Calculate peak density across transcript features. . A common step in CLIP-seq data analysis is to visualize the distribution of called peaks across various transcript features, such as exons, introns

2025年总结. 2025年已经过去两天，这一年对于我来说，本来是有很多事情需要发生的，只是都没有做到，也不奇怪，这是我一贯的拖沓作风了。不过即便如此，我也是满意的，感激上苍关照。 首先当然我是毕业了，获得了博士学位，虽然这不算一件什么了不起的功绩，但于我，它不仅仅是一个学位，更是一种生活状态的结束。或者说毕业这件事对我来说更像是探出水面的一口换气，它让我免于被溺死，我也确实筋疲力尽了，好在已经毕

RNA Binding sites in AS-events. . # gene ID transform—1234567891011121314151617library(rtracklayer)library(dplyr)gtf_file <- "E:/220625_PC/R workplace/220910_annotation/Drosaphila/dmel-all-r6.

Understanding rMATS: 基于 Junction Reads 的剪接Inclusion水平（PSI/ψ）估计. rMATS（multivariate analysis of transcript splicing）是我们使用最多的一个alternative splicing events计算软件，其计算原理主要是基于RNA-Seq的junction reads计数，通过分

Understanding rMATS：可变剪接异构体比例的分层统计建模与差异推断. rMATS（multivariate analysis of transcript splicing）的计算模型与算法思路，核心在于解决一个矛盾：也就是所要检测的两种剪接isoform之间的真实比例，但测序数据同时受到isoform长度差异和随机抽样噪音的干扰，因此，rMATS构建了一个分层统计模型，在单样本层面