【实验记录】matplotlib的使用
摘要：我现在觉得似乎matplotlib画出来的图更方便，更好看。而其是和ggplot2不一样的绘图的思路，所以我还是蛮想学习一下的。 我必须要有所进步才行。 Figure fig = plt.figure() #没有坐标轴的空的图片 fig ,ax = plt.subplots() #一张图片 #这个一
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摘要：ls /home/xxzhang/data/Epigenome/cistrome/human_histone_mark/named_sort/ |grep 'Fetal' |xargs -I {} mv /home/xxzhang/data/Epigenome/cist ome/human_hist
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摘要：因为像SVA-D、SVA-E等，在我们之前对Roadmap数据的分析中，我们发现其在许多组织中都有所谓的转录的活性。因此，我也想通过组蛋白修饰的数据来看一看。 H3K36me3 cp /home/xxzhang/data/Epigenome/Roadmap/giggle_result/gzData/
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摘要：H3K27ac mkdir named_H3K27ac mkdir named_H3K27ac_s1 mkdir named_H3K27ac_s2 mkdir named_H3K27ac_s3 mkdir named_H3K27ac_s4 (base) [xxzhang@cu08 human_his
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摘要：实验目标： （1）首先，正常的，将数据重命名（使用rename.py），建立索引。 （2）比对富集。 （3）试图绘制，行为样本，列为不同染色质标记的热图。 现在开始执行。 awk -v FS="\t" '{print $1,"\t"$3,"\t"$2,"\t"$5,"\t"$6,"\t"$7,"\t
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摘要：主要是还是想再用一下刘晓乐老师课题组的那个数据，感觉数据在这里，没有好好利用的话就很浪费。 用ATAC-seq的数据，目的就是说想知道，我们的这些序列在哪些样本的哪些位置是开放的。这就可以为我们提供一个维度的信息或者是线索。 1、理解并模仿rename.py代码文件。 现在先通过分析rename.p
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