这个数据库能够预测结合特定DNA位点或基序的转录因子，以及可能被特定DNA结合蛋白识别的DNA基序或位点。...不仅可以查看转录因子调控的基因，详细的数据注释、分析结果和单个数据集的详细信息（数据的QC情况、motif分析结果、潜在的靶基因预测）、同时还可以在基因组浏览器中查看数据的分布及下载分析的结果文件。...不同数据库中收集的转录因子的信息有所不同，接下来，我们以下列三个数据库：AnimalTFDB 3.0、The Human Transcription Factors 和RcisTarget包自带的motifAnnotations_hgnc_v9...数据库为例，为大家展示一下这三个数据集所含转录因子的信息差异： ****读取不同数据库下载得到的TFs列表 #1_来源于AnimalTFDB3，下载链接：http://bioinfo.life.hust.edu.cn...，但还是存在一些差异。
.NET 中各种混淆（Obfuscation）的含义、原理、实际效果和不同级别的差异（使用 SmartAssembly） 发布于 2018-08-19 12:42...字段名的混淆有三个不同级别： 等级 1 是源码中字段名称和混淆后字段名称一一对应 等级 2 是在一个类中的不同字段使用不同名称即可（这不废话吗，不过 SmartAssembly 应该是为了强调与等级 1...如果你需要在混淆时使用名称混淆，你只需要在以上两者的组合中找到一个能够编译通过的组合即可，不需要特别在意等级 1~3 的区别，因为实际上都做了混淆，1~3 的差异对逆向来说难度差异非常小的。...流程混淆修改方法内部的实现。为了了解各种不同的流程混淆级别对代码的影响，我为每一个混淆级别都进行反编译查看。 ? ▲ 没有混淆 0 级流程混淆 ? ▲ 0 级流程混淆 1 级流程混淆 ?...不过需要注意的是，这些差异并不是随机差异，因为重复生成得到的流程结果是相同的。
triple-negative breast cancer》对乳腺癌里面最恶性的三阴性乳腺癌做了不同癌症干细胞标记物基因的分选，然后看看不同细胞亚群的转录差异。...主要是3个基因高低组合分组，流式细胞筛选得到了如下的4组细胞： (1) group A (ALDH+CD24−CD44+, highly purified BCSCs); (2) group B (ALDH...3种不同的肿瘤干细胞和普通癌细胞的差异 首先是A,B,C都去跟D做差异，因为D是普通的癌细胞，而A,B,C都是肿瘤干细胞。...在单细胞水平可以重复这个研究 目前乳腺癌的单细胞数据集超级多了，而且是不同分子分型的乳腺癌都有，完全是可以下载其单细胞表达量矩阵，对其中的上皮细胞进行细分后，定位到其中的恶性癌细胞，然后参考这个文章里面的流式细胞分选策略来进行分组...做单细胞水平的不同肿瘤干细胞差异分析，得到基因集，看预后作用。 当然了，其它肿瘤癌症也是可以如法炮制，创新程度还算是蛮不错哦！
背景介绍 如果是bulk RNA-seq，那么现在最流行的就是DESeq2 和 edgeR啦，而且有很多经过了RT-qPCR 验证过的真实测序数据可以来评价不同的差异基因算法的表现。...对单细胞测序数据来说，通常需要先聚类之后把细胞群体进行分组，然后来比较不同的组的差异表达情况。当然，也有不少单细胞测序实验设计本身就有时间点，不同个体来源，不同培养条件这样的分组！...下面用一个测试数据来评价一下不同的算法的表现。处理同样的表达矩阵得到差异结果跟已知的差异结果进行比较看看overlap怎么样。...这里选取的是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验的Tung et al 2017的单细胞测序文章的数据 ## 读取tung文章的数据，生成测试数据，这个代码不需要运行。...) ## group ## NA19098 NA19101 NA19239 ## 0 288 288 可以看到这里需要选择的测试数据来源于2个人，每个人都有288个细胞的表达数据
of pancreatobiliary cancer》，数据集在：GSE214295 (PRJNA885258) we conducted scRNA-seq for paired primary tumors...但是全文并没有过多涉及到胰腺癌和胆管癌的对比，主要是关注于类器官培养后的单细胞转录组数据差异。...(CD10+,MME,fibro or CD31+,PECAM1,endo) 参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。...而且PDAC里面是有Acinar细胞，它没有拷贝数变异，是正常二倍体的上皮细胞，如下所示： 不同的单细胞亚群 后面所有的分析就是混合两个癌症的不同单细胞转录组样品数据啦，首先是看拷贝数变化情况，说明Organoids...然后做具体的每个病人的类器官培养前后差异分析： 类器官培养前后差异分析 3个病人各自的类器官培养前后共有的差异基因富集到了cellular responses to stimuli 功能，但是好像是并没有说明文章的核心观点
前言 这部分介绍一下R语言中的聚合窗口函数，R语言中的聚合窗口函数与sql中的窗口函数有点差异，R语言中的相同记录的累计求和累计平均不再相同。...，既能实现普通聚合，也能实现加强版的累积聚合，R语言中也有与之一一对应的聚合函数： ?...函数使用 使用之前数据： user_no order_no buy_date amt u01 dadeca 2019/1/1 100 u02 xaefaw 2018/6/5 100 u01 daecaw...4 mean、cummean函数 R语言中的mean函数和cummean函数与sql中的avg函数相同，计算组内平均值和组内累计平均值，与sql区别的是：R语言中相同记录的累计值不同，而sql中相同记录累计值相同...总结 本节介绍了R语言中的聚合窗口函数，当累计求和和累计平均的时候，与sql中结果有点差异：sql中相同记录的累计值相同，而R语言中的累计值不在相同。
本文着重介绍 SELECT 句式，其他的 DML （Data Manipulation Language 数据操纵语言命令）将会在别的文章中进行介绍。...二者之间性能没有差异（但对于某些数据库来说性能差异会非常大） 因为使用 INNER JOIN 也能得到书名表中书所对应的作者信息，所以很多初学者机会认为可以通过 DISTINCT 进行去重，然后将 SEMI...需要我们注意的是：在有些数据库，以及 SQL ： 1990 标准中，派生表被归为下一级——通用表语句（ common table experssion）。...（译者注：原文大意为“当你是用 GROUP BY 的时候，你能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少，包括在 SELECT 中的列”）。 需要注意的是：其他字段能够使用聚合函数： ?...当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，可以使用开窗函数代替聚合函数； 当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，你不能同时使用聚合函数和其它函数； 有一些方法可以将普通函数封装在聚合函数中； …
IN ，何时应该使用 EXISTS ，但是这些事情你还是应该知道的： IN比 EXISTS 的可读性更好 EXISTS 比IN 的表达性更好（更适合复杂的语句） 二者之间性能没有差异（但对于某些数据库来说性能差异会非常大...：在有些数据库，以及 SQL ：1990 标准中，派生表被归为下一级——通用表语句（ common table experssion）。...（译者注：原文大意为“当你是用 GROUP BY 的时候，你能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少，包括在 SELECT 中的列”）。...当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，可以使用开窗函数代替聚合函数； 当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，你不能同时使用聚合函数和其它函数； 有一些方法可以将普通函数封装在聚合函数中； …...OFFSET…SET是一个没有统一确定语法的语句，不同的数据库有不同的表达方式，如 MySQL 和 PostgreSQL 的 LIMIT…OFFSET、SQL Server 和 Sybase 的 TOP
IN ，何时应该使用 EXISTS ，但是这些事情你还是应该知道的： IN比 EXISTS 的可读性更好 EXISTS 比IN 的表达性更好（更适合复杂的语句） 二者之间性能没有差异（但对于某些数据库来说性能差异会非常大...我们来仔细理解一下这句话：当你应用 GROUP BY 的时候， SELECT 后没有使用聚合函数的列，都要出现在 GROUP BY 后面。...（译者注：原文大意为“当你是用 GROUP BY 的时候，你能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少，包括在 SELECT 中的列”）。...当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，可以使用开窗函数代替聚合函数； 当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，你不能同时使用聚合函数和其它函数； 有一些方法可以将普通函数封装在聚合函数中；...OFFSET…SET是一个没有统一确定语法的语句，不同的数据库有不同的表达方式，如 MySQL 和 PostgreSQL 的 LIMIT…OFFSET、SQL Server 和 Sybase 的 TOP
原始计数数据 利用DESeq2工具对特定细胞类型聚类进行pseudobulk差异表达分析 创建函数以遍历不同细胞类型的pseudobulk差异表达分析 本课程基于2019 Bioconductor tutorial...获取样本中细胞间聚合的必要指标 首先，我们需要确定数据集中存在的群集数量和群集名称。...为此，我们将以匹配样本ID的因子级别的顺序，对单个细胞元数据中的样本进行重新排序，然后只从与该样本对应的第一个细胞中提取样本信息。...对感兴趣的群集取子集 现在我们有了样本级别的元数据，我们可以使用DESeq2运行差异表达式分析。通常，我们希望对多个不同的群集执行分析，这样我们就可以将工作流设置为在任何群集上轻松运行。...我们只需要比较感兴趣的内容，它作为 group_id 存储在我们的元数据数据框中。
IN ，何时应该使用 EXISTS ，但是这些事情你还是应该知道的： IN比 EXISTS 的可读性更好 EXISTS 比IN 的表达性更好（更适合复杂的语句） 二者之间性能没有差异（但对于某些数据库来说性能差异会非常大...我们来仔细理解一下这句话：当你应用 GROUP BY 的时候， SELECT 后没有使用聚合函数的列，都要出现在 GROUP BY 后面。...（译者注：原文大意为“当你是用 GROUP BY 的时候，你能够对其进行下一级逻辑操作的列会减少，包括在 SELECT 中的列”）。...当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，可以使用开窗函数代替聚合函数； 当你的语句中没有 GROUP BY 的时候，你不能同时使用聚合函数和其它函数； 有一些方法可以将普通函数封装在聚合函数中； …...OFFSET…SET是一个没有统一确定语法的语句，不同的数据库有不同的表达方式，如 MySQL 和 PostgreSQL 的 LIMIT…OFFSET、SQL Server 和 Sybase 的 TOP
Hive的执行是分阶段的，map处理数据量的差异取决于上一个stage的reduce输出，所以如何将数据均匀的分配到各个reduce中，就是解决数据倾斜的根本所在。...因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。 单一reduce的记录数与平均记录数差异过大，通常可能达到3倍甚至更多。 最长时长远大于平均时长。...第一个 MR Job 中，Map 的输出结果集合会随机分布到 Reduce 中，每个 Reduce 做部分聚合操作，并输出结果，这样处理的结果 是相同的 Group By Key 有可能被分发到不同的...Reduce 中），最后完成最终的聚合操作。...，这个方法使用的频率非常高，但如果小表很大，大到map join会出现bug或异常，这时就需要特别的处理。
尽管，最初的查询或脚本看起来是一样的，一个更深层次的调查并非如此。 接下来，让我们看一个人们常碰到的问题：更改一个聚合查询。...左边的查询仅包含了一些额外的列，对吗？但这并不算什么，在左边查询中有五个级别的聚合，右边仅有两个。由于该组织更加精细化，左边查询将返回更小的总数。...这取决于你所做的进一步分析，如窗口函数或甚至过滤，这些额外的组可能会造成严重的破坏。如果你只是把他们放在管道做未来的查询，那么你就不再有不同的分组。 聚合错误是最常见导致数据错误的原因。...受影响的数据都来自同一组吗？ 这些差异是成正比的，还是随机的？ 有没有日期的模式？ 帮助你缩小一个潜在的原因。如果所有的数据都受到影响，罪魁祸首通常是在脚本或查询中，而不是在数据本身。...然而，如果我注意到某个月或某天有明显偏低，我将去调查基础数据。这可能意味着数据收集的问题发生在那个时间段。 如果数据验证往往按比例与原始数据相比，它可能意味着一些数据一直没有被捕获在你的聚合中。
注：依据上述思路，需要在属性划分后的子空间计算两两用户之间的相似度，然而实际数据中特定属性值下的子空间会非常大，出于计算时间和空间开销的考虑，实际实现上我们会将特别大的 group 按照一定大小 (如...多粒度的可疑属性识别 在进行养号识别的实验过程中，我们发现，单纯依靠若干天登录数据的局部信息进行养号检测往往无法达到较高的覆盖率。...image.png 图 3 两阶段聚合 三阶段自适应聚合 用户空间划分阶段我们需要将整个用户空间根据划分属性划分为若干个子区间，实际实验时我们发现在亿级别数据下，使用两阶段聚合，也会出现特定 key...为了解决这一问题，注意到通过划分属性进行划分后，仍然会将特别大的 group 按照一定大小进行切割，那么直接在聚合过程中融合这一步骤不就可以了么，这样就能解决特定属性值下数据特别多的情形，也能极大地提升算法运行效率...image.png 图 4 HybridCut 图划分算法 如图 4 所示，HybridCut 图划分算法根据节点度数的不同选取差异化的处理策略，对于度数较低的节点，如节点 2,3,4,5,6，为了保证局部性
Group 聚合和上面介绍到的窗口聚合的不同之处，就在于 Group 聚合是按照数据的类别进行分组，比如年龄、性别，是横向的；而窗口聚合是在时间粒度上对数据进行分组，是纵向的。...但是窗口聚合和 Group by 聚合的差异在于： ⭐ 本质区别：窗口聚合是具有时间语义的，其本质是想实现窗口结束输出结果之后，后续有迟到的数据也不会对原有的结果发生更改了，即输出结果值是定值（不考虑...而 Group by 聚合是没有时间语义的，不管数据迟到多长时间，只要数据来了，就把上一次的输出的结果数据撤回，然后把计算好的新的结果数据发出 ⭐ 运行层面：窗口聚合是和 时间 绑定的，窗口聚合其中窗口的计算结果触发都是由时间...Group by 聚合完全由数据推动触发计算，新来一条数据去根据这条数据进行计算出结果发出；由此可见两者的实现方式也大为不同。...Group by 聚合涉及到了状态：状态大小也取决于不同 key 的数量。为了防止状态无限变大，我们可以设置状态的 TTL。
PB级别的数据规模时仍能很好的提供稳健的实时OLAP服务。...的数据，导致了吞吐量的显著差异：ClickHouseHbase吞吐量几亿行/s数十万行/s支持压缩在一些列式数据库管理系统中(例如：InfiniDB CE 和 MonetDB) 并没有使用数据压缩。...这时，仅会从磁盘检索少部分比例的数据。不使用全部的聚合条件，通过随机选择有限个数据聚合条件进行聚合。这在数据聚合条件满足某些分布条件下，在提供相当准确的聚合结果的同时降低了计算资源的使用。...支持数据辅助和数据完整性ClickHouse实用async的多主复制技术，当数据被写入任何一个可用的副本后，系统会在后台将数据分发给其它的副本，以保证系统在不同副本上保持相同的数据；三、优势高性能线性可扩展硬件高效容错高度可靠简单易用四...没有完整的事务支持有限的SQL支持，join实现与众不同不支持二级索引不支持窗口功能元数据管理需要人工干预维护五、基准测试ClickHouse提供了一个与其他列式数据库的基准测试
b、实时性高，所有的计算结果都是即时返回的，而hadoop等大数据系统一般都是T+1级别的。 2、聚合分析的分类。为了便于理解，es将聚合分析主要分为如下4类。 ...c、Pipeline，管道分析类型，基于上一级的聚合分析结果进行再分析。 d、Matrix，矩阵分析类型。 3、Metric聚合分析的详细理解。主要分为如下两类。 ...cardinality，意思为集合的势，或者基数，是指不同数值的个数，类似sql中的distinct count概念。 ? 5、Metric聚合分析中多值分析的使用。...多值分析之top hits，一般用于分桶后获取该桶内最匹配的顶部文档列表，即详情数据。 ? 5、Bucket，分桶类型，类似SQL语法中的group bu语法。...Bucked，意为桶，即按照一定的规则将文档分配到不同的桶中，达到分类分析的目的。按照Bucket的分桶策略，常见的Bucket聚合分析如下所示。
原因大概有以下几点吧： （1）算法工程师很重要的一个能力就是探索数据、挖掘价值的能力，而数据从哪里来：SQL； （2）目前很多厂都已经对机器学习pipeline做了很好的封装，其实几年前就可以通过拖拽搭建一个推荐系统了...，它的主要原理是：依据不同的条件规则(可以是很复杂的逻辑)，产生不同的值。...因为group by映射完的值不会保留给select用，因此select要自己在映射一遍，当然了，此时每个小组内映射完的值应该是同一个值，此时，再用count等聚合函数进行小组内的统计就好啦~ 3、case...表达式在聚合函数内使用 eg3: 现在有一张城市-人口明细表，请统计每个城市不同性别的人口（交叉表）。...' FROM club GROUP BY stu_id 解析：先按学生分组，并将每个学生参加俱乐部的数量count(*)作为case的第一级判断条件，如果count=1,则就选那一个俱乐部即可；如果有多个
本次分析的五个问题： 1、统计不同月份的下单人数； 2、统计用户三月份回购率和复购率 3、统计男女用户消费频次是否有差异 4、统计多次消费的用户，第一次和最后一次消费间隔是多少？...5、统计不同年龄段用户消费金额是否有差异 6、统计消费的二八法则，消费的top20%用户，贡献了多少额度？...1、统计不同月份的下单人数； 第一道题目比较简单，仅需将日期字段通过日期函数转换为月份标签，然后根据月份标签聚合出单月下单的人数即可！...， 然后使用了基于性别的分组均值聚合，输出男女性平均消费频次。...最后最外层通过对年龄段进行分组聚合，求不同年龄段下的支付价格的均值。
多业务线条下用户对于数据使用的时效性需求差异较大，需要我们能够提供实时、准实时、T+1 的业务支撑能力。...聚合完成之后，Doris 最终只会存储聚合后的数据，这种明细表单数据的预聚合处理大大减少了需要存储和管理的数据量。...当新的明细数据导入时，它们会和表单中存储的聚合后的数据再进行聚合，以提供实时更新的聚合结果供用户查询。 资源管理 在生产环境中，我们使用一套 Doris 数据仓库支撑了多个下游数据应用系统的使用。...这里主要介绍下集群内节点级别的资源组划分过程。...set ("tag.location" = "group_c"); 第三步：给应用下的表单指定资源组分布，将用户数据的不同副本分布在不同资源组内 create table flume_etl<table
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
