生信小白菜儿
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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一文读懂全外显子组测序

下面是本人自学全外过程中总结的所有知识点。
原创
博文更新于 2025.10.28 ·
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SAM文件解读

在进行该第列值的计算时,如果取第6列的数值,一定要取出现M的值,S或H的值不能取。4)POS 1-Based的比对上的最左边的定位,表示read比对到RNAME这条序列的最左边的位置,如果该read能够完全比对到这条序列(CIGAR string为M)则这个位置是read的第一个碱基比对的位置,如果该read的反向互补序列比对到这条序列,则这个位置是read的反向互补序列的第一个碱基比对的位置,所以无论该read是正向比对到该序列,或是其反向互补序列比对到该序列,比对结果均是最左端的比对位置。
原创
博文更新于 2025.10.13 ·
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深度学习(DL)概念及实例操作

这是所有深度学习项目的基础模式。
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博文更新于 2025.10.11 ·
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GWAS(全基因组关联分析)简介及简单实操

全基因组关联分析(Genome-wide association study),是指在人类全基因组范围内找出存在的序列变异,即单核酸多态性 (SNP) ,从中筛选出与疾病相关的SNPs。#将vcf文件转换成map、ped格式,然后转换为Plink二进制格式(fam,bed,bim)我认为数据分析是从全基因组分析得出的vcf文件开始的,以下分析流程来自。#安装plink和vcftools,我的服务器是ubuntu的。#R语言作图,我这里是将所有R代码写在脚本里。#下载数据,这里用的是狗的数据。
原创
博文更新于 2025.08.26 ·
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RNA-seq(转录组测序生信分析)去除rRNA的方法

S:生成的sam文件,这个可以不写,但若不写,会在终端直接输出很长很多的sam文件,虽然不影响结果,但个人觉得眼花,所以我写了这个参数和指定输出文件名。-un-gz:说明是双端数据,后面接-1和-2和分别对应的数据;若是单端数据,则参数换成--un-conc-gz,后面接-U和其对应的单端数据。-x :是对应的rRNA参考基因组,书写方式是——对应路径到前缀名。首先,在NCBI上下载对应参考基因组的RNA序列,下载链接如下。rRNA.fa是下载的rRNA序列,rRNA是所有索引的前缀名。
原创
博文更新于 2025.02.27 ·
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以我们都能听懂的语言理解一二三代测序

把《哈利波特》撕成纸条,每张纸条复印100次,最后用电脑拼出完整故事。但遇到重复句子(如“伏地魔回来了”),可能拼错位置。用扫描仪一页页扫《哈利波特》,直接看到完整章节,甚至发现作者用隐形墨水写的隐藏剧情(复杂结构变异)。你有一本《哈利波特》,但只想知道第100页的内容。Sanger测序会精准抄写这一页,但不管其他页。
原创
博文更新于 2025.02.27 ·
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python制作翻译软件

2.根据s键,进行搜索,查看值是从什么地方生成:根据s键名搜索返回内容过于多、根据堆栈 跟栈调试 XHR断点调试、搜索MD5加密关键代码(MD5指的是长度32位,由0-9 a-f组合起来的值)方法——可以直接复制:开发者工具->网络->点击对应数据包->标头->请求标头 ->cookie/ua/referer..(复制之后在代码中字典形式)对于不同翻译内容,有两个关键点:(1)text:输入需要被翻译的内容(文本内容);2)请求方法:开发者工具->网络->点击对应数据包->标头->常规。
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博文更新于 2025.01.08 ·
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linux服务器cpu内核及线程数查询及计算

根据上述的“Core(s) per socket”和“Socket(s)”得:总的核心数为 28 核心/插槽 × 2 插槽 = 56 核心。再根据“Thread(s) per core”得总的线程数(逻辑CPU数)为 56 核心 × 2 线程/核心 = 112 线程。
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博文更新于 2024.11.19 ·
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解决R语言包安装报错:~miniconda3/bin/../lib/gcc/x86_64-conda-linux-gnu/7.5.0/specs: No such file or directory

解决了这个问题后又出现了其他报错:~x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lR: No such file or directory。然后查找~x86_64-conda-linux-gnu/bin/lib下的相对应的函式库文件(.so) 的symbolic link 是否正确(即libR.so)这个报错的意思是编译过程找不到对应库文件,-lR表示的是链接库文件libR.so。安装x86_64-conda-linux-gnu-cc。当不存在是,创建软连接。
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博文更新于 2024.10.25 ·
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linux中运行conda命令出现报错:module ‘libmambapy‘ has no attribute ‘QueryFormat‘

解决方法:先删除原有的conda-libmamba-solver,然后重新安装。
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博文更新于 2024.10.22 ·
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cat not import name “tarfile“ from ‘backports’ ,Failed to execute script pyi rth pkgres’due to ...

第二步:我这里报错的原因是由于NumPy 2.0.1版本与一些模块不兼容导致的。第三步:这里报错的原因是:scipy 的版本是1.7.2,与降级后的numpy-1.26.4不兼容,解决方法是对scipy升级版本(截止目前最新的版本是1.14.1。然后重新使用pyinstaller打包,这里发现之前的报错信息没有出现了,说明打包的问题已解决。
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博文更新于 2024.08.22 ·
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解决Python中使用matplotlib库画图时中文不显示的方法

一般这个库的命令在:“`~/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/matplotlib/”,进入此路径,并继续进入此路径下的/mpl-data/fonts/ttf,把下载好的中文字体复制到此路径下。这里建议把这个文件同时复制到matplotlib库下的字体目录,我试验过,没有复制的情况下不会影响输出,但是为了长期使用不会出错,还是建议复制一份到该库的目录里。第一种情况:若运行结果不为空,则直接在脚本里加上这几行即可。最后,再重新验证即可。
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博文更新于 2024.08.16 ·
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python的ggplot库报错:AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘tslib‘

解决方法:打开对应目录下的utils.py编辑,将“pd.tslib.Timestamp”修改为“pd.Timestamp”,如下图。
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博文更新于 2024.08.14 ·
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python:当from docx import Document 报错时:moduleNotFoundError:No module named ‘exceptions‘

之后,from docx import Document 就不会报错了。
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博文更新于 2024.08.14 ·
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R语言的cbind和rbind如何区分

m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行,合并前提:rbind(a, b)中矩阵a、b的列数必需相符。,m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列,合并前提:cbind(a, b)中矩阵a、b的行数必需相符。在R语言中,我们可以利用函数cbind() 和rbind() 把向量和矩阵拼成一个新的矩阵。cbind(列方式): 把矩阵横向合并成一个大矩阵,根据列进行合并,即。rbind(行方式): 纵向合并,根据行进行合并,就是。
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博文更新于 2024.07.24 ·
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变异位点注释工具比较

如果你需要广泛的注释信息和较少的配置工作,VEP可能是不错的选择。无论你选择哪个工具,这些工具都是生物信息学研究中不可或缺的工具,有助于解释基因组变异的生物学含义。它的主要功能包括确定变异的功能影响、注释突变的影响,例如非同义突变、错义突变和无义突变等,并根据数据库提供的信息进行变异分类。它支持多种基因组版本,可以识别和注释各种类型的变异,如单核苷酸变异、插入/删除、结构变异等。VEP还提供了丰富的注释信息,包括变异的功能、频率、疾病相关性等,可以帮助研究人员更全面地了解变异的生物学意义。
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博文更新于 2024.07.10 ·
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ctDNA深度测序检测

cfDNA含量很低,大部分为1~100ng/mL,90%的健康个体每毫升血液中的cfDNA量不超过25ng,而肿瘤发生和进展时cfDNA量会明显增高,多数研究认为,在肿瘤细胞坏死,凋亡即自分泌过程中均可释放一定量的ctDNA进入血液循环系统。ctDNA来自肿瘤细胞的体细胞突变,因此,ctDNA是一种特征性的肿瘤生物标志物,可被定性、定量和追踪。对于无法获取足够的组织标本的肿瘤患者,例如无法进行活检或手术、穿刺受检者严重不适感、取材时间点受限、很难进行多次取样、肿瘤异质性等情况,更适合做ctDNA业态活检。
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博文更新于 2024.06.21 ·
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基因检测中的PANEL是什么?

人体内的基因有2万多个编码蛋白质的基因,也有虽然不编码蛋白质,但是在人的疾病发生和天赋潜能中发挥重要作用的基因,人的基因的碱基数量高达64亿中,基因PANEL只是选择了部分基因。基因PANEL是一个基因组合,在基因检测中使用基因PANEL所检测的基因比单一的位点要多,比PCR技术检测的序列要长,相对来说,获得的基因信息量要多一些。3个基因是一个PANEL, 5个基因也是一个PANEL,100个基因也是一个PANEL,所以用基因PANEL进行基因检测,要首先看基因PANEL也就是基因组合中基因数量的多少。
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博文更新于 2024.05.16 ·
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VirSorter2的安装及使用

virsorter setup -d db -j 4 (这里的4代表用4个线程运行,这里可修改为自己服务器对应的线程,线程越大,运行越快)#激活vs2环境后使用-j 4个线程运行,输入all 所有结果,-w指定输入结果的文件夹。final-viral-score.tsv —— 表示每条序列的各分类类别得分表格。官方推荐的安装方法是用mamba安装,若没安装有mamba,可参考我这篇博文先安装mamba。final-viral-boundary.tsv —— 表示每条序列的信息表格。
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博文更新于 2024.05.14 ·
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Excel中匹配函数的使用

一个表格里有两个子表,sheet1里有A、B两列。而sheet2里只有A列信息、B列是空白的,现在的目的是根据sheet2中的A列信息查找sheet1中A列对应的B列信息,补充sheet2的B列对应的信息。
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博文更新于 2024.04.24 ·
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