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如何运用「云、端融合的数智化安全体系」高效护航数据安全

左手AI，右手安全 —— 一汽丰田数字化转型之路

生信技能树学习笔记
参考基因组准备
常用参考基因组
Ensembl asia.ensembl.org/index.html
NCBI
UCSC
## 进入参考基因组目录
mkdir -p $HOME/database/GRCh38.105
cd $HOME/database/GRCh38.105

## 下载基因组
## 一般选择primary assembly，没有的话可以选择toplevel
nohup wget -c https://ftp.ensembl.org/pub/release-105/fa

转录组 - 比对

生信技能树学习笔记
Raw data
背景
先了解
测序长度
单端/双端？
测序对象 mRNA？lncRNA?
fastq数据格式
Raw data 或 Raw reads 结果以FASTQ文件格式存

转录组 - raw data/QC/过滤

生信技能树学习笔记
if 条件语句
常见格式
图片
常见条件：数值判断、字符串判断、文件判断 
数值判断
eq 等于
ne 不等于
gt 大于
ge 大于等于
lt 小于
le 小于等于
if [ 1

Linux - 结构化语句及参数扩展

默认的字段分隔符是任意空白字符（如空格或制表符），也可以用 -F 参数自定义分隔符

Linux - awk

生信技能树学习笔记常见符号图片常见报错找不到文件、文件不存在：No such file or directory没有权限： Permission dnied命令不存在：command not found如果解决方法提到了 apt/yum/sudo 表明是管理员命令认清楚命令的结构： 命令 + 参数 + 文件

Linux - 常见符号、常见报错

生信技能树学习笔记
sed
流编辑器，一般用来对文本进行增删改查
图片
图片
图片
常见功能： 增 删 改 查
图片
cat readme.txt | sed '1,2i Well' ## 在第一行和第二行的前面增加well
cat readme.txt | sed '1,3d' ## 删除第1-3行
cat readme.txt | sed -e '2i Well' -e '2a Well' ## 第二行的前后加Well
cat readme.txt | sed '2,4c ******' ## 会发现三

Linux - sed

生信技能树学习笔记
grep
文本搜索工具，能使用正则表达式匹配模式搜索文本
图片
图片
>grep -nr 'TATATT' Data/  ##显示行号
>less Data/example.gtf | grep -w 'gene' ## 以单词的格式查找
>cat Data/example.gtf | grep -w -e 'gene' -e 'exon' ## 多个关键词

>cat file
gene
UTR
start_codon
stop_codon
>cat Data/example.gtf

Linux - grep

生信技能树学习笔记Vim编辑器——三种模式命令模式 末行模式 编辑模式图片命令模式vim Data/example.fq## 按 : set nu 显示行号## 方向键或hjkl移动光标## 30j：向下移动30行## ctrl + f或b：上下翻页## gg或G移到顶部或底部 或者 [[ 和 ]]## x剪切一个字符## 10x：剪切10个字符## dd：剪切所在行## 10dd： 剪切所在行及下方10行##  yy：复制光标所在行## p或P：在当前行的下面、上面进行张贴## u：复原前一个动作（可以连

Linux学习——vim

生信技能树学习笔记fasta一种基于文本用于表示核酸序列或多肽序列的格式，缩写为fa特征：两部分-id行：以“>”开头，有时候会包含注释信息-序列行：一个字母表示一个碱基/氨基酸，ATCGN 或 20种氨基酸fastq一种保存生物序列（通常为核酸序列）及其测序质量得分信息的文本格式通常有四行第一行 @开头，之后为序列的标识符以及描述信息第二行 为序列信息，如ATCG第三行 +开头，之后可以再次加上序列的标识符以及描述信息第四行 为碱基质量值，长度与第二行一一对应gff图片

生物信息学常见数据格式

新手小白！！！请多批评指正！！！某天分析384板数据觉得有点耗时，恰逢R语言刚入门1周，觉得可行，于是行动在此感谢生信技能树和小洁老师！保存384板结果为csv个人习惯每次做两个复孔，上下为同一孔，每个引物占两行每次可运行8个引物，每个引物总样本量最大为24数据示例：图片rm(list = ls())#!!!修改参数！！！dat <- read.csv(file = "ct_value_2.csv",header = F) #文件名gene_list <- c("ACTIN","A","B","C","D"

RT-qPCR从384板结果到mRNA相对表达量箱线图

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