生信分析进阶14 - 从GTF文件提取基因、转录本、TSS和TSE

最新推荐文章于 2025-05-16 16:36:05 发布

生信与基因组学

最新推荐文章于 2025-05-16 16:36:05 发布

阅读量104

点赞数 4

分类专栏：生信分析项目进阶技能合集文章标签：数据分析 bash 数据挖掘

本文链接：https://blog.csdn.net/LittleComputerRobot/article/details/148000833

版权

生信分析项目进阶技能合集专栏收录该内容

29 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

1. 输入文件下载

在该页面可下载：https://download.csdn.net/download/LittleComputerRobot/90849018
以下三个文件：
ensemblv75_canonicalTranscriptIDs.lst.gz
ensemblv75_canonicalTranscriptIDs.protein_coding.lst.gz
Homo_sapiens.GRCh37.75.gtf.gz

# Homo_sapiens.GRCh37.75.gtf.gz也可以使用以下方法下载
wget ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-75/gtf/homo_sapiens/Homo_sapiens.GRCh37.75.gtf.gz

2. 提取方法

对于Ensembl其他版本的GTF文件操作，需要将ensemblv75_canonicalTranscriptIDs.lst.gz
**ensemblv75_canonicalTranscriptIDs.protein_coding.lst.gz中对应的版本数字75

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

生信与基因组学

关注关注

4
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

生信分析进阶15 - 从GTF文件提取起始密码子、终止密码子、外显子剪切供体和受体

LittleComputerRobot的博客

05-16

从GTF文件提取起始密码子、终止密码子、外显子剪切供体和受体

人类GRCh37/hg19的GTF注释文件以及提取TSS、TSE、起始终止密码子、外显子剪接供体和受体提取文件

05-16

人类GRCh37/hg19的GTF注释文件以及提取TSS、TSE、起始终止密码子、外显子剪接供体和受体提取文件 ensemblv75_canonicalTranscriptIDs.lst.gz ensemblv75_canonicalTranscriptIDs.protein_coding.lst.gz Homo_sapiens...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

初识 Pandas：Python 数据分析的利器

2301_76849350的博客

05-12

974

Pandas 是数据处理的瑞士军刀，无论你是分析师、数据科学家，还是工程师，都值得深入学习。本文只是入门介绍，实际应用中 Pandas 的功能远不止于此，比如时间序列分析、多重索引、高性能数据读取等。下一步建议深入学习：结合 Matplotlib/Seaborn 进行可视化实战项目练习，例如 Kaggle 竞赛。

大模型数据分析破局之路20250512

Narutolxy的博客

05-12

952

本文面向 AI 初学者、数据分析从业者与企业技术负责人，围绕大模型如何为数据分析带来范式转变展开，从传统数据分析困境谈起，延伸到 LLM + MCP 的协同突破，最终落脚在企业实践建议。

可视化数据图表怎么做？如何实现三维数据可视化？

Leo的博客

05-14

1377

可视化数据图表和三维数据可视化是将数据转化为有价值信息的重要手段。通过掌握可视化数据图表的制作方法和三维数据可视化的实现途径，我们可以更好地挖掘数据的潜力，为各行业的发展提供有力的支持。

超市营业额数据分析

最新发布

所念皆星河

05-16

文章摘要：本文通过Python对超市营业额数据进行分析，主要完成了三项任务。首先，通过汇总交易额，推出了5名销冠员工。其次，分析了新领导上任15天以来的业绩总增长情况，并绘制了超市整体和每位员工的增长率图表，展示了业绩波动。最后，将所有柜台的销售额分为三个等级，进一步细化了销售数据的分类。通过这些分析，为超市的销售策略和员工绩效评估提供了数据支持。

Python与MySQL网站排名数据分析及多层感知机MLP、机器学习优化策略和地理可视化应用|附AI智能体数据代码

拓端研究室TRL

05-15

509

值得关注的是，项目中开发的「数据清洗-特征工程-模型训练-可视化反馈」闭环框架，已在实际应用中帮助客户提升关键词排名30%以上，验证了技术方案的有效性。通过关联分析热力图（图4）发现：「页面加载速度」与「移动端适配性」呈强正相关（相关系数0.82），而「关键词密度」与「用户跳出率」呈负相关（-0.65）。使用K-means算法，将网站分为「高流量高转化」「低流量高粘性」等4类，为差异化优化提供依据（AI提示词：利用K-means聚类分析网站流量特征，划分用户群体）。

Python 数据分析与可视化：开启数据洞察之旅（5/10）

小相探索IT世界

05-09

2200

在当今数字化时代，数据就像一座蕴藏无限价值的宝藏，等待着我们去挖掘和探索。而 Python，作为数据科学领域的明星语言，凭借其丰富的库和强大的功能，成为了开启这座宝藏的关键钥匙，在数据分析和可视化领域占据着举足轻重的地位。在进行 Python 数据分析与可视化的旅程中，选择合适的开发工具至关重要。它们就像是工匠手中的精良工具，能够极大地提升我们的工作效率和开发体验。下面将为大家介绍两款在 Python 数据分析领域广泛使用的开发工具：Jupyter Notebook 和 VSCode。

在企业级智能体浪潮中，商业数据分析之王SAS或将王者归来

云科技时代

05-13

586

企业级智能体可能是50年一遇的机遇。

因子分析基础指南：原理、步骤与地球化学数据分析应用解析

qq_59349063的博客

05-12

1190

因子分析（Factor Analysis，简称FA）是一种统计方法，主要用于降维和探索变量之间的潜在结构。它通过识别一组可观测变量背后可能存在的、不可直接观测的潜在变量（latent variables）或因子（factors），来解释这些变量之间的相关性。其基本思路是：试图找出少数几个公共因子，这些因子能够解释原始变量之间的相关关系。

大模型在数据分析领域的研究综述

石榴姐yyds

05-16

856

大模型（LLMs）在业务指标拆解中的应用日益广泛，尤其在金融、零售和制造业等领域展现了显著潜力。在金融行业，大模型通过增强模式识别能力，支持高频交易和欺诈检测，提升了预测准确性和风险管理效率。零售行业中，大模型驱动的动态定价和库存管理系统帮助企业实现销售增长和利润率提升。制造业则通过大模型优化质量控制，减少废品率并提高生产效率。然而，大模型的应用仍面临透明度不足、数据隐私和技术门槛等挑战。未来，企业需加强数据治理、提升模型可解释性，并探索跨行业协作，以充分发挥大模型在业务指标拆解中的潜力，推动智能化转型。

坐席业绩数据分析

05-09

621

2、系统导航区域：放置上传csv文件的按钮，需要正确解析日期、坐席姓名、一级机构至五级机构的机构名称、各业绩的中位值，（数据格式:日期,坐席姓名,一级机构,二级机构,三级机构,四级机构,五级机构,业务等级,在线时长,外呼时长,接通时长,外呼次数,接通次数,有效通次,接通率,违规次数,推荐次数），时长的单位均为分钟。使用papaparse.js，chart.js，tailwindcss和font-awesome，生成一个可以交互的简洁且可以运行的HTML代码，不要输出无关内容。1、按坐席姓名输出业绩折线图。

预测模型开发与评估：基于机器学习的数据分析实践

loopdeloop的博客

05-16

806

本文将分享我在COMP5310课程项目中开发预测模型的经验，探讨从数据清洗到模型优化的完整过程，并提供详细的技术实现代码。通过本次项目，我成功开发了一个高效的信用卡欺诈检测模型。我们的研究聚焦于信用卡欺诈检测，主要探讨以下问题：如何通过机器学习技术有效识别信用卡交易中的欺诈行为，并最大化检测准确率同时减少误报？通过本项目，我不仅掌握了预测模型开发的完整流程，更深入理解了在现实业务场景中应用机器学习技术的挑战与策略。我们使用的是信用卡交易数据集，包含了大量真实交易记录，其中少部分被标记为欺诈交易。

数据分析预备篇---Pandas的Series

2503_91659649的博客

05-13

752

数据分析预备篇---Pandas的Series

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.3 风险指标可视化监控

kngines

05-13

966

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.3 风险指标可视化监控

InternVL3: 利用AI处理文本、图像、视频、OCR和数据分析

独立开发，substack顶级编辑

05-13

169

InternVL3 是一款突破性的视觉-语言模型，通过无缝集成视觉和语言处理，显著提升了多模态理解、推理和感知能力。它在图像-文本、视频-文本和纯文本数据的处理上表现出色，支持从1B到78B的多种参数规模，适应不同计算需求。InternVL3引入了可变视觉位置编码（V2PE）和原生多模态预训练，优化了OCR、工业图像分析、3D感知和GUI交互等复杂任务。用户可通过简单的安装步骤在Google Colab上快速体验其功能，适用于广泛的现实场景应用。

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.4 模型部署与定期评估

kngines

05-13

962

【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】金融风控分析案例-10.4 模型部署与定期评估

时间序列预测建模的完整流程以及数据分析【学习记录】

Addery的学习日常

05-13

721

一个股票数据集，从2016-01-04开始到2018-12-28，每天采集一次数据，中间时期有缺失值（PS:electricity数据集是平稳的）z-score 也叫 standard score，用于评估样本点到总体均值的距离。z-score主要的应用是测量原始数据与数据总体均值相差多少个标准差。z-score是比较测试结果与正常结果的一种方法。测试与调查的结果往往有不同的单位和意义，简单地从结果本身来看可能毫无意义。

GMT之Bash语言使用

wanjiac的博客

05-14

282

GMT的操作有自己的逻辑和“命令”，但GMT是可以用Bash语言控制的，所以常常以.sh为后缀写GMT程序。另外，遇到看不懂的GMT时，多学学Bash语言的命令，两者结合可以满足绝大多数需求。