1. README.rst 文档在 PyPi 中无法解析解决办法

      一个README.rst说明文档在github上解析是正常的,上传的PyPi中却完全不能解析,原样展示。这绝对不能忍啊,找找原因,发现原来不能解析是由于 github和PyPi对reStructuredText文档解析工具的版本不同,PyPi使用的是0.8版本,而github使用的是 0.9或者0.10了,所有PyPi对文档要求很严格, 语法错误是导致不能解析的主要原因。

    2016/08/16 Python

  2. Python 中的一些实用技巧

      积累一些在使用Python中能用到的一些技巧!

    2016/08/10 Python

  3. Mkdocs 配置和使用

    有时候我们在开发一个项目的时候想写一份友好的文档来帮助用户使用,这时候我们可以选择使用 Mkdocs 来搭建一个友好而又很专业的文档,Mkdocs可以很好托管 在github上,使用 Mkdocs 会再你主项目下建一个gh-pages的分支,然后把你文档生成的静态site托管在上面,访问时候只需要访问http://{username}.github.io/{projectname}来访问 文档,文档全部使用 Mrakdown 语法来写很方便.

    2016/08/09 Linux

  4. gitlab 创建与 git 的使用

      git 可以这么理解,就相当于本地的一个软件,这个软件是干什么用的呢?就是在本地对代码进行分布式管理,而 github 和 gitlab,就是一个远程的仓库,就像云盘一样,保证当你电脑熄火了,你的代码依然存在(远程仓库上), github 与 gitlab 的区别,对我而言比较有价值的是,gitlab 提供了免费的私人库的创建,这已经很爽了.

    2016/05/16 Linux

  5. Python 读写文件操作

      Python 对文件进行读和写操作还是挺方便的,可以使用 open 加 模式 进行操作,用起来还是很自由的,可以一次全部读入内容存入一个字符串(小数据量好用),也可以逐行读取.

    2016/05/12 Python

  6. 分析生物数据 bash 命令

      进行二代测序结果分析时候,对文件的操作有时候直接用 bash 下命令行简易编程是很方便的,例如使用 sed 和 awk 命令来操作文件.

    2016/04/27 bioinformatics

  7. 使用 R 语言 DESeq2 对 RNA-seq 数据的下游分析

      记录下使用 DESeq2 package 的使用方法。 DESeq2 也是基于分析 RNA-seq counts 数据来进行差异表达基因的分析包。

    2016/04/21 bioinformatics

  8. 使用 R 语言 Sleuth 包对 Kallisto 分析结果的下游分析

      使用 kallisto 可以对原始 RNA-seq 数据的 Reads 结果进行分析,统计每一基因的 counts 估计值、 TPM 值等对寻找差异表达基因有用的值, kallisto 是基于 pseudoalignment 的算法,能够快速分析二代测序结果,而其结果的分析与解读工具又可以使用相应的 R 包来完成,就是 Sleuth,不过这个包还再开发完善中,并未发表相关的文章,鉴于是针对 Kallisto 的下游分析工具,可以先来尝试一下 Sleuth 包的安装

    2016/04/18 bioinformatics