的conda环境来安装fastqc、trimmomatic。

python3生成标签云

标签云是现在大数据里面最喜欢使用的一种展现方式，其中在python3下也能实现标签云的效果，贴图如下： ? /usr/bin/python3.4 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 # http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cx_freeze 5 # 万能仓库下载pygame 6 # pip3下载simplejson 还有最重要的库： pip3 install pytagcloud 或者去官网下载： https://pypi.python.org Python 3.x 里面，iteritems() 和 viewitems() 这两个方法都已经废除了，而 items() 得到的结果是和 2.x 里面 viewitems() 一致的。 在3.x 里 用 items()替换iteritems() ，可以用于 for 来循环遍历。

ns3生成.pcap文件

相关函数有EnablePcap()和EnalePcapAll(),     支持第一个函数的类有ns3::YansWifiPhyHelper  PointToPoint  EmuHelper  CsmaHelper     支持第二个函数的类有ns3::YansWifiPhyHelper  PointToPoint  InternetStackHelper  EmuHelper  CsmaHelper    用法

学习小组生信笔记——day3

使用Llama-3生成PowerPoint

译自 Generate PowerPoints using Llama-3 — A first step in automating slide decks，作者 Arslan Shahid。 Llama-Index 有多种 LLM 集成可供选择，对于此项目，我决定通过 Groq 使用开源模型 llama-3 70。您可以从 Groq 网站获取免费的 API。 Initiating the LLM instance, Groq takes in two parameters, model and api_key llm = Groq(model="llama3- context_str}" "\n---------------------\n" "Given this information, please generate a header, and 3 Engine, passing in the Prompt and Pydantic model query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=3,

Vue3生命周期

Vue 3 生命周期Vue 3 的生命周期函数是在组件创建、更新和销毁的不同阶段执行的一系列钩子函数。这些生命周期函数提供了在组件不同阶段执行自定义逻辑的机会。 组件生命周期钩子函数Vue 3 的组件生命周期钩子函数可以分为三个主要阶段：创建阶段、更新阶段和销毁阶段。下面是每个阶段的生命周期钩子函数：创建阶段beforeCreate：在实例创建之前调用。 示例下面是一个简单的示例，演示了 Vue 3 生命周期的使用：<template>

生信学习day3——linux安装

ash miniconda-latest-Linux-86_64.sh 进入安装过程（过程需要连续enter直达出现yes or no ）

Day3 linux安装生信软件

base) bio02@ecm-cefa:~/biosoft$ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3- py39\_24.1.2-0-Linux-x86\_64.sh # 2.运行bash Miniconda3-latest-Linux-x86\_64.sh，如下 (base) bio02@ecm-cefa :~/biosoft$ bash Miniconda3-py39\_24.1.2-0-Linux-x86\_64.sh # 3.接下来按q跳过，以及yes回车，查看是否成功，如下 Please, press base) bio02@ecm-cefa:~/biosoft$ conda info --envs #2.如果要处理转录组数据，要建立一个名叫rna-seq的conda环境，然后指定python版本是3， 如下 (base) bio02@ecm-cefa:~/biosoft$ conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y # 3.再检查发现多了一个

生信技能树笔记day3

---title: "生信技能树学习笔记"引用自生信技能树author: "天空"date: "2023-01-02"output: html_document---一、数据框、矩阵和列表1. gene1 up 5## 2 gene2 up 3## 3 gene3 down -2## 4 gene4 down -42. df1[,3]## [1] 5 3 -2 -4df1[,ncol(df1)]## [1] 5 3 -2 -4#如何取数据框除了最后一列以外的其他列？ 2,] 2 5 8## [3,] 3 6 9m[2,]## a b c ## 2 5 8m[,1]## [1] 1 2 3m[2,3]## c ## 8m[2:3,1:2]## a b## [ 1,] 2 5## [2,] 3 6m## a b c## [1,] 1 4 7## [2,] 2 5 8## [3,] 3 6 99.