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snakemake 学习笔记2
= ['Sample1', 'Sample2'] rule all: input: expand('{sample}.txt', sample=SAMPLES) rule quantify_genes , 里面有input, output, shell, 其中{sample}是用的rule all里面的name rule quantify_genes: input: Job counts: count jobs 1 all 2 quantify_genes 3 [Tue Apr 2 13:49:34 2019] rule quantify_genes: input: genome.fa, fastq/Sample1.R1.fastq.gz, fastq/Sample1.R2.fastq.gz output fastq/Sample1.R1.fastq.gz fastq/Sample1.R2.fastq.gz > Sample1.txt [Tue Apr 2 13:49:34 2019] rule quantify_genes
1.4K30发布于 2019-07-07 - 来自专栏生信探索
单细胞ATAC实战01: CellRanger-ATAC定量
k-peripheral-blood-mononuclear-cells-pbm-cs-from-a-healthy-donor-next-gem-v-1-1-1-1-standard-2-0-0 cd ~/Project/ATAC mkdir fastqs quantify cell-atac/refdata-cellranger-arc-mm10-2020-A-2.0.0.tar.gz md5sum *gz tar -xf *gz rm -f *gz count #>>>quantify.sh refdata-cellranger-arc-mm10-2020-A-2.0.0 fastqs_dir=~/Project/ATAC/fastqs output_dir=~/Project/ATAC/quantify \ --fastqs ${fastqs_dir} \ --sample $i \ --localcores 12 \ --localmem 128 done #<<<quantify.sh <<< nohup bash quantify.sh &> quantify.sh.log & out 输出文件怎么看，可以参考这两个推文。
1.8K20编辑于 2023-03-25 - 来自专栏单细胞天地
单细胞ATAC实战01: CellRanger-ATAC定量
k-peripheral-blood-mononuclear-cells-pbm-cs-from-a-healthy-donor-next-gem-v-1-1-1-1-standard-2-0-0 cd ~/Project/ATAC mkdir fastqs quantify cell-atac/refdata-cellranger-arc-mm10-2020-A-2.0.0.tar.gz md5sum *gz tar -xf *gz rm -f *gz count #>>>quantify.sh refdata-cellranger-arc-mm10-2020-A-2.0.0 fastqs_dir=~/Project/ATAC/fastqs output_dir=~/Project/ATAC/quantify \ --fastqs ${fastqs_dir} \ --sample $i \ --localcores 12 \ --localmem 128 done #<<<quantify.sh <<< nohup bash quantify.sh &> quantify.sh.log & out 输出文件怎么看，可以参考这两个推文。
78310编辑于 2023-09-26 - 来自专栏MeteoAI
复合型极端气候：机器学习，统计方法和动力模拟
of new statistical methods and machine learning techniques for efficiently examining the extremes; Quantify heat waves); Statistical models and machine learning technology for processing compounding extremes; Quantify
73830发布于 2020-07-15 - 来自专栏机器学习与统计学
Duke@coursera 数据分析与统计推断unit5 inference for categorical variables
七、chi-square GOF test evaluating the hypotheses ‣ quantify how different the observedcounts are from higher deviation from the nullhypothesis 八、chi-square independence test evaluating the hypotheses ‣ quantify
80030发布于 2019-04-10 - 来自专栏生信探索
单细胞转录组实战01: CellRanger7定量
cd ~/Project/SC10X/rawdata/mv GSM3516662* fastqsmv GSM3516663* fastqs#>>>quantify.shfastqs_dir=~/Project index_dir} \ --fastqs ${fastqs_dir} \ --sample $i \ --localcores 12 \ --localmem 128done#<<<quantify.shnohup sh quantify.sh &> quantify.sh.log &RuntimeError: ~/Project/SC10X/GSM3516662 is not a pipestance directoryGSM3516662
1K00编辑于 2023-02-11 - 来自专栏气象杂货铺
复合型极端气候：机器学习，统计方法和动力模拟
of new statistical methods and machine learning techniques for efficiently examining the extremes; Quantify heat waves); Statistical models and machine learning technology for processing compounding extremes; Quantify
45920发布于 2020-07-16 - 来自专栏气象学家
复合型极端气候：机器学习，统计方法和动力模拟
of new statistical methods and machine learning techniques for efficiently examining the extremes; Quantify heat waves); Statistical models and machine learning technology for processing compounding extremes; Quantify
46020发布于 2020-07-15 - 来自专栏生信探索
从CNCB下载单细胞转录组fastq文件并定量
Y35L_S1_L004_R1_001.fastq.gz mv HRR208791_r2.fastq.gz Y35L_S1_L004_R2_001.fastq.gz cellranger count #>>>quantify.sh Project/HM/fastqs index_dir=~/DataHub/Genomics/10X/refdata-gex-GRCh38-2020-A output_dir=~/Project/HM/quantify \ --fastqs ${fastqs_dir} \ --sample $i \ --localcores 12 \ --localmem 128 done #<<<quantify.sh nohup bash quantify.sh &> quantify.sh.log & 输出文件 可以参考生信技能树https://mp.weixin.qq.com/s/VWUmJZnzT7m_7QDjxkbrJw
1K31编辑于 2023-03-18 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
LabVIEW图像灰度分析与变换（基础篇—4）
profile)、图像线灰度均值(linear averages)ROl边界灰度曲线、图像形心(centroid，又称几何中心)和图像质心(central of mass)、灰度定量描述(grayscale quantify 若图像的大小为H×W，像素用P(i,j)表示，则像素的均值u和标准差o可通过以下公式计算: Nl Vision中IMAQ Quantify 2可返回图像或其中某一区域的定量描述参数，包括：像素灰度均值、 它位于LabVIEW的视觉与运动→lmage Processing→Analysis图像分析函数选板中（位置参照文章：1.1.1部分），函数的说明和使用可参见帮助文档： 若要使用IMAQ Quantify2 使用IMAQ Quantify2计算时，若已由标记过的遮罩图像在图像中指定了多个区域，则IMAQ Quantify2不仅会通过Global Report簇返回整个图像的灰度定量描述数据，还会通过Region 程序设计如下所示： 观察程序运行结果可发现，IMAQ Quantify2和IMAQ Histogram均可计算得到某些相同的灰度数据，但前者需要以标记过的遮罩图像作为输入。
3.1K40发布于 2021-06-21 - 来自专栏机器学习、深度学习
人群运动--Scene-Independent Group Profiling in Crowd
我们的目标是 characterize and quantify crowd 中的 groups ，对其行为进行分析，人群场景的理解。 这里使用图论里的 graph cut , We quantify uniformity by inferring the optimal number (c ∗ ) of graph cuts on the
99790发布于 2018-01-03 - 来自专栏debugeeker的专栏
CISSP考试指南笔记：1.13 风险评估和分析
Quantify the probability and business impact of these potential threats.
78820发布于 2020-12-21 - 来自专栏杨丝儿的小站
RA Lecture Note: Symbolic Planning Continuous
Probability quantify uncertainty, degree of belief, degrees of tru[th. decision theory, probability theory
48720编辑于 2022-02-28 - 来自专栏CreateAMind
deepmind 不确定性估计软件包
https://github.com/deepmind/neural_testbed Introduction Posterior predictive distributions quantify
25430编辑于 2022-11-22 - 来自专栏三代测序-说
全长转录组 | 三代全长转录组分析流程（PacBio & ONT ）-- Flair
FLAIR软件一共六个大模块（modules），flair align，flair correct，flair collapse，flair quantify，flair diffExp和flair diiffSplice flair quantify：对所有样本中的isoforms进行表达定量，生成表达矩阵。flair diffExp：在指定分组的情况下，对组间进行差异表达分析。 You can supply an output directory (e.g. output/flair_quantify). #指定输出文件前缀和路径。 选项：必要选项--counts_matrix Tab-delimited isoform count matrix from flair quantify #flair定量表达矩阵。 --counts_matrix Tab-delimited isoform count matrix from Flair quantify.
4.6K22编辑于 2024-04-12 - 来自专栏杨丝儿的小站
PI Week6 the Human Element 施工中~
one that, with a few exceptions, gets a lot less press I think than bias because it’s a lot harder to quantify The benefits brought about by continuing to include people in these processes are harder to quantify
69210编辑于 2022-11-10 - 来自专栏VoiceVista语音智能
Sensory’s TrulyHandsfree and Arm’sCortex-M55
We needed to investigate and quantify the benefits that could be directly applied to keyword spotting extensive ecosystem, which enabled Sensory to conduct investigations in an efficient way and enabled us to quantify
49420编辑于 2022-09-02 - 来自专栏HHTjim'S 部落格
wakatime 统计ide使用的编码时间
Quantify your coding 系统会自动默认会每周发送一周的统计报表到邮箱，使用中。。。
65030编辑于 2022-09-26 - 来自专栏单细胞天地
单细胞转录组学揭示适应内分泌治疗的多步骤疗法
effects不明显 都和LTED做了比较 b CD44 high cells的heterogeneity比CD44 low cells的高（用average euclidean distance进行quantify AUCell39 (R package v1.0.0) was the used to quantify the activity of the pre-adapted signatures (and Cells在短期ED的过程中逐渐显示更高的PA signature(以及其中一些marker gene)表达，但没有LTED signature表达(用AUCell进行quantify)；这说明LTED
93320发布于 2020-03-30 - 来自专栏AI科技时讯
深入探索：使用Scikit-learn进行新颖性与异常值检测技术
特征抽取 特征抽取代码features.py实现如下： from imutils import paths import numpy as np import cv2 def quantify_image imagePath) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 量化图像并更新数据列表 features = quantify_image (image, bins) data.append(features) # 将数据列表作为NumPy数组返回 return np.array(data) quantify_image bins：颜色直方图的箱数，传递给quantify_image方法。 model anomaly_detector.model 可以看到已经训练得到异常检测模型 测试 测试代码test_anomaly_detector.py： from features import quantify_image
78810编辑于 2024-08-27
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