![バイオインフォ 道場 [bioinfo-Dojo]](https://bioinfo-dojo.net/wp-content/uploads/2016/03/some_object_luca-bravo-alS7ewQ41M8-unsplash.jpg.webp)
linuxに関すること Linuxの基本コマンド：ファイルやディレクトリの削除「rm」の使い方
バイオインフォマティクスでは、大量のデータを効率的に管理・解析するためにLinuxの基本コマンドを活用することが重要です。その中でも、「ファイルやディレクトリの削除」を行う rm コマンドは頻繁に使われるものの一つです。本記事では、GNU ...
linuxに関すること R言語 R tidyverse 活用： 累積積 を計算するcumprod() の使い方
はじめにバイオインフォマティクスでは、大量のデータを扱うことが一般的です。遺伝子発現データやゲノム解析データを効率的に処理するために、R の tidyverse パッケージは非常に便利なツールとなります。特に dplyr はデータの加工や集...
pandas Python pandasライブラリ：スライスを使ったデータ参照について
バイオインフォマティクスにおいて、遺伝子発現データやDNA配列データを効率的に処理するためには、Pythonの pandas ライブラリが非常に有用です。特に データの参照とスライス（切り出し） は、大量のバイオデータを適切に処理するために...
R言語 R tidyverse：データの累積和cumsum()の使い方
バイオインフォマティクスのデータ解析では、大量の数値データを扱うことが一般的です。特に、遺伝子発現データやDNA配列解析の結果を効率的に処理するために、tidyverseパッケージ群の一部であるdplyrが非常に役立ちます。今回は、データの...
pandas Python pandasライブラリ：データの可視化について
バイオインフォマティクスでは、遺伝子発現データ、SNPデータ、RNA-Seqデータ、タンパク質相互作用データなど、大量のデータを解析する場面が多くあります。その際、データの傾向や異常値を素早く把握するために 「データの可視化」 が非常に重要...
linuxに関すること Linux基本コマンド：ファイルやディレクトリの移動「mv」の使い方
バイオインフォマティクスでは、大量のデータを扱うため、Linuxのコマンドを駆使することが効率的なデータ管理につながります。特に、ファイルの整理や移動に便利なコマンドとして mv（move）があります。本記事では、mv の基本から応用までを...
R言語 R tidyverse の活用： 累積最大値を計算する「cummax()」の使い方
バイオインフォマティクスでは、大量のデータを扱う機会が多く、効率的なデータ操作が求められます。R の tidyverse は、そのようなデータ処理を直感的かつ簡潔に記述できる強力なツールキットです。特に dplyr パッケージは、データのフ...
pandas Python pandas 活用：「データのマージ」について
バイオインフォマティクスでは、複数のデータセットを統合して解析する ことが非常に重要です。例えば、遺伝子発現データとメタデータの統合、異なる実験の結果の比較、ゲノム変異データと疾患情報のマッピング など、多くの場面で異なるデータソースを組み...
linuxに関すること Linuxの基本コマンド：ファイルやディレクトリの操作「install」の使い方
はじめにバイオインフォマティクスでは、大量のデータを効率よく処理するためにLinux環境が不可欠です。その中でも、GNU coreutilsはLinuxの基本的なコマンドを提供する重要なツールセットであり、日々のデータ解析やシステム管理に役...
R言語 R tidyverse：累積的なすべての TRUE 判定をチェック「cumall」の使い方
バイオインフォマティクスの解析では、膨大なデータを扱うことが一般的です。そのため、データ操作の効率を高める tidyverse パッケージ群の活用は不可欠です。特に、dplyr はデータフレームを扱ううえで非常に便利なツールを提供しています...