众所周知，计算相关性非常的简单，因为R 语言中有函数cor.test(),该函数可以计算多种方法的相关性检验，返回相关性，Pvalue 等检验值，但是这个函数在Julia中并不存在，让 Julia 作为一门科学计算语言显得并不完美。

前言自己写的好几种算法企图实现 bedtools 的功能，虽然 julia 性能足够好，但都难以在效率上达到 bedtools 的性能，于是最后只能借助轮子了。

如何安装 Julia有很多方法，其中最简单的就是去各大景象站点下载编译好的二进制包，例如 清华大学开源软件镜像站 北京外国语大学开源软件镜像站 上海交通大学软件源镜像服务 另外，可以使用包管理工具jill下载安装，

基础概念讲解在 RNA-Seq 的分析中，我们常用RPKM、FPKM 和 TPM作为转录组数据定量的表示方法。 它们都是对表达量进行标准化的方法，为何不直接用 read 数表示，而选标准化呢?

单细胞数据数据量很大，加重了分析的负担，但只要掌握好的方法和工具，就可以无往而不利。今年要说的这个如题，是因为在区分亚类的时候，提取了大类型并调整分辨率重新聚类计算的亚类。针对这种情况，该如何实现呢？

网上很多教程都在讲 Y 叔的 clusterprofile 富集分析的教程，但是查阅了官方文档后才知道，这个包真的不仅仅只有这个功能，其他功能也很强大。

在生物信息学中经常用到的脚本语言主要是python和perl，他们被用来处理文本，大量统计，流程控制等等，其自身也是各有优势。比如说perl天生就为了处理文本而生，但是python确是有名的胶水语言，特别在整合C代码时显示出巨大的优势，其语法简洁易懂，易于维护更让其成为仅次于C和JAVA的第三大语言，但其糟糕的性能在处理大量循环时会让人忍不住抓狂。因此，Julia语言应运而生，其控制了python中没必要的动态性，加之使用 JIT 技术让其能够保有高性能的同时具备简洁的语法。

streamlit 的有趣特点 所有的程序，只要是前端交互页面发生变动或者说交互，代码就会从头到尾执行一遍 提供了非常多数据交互的组件，每个组件都可以返回数值，用来和别的组件交流 有特殊的缓存系统，防止长时间运行的程序成为瓶颈 因为程序从头至尾的顺序执行，异步的支持较差

在此工作流程中，介绍了 Qiime2 和 R 中 16S rRNA 基因扩增子数据分析的主要步骤。本教程是为哥本哈根大学食品科学系的 MAC 2023 课程准备的。尽管这些步骤是为 Oxford Nanopore Tech (ONT) 测序设计的，但也在 Ilumina 短读长上进行了测试。

julia本身是一门很快速的语言，但是现代计算机往往具有多核心多线程设计，因此，充分发挥硬件，能进一步提高效率