无论是DESeq还是edgeR, 在文章中都会提到是基于负二项分布进行差异分析的。为什么要要基于负二项分布呢？...从统计学的角度出发，进行差异分析肯定会需要假设检验，通常对于分布已知的数据，运用参数检验结果的假阳性率会更低。转录组数据中，raw count值符合什么样的分布呢？...在数据分析的早期，确实有学者采用泊松分布进行差异分析，但是发展到现在，几乎全部都是基于负二项分布了，究竟是什么因素导致了这种现象呢？...横坐标为基因在所有样本中的均值，纵坐标为基因在所有样本中的方差，直线的斜率为1，代表泊松分布的均值和方差的分布。可以看到，真实数据的分布是偏离了泊松分布的，方差明显比均值要大。
引言 在深度学习和大数据分析领域，高性能计算能力是至关重要的。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的显卡和GPU制造商，推出了多款适用于不同场景的硬件产品。...那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？ 本文将从硬件架构、计算能力、软件支持和成本等方面进行全面分析。...并行处理：由于核心数量相对较少，因此在并行计算方面表现一般。 专业级GPU 浮点运算：具有极高的单精度和双精度浮点运算能力。 并行处理：由于拥有大量的CUDA核心，因此在并行计算方面表现出色。
在十个行业中，有九个行业的数据科学家在商业和数学/统计技能方面的熟练度超过了技术方面（教育/科学行业除外）。 另外，三项数据科学技能的熟练度在不同行业中存在显著的统计学差异。...各行业的数据分析项目结果满意度 ? 图4：各行业的数据分析项目结果满意度 对数据分析项目结果的满意度存在显著的统计学差异（图4）。...此外，不同行业在数据科学家类型、技能熟练度以及项目结果满意度方面，也存在差异。 数据科学在各行业所扮演的角色大为不同。在十个行业中，有六个行业的数据科学家以研究人员为主。...最后，各行业在数据分析项目结果的满意度方面同样存在差异。为了弄清造成这种差异的原因，我们分析了每个行业的数据科学家类型及其教育水平。...我们需要进一步的研究才能更好地理解，究竟是什么导致各行业在项目结果的满意度方面存在上述差异。 虽然数据科学家从事于各行各业，但他们中的很多人都来自少数几个行业。行业不同，其数据科学家的类型也不同。
Oracle 与 MySQL 的差异分析（3）：创建表和索引 1.1 命名 l Oracle： 表名、字段名、索引名等，不能超过30个字符。...1.3 索引 整个数据库中，MySQL 的索引是可以重名的，MySQL 索引是表级别的，但是 Oracle 索引是不可以重名的，它的索引是数据库级别的。...create index ix_username ont_test3(username); drop index ix_username ont_test3; 最常用的 B+ 树索引，在 MySQL 中的特性...MySQL 分区表上创建的索引是本地索引，不支持全局索引，创建索引不需要 load 关键字。在分区表上一般不创建主键或唯一索引，如果要创建的话，需要包含分区列。
要明白各自的使用场景，就要先知道他们的共同点和差异点。 共同点: 1.Memcached与Redis都属于内存内、键值数据存储方案,都是nosql数据库中的杰出代表。...（没有身份验证也是能够在高负载下表现优良的一个原因，当然如果别人知道了端口和ip,后果很严重，这也是目前redis最大的安全隐患，许多知名互联网项目目前都未进行身份验证） 重要来了，差异点: 1.Memcached...3.Memcached无数据持久性方案，只要重启，数据皆无，Redis还提供可选而且能够具体调整的数据持久性方案，RDB(快照)和AOF(复制)两种，管理员可以根据风险控制需要，通过在配置文件中设置，保持...5.Memcached的数据回收机制使用的是LRU(即最低近期使用量)算法，Redis采用数据回收机制，能够将陈旧数据从内存中删除以提供新数据所必需的缓存空间。...所以通过以上分析，虽然Redis与Memcached都是作为两款非常优秀而且久经考验的缓存解决方案，各有优劣。
在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。...那么应该如何选择不同的差异分析方法呢？其实这个问题并没有答案，（如果有时间的话）我一般都是尝试一些对手头数据来说看似合理的模型，然后优先考虑 overlap 的差异特征集。...下面我将基于一个用 MetaPhlAn2 注释的公共宏基因组数据，使用五种不同算法进行差异分析。这些方法也可以应用于（也许更适用于）扩增子测序得到的 ASV 或 OTU。...ANCOM-BC[5] 我们将使用由 curatedMetagenomicData[6] 包（关于这个包的教程可以参见我之前的笔记）提供的公共数据[7] 来识别从印度南部与印度中北部人群收集的粪便样本中的差异菌群...（这里总共 109 个菌种肯定是偏低的，但本文仅作示例） Limma-Voom 常用于基因表达矩阵分析的 Limma 包也可用于菌群矩阵的差异分析。
/topics/392517765 然后帖子中所描述的问题，我也比较好奇，所以下面就根据提供的信息来实验一下；下面的实验是在mysql和mariadb环境进行的测试； MariaDB数据库 1、创建实验表...因为子查询中确实没有使用到limit，那我加上limit是否就会结果不一样呢？...大家可以自己实验一下；但是反过来想一下，我的查询结果是未知的，如果使用limit去做限制，在实际的使用中不太现实，那要怎么办呢？只能改写SQL语句了，还能咋办呢？...通过分析：很明显在操作update的时候就出现了问题，也就是说在update中select查询出来的结果就有问题了，那update之后结果就有问题了，那再次查询结果肯定无法满足需求了；下面就是我通过实验针对...，这时候就和在MariaDB中的查询结果一样了； ?
查看MySQL数据表的引擎类型 通过show create table TABLE_NAME命令查看MySQL中数据表对应的引擎类型，查询结果如下所示： Table Create Table TestTable...修改JPA自动创建表时的引擎 测试工程中，使用的是JPA自动创建数据表的方式，默认情况下，创建出来数据表使用的是MyISAM引擎，因此如果需要使用事务，可以手动配置下，指定使用InnoDB引擎进行创建数据表...在SpringBoot的application.properties配置文件中，加入如下一行配置即可： spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect...desc); transactionTest.executeSave(testTable); return ""; } 打断点测试发现：当saveAndFlush方法执行完之后，数据库中并查询不到记录...只有在executeSave方法执行完成跳出此方法之后，即执行到调用逻辑中return ""语句的时候，数据库中才能查询到记录。
前些天我们的单细胞学徒培养有小伙伴分享了文章；在 JCI Insight 2022 https://doi.org/10.1172/jci.insight.152616 ，里面对第一次降维聚类分群后的各个单细胞亚群独立在两个分组做差异分析...，如下所示： 各个单细胞亚群独立在两个分组做差异分析 可以看到，每个单细胞亚群都有自己的差异分析火山图，会议上有人提问这个分析如何做。...它就是普通的表达量矩阵分析而已，我七八年前就写过系列笔记，公众号推文在： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够...（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 我们这里以大家熟知的pbmc3k数据集为例。...，不过跟我们这个时候的差异分析不太一样的需求哦，需要自己多思考。
0 概述 分析三种类型的insert在parse的各个阶段的差异： insert into TAB_IS SELECT * FROM STUDENT a WHERE a.sno > ANY (SELECT...(1, 1000) t(i); # T_ProjectSetState insert into TAB_IS values(generate_series(1,10), 'DDD', 1); 1 语义分析差异...下面三种SQL在语义分析结果来看有什么区别？...，insert语句都会构造插入表和数据表两张表（RangeTblEntry），数据表可能是值构造出来的，或者是select查询出来的。...insert into TAB_IS values(20, 'CCC'),(30, 'DDD'),(40, 'EEE');语义分析结果 2 优化结果差异 一定存在ModifyTable节点，因为这是一个写表操作
查询效率 查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件 查询效率高，在块级别上进行查询 写入效率 写入效率高，数据直接追加到日志文件末尾...，需要更多的内存空间 压缩率 压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中 压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩 数据可用性数据可用性较低，如果日志文件损坏则数据可能丢失...数据可用性较高，由于使用了块的形式存储，数据损坏的概率较低从存储方式来看，TinyLog表引擎将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中，而LogBlock表引擎将数据写入到稠密的块中，每个块可以包含多个数据值...在查询效率方面，TinyLog表引擎的查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件。LogBlock表引擎的查询效率较高，在块级别上进行查询。...在压缩率方面，TinyLog表引擎的压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩。
需要留意的是，mysql5.5中，当更新字段长度超过MEDIUMTEXT字段允许最大长度时，字段将会被更新为NULL。
标题中的substring方法指的是字符串的substring(int beginIndex, int endIndex)方法，这个方法在jdk6,7是有差异的。 substring有什么用？...JDK 6 String背后是由char数组构成的，在JDK6中，String包含三个字段：char value[], int offset, int count，意思很简单。...substring被调用时，它会创建一个新的字符串，但字符串的值还指向堆中同样的字符数组。它们的区别只是数量和下标引用不一样，如图所示。 ? JDK6中的部分源码可以说明这个问题。...对于JDK 6，解决方案是使用以下内容： x = x.substring(x, y) + "" JDK 7,8 JDK6这种问题在JDK7+中已经改善了，JDK7+中实际是重新创建了一个字符数组，如图。...int subLen = endIndex - beginIndex; return new String(value, beginIndex, subLen); } 对于JDK的这种差异
GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...用于自动下载GEO数据，并读取到R环境中；limma是一个经典的差异分析软件，用于执行差异分析。...执行 点击如下所示的Top 250按钮，执行差异分析。 ? 结果示意如下，在页面上只显示最显著的250个差异基因 ?...全部基因的结果可以通过Save all results导出，通过GEO2R, 可以在没有任何编程基础的情况下，顺序的完成差异分析。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
MergeTree表引擎将数据存储在多个分区中，并通过合并操作将小分区合并为更大的分区，以减少存储空间和提高查询性能。...MergeTree表引擎的主要特点如下：有序存储：MergeTree表将数据按照主键的顺序进行存储，这使得范围查询非常高效。分区存储：数据被分发到多个分区中，每个分区存储一段时间的数据。...数据存储和查询差异MergeTree表引擎和ReplacingMergeTree表引擎的数据存储和查询方面的主要差异在于数据更新的处理方式。...对于MergeTree表引擎，更新数据时，会向表中插入新的数据行，而原有的数据行不会被替换。这意味着MergeTree表引擎不支持直接更新已有的数据，而是在底层以插入新数据的方式实现更新。...这使得在实时数据流中进行数据更新变得更加方便，而无需手动进行插入和删除操作。
下面是七月优秀学员的翻译投稿 为什么 bulk RNA-seq 差异表达在单细胞世界中不是最有用的？...bulk RNA-seq 实验中差异表达的基因代表条件之间大细胞聚集体中总表达水平的变化。...这基本上只是快速入门 edgeR 分析，但是我们prior.df=0 之所以设置是因为我们有大量信息来计算过度分散，而无需在基因之间共享信息。...但是，它捕捉了我们在单细胞数据上进行“差异表达”时最经常感兴趣的本质。这种 tf-idf 方法是 quickMarkers在 SoupX 包的函数中实现的。...这并不是说目前流行的包执行的差异表达对单细胞数据没有用处或不适用。 但作者希望在比较或设计单细胞数据的差异表达时，将基因的这一特性量化为非常特定于正在考虑的簇/细胞类型。
♣ 题目部分 在Oracle中，差异增量备份和累积增量备份的区别是什么？ ♣ 答案部分 数据库备份可以分为完全备份和增量备份。完全数据文件备份是包含文件中所有已用数据块的备份。...增量备份是0级备份，其中包含数据文件中除从未使用的块之外的所有块；或者是1级备份，其中仅包含自上次备份以来更改过的那些块。0级增量备份在物理上与完全备份完全一样。...通过BACKUP命令中的INCREMENTAL关键字可指定增量备份，可以指定INCREMENTAL LEVEL[0|1]。...在RMAN中建立的增量备份可以具有不同的级别，每个级别都使用一个不小于0的整数来标识，也就是在BACKUP命令中使用LEVEL关键字指定的，例如LEVEL = 0表示备份级别为0，LEVEL = 1表示备份级别为...RMAN中增量备份有两种：差异增量备份（DIFFERENTIAL）和累计增量备份（CUMULATIVE），它们的区别如下表所示： 方式 关键字 默认 说明 差异增量备份 DIFFERENTIAL 是 将备份上次进行的同级或低级备份以来所有变化的数据块
引言 在使用limma包进行差异分析的过程中，我们都知道至少需要表达矩阵和分组矩阵两个文件，而在一些例子当中，还出现了一种叫差异比较矩阵的东西，那为什么有些需要有些不需要呢？...: # 创建文件名和目标向量 filename <- c("File1", "File2", "File3", "File4", "File5") target <- c("WT", "WT", "Mu...设计矩阵是通过为所有样本分配值为1，为突变型组分配值为1，为野生型组分配值为0来创建的。设计矩阵中的第一个系数估计野生型小鼠的平均对数表达，并起到截距的作用，第二个系数估计突变型和野生型之间的差异。...设计矩阵是通过为野生型样本分配值为1，为突变型样本分配值为0，并为突变型样本分配值为1，为野生型样本分配值为0来创建的。...引用 关于limma包中model.matrix()的问题-QA-生信技能树 差异分析是否需要比较矩阵 - basic/makeContrasts.md at master · bioconductor-china
GSEA（Gene Set Enrichment Analysis，基因集富集分析）是一个计算方法，用来确定某个基因集在两个生物学状态中（疾病正常组，或者处理1和处理2等）是否具有显著的一致性差异。...ssize：每个研究中样本数量的数值向量。 gind：基因是否包括在研究中的0-1矩阵（1-包含，行-基因，列-研究）。...1.特定基因集在两个生物学状态中是否具有显著的一致性差异 set.seed(1234) expr=read.table("expr.txt",as.is=T,header=T,sep="\t",row.names...geneInSample[7:15,1]=0 #某种状态不包含所有基因 igsea.test(expr,condition[,],sampleNum,geneInSample,geneInSet) 结果显示某个基因集在癌常对照中具有显著的一致性差异...小编总结 GSEA网站打不开或者不方便Download应用程序，又或者我只想看看我的基因集在癌常状态中是否显著差异，那你可要试试今天的iGSEA。
一、 背景描述 在项目交付中，经常有人会问“如何在数据库中查询表的创建时间？” ，那么究竟如何在GaussDB(DWS)中查找对象的创建时间呢？...创建测试表 创建测试表，用于后续查询测试。 --定义一个表，使用HASH分布。...select current_timestamp; 测试表创建完成后查看当前系统时间作为参考。 image.png 2. 查询创建时间 通过DBA_OBJECTS视图查看表对象创建时间。...datanode -N all -I all -c "audit_system_object=12303" 参数设置命令截图: image.png 设置成功： image.png 按照方法1中的流程创建并更新测试表...即使log_statement设置为all，包含简单语法错误的语句也不会被记录，因为仅在完成基本的语法分析并确定了语句类型之后才记录日志。 取值范围：枚举类型 •none表示不记录语句。
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