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需要 NUMINDS is the number of individuals and PRINT INDIVS is set to 1,即根据 Individual的情况画图。Column 2 gives a code number for the individual . Column 4 gives the code number for the population to which the individual belongs. Columns 1, 3, and 5 are ignored. Columns 6 to K + 5 show membership coefficients for clusters 1, 2, ..., K。会根据输入文件中个体的顺序画图，并根据种群分组。需设置 PRINT LABEL BELOW to 1 及 INFILE LABEL BELOW 文件（第一列为population code，第二列为种群名称），默认打印种群id作为label. 种群顺序跟 INFILE LABEL BELOW 文件保持一致。 与上条目一致 设置图形中的颜色选用，颜色很多。 INFILE CLUST PERM 指定k个颜色，无指定则默认使用颜色表顺序颜色。 GRAYSCALE 设置为1 使用灰度颜色（黑白）。程序与需要使用的文件在同一个目录。 drawparams 里的参数以 #define 开头，#应该不是注释作用。 // 后的内容是注释内容，对参数的顺序不敏感 INFILE POPQ : 种群矩阵 INFILE INDIVQ :个体矩阵 INFILE LABEL ATOP ：图上边的lable INFILE LABEL BELOW :图下边的label INFILE CLUST PERM ：图形颜色 PRINT INDIVS ： 1 plot 个体。0 plot 群体 PRINT SEP ： 不同种群间有黑色线条 BOXHEIGHT ：单个个体图形中的高度 ORIENTATION ：设置图形方向 PRINT INFILE NAME ：print INFILE POPQ 文件到图形 看完手册 还是不清楚怎么在图形上显示个体名称或许需要对数据进行排序。 （1）define PRINT_INDIVS

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打开 App别再用知网下载文献了，这16个国内外好用的论文网站，赶紧收藏起来4737阅读程序员晚枫关注大家好，我是程序员晚枫。最近中科院停用知网的消息，已经被中科院回复了：消息属实！今天我给大家分享16个写论文时会用到的神仙网站，国内外都有。有了它们的帮助，你一定可以顺利完成任务~还没或者已经毕业的小伙伴也可以先收藏起来，以后一定会用到的~国内论文搜索引擎1、DocTranslator网址：一个可以翻译文档的网站。大家在写论文的过程中免不了要搜集资料，有时候一些文献是外文的，不太方便理解。这时候就可以用到DocTranslator这个神仙网站了。它支持直接翻译文档，你可以将整个文档放进去，翻译后的结果也是以文档的形式呈现的。而且它支持翻译109种不同的语言，非常实用~2、ParperTime网址：一个超级好用的论文查重工具。图片ParperTime是一个论文查重平台，有知网、万方、维普等知名查重品牌，所以完全不用担心权威性。而且它可以在线查重、改重，用起来非常方便，论文排版也是完全免费的。最重要的是，它可以免费查重10万字，对于大多数同学来说都是够用的~3、文献部落网址：一个免费下载文献的学术导航网站，汇总最新免费下载国内外文献的网站，英文文献下载网站应有尽有，百度学术、文科、知网等网站文献都免费下载，为广大研究生提供最便捷的文献下载方法。除了文献下载，文献部落内还涵盖了众多国外的文献查询网站，X-MOL、Zlibrary、SJR、Libgen等，方便查询文献的来源，更便利、更迅速、更快捷的查询文献。文献部落罗列了三个SCI文献下载入口，不仅确保能够正常使用，而且提升了文献的下载速度，除了SCI，还有OALib网站，同样可以查询并下载文献，每个网站的侧重点都不一样，方便查找，省时又省力！还有文献互助群，有找不到的文献可以求助群内大佬，多位学术大佬，帮你查找文献，回答问题。不进群，你永远不知道你和别人的差距在哪儿……4、文献小镇网址：这是一款集国内外文献查询于一体的综合性文献搜索网站，里面包含了多个SCI-HUB、Google的镜像网址，还有国内文献、百度文库、知网文库等超多、超全文库，还有超多备用链接，总有一款适合你！图片文献小镇是号称中国版的SCI-HUB，界面同SCI-HUB一样简介明了，可以采用URL,PMID/DOI等方式搜索下载文献。5、格桑花学术导航网址：小众学术导航网站，可能大多数人都没有听过.他的优势是网站操作简单，没有广告，弹窗，同样不会垂涎很多乱七八槽的东西，网站包含国内外最受欢迎的学术网站：SCI-HUB,谷歌学术、EI、Nature、ACS、Springer、Direct、知网、万方、维普等各大官方网站.图片由于比较小众，知道的人不是很多，所以查找文献十分流畅，基本不会出现卡顿的情况。6、百川文献翻译一款全新上线的免费翻译文献的软件，支持多种语言实时翻译，不仅能够节省宝贵的精力和时间，还能够帮助科研人员节省下一大笔翻译的费用。7、万千合集站网址：万千合集站是一个高质量论文，文档搜索网站，是一个非常适合大学生的一个网站。它支持各种不同学科论文，文档搜索，包括：数学建模，电气工程，中国哲学，材料科学，心理学，高等数学，生物物理，统计力学，量子物理，电子工程师，医学统计，天体化学，遗传学，数学方法论，线性规划，病理学 ，函数。利用这款搜索工具，你可以轻松搜索到你需要的论文文档，并且这个网站支持免费帮你找到文档的下载地址，你可以直接免费下载你需要的论文和文档。8、科塔学术导航网址：科塔学术导航网站包含四个模块，包括学术资源、科研社交、科学传播、科研机构四个模块。其中学术资源模块下包含十来套学术工具，每套工具下面又细分为多种类型的工具。图片国外论文搜索引擎9、OALib 免费论文搜索引擎网址：是一个学术论文存储量超过420W篇的网站，其中涵盖数学、物理、化学、人文、生物、材料、医学和人文科学等领域，文章均可免费下载；它的一大特色在于功能上支持页面快照，不出站就可直接浏览文章标题、作者、关键词、以及摘要等基本信息，大大缩短了时间成本，是一个较为高效的论文查找网站。图片10、BaseSearch 德国比勒菲尔德学术搜索引擎网址：它是由德国著名的比勒菲尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。BaseSearch整合了德国比勒菲尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源(超过200万个文档)的数据。11、BioMed Central 生命科学网络期刊网址：拥有大约300种同行评审期刊的发展组合，分享科学，技术，工程和医学研究领域的发现。BMC现已在生物医学领域拓展到物理科学，数学和工程学科领域，可在单一开放式访问平台上提供更广泛的学科领域。12、Highwire 斯坦福学术文献电子期刊网址：号称是提供免费全文的、全球最大的学术文献出版商之一。该网站收录的期刊内容囊括了生命科学、医学、物理学、社会科学等多个领域，具体收录电子期刊882种，文章总数已达282万篇。图片13、IntechOpen 免费科技文献网址： 提供免费科技文献涵盖生物科技、计算机和信息科学、地球科学、电气与电子工程、材料科学、医学、技术等科学领域。14、MinimanuScript 学术文献维基百科平台网址：这是一个用户可以自由地编辑优化，评论并添入音频、视频、图片等更多相关文件的平台，属于维基类学术文献百科。在MiniManuscript上你能看到其他读者在读完某篇文献后整理出来的框架：这篇论文究竟用什么方法研究了什么问题，有了怎样的发现等。有希望成为一个更加开放更有效率的学术平台。15、SemanticScholar 免费学术搜索引擎网址：该网站是由微软联合创始人 Paul Allen 做的免费学术搜索引擎，其检索结果来自于期刊、学术会议资料或者是学术机构的文献。这个搜索引擎能检索到 80% 的免费论文文献，大约有 300 万份，另外它直接提供图表预览，看起来能方便研究人员省下更多筛选的工作。图片16、Sci-Hub网址：提到Sci-Hub这个文献下载利器，大家都不陌生。你在各大SCI杂志上看到的英文文献，90%以上都能免费下载。为什么不到论文的期刊官网去下载？因为如果你们学校图书馆没买这个期刊，去官网下载是要收费的，一篇论文要20至100美元不等。图片只需要将网址输入该网站，就会随机从来自全球的志愿者提供的账号密码登入系统，下载并自动备份论文电子文件。开启 后，可输入论文网址、PMID（PubMed Unique Identifier）、DOI（Digital Object Identifier）或关键词来进行查找

我看到过（亚洲遗传病病例研究）里面专门写这样的论文`~

有些时候我们需要知道转录本长度，比如在使用RNA-seq计算FPKM的时候，为了准确地评估不同基因的表达量，一般是用覆盖该基因/转录本的总reads数除以基因/转录本的长度，有些时候我们需要知道基因编码区的长度，比如在使用VAAST评估致病候选基因的时候，有些基因因为编码区特别长（如TTN）总是排名靠前，如果考虑到它的编码区长度后，排序将会更加科学。 那么怎样获得基因编码区长度呢？这个问题看起来比较简单，只要将每个外显子的长度加起来就可以了，对于单个转录本可以通过NCBI的CCDS数据库查询，但是基因有多个转录本，每个转录本的编码区有重合，所以基因编码区不是每个转录本编码区的简单相加，所以要想准确地获得每个基因的编码区长度并不容易，而且目前并没有现成的数据库，经过游侠在网上摸索后将相关方法整理如下，供大家参考。首先从sanger网站下载基因注释文件GTF，。然后在R中使用GenomicFeatures工具包。library(GenomicFeatures)txdb <- makeTranscriptDbFromGFF("",format="gtf")收集每个基因的编码区编号 <-cdsBy(txdb,by="gene")通过reduce函数避免重复计算重叠区 <- lapply((x){sum(width(reduce(x)))})生成的gene ID为ensemble编号，可以通过，转换为gene symbol。