HPA数据库全称The human protein atlas，即人类蛋白图谱，里面有许多关于蛋白研究的信息，如蛋白细胞内定位、在人体组织的表达情况，在肿瘤组织的表达情况等，如下图所示： ?...原来的HPA数据库主要包含组织图谱、细胞图谱与病理图谱，分别包含内容如下： 组织图谱： 某蛋白在机体不同组织脏器中的表达情况。 细胞图谱： 某蛋白在细胞内的定位情况，如核内、细胞膜上等。...病理图谱： 某蛋白在不同肿瘤中的表达情况。...最近，HPA数据库更新了脑图谱、血液图谱与代谢图谱，让我们一起来看看他们包含了哪些内容吧： 脑图谱 脑内最重要的功能单元就是神经元了，神经元的胞体和树突富含微观结合蛋白2 （MAP2），而轴突富含低分子量...可以看到血液图谱目前仅有RNA信息，没有蛋白信息。 ? ? ? ? 不同数据集中表达情况，可以发现该基因在所有白细胞中均表达。 ? 其余三类信息待补充。
HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 GlusterFS 是一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。...介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。 ...HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 HBASE 是Hadoop的数据库，一个分布式、可扩展、大数据的存储。...Neo4j 是一个高性能的，NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。自称“世界上第一个和最好的图形数据库”，“速度最快、扩展性最佳的原生图形数据库”，“最大和最有活力的社区”。...Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。
数据图谱？知识图谱？ 吴信东首先对知识图谱的认识问题做出了纠正。...现在大部分知识图谱还停留在数据图谱上，是对个人了解以后生成的个性化推荐，知识图谱也可能有，也可能还没有认知这一层。这是对认知图谱、数据图谱和知识图谱的大致理解。...这需要把一个人有两只手的知识放进去，这是数据图谱，虽然在推理过程中用到了知识，完成了知识推理，但还是数据图谱。...杨红霞回应了吴信东的观点，她指出，阿里巴巴现在做的是有大量数据的知识图谱，具体而言就是怎样把需求和常识连接在一起。 ?...现在的智能系统里，把知识图谱放到图数据库里，机器用图数据库里的定义解析就是机器识别知识。 现在除了知识图谱以外还有一个新的概念叫事理图谱。
从目前来看，基于交易的兴趣图谱和基于信息的兴趣图谱上是使用的最多的。豆瓣对各种各样的产品都去做推荐，这是我们尝试后的一些结果，这里只是一个大概的数字，并不是实际的产品数据。...兴趣图谱跟社交图谱的一个重大区别，在这里做了一个简单的描述，在兴趣图谱中人群更多是一个生人的网络，大家来到兴趣图谱之前互相之间不太认识，依据兴趣来结合新的网络。...我们把社交图谱融入兴趣图谱也有一个很大的提升，首先是推荐准确率提升了，纯粹用兴趣图谱做推荐的时候，新用户转化率比较好。...把社交图谱融合进来最大的挑战其实就是数据层面的挑战，我们有上亿量级的用户，每个用户细分的兴趣大概有上千种，我们整个用户的兴趣。每个用户相对比较强的社交的关系大概有几百种的样子，或者上百类。...对于我们来说，我们期待下一代推荐系统就是除了融合兴趣图谱和社交图谱之外，我们真正想做的事情其实是给用户的一个引导，能够帮助用户发现它真正有价值的东西。
利用转录组学和蛋白质组学技术，从RNA和蛋白水平研究人类不同组织和器官中的蛋白表达情况，网址如下 https://www.proteinatlas.org/ 根据32个不同组织中蛋白编码基因的RNA_seq数据...通过不同组织中的RNA_seq数据，分析了蛋白编码基因在不同组织中的富集情况，如下所示 ? 可以看到在脑组织中，膜香瓜蛋白较多，而在肺中，分泌蛋白较多。...通过HPA数据库，可以方便的探究蛋白编码基因在正常和肿瘤组织/器官中的表达情况。 ·end·
https://github.com/TeamStuQ/skill-map StuQ 程序员技能图谱 官网 Web 页面地址：http://skill-map.stuq.org/，也可扫描页面下方二维码...，以赞助形式获赠技能图谱纸质版。...大数据工程师技能图谱 大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop 分布式存储 HDFS 资源调度 Yarn Mesos 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow...(Google 系) Amazon Machine Learning DMTK (微软分布式机器学习工具) 数据分析/数据仓库(SQL类) Pig Hive kylin Spark SQL,...MATLAB SPSS SAS 数据可视化 R D3.js ECharts Excle 机器学习 机器学习基础 聚类 时间序列 推荐系统 回归分析 文本挖掘 决策树 支持向量机
在IT领域，数据结构与算法的应用无处不在。数据结构与算法是计算机开发人员的基本功，很多面试都要考查数据结构与算法。...数据结构与算法不仅可以培养我们的算法思维，提高分析问题、解决问题的能力，还可以让我们快速学习新技术，以更高的角度思考问题。...算法学习的过程，实际上是通过大量实例，充分体会遇到问题时该如何分析：采用什么数据结构，使用什么算法策略，算法的复杂性如何，是否有优化的可能，等等。...整理了一个知识图谱，数据结构与算法学习框架，大家可以根据需要选学。该学习框架包括初级数据结构和高级数据结构，经典算法。...常用的数据结构与算法，包括12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术。
为了更加方便的进行miRNA的研究，针对人类中的miRNA, miRcode的开发者预测了miRNA与多种类型的RNA的相互作用，比如mRNA, lncRNA等，并将结果整理成了数据库，方便大家的使用与学习...通过检索功能可以方便的检索数据库中的信息，检索框如下所示 ? 可以根据基因类别，结合位点保守性以及在转录本上的分布对结果进行过滤和筛选，检索结果示意如下 ?...随着Gencode, targetscan等数据库的不断更新，目前看来，该数据库中的内容显得过于老旧，但是其分析的思路仍然值得借鉴。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
创业者们纷纷涌入大数据市场，尾随的VC们也是挥金如土，导致大数据创业市场目前已经非常拥挤。...虽然大数据创业市场已经人山人海，但是依然有足够的空间给新的创业公司，现阶段大数据基础设施和分析工具领域的创新吸引了大量的资金，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的...未来几年是大数据市场竞争的关键时期，企业的大数据应用从概念验证和实验走向生产环境，这意味着大数据厂商的收入将快速增长。当然，这也是一个检验大数据是否真的有“大价值”的时期。...大数据应用：大数据应用的发展进程相对缓慢，但目前阶段大数据确实已经进入了应用层。...从大数据生态地图3.0中我们可以看到，一些创业公司开发出了大数据通用应用，例如大数据营销工具、CRM工具或防欺诈解决方案等。还有一些大数据创业公司开发出了面向行业用户的垂直应用。
一、大数据计算组件 Spark Flink Hive DataSphere 二、分布式存储 HDFS Hbase Doris 三、资源调度 Yarn Dolphin 四、数据仓库常用工具 Pig Hive...ActiveMQ RabbitMQ 六、流式计算 Spark Streaming(准实时) Flink（实时） 七、日志收集 Scribe Flume 八、编程语言 Java Python Scala 九、数据分析挖掘...MATLAB SPSS SAS 十、数据可视化 R D3.js ECharts Excle Python 十一、机器学习 机器学习基础 聚类 时间序列 推荐系统 回归分析 文本挖掘 决策树 支持向量机...贝叶斯分类 神经网络 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow Amazon Machine Learning DMTK 十二、算法 一致性 paxos raft gossip 数据结构
学习，不是罗列知识点，而是要学。你不需要把所有东西都列出来，你只需要想清楚自己现阶段的学习就好，慢慢学习，慢慢进步。
文章有字数限制，看来必须要到140才行呀，可是我只是想试试并没有打算写那么多字呀，你这么要求让我很为难呀，作为用户我有权利强烈谴责你们。收到谴责信号请立即取消1...
为了更好的理解肿瘤和免疫细胞相互作用，科学家对来自TCGA和其他几个大型肿瘤研究项目，共20种实体瘤的NGS数据进行分析，对应文章链接如下 https://linkinghub.elsevier.com.../retrieve/pii/S2211124716317090 为了更好的查看分析结果，将相关数据整理成了一个数据库，网址如下 https://tcia.at/ ?...点击每个肿瘤对应的柱状图，可以查看具体的数据，以乳腺癌BRCA为例，结果如下 1. Patients list 列出了每个肿瘤患者的ID, 性别，年龄等信息，示意如下 ?...该数据库不仅可以查看TCGA中不同肿瘤的分析结果，其分析内容也值得我们借鉴，对于肿瘤样本的NGS数据， 可以进行基因表达与生存分析的关联分析，可以进行免疫细胞浸润分析，新抗原预测等分析内容。
在当今信息时代，数据已经成为企业决策和业务发展的重要驱动力。然而，随着数据量的不断增加，传统的数据处理方法已经难以满足需求。知识图谱作为一种新兴的技术，正逐渐成为处理大规模数据的关键工具。...本文将深入探讨知识图谱的数据处理流程，以及图数据库在这一领域的重要作用。...知识图谱的数据处理流程主要包括数据获取与预处理、图谱构建、知识推理等几个步骤。首先，数据获取与预处理是知识图谱构建的基础。在这个阶段，数据来源多样，格式不一，需要进行统一处理。...未来随着知识图谱应用的不断拓展图数据库将继续发挥其强大的数据处理能力为各行业提供更加有效的知识图谱服务。...通过深入了解知识图谱的数据处理流程并借助先进的数据处理工具，图数据库企业将能够更好地应对大数据挑战并实现业务的创新与发展。
2012年，FirstMark资本的MattTurck绘制了大数据生态地图2.0版本，涵盖了大数据的38种商业模式，被业界奉为大数据创业投资的清明上河图。...未来几年是大数据市场竞争的关键时期，企业的大数据应用从概念验证和实验走向生产环境，这意味着大数据厂商的收入将快速增长。当然，这也是一个检验大数据是否真的有“大价值”的时期。...一些基于云端的Hadoop服务创业公司例如Qubole、Mortar坚信从长远看所有企业数据最终都会转移到云端。 大数据分析工具：就创业者和VC的活跃度而言，大数据分析是大数据市场最活跃的领域。...大数据应用：大数据应用的发展进程相对缓慢，但目前阶段大数据确实已经进入了应用层。...从大数据生态地图3.0中我们可以看到，一些创业公司开发出了大数据通用应用，例如大数据营销工具、CRM工具或防欺诈解决方案等。还有一些大数据创业公司开发出了面向行业用户的垂直应用。
image.png 公安知识图谱平台 明略公安知识图谱平台以科学、合理、高效的方式将大量存在的孤立、异构数据融合到知识图谱中，将碎片化的数据有机地组织到符合人们认知方式的知识网络中，让数据更加容易被人和机器理解与处理...核心优势 可视、高效的数据治理能力 创新型公安大数据交互模式 创新型大数据公安情报内生能力 创新型警务大数据服务模式 场景解释 知识图谱数据治理 知识图谱数据治理将公安各类数据（结构化数据、半结构化数据...知识图谱平台提供长效机制，使公安知识图谱库能伴随着新数据的接入而不断更新、丰富，为上层各类基于知识图谱的人机交互研判应用和智能挖掘模型服务提供数据支撑。...知识图谱数据治理主要包括数据接入平台、数据处理平台、数据治理平台、公安知识图谱数据库等。 知识图谱研判工具 知识图谱研判工具主要采用明略自主知识产权的可视化知识分析平台SCOPA。...平台提供客户端及统一图谱查询语言NQL、图谱检索接口、图谱分析接口，实现指定类型的实体、关系、事件的属性元数据定义及调用服务。 解决方案架构图 ? image.png ?
很早之前整理了一份DBA 技能图谱，最近有朋友问源文件，正好随着技术迭代，针对技能图谱做了补充。...本文整理的技能主要还是偏运维侧的，随着IT技术的发展，主要是 数据库云化之后，其实对DBA的技术要求变的越来越高，开发技能也是非常重要，比如python，go ，web开发框架 Django，Flask...另外就是对各个云厂商的RDS 的使用，针对(大)规模云数据库管控也是DBA的一项新的挑战。 对于中间件，技术迭代的很快，有些因为公司倒闭，关停，实质上已经不再进行开发维护了。...其实还有分布式数据库TiDB, ClickHouse 等存储类型，也需要我们不断的去学习，了解，扩展公司业务的存储体系。(非广告，选择合适自己业务场景的，解决业务对存储的痛点需求。) ?
大数据文摘投稿作品 知识图谱数据库是NoSQL数据库中增速最快的一个分支，它在大数据和人工智能领域的地位逐渐凸显。...特别说明：AbutionGDB是唯一面向OLAP（数据分析决策）场景的图数据仓库，而其它对比者是面向OLTP（数据增删改查）的图数据库，不过这并不影响读写性能的测试。...为便于测试，实际数据均由计算机随机生成，实体数限制为10w个并按照上述格式和数据库语法格式写入各数据库。...因为每款图数据库使用的语言和方式都不一样，本次主要测评过程以图谱建模的最终结构为标准，使用的KnowledgeGraph建模如下： 统计结果说明 对于任何一个测试，每个操作过程重复运行5次，且最终的统计结果是...为了记录离线写入性能，我们使用与AbutionGDB，Neo4j，JanusGraph相同的数据生成程序随机生成一批数据到文件，并将每一条事件记录拆分为节点数据和关系数据两个文件分别等待写入，然后预先分别对每批次写入数据的
而在知识图谱中，数据服务扮演着至关重要的角色。一、数据服务的定义与作用数据服务是指为满足用户对数据的特定需求，提供数据查询、检索、分析等功能的综合性服务。...在知识图谱中，数据服务的主要作用是提供对知识图谱中数据的访问和操作，使用户能够方便地获取、查询、更新和操作知识图谱中的数据。...二、数据服务的类型根据知识图谱的特点和应用场景，数据服务可以分为以下几种类型：数据查询服务：提供对知识图谱中数据的查询功能，用户可以通过简单的查询语句或者图结构化界面来查询数据。...数据可视化服务：提供将知识图谱中的数据以图结构化方式展示的功能，用户可以通过可视化界面直观地了解数据之间的关系和结构。...数据更新服务：提供对知识图谱中数据的更新功能，用户可以通过数据更新服务对知识图谱中的数据进行修改、删除等操作。
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