interproscan5.59-91怎么在linux上使用

要在 Linux 上使用 InterProScan 5.59-91，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，需要在你的 Linux 系统上下载和安装 InterProScan 5.59-91。你可以从 EMBL-EBI 的网站上下载 InterProScan 5.59-91 的压缩文件。

2. 下载完成后，解压缩文件并将其放置在你想要安装 InterProScan 的目录中。

3. 打开终端并导航到 InterProScan 的安装目录。

4. 运行以下命令以启动 InterProScan：

   ./interproscan.sh -i input.fasta -f tsv

其中，input.fasta 是你要分析的序列文件的名称，tsv 是输出结果的格式。

5. 运行命令后，InterProScan 将开始对你的序列文件进行分析。分析完成后，结果将保存在与输入文件相同的目录中。

请注意，InterProScan 的使用方法可能因版本或操作系统而异。因此，最好查阅 InterProScan 的官方文档以了解更多详细信息。

相关问题

怎么用VB提取每行J1=后的数字到MSHFlexGrid1中 CIP Z=-1.923 Y=5.495 K1=-1.973 J1=5.59 CIP Z=-1.799 Y=5.253 K1=-1.86 J1=5.374

您可以使用VB中的字符串处理函数来提取每行J1=后的数字，并将其添加到MSHFlexGrid1中。具体的代码如下所示：

Dim s As String
Dim j1 As String
Dim rowIndex As Integer

' 遍历每行文本
For Each line In TextBox1.Lines
    ' 查找J1=所在位置
    s = Mid(line, InStr(line, "J1=") + 3)
    ' 提取J1后的数字
    j1 = Val(s)
    ' 将J1添加到MSHFlexGrid1中
    With MSHFlexGrid1
        .Rows = .Rows + 1
        rowIndex = .Rows - 1
        .TextMatrix(rowIndex, 0) = j1
    End With
Next

如果您的文本框中有多行数据，上述代码可以逐行遍历并提取J1后的数字，然后将其添加到MSHFlexGrid1中。另外，上述代码中使用了Mid函数和InStr函数来截取字符串，以及Val函数将字符串转换成数字。

直接在a_summer_data中忽略里面的nan

好的，您可以使用Python的列表推导式来过滤掉列表中的NaN值，然后使用 `sum()` 函数计算过滤后的列表中的所有元素的总和。以下是代码示例：

a_summer_data = [13.6, 7.12, 6.67, 6.18, 10.5, 18.2, 27.5, 4.29, 2.98, 2.65, 1.89, 2.21, 3.15, 1.92, 2.83, 2.1, 3.56, 7.15, 8.24, 3.3, float('nan'), 8.3, float('nan'), 5.24, float('nan'), 4.2, 6.68, 5.01, 3.92, 3.33, 1.69, 3.72, 3.77, 6.81, 8.92, 4.58, 5.3, 5.19, 9.02, 5.69, 3.72, 1.24, 2.37, 3.3, 8.57, 12.9, 15.8, 17.3, 8, 15, 10.1, 9.27, 8.82, 13.8, 10.3, 13.9, 12.9, 17.6, 15.9, 22.4, 15.1, 15.8, 17.6, 18.8, 12.8, 14.2, 15.7, 21.8, 18.5, 6.15, 2.03, 25.4, 5.59, 22.8, 17.7, 12.8, 6.06, 10.2, 14.6, 20.2, 18.7, 21.3, 24.5, 27.1, 24.9, 21.4, 15.8, 18.1, 16.1, 19.2, 24.4, 28.6]

total = sum([value for value in a_summer_data if not isnan(value)])
print(total)

在这个示例中，我们使用列表推导式来过滤掉列表 `a_summer_data` 中的NaN值。首先，我们使用 `isnan()` 函数来检查列表中的每个值是否为NaN。然后，我们使用列表推导式创建一个新列表，其中包含不是NaN的所有值。最后，我们使用新列表计算所有元素的总和，并将结果存储在变量 `total` 中。请注意，我们在代码中导入了 `isnan()` 函数，以便将NaN值与Python的 `math` 模块一起使用。