- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏SnailTyan
Find Peak Element
1. Description 2. Solution Version 1 class Solution { public: int findPeakElement(vector<int>& n
88120发布于 2019-05-25 - 来自专栏生信修炼手册
peak注释信息揭秘
在chip_seq数据分析中，peak calling是核心，得到peak区间之后，我们首先需要对peak进行注释。 最基础的注释内容就是查看peak区域的reads在各个染色体上的分布，示意如下 ? enrichment代表的是富集，这里的富集是针对某个特征位点而言的，比如最常见的在转录起始位点两侧peak reads的分布图，示意如下 ? 折线图反映的是所有转录本上peak区域reads的分布情况，为了将所有转录本用一个值来表示，通常会取均值。对应的还有一种热图的展示方式，每一行代表一个转录本，示意如下 ? 第一种分析确定peak区间位于哪些基因的区域，示意如下 ? 第二种分析peak上下游最近的区间没有交集的基因，示意如下 ?
1.8K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏Lauren的FPGA
Cycle-to-cycle jitter 和 Peak-to-peak jitter什么区别？
这其实是周期抖动的计算方式之一，被称为峰峰周期抖动（Peak-to-peak jitter）。周期抖动还可以采用RMS（Root Mean Square，平方平均数，又名均方根）周期抖动来计算。
3.4K31编辑于 2023-08-18 - 来自专栏生信修炼手册
使用HOMER进行peak calling
本文主要介绍如何通过HOMER来进行peak calling。 在HOMER中，通过findPeaks这个命令来进行peak calling, 这个命令有以下多种模式，对应不同类型的peak的识别 factor 这种模式用于识DNA和蛋白质结合位点，主要用于识别转录因子的结合位点 ，预测出来的peak的长度是一个固定的数值。 histone 这种模式用于识别发生组蛋白修饰的区域，该模式识别到的peak长度不完全相同，是变化的数值。 super 这种模式用于识别超级增强子。 peak对应的行示意如下 ? 更多参数和细节请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 扫描关注微信号，更多精彩内容等着你！
2.6K20发布于 2019-12-19 - 来自专栏生信修炼手册
使用homer进行peak注释
homer软件集成了许多的功能，包括peak calling, peak注释，motif分析等等，通过这一个软件，就可以完成chip_seq的绝大部分分析内容，不可谓不强大。 本文主要介绍这个软件进行peak注释的用法。 在homer中通过annotatePeaks.pl这个脚本进行peak的注释，分为以下两步 1. 进行注释 用法如下 annotatePeaks.pl peak.bed hg19 > peak.annotation.xls 第一个参数为peak的bed文件，第二个参数为参考基因组的名称。 注释的内容包含两个部分，第一部分是距离peak区间最近的转录起始位点TSS，第二部分是对peak在基因组区域的分布，比如TSS,TTS,3’UTR,5’UTR等区域。
8.6K30发布于 2019-12-19 - 来自专栏搬砖记录
30 Peak Index in a Mountain Array
Let’s call an array A a mountain if the following properties hold:
35430发布于 2021-08-18 - 来自专栏生信修炼手册
使用ChIPpeakAnno进行peak注释
ChIPpeakAnno是一个bioconductor上的R包，针对peak calling之后的下游分析，提供了以下多种功能 查找与peak区域最相邻的基因, 也支持自定义查找的特征，可以是exon ,miRNA等 peak相邻基因的GO富集分析 提取peak及其周围区域的序列 在ChIPpeakAnno中，无论是peak区间信息还是基因组的注释信息，都通过toGRanges方法转化为R语言中的 GRanges对象，以peak为例，bed格式的内容如下 ? 导入peak信息和基因组注释信息后就可以进行后续分析了。 1. 进行peak之间的overlap分析 当导入了多个样本的peak信息时，可以进行venn分析，用法如下 # 导入A样本的peak bedA <- "sampleA_peaks.bed" sampleA
2.8K40发布于 2019-12-19 - 来自专栏Reck Zhang
LeetCode 0162 - Find Peak Element
Find Peak Element Desicription A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array nums, where nums[i] ≠ nums[i+1], find a peak element and return its index. Example 1: Input: nums = [1,2,3,1] Output: 2 Explanation: 3 is a peak element and your function should 1,2,1,3,5,6,4] Output: 1 or 5 Explanation: Your function can return either index number 1 where the peak element is 2, or index number 5 where the peak element is 6.
29730发布于 2021-08-11 - 来自专栏生信修炼手册
使用ChIPseeker进行peak注释
ChIPseeker是使用的最广泛的peak注释软件之一，提供了以下多种功能 peak在染色体和TSS位点附近分布情况可视化 peak关联基因注释以及在基因组各种元件上的分布 获取GEO数据库中peak 的bed文件 多个peak文件的比较和overlap分析 首先我们需要输入peak文件，支持两种格式，第一种是BED格式，最少只需要3列内容记录peak的染色体位置就可以了，示意如下 ? 通过函数readPeaks读取peak文件，用法如下 peak <- readPeakFile("peak.bed") 函数根据文件名称的后缀来判断是否为bed格式，建议BED格式的输入文件后缀统一成. 用法如下 enrichPeakOverlap( queryPeak = peak_setA, targetPeak = c(peak_setB, peak_setC), 与target中的每一个peak文件进行overlap分析，计算出一个p值代表两个peak之间overlap的程度，p值越小，overlap的程度越高。
4.7K31发布于 2019-12-19 - 来自专栏计算机视觉与深度学习基础
Leetcode 162 Find Peak Element
A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array where num[i] ≠ num[i+1], find a peak element and return its index. For example, in array [1, 2, 3, 1], 3 is a peak element and your function should return the index number
59370发布于 2018-01-12 - 来自专栏生信修炼手册
使用PeakAnalyzer进行peak注释
PeakSplitter 该程序用于将原始的peak拆分成小的peak区间，示意如下 ? 在上图中黑色峰型对应的区域为一个原始的peak区域，经过peaksplitter处理之后，拆分成了6个小的peak区间，称之为subpeak, 对应图中灰色区域，其中三个subpeak上包含了oct4, 基本用法如下 PeakSplitter -p sampelA.peak -w sampleA.wig -f -o out_dir -p参数代表原始的peak文件，为BED格式，示意如下 chr3 拆分成了长度不一的subpeaks, 适用于组蛋白修饰这种peak长度变化范围的chip_seq数据的处理。 TSS用于在正负两条链上查找peak下游最近的转录起始位点，基本用法如下 PeakAnnotator TSS \ peak.bed \ hg19.sorted.bed12 \ gene_symbol.txt
1.4K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏生信修炼手册
使用SICER进行peak calling
chip_seq数据中peak的长度范围跨度较大，既有覆盖几个核小体的几百bp的peak, 也有包含多个基因长度在上千kb的peak。 组蛋白修饰中peak长度跨度大，弱信号分散都特点，使得基于转录因子TF结合位点的peak calling软件在分析这类数据时准确度较差。 SICER是一款专门针对组蛋白修饰的chip数据进行peak calling的软件，核心思想也是基于滑动窗口和局部泊松分布的方式来识别富集区域，下图所示为该软件用默认参数识别到的H3K27me3的peak 黑色区域为ENCODE分析得到的peak区域，红色区域为SICER分析得到的peak区域。 数值越小， 识别到的peak区间长度相对越短且越分散；数值越大，会造成过渡拟合，识别到的peak区间过长，丢失掉真实的信息，示意如下 ?
1.5K20发布于 2019-12-19 - 来自专栏LeetCode
Find Peak Element
162.Find Peak Element A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array nums, where nums[i] ≠ nums[i+1], find a peak element and return its index. element is 2, or index number 5 where the peak element is 6. n-1] must contains a peak If num[i-1] > num[i] > num[i+1], then num[0...i-1] must contains a peak If num[i-1] > num[i] < num[i+1], then both sides have peak (n is num.length) 首先对断点值进行判断，如果符合题意直接返回即可。
82500发布于 2018-10-25 - 来自专栏生物信息学、python、R、linux
不同的peak calling软件比较
我一般用MACS2做peak calling，但是不知道效果是不是最好的，去搜了一下，发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。 虽然发表在Plos one上，不过还是很有参考意义（A Comparison of Peak Callers Used for DNase-Seq Data）。这篇文章比较了如下四个软件： ? 以下是这四种数据的灵敏度（TPR）和特异度（1-FDR）的情况（其中ZINBA分为两种，一种是ZINBA_N，即输出为narrow peak模式，另一种是ZINBA_B，输出为broad peak）：
1.4K20发布于 2020-04-01 - 来自专栏生信修炼手册
MACS2 peak calling实战
MACS是一款最为流行的peak calling软件，最初是针对转录因子的chip数据来设计的，在最新版本中，也添加了对组蛋白修饰的适配。 后缀为xls的文件是peak的输出结果，内容示意如下 ? 前四列代表peak区间和名称，注意bed格式中起始位置从0开始计数，第五列的值为int(-10*log10qvalue)，第六列全部为. ,第七列为fold_enrichment,第八列为-log10(pvalue),第九列为-log10(qvalue),第十列为peak的中心，即summit距离peak起始位置的距离，对应abs_summit 后缀为bed的文件为peak中心，即summit对应的bed文件，内容示意如下 ? 最后一列为-log10(qvalue)。
2.7K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏生信修炼手册
使用UPORA对peak进行注释
UROPA是一个命令行工具，可以对基因组区域进行注释，这里的基因组区域要求是BED格式，比如chip，ATAC_seq等数据产生的peak区间。 在注释结果中不仅给出了peak在基因组中的定位，还会给出对应的正负链，与基因的距离，对应的基因类型等较为全面的注释信息。 官方文档网址如下 https://uropa-manual.readthedocs.io/introduction.html 该软件根据peak的中心与基因的相对位置，将peak的基因组定位划分为以下几种类型 提供了多种安装方式，这里我采用的是直接拉取官方的docker镜像，用法如下 docker pull loosolab/uropa 该软件需要三个输入文件： GTF格式的注释文件 BED格式的peak文件 软件会自动给每一个peak一个id, 可以直观的看到peak与基因之间的关系，更多用法和细节请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧— 扫描关注微信号，更多精彩内容等着你！
1.1K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏全栈程序员必看
hdu 3565 Bi-peak Number
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117374.html原文链接：https://javaforall.cn
20220编辑于 2022-07-06 - 来自专栏生信修炼手册
使用DiffBind进行peak 差异分析
DiffBind是一个用于peak差异分析的R包，源代码保存在Bioconductor上，链接如下 http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html /DiffBind.html 该R包采用了RNA_seq中差异基因表达的思路来进行peak的差异分析，和macs2的差异功能不同，DiffBind需要依赖已有的peak calling结果，将peak区域当做 包来实现，支持以下3种差异分析的R包 DESeq DESeq2 edgeR RNA_seq中进行定量，需要比对的bam文件和基因注释gtf文件, 类似地，DiffBind需要提供样本比对的bam文件以及peak calling得到的peak区域结果文件。 区域的表达量， 由于不同的peak数据集会存在overlap, 所以首先合并peak区域，当导入的peak数据集越多，理论上合并后的peak平均宽度就会越宽，overlap的peak越多，合并后的peak
3.8K10发布于 2020-05-07 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：Peak Calling（8）
ATACseq 的一个共同目标是识别转录因子结合和/或转录机制活跃的无核小体区域。该核小体游离信号对应于小于一个核小体的片段（如 Greenleaf 论文中定义 < 100bp）。
1.2K20编辑于 2023-01-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ChIP-seq 分析：Call Peak（8）
Peak Calling为了识别 Myc 转录因子结合区域，我们可以使用 peak caller。尽管 R 及更高版本中提供了许多峰值调用程序，但最受欢迎和使用最广泛的峰值调用程序仍然是 MACS2。 name## 1 7.37727 Mel1_peak_1## 2 9.27344 Mel1_peak_26. * | Mel1_peak_4 73## [5] chr1 8134747-8134893 * | Mel1_peak_5 _16753 21## [16754] chrY 90784142-90784289 * | Mel1_peak_16754 160## [16755 * | Mel1_peak_16756 92## [16757] chrY 90825407-90825575 * | Mel1_peak_16757
1.4K30编辑于 2023-02-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号