南方医科大学余光创教授（Y叔）所开发的ggtree是一个非常强大的进化树可视化R包，现在Github有一个有趣的shiny App便是基于ggtree开发的，
https://github.com/YuLab-SMU/iggtree
。
只需要在Rgui或rstudio中执行几句命令：
install.packages("pacman")
install.packages("shiny")
shiny::runGitHub("iggtree", "yulab-smu")
然后静静的等待它安装完依赖包，浏览器会弹出一个App，这时候就可以享用了。
当然，也可以将这个软件的zip下载到本地解压缩，然后使用runApp()打开这个App。
setwd("directory of your files")
shiny::runApp()
这个App的左下角有个 “output_method” 的选项，renderPlot和renderPlotly可以实现不同的功能。默认是renderPlot。点击左上角的Borwer…可以导入进化树的文件，支持多种格式，我们在 https://github.com/YuLab-SMU/iggtree 的data文件夹下有示例数据。
导入sample.nwk文件后，我们可以对它进行多种操作来探索这棵树。例如调整layout，改变高度，调整树的角度等。
点击左下角的renderPlotly，可以实现更多的功能。如鼠标放置在node上，可以显示这个node的一些属性，鼠标选中某一区域，可以对这块区域进行放大等。图的上方有一些按钮，可以对图进行保存、放大、缩小等操作。
更多的操作可以参考Y叔对ggtree的说明文档： https://github.com/YuLab-SMU/ggtree
Shiny_APP_RStiduo_Statistic_Probability_Machine_Learning
使用R的Shiny软件包为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。
安装R Project进行统计计算
安装RStudio
Shiny v1.5.0文档
C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory数据集
使用GUI导入数据 描述性分析功能 二项式概率模型 几何概率模型 泊松概率模型 决策树 简单线性回归 支持向量回归
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作为Shiny平台构建与R包开发教程的第三小节，本节向读者展示如何利用Shiny server输出自己想要的数据，包括Rplot、Table、Text等信息。
数据输出机制
仍以上一节的案例为基础：
library(data.table)
ui.data <- fluidPage(
fileInput("data_input1", "Experiment:", accept = ".csv"),
tableOutput('data_tbout1')
server <- funct
点击蓝字 关注我们Ggtree：用于系统发育树及相关数据存储与可视化的数据结构https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.56SHORT COMMUNICATION●2022年9月28日，南方医科大学基础医学院余光创团队在iMeta在线发表了题为“Ggtree: a serialized data object for visualizati...
从mega中获得进化树的数据，数据格式为nwk格式数据
1.利用mega构建进化树
1.将蛋白质序列fasta格式文件直接拖进软件主界面，Ctrl+A，选择Alignment - Align by ClustalW，参数默认就行，然后进行比对，得到结果后到处结果为.meg格式文件。
2.将.meg文件直接拖进软件主界面，点击图片上方框处，replications选择500，然后就能构建好，到处为.nwk文件格式就是我们所需要的格式
二、创建对分支进行命名文件
对分支进行命
8051软核处理器设计实践的verilog代码，可用quartus综合仿真。
8051软核处理器设计实践的verilog代码，可用quartus综合仿真。
8051软核处理器设计实践的verilog代码，可用quartus综合仿真。
8051软核处理器设计实践的verilog代码，可用quartus综合仿真。
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(version = "3.14")
b.Unabl
