文件GSM7429779.results中包含gene_id，transcript_id(s)，length，effective_length，expected_count，TPM，FPKM七列内容，内容中可能存在空值。请用python的seaborn模块对“GSM7429779.results”进行分析，并给出一系列分析结果。

好的，我理解了你的问题。首先，我们需要导入需要的库和数据文件：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据文件
data = pd.read_csv("GSM7429779.results", sep="\t")

接下来，我们可以首先查看数据的基本信息：

# 查看数据集前5行
print(data.head())

# 查看数据信息
print(data.info())

# 查看每列的统计信息
print(data.describe())

然后，我们可以通过seaborn绘制相关的图表，例如：

# 绘制长度和有效长度的分布图
sns.distplot(data['length'], label='Length')
sns.distplot(data['effective_length'], label='Effective_Length')
plt.legend()

# 绘制TPM和FPKM的散点图
sns.scatterplot(x='TPM', y='FPKM', data=data)

# 绘制TPM和FPKM的相关系数热力图
sns.heatmap(data[['TPM', 'FPKM']].corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

这些只是一些简单的例子，具体的分析方法和图表种类可以根据具体的需求选择。

相关问题

from Bio import SeqIOfrom Bio.SeqFeature import SeqFeature, FeatureLocation# 读取基因组注释文件annotation_file = "genome_annotation.gff3"annotations = SeqIO.parse(annotation_file, "gff3")# 创建字典用于存储每个基因的最长转录本信息gene_to_longest_transcript = {}# 遍历每个注释项for annotation in annotations: if annotation.type == "mRNA": # 获取基因名和转录本ID gene_name = annotation.qualifiers.get("gene") transcript_id = annotation.qualifiers.get("transcript_id") if gene_name and transcript_id: gene_name = gene_name[0] transcript_id = transcript_id[0] # 检查之前是否已经处理该基因，并选择最长的转录本 if gene_name in gene_to_longest_transcript: longest_transcript = gene_to_longest_transcript[gene_name] if len(annotation) > len(longest_transcript): gene_to_longest_transcript[gene_name] = annotation else: gene_to_longest_transcript[gene_name] = annotation# 打印每个基因的最长转录本信息for gene_name, longest_transcript in gene_to_longest_transcript.items(): print(gene_name, longest_transcript.id, len(longest_transcript))

这个是Python中Bio模块的导入语句。其中SeqIO和SeqFeature分别是Bio模块中的两个子模块，用于序列文件的读取和序列特征的处理。SeqFeature中的FeatureLocation则是用于指定序列特征位置的工具。

请帮我利用Python和正则表达式写一个程序，要求程序找出'ID=cds-NP_001096854.1;Parent=rna-NM_001103384.3;Dbxref=FLYBASE:FBpp0111834,GeneID:5740847,Genbank:NP_001096854.1,FLYBASE:FBgn0025837;orig_protein_id=gnl|FlyBase|CG17636-PC|gb|AFH07158;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RC;product=uncharacterized protein%2C transcript variant C;Name=NP_001096854.1;gbkey=CDS;gene=CG17636;locus_tag=Dmel_CG17636;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RA;product=uncharacterized protein%2C isoform A;protein_id=NP_001096854.1'中"protein_id="的数值

首先，我们需要导入Python中的正则表达式模块：import re。然后，我们可以使用正则表达式来查找'ID=cds-NP_001096854.1;parent=rna-NM_001103384.3;Dbxref=FLYBASE:FBpp0111834,GeneID:5740847,Genbank:NP_001096854.1,FLYBASE:FBgn0025837;orig_protein_id=gnl|FlyBase|CG17636-PC|gb|AFH07158;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RC;product=uncharacterized protein, transcript variant C;Name=NP_001096854.1;gbkey=CDS;gene=CG17636;locus_tag=Dmel_CG17636;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RA;product=uncharacterized protein, isoform A;protein_id=NP_001096854.1'中的"protein_id"的值：protein_id = re.search("protein_id=(.*?) ", string).group(1)。