pip install -e ".[dev,docs]"
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。omicverse最初的名字是Pyomic，但我们希望涵盖整个转录组学的领域，因此将其改名为OmicVerse，旨在解决RNA-seq中的所有任务。目前omicverse已加入scverse生态。您可以在scverse的官网上找到我们。
程序语言：python
画图分析框架：Matplotlib
招聘网站经常替换页面元素渲染还有cookie,session,token。所以需要经常更换爬虫头信息，如果建议的不要拍。
如果买了以后请及时录屏，防止网站跟换反爬机制，后期如果爬虫需要的信息被替换了，你需要重新出钱帮你更换爬虫头信息的，第一次购买的时候可以帮你测试好。
获取招聘信息模块
def get_job_infor():
genrate_word(dit_job_all)
工作经验模块 饼状图
genrate_pie(dit_job_all)
学历模块 折线图
genrate_education(dit_job_all)
平均工资模块 柱状图
genrate_job_money(dit_job_all)
需要安装的模块
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ requests
pip install -i https://pypi.dou
程序语言：python
画图分析框架：Matplotlib
招聘网站经常替换页面元素渲染还有cookie,session,token。所以需要经常更换爬虫头信息，如果建议的不要拍。
如果买了以后请及时录屏，防止网站跟换反爬机制，后期如果爬虫需要的信息被替换了，你需要重新出钱帮你更换爬虫头信息的，第一次购买的时候可以帮你测试好。
获取招聘信息模块
def get_job_infor():
genrate_word(dit_job_all)
工作经验模块 饼状图
genrate_pie(dit_job_all)
学历模块 折线图
genrate_education(dit_job_all)
平均工资模块 柱状图
genrate_job_money(dit_job_all)
需要安装的模块
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ requests
pip install -i https://pypi.dou
本文详细讲述了Python2.7环境Flask框架安装方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
第1步：确保本机已经安装有python，下载easy_install到本地某一目录，双击ez_setup.py，python将自动下载到python安装目录/Scripts 下面，然后在系统环境变量的PATH中添加easy_install所在的目录，例如：C:Python27Scripts
第2步：安装 virtualenv，这个主要是用来做解释器环境隔离的，避免同一机器上的多个python或者多个python的库依赖，各种操作系统安装命令如下:
linux and mac os x： sudo ea
由于毕业设计的要求，需要在网站上抓取大量的数据，那么使用Scrapy框架可以让这一过程变得简单不少，毕竟Scrapy是一个为了爬去网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架。于是，便开始了我的安装Scrapy框架之旅。可以说这个过程并不是很愉快，各种错误各种出，不过到最后，终于安装上了Scrapy框架。下面总结一下我的Scrapy框架的安装。
1.安装python2.7
由于Scrapy不支持Python3.0，于是我卸载了Python3.0，又重新安装了Python2.7(python2.7安装包),在安装Python2.7的时候，会有一个自动设置环境变量的选项，建议在这里将选项选上，省下后期
具体来说，首先对生物样品中的RNA反转录为cDNA，而后，将这些cDNA打碎为较小片段后，上机进行测序
转录组(transcriptome)
是指特定类型细胞中全体转录本(transcript)的集合
RNA种类
（一）说在前面
Python自带了GUI模块Tkinter，只是界面风格有些老旧。另外就是各种GUI框架了。
之前安装过WxPython，并做了简单的界面。遂最近又重新搜索了一下网上关于Python GUI框架的问题，发现还是Qt呀。
Python的Qt有PyQt和PySide吧。PyQt 是商业及 GPL 的版权， 而 PySide 是 LGPL。大意也就是PyQt开发商业软件是要购买授权的，而PySide则不需要。二者代码基本一致，修改下import 基本剩余的代码皆可通用。所以毫不犹豫的选择了PySide。
（二）PySide的安装
（1）比较快捷省事的安装
RNA-seq的原始数据（raw data）的质量评估
raw data的过滤和清除不可信数据（clean reads）
reads回帖基因组和转录组（alignment）
计数（count ）
基因差异分析（Gene DE）
数据的下游分析
二、准备工作
学习illumina公司测序原理
测序得到的fastq文件
注释文件和基因组文件的准备...
1.下载基因组注释文件，选择对应的版本：ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/genomes/Homo_sapiens/ARCHIVE/BUILD.37.3/GFF/
2.GTF 为General Transfer Format ，熟悉格式http://www.huoyunjn.com/wuliuxinwen/2/33709819.htm。
第三列feature- 后面...
你好！学习转录组学分析是一个很好的选择，下面是一个从零开始的学习转录组学分析的步骤：
1. 基础知识：了解基本的生物学概念和遗传学知识，包括DNA、RNA、基因表达等。可以通过阅读相关的教科书、参加在线课程或观看视频来学习这些知识。
2. 学习实验技术：转录组学分析通常依赖于高通量测序技术，如RNA-Seq和单细胞RNA-Seq。了解这些实验技术的原理和操作步骤，可以通过参加培训课程、实习或观看实验操作视频来学习。
3. 数据处理和分析：学习如何处理和分析转录组数据是非常重要的。掌握基本的生物信息学工具和编程语言，例如R或Python，可以帮助你进行数据质控、比对、表达量计算、差异表达分析等。
4. 数据解释和功能注释：一旦你完成了转录组数据分析，你需要对结果进行解释和功能注释。这需要你了解基因功能和通路分析的方法和工具，例如基因集富集分析、GO注释和KEGG通路分析等。
5. 深入学习和实践：转录组学是一个快速发展的领域，不断涌现出新的技术和方法。持续学习和实践是提高你转录组学分析能力的关键。
希望这些步骤对你有所帮助！如果你有任何更具体的问题，欢迎随时提问。
