二十一世纪是生命科学的

主成份分析 (Principal Component Analysis, PCA) 是一种元分析技术 (其它常用的还有回归分析、聚类分析、因子分析等等), 由Karl Pearson于1901年发明。PCA的核心思想在于，在尽可能保留数据的差异的前题下，降低数据的维度，也就是抽象出更少的互不相关的变量来描述各数据。可以想象，数据集是一群在多维空间中的点，在保持这一群点的相对空间位置不变的情况下，旋转到一个新的坐标系（坐标轴就是各PC），使得各点在新的坐标轴上的坐标（投影）的方差最大，而投影方差最大的坐标轴即为PC1，其次为PC2，……，此可以通过此在线的演示增加理解。主成份分析可通过求取协方差矩阵的本征向量实现，本征值最大的本征向量即为PC1, 比如R的princomp函数采样的就是这种方法；也可通过奇异值分解（singular value decomposition，SVD）来实现，比如R的prcomp函数。

lncRNA的筛选是lncRNA分析流程中的关键步骤
梳理一下流程中的筛选步骤,还有4种编码潜能预测软件

关于碱基含量分布 (Per Base Sequence Content)图在FastQC帮助文档中有比较详细的说明，这里结合个人的见解浅析。

本页一定程度上参考了Vivek Gite及其他贡献者

Linux系统是一类自由开源的电脑操作系统，因其内核为Linux而得名。内核是一个电脑程序，组成操作系统的核心，链接系统硬件和应用程序。Linux系统是自由和开源的，有很多的发行版本。因为Linux免费、开源、稳定性好、安全性高、有活力的社区支持，绝大多数生物信息工具均是基于Linux系统的。