问： 假设我有这个脚本： export.bash #!.../usr/bin/env bash export VAR="HELLO, VAR" 当我执行脚本并尝试访问 $VAR 时，我没有得到任何值!...echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export
通过对物品进行多次关联性分析，发现我多次在某宝中的点击之间的关联性，从而生成推荐结果，将“女式羽绒服” 推荐到我的某宝首页中。...协同过滤：这些算法在没有用户或 item 的先验信息的情况下工作，并且只根据用户的交互数据建立对用户兴趣的理解。这种方法也是目前应用最广泛的推荐算法。协同过滤的基本考虑是“物以类聚，人以群分”。...同时，这种方法是可推广的，可以扩展到各种推荐系统应用场景中。FCF 的完整框架如图 1。在中央服务器上更新主模型 Y（item 因子矩阵），然后将其分发到各个客户端中。...（3） 在隐式反馈情况下，值 r_ui=0 可以有多种解释，例如用户 u 对 item i 不感兴趣，或者用户 u 可能不知道 item i 的存在等等。...作者认为，其原因可能是，在本文使用的实验数据集中，用户之间（考虑年龄、性别、职业等）的差异小于 item（电影标题、流派等）的差异，FL-MV-DSSM 可以正确地了解这种差异并以更高的精度推荐。
如果变量水平本身较多，那么哑变量的水平个数也会相应变多，这种情况下去构建模型肯定不行，需要将分类变量的水平进行压缩处理。...如果入模变量有N个等级，为了避免多重共线性，不可以设置N个哑变量，一般需设置N-1个0-1形式的哑变量。...这种情况下，通常需要将第二个绩效等级水平与其他水平进行合并处理。 ?...我这样进行 水平合并 关于变量水平的合并，我会有两种合并思路： 将频次少的水平简单合并为一类，这种方式看上去简单粗暴，但其实经度降低并不大，变量水平依然不少； ?...Y=1的概率越高，表明其越容易过度拟合，最优的情况为比例全在0.5左右，越靠近0.5说明变异性越好，可以依据每个水平Y=1的占比，将值接近1的观测划分为一类，这种方式可以通过快速聚类来实现。
，同样的实验设计可能导致不同的转录组差异分析结果和差异基因列表，这可能是由于以下因素导致的： 技术变异性（Technical Variability）：在转录组测序中，存在技术上的变异性，包括样本制备、...生物变异性（Biological Variability）：生物样本之间存在天然的变异性。即使在相同的实验设计下，不同样本之间的基因表达水平也会有一定的差异。这种生物变异性可能掩盖或引入差异基因。...真的是所有的基因都可以随心所欲的差异吗？...然后呢我们从每个分组每次随机抽取5个样品组合成为两分组的差异分析，但是step-other-samples以及step-other-veen两个代码需要修改一下，大家可以帮忙吗？...https://cowtransfer.com/s/e1d552e1c9db45 点击链接查看 [ GSE65391-SLE-illumina-array.zip ] ， 这个是我写的草稿，我觉得蛮有意思的
不过现在，人类可以借AI之力来研究这件事儿了： 谷歌DeepMind在AlphaFold的基础上，训练出了专门预测人类基因组中错义突变致病性的AlphaMissense。...研究人员用人类和灵长类变异频率数据库对AlphaFold进行了微调。具体而言，自然界中的常见变异可以视作对生物无害的变异，而未曾在数据库中出现的变异，则可视作“致病变异”训练数据。...这种训练策略，可以避免人工标注带来的偏见。 值得一提的是，AlphaMissense不能预测突变后蛋白质结构的变化和突变对蛋白质稳定性的其他影响。...在输入一种错义突变之后，AlphaMissense会结合蛋白质结构上下文和蛋白质语言模型，对突变进行一个0-1分的打分，以此大致判定这种突变会不会致病。...△AlphaMissense+AlphaFold效果 那么问题来了，AlphaMissense的这种分类，真的可靠吗？ 研究人员对其进行了实验验证。
生物学重复：使用相同条件下的不同生物样本，测量样本之间的生物变异。 在微阵列芯片时代，技术重复被认为是必要的；然而，在目前的RNA-Seq技术中，技术变异远低于生物变异，不需要技术重复。...当然，你也要确保在这两种情况下汇集的个体在性别、年龄等方面是相似的。 对于批量RNA-Seq，重复几乎总是优先于更大的测序深度。然而，指导方针取决于所进行的实验和所需的分析。...img 为了避免混淆因素： 如果可能的话，确保每种情况下的动物都是相同性别、年龄、产仔和批次的。 如果不可能，那么确保在不同条件下平均分配动物。...你对所有样本都使用了相同的试剂吗? 你是在同一地点进行RNA分离/文库制备的吗? 如果有任何一个答案是“不”，那么你就有批次效应。...img 在实验元数据中包含批处理信息。在分析过程中，如果没有混淆，我们可以回归出由于批处理而产生的变化，因此如果我们有这些信息，它不会影响我们的结果。
通常情况下，过去三周的样本很少，过去两周的样本几乎没有。我将展示的是我们从2月中旬到2月底的前景。 这些变体具有特定（重迭）变异集的特征。当然，黄金标准（用于分类）是在给定序列中检测其中一组突变。...但我绝不是唯一做这种事情的人。我所做的或许是新颖的，就是证明这些方法可以检测到变异水平的差异。...即使从基因组序列（在SARS-CoV-2的情况下，由近3万个核苷酸组成）还原到3D载体后，仍然有足够的信息含量来辨别几个变异体非常明显的聚类。...而且，有些人可能在没有拥有其变异体特有的所有突变的情况下就被分类了，这也是有可能的。例如，当使用遗传标记测试进行分类时，这种情况可能发生。 我应该提到，有很多有用的方法可以减少维度。...但可以搜集到有用的信息，这才是真正重要的。 首先，我展示另一个MDS图。这一次，我将变异序列减去了3倍，以避免杂乱无章（当我们看树时，这一点将更加重要）。
（我想不出我还能比他解析得更好）： 如果插入片段长度有异常，它实际上包含的意思是，组成read1和read2的这个序列片段和参考基因组相比存在着序列上的变异。...对于SR来说，它要求测序的read要更长才能体现它的优势，read太短，许多变异都会不可避免地被漏掉，它的检测功效在基因组的重复区域也会比较差。...这种极端的变异也可以被叫做存在或者缺失变异(PAV)。...为了避免测序序列短的缺点，我们可以通过三代长read测序来克服二代数据短带来的不便。但是长序列的引入，又需要考虑其错误高和测序价格相对较高的影响。...在最理想的情况下，基于三代测序的从头组装应该是基因组结构性变异检测上最有效的方法，它能够检测并且覆盖所有类型的结构性变异。
比如，变异过程有可能将路线中间点变到障碍物里。我们可以用一些改进的变异操作避免这个问题。Tuncer and Yildirim (2012) 就提出了一种新的变异操作解决这个问题。...这个变异操作的大体思路是先将中间点随机变异，然后检查变异的中间点是否在障碍物内，如果是则选择一个附近位置。下图就是这种变异操作的示意图。...感兴趣的读者可以直接阅读论文。下表是论文中报告的结果。 image.png 这里插入一点私货，谈谈我对诗词生成、音乐生成和自动作画的看法。...这时候我们只需要问有趣吗，而不需要问有用吗。反正这个话题那么有趣，那就继续玩咯。正是有些研究不是冲着有用，而是冲着好玩去的，科学的未来才有无限可能。...具体做法可以参考这个网页。遗传算法个体中一条染色代表了一组参数，个体适应度等于用这组参数训练的神经网络在验证集上准确率。在十几年前，神经网络和其他分类算法面对的是小规模的数据。
即假如数组中元素的结构完全一致，那么同含义的字段可以为他们分配不同的变异构造值，然后删减掉无效的构造情况。应用这种方法可以有效降低28%左右的用例构造数量。...如图数组的3个元素中均存在“resourceName”键值对，假如每个键值对有3种变异取值，按照全排列方式进行用例构造将会生成有9份变异数据，在删减构造情况下，可以分别为它们构造一个特定的变异值，这样变异生成用例数量可以从...Value有3种变异取值，在合并构造情况下，可以从排列组合的6份数据减少到3份数据。...另外，基于节点相似性优化变异数据生成策略能够在保持效果不变的情况下有效控制测试时长，但是否有更优的合并算法和推荐算法，还需要更多的尝试。...在这种情况下，我们会构造一个色值，比如没有返回#、色值位数不对、色值添加透明度，把这种场景作为构造情况，在配置里添加上，最后用代码生成。 Q3：健壮性平时执行的频率是什么样的？
在本期中，我将说明孟德尔随机化的基础概念与研究框架，并解释如何使用孟德尔随机化去解决常规流行病学问题。 2.1 什么是孟德尔随机化？...尽管这些假设会有所不同，但研究表明，大多数遗传变异在整个人群中的分布相当均匀，至少在西欧的情况下如此。...尽管使用孟德尔随机化的主要原因是为了避免残留混杂问题，但在特定情况下使用孟德尔随机化还有其他原因：病例对照数据和难以衡量的暴露水平。...在某些情况下，也就是在已经经历过结果事件的个人中，许多感兴趣的风险无法可靠地衡量，因为该事件可能会使衡量结果失真。在这种情况下，可以将遗传变异用作暴露的代理，并且可以追溯评估与结果的遗传关联。...由于可以在患病的个体中测量个体的基因型，因此可以在病例对照的情况下使用孟德尔随机化获得因果推论。 2.2.2 昂贵或难以衡量的暴露 当感兴趣的曝光量昂贵或难以测量时，孟德尔随机化可能是一种有用的技术。
那能找出第三主成分吗，即我能找出第三条直线，跟其他两条互相垂直，在这里是没有的，因为只有两个维度，实际上，原数据有多少个维度，那么就有几个主成分。...，现在的问题转换成求在满足最大方差的情况下的u是多少，根据拉格朗日乘子法，将 作为约束，求目标函数 的极值。...；下面两个条件帮助更好的去选择多个主成分： 保留前k个主成分累积能解释数据80%以上的变异 最后一个主成分对应的 不小于1 具体来说，以这两个条件为参考的情况下，当你的需求是用主成分进行变量压缩时，可以保留较少的数量的主成分...，如果是在做多元回归或者多变量模型时，为了在预测模型中避免特征之间的共线性，可以考虑保留较多的主成分，尽量保留信息。...为了更好的描述数据：能用较少的内容来描述清楚一件事那肯定是优于复杂冗杂的方法，如知名的波士顿矩阵，只用市场占有率和市场增长率两个维度来对产品在市场行情进行描述，这种两个维度除了便于描述，也便于进行可视化展现
病毒一直在迭代变异，新版本就该有新打法，了解它现在的特性，有助于我们更科学地面对它。...通常，在首次感染新冠病毒后（或接种疫苗后），我们的身体会提高T细胞免疫力，分泌抗体的记忆B细胞会增强对刺突蛋白的反应以及中和抗体的有效性。 那么同一个人，可以被奥密克戎感染两次吗？ 答案是可以。...当然，也不排除有的人体内产生的抗体在很短时间内就消失了，无法起到有效保护作用，于是发生再次感染[5]，这种一般被称为“复阳”。...另外，还有一种情况是新型冠状病毒发生了变异，比如患者以前感染的是一种毒株，在病好了之后，又感染了另外一种不同于之前毒株的变异株。...对于没阳的朋友，那就 尽量别得 尽量晚得 尽量少得 我是朱小五，我们下篇文章见。 参考资料 [1] 【防疫科普】感染奥密克戎BF.7变异株会有哪些临床表现？专家详解: [2] 北方毒株比南方凶？
BPR是一种挑战当前流程然后推倒重来的一种改善方法，这种方法其实和精益管理的思想是一脉相连的。...我们不得不排队等候，其他人也在等待取钱，等等。银行业做了什么？他们从根本上改变了整个过程，并在21世纪初安装了ATM机。我们现在还一定需要到银行去吗？我们必须排队等候吗？我们需要填写任何提款单吗？...一切都改变了，因此这种流程改进方法被称为 "业务流程重组"。很多人问到BPR和六西格玛的关系为何？...（Variation）可能高达8天，即可能有某种情况下，开户时间会晚至8天。...当六西格玛项目应用于上述过程时，它的重点是减少这种变异和精简过程，以达到客户的满意，而它不一定会像BPR那样改变整个过程的流程。这就是六西格玛和BPR的关键区别。
这么多的CASE，花了大量时间和资源去运行，真能发现bug吗？CI做到90%的行覆盖率了，能发现问题吗？测试用例越来越多，删一些，会不会就发现不了问题了？...通过变异测试的方式：让注入变异后的业务代码作为“测试用例”，来测试“测试代码”。 我们实现了多种规则，可以主动的注入下面这些变异： ? 如何优雅的评估测试有效性？...精准测试：基于UT代码覆盖信息，只运行和本次变异相关的UT（该方法不仅适用于UT，还适用于其他自动化测试，例如接口测试、功能测试、集成测试） 学习型注入经验库 为了避免“杀虫剂”效应，注入规则需要不断的完善...我们在蚂蚁金服的一个部门进行了实验，得出了这样的数据： ?...“我学习了他们的规则，写了个程序来查错，拿到了第一个满分” “厉害了...” “第二个月就不行了，他们不搞错别字了，搞了一堆语法、语义、中心思想的错误... 我就专心干活儿了” “...”
在没有可用的参考材料的情况下，变异等位基因频率（VAF）可用于区分种系和体细胞变异。种系变异的VAF为50％（杂合）或100％（纯合）。...对于遗传性疾病，致病变异通常被理解为因果关系。在少数情况下（例如囊性纤维化），人们已经认识到明确的变异表型关系，但对于许多其他类型的疾病，这种关系更加难以捉摸。...BRAF V600E突变就是一个例子，因为它的存在可以进行vemurafenib治疗。 变异位点的分层级系统合理吗？ 粗看分层系统似乎是一种标准化的方法，但是每种情况都面临着挑战。...全外显子组测序或全基因组测序提供的数据将不可避免地使分析变得更加复杂，因为已鉴定的变异数量是panel测序的许多倍。...目前，全基因组测序的灵敏度在15％至20％之间，但是该技术可以同时识别结构和拷贝数变异，并且测序成本正在降低。
遗传算法对种群施加选择(Selection)、交叉(Crossover)和变异(Mutation)等操作，使个体和种群的适应度(Fitness)不断改进，从而达到趋向最优的目的。...变异算子的任务是对群体中的染色体的某些基因做变动。...变异操作的主要目的有两个：一是使遗传算法具有局部的随机搜索能力，这种情况下变异概率应该取较小值；二是使遗传算法维持群体多样性，以避免早熟的现象，这种情况下变异概率应该取较大值。...基本上不用搜索空间的知识和其他辅助信息，仅用适应度值评估个体，适应度函数不受连续可微的约束，定义域可以任意设定。 采用概率的变迁确定搜索方向。 具有自组织、自适应和自学习性。
这么多的Case，花了大量时间和资源去运行，真的能发现Bug吗？ 2. CI做到90%的行覆盖率了，能发现问题吗？ 3. 测试用例越来越多，删除一些，会不会就发现不了问题了？ 4....上面的部分是已知的问题，那么还有很多我不知道有哪些问题的问题，这些问题怎么解决呢？ 对于此类问题，可以寻找其通用解。...在此基础上，可以实现多种规则，主动的注入下面这些变异： ? 上面的介绍是理论，每个团队都可以看，可以学。...04 — 持续优化 在执行的过程中，会碰见如下的问题： ? 那么还有什么方式可以持续优化呢？...精准测试：基于UT代码覆盖信息，只运行和本次变异相关的UT（该方法不仅适用于UT，还适用于其他自动化测试，例如接口测试、功能测试、集成测试） 为了避免“杀虫剂”效应，注入规则需要不断的完善
新一代测序技术（NGS）是一种快速发展的技术，可以通过调用数十亿个短小，错误的序列读数来调用个体中存在的遗传变异来确定个体基因组的序列。...这种被称为DeepVariant的方法比现有的工具更胜一筹，甚至在FDA管理的变异呼叫挑战中赢得SNP的“最高性能”奖。这种基因组构建学习的模型甚至在其他物种中也可以从大量的人类基础真实数据中受益。...（它也可以发现稍大的变化。）这被称为变异调用或SNP调用，已经存在了十多年。很多程序都可以做到这一点，其中大部分程序都做得很好，精度也超过99.9％。 2....DeepVariant比传统方法更精确吗？...虽然DeepVariant不一定就是个重大的技术突破，在执行时计算速度也比其它方法慢，然而DeepVariant的真正威力在于它不能准确地调用变体，它真正的能力就是它证明在类似的考量和运气的情况下，我们可以在生物信息学界刚刚开始关注的领域迅速实现几十年的类似进展
当需要检测的目标突变的变异丰度低于1%的时候，UMI的使用可以大幅提升变异检测的准确性。...这是因为虽然一个原始碱基，例如C，因为PCR和测序错误变成三个完全与C不同的，例如AAA，的可能性非常小，但是在大量的模拟PCR扩增数据情况下，我们依然可以看到这样的情况发生。...这样，后续的变异检测可以获取到充分的统计信息，并相应的对检测到的可能变异做出正确的评估。...对于特殊类型的UMI，比如说动态长度的UMI，Sentieon软件能处理吗？目前不能直接使用，但是UMI extract开源，用户可以自己修改满足不同的UMI需求。2. 支持双端UMI吗？支持。...所以如果后续变异检测软件能够读取并利用质量值，那么无需在变异检测之前进行过滤。如果质量值无法被利用，用户可以根据质量值和写在XZ tag里面的原始信息进行自行过滤。
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