鐵人檔案
在生物資訊學中，基因表現量分析是理解基因功能和細胞行為的關鍵步驟。隨著基因數據的快速增長，如何高效處理和分析海量基因數據，已經成為現代生物學研究中的一大挑戰。此次挑戰將聚焦於運用 Python 實現基因代號轉換，並基於 RPKM（每千鹼基轉錄本每百萬比對讀取數，Reads Per Kilobase of transcript, per Million mapped reads）計算基因表現量，以提升基因數據分析的效率。
在基因表現量的分析中，RPKM（Reads Per Kilobase of transcript, per Million mapped reads）是用來標準...
今天的工作重點是確認並計算樣本的總讀數，這是 RPKM 算法中非常重要的一部分，總讀數是每個樣本中所有基因的讀數總和，它用來標準化基因的表現量，從而使不同樣本之...
今天我要把之前計算出的 RPKM 值保存到 Excel 文件中，並進行驗證，以確保數據的正確性和完整性。 首先我將 RPKM 的計算結果與原始的基因數據（例如基...
今天我將集中於清理之前計算出的 RPKM 結果，並保存最終的基因表現數據，因為在進行生物學數據分析時，清理異常值是必不可少的步驟，這能夠幫助我確保結果的準確性。...
今天我將對 RPKM 結果進行進一步的驗證，確保數據分布合理且沒有明顯的異常，這一步對於後續的生物學分析至關重要，因為數據的合理性會直接影響分析結果。 上一天我...
