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三代测序工具lra

ChaissonLab/LRA 安装直接使用conda conda install -c bioconda lra 参考序列构建索引 lra index -ONT pome_mt_potential.fa

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STAR:转录组工具简介

STAR是一款RNA_seq专用的软件,速度非常快,最大的优势是灵敏度高,GATK推荐采用STAR,然后进行下游的SNP分析。 默认输出的文件为SAM格式,为了节省磁盘空间,方便下游分析,可以通过outSAMtype参指定输出bam文件,该参有两个字段值,第一个值指定文件类型, 取值有SAM和BAM两种,第二个值指定是否排序 单端的基本用法如下 STAR \ --runThreadN 20 \ --genomeDir hg19_STAR_db \ --readFilesIn reads.fq \ --sjdbGTFfile hg19.gtf \ --sjdbOverhang 149 \ --outFileNamePrefix sampleA \ --outSAMtype BAM SortedByCoordinate 双端的基本用法如下 per-sample 2-pass 于单个样本,在时直接添加--twopassMode Basic参,软件会自动进行两次,将第一次的SJ.out.tab加入到索引,然后重新

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    Pandas

    语法 语法如下: pd.compare(other, align_axis=1, keep_shape=False, keep_equal=False) 其中: other:被 align_axis a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' # 进行修改以便进行 a 1.0 1.0 1 a 2.0 2.0 2 b 3.0 3.0 3 b NaN 4.0 4 a 5.0 5.0 ''' 修改 b 3.0 3.0 3.0 4.0 3 b b NaN NaN 4.0 4.0 4 a a 5.0 5.0 5.0 5.0 ''' 相同 此外,还可以使用df1.equals(df2)来两个是否一致,测试两个象是否包含相同的元素。

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    WESWGS,除了bwa mem,还有哪些可替代方案

    bwa mem性能较好、可靠稳定,一直是WES/WGS分析的首选工具,随着技术的发展,有了越来越多的可替代方案。 1. 因此,一些科研型的、某个具体的点突变要求不那么精确,又软件效率要求较高的的应用(如就NGScall ROH)上可以尝试使用minimap2作为工具,不排除将来也可全面替代bwa mem。 Dragmap( https://github.com/Illumina/DRAGMAP ) Illumina公司的开源软件,出自Edico Genome的DRAGEN系列软件,现已将部分开源,当然也可去使用商业 Sentieon Sentieon也是商业License 的软件,其中的软件也主要基于bwa mem进行优化的,准确性和性能也都不错

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    powerdesigner两

    1. powerdesigner两 1.1. 问题 position属性不一致,但这并不影响两库的结构,我们不需要把它当警告显示出来 ? 1.2. 解决办法 ?

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    Python实现

    需求 老库表test部分字段拆分为多个字段插入到新库表test_new, 需要拆分后是否有丢失 1 安装MySQLdb pip install MySQL-python 备注:如果 Python版本为Python 3,使用如下安装方式 pip3 install MySQL client 2 连接库 引入模块 import MySQLdb 连接Mysql库 db = MySQLdb.connect commit db.commit() 6 库操作完成后,关闭连接 cursor.close() db.close() 迁移 1、老表字段value值修改 (1)通过其他字段确定新表中应老表的具体 ; (2)除已修改字段外,其他字段应该完全保持一致; (3)该字段若为唯一不可重复字段(主键),查询整张表中或者在迁移过程中是否有重复; 2、新表中新增字段 (1)新增字段是否有默认值; 例子:参默认值为 0,但库中存入了空字符 (2)新增字段类型是否正确:int、string、float 例子:参类型为varchar(128),限制了总字,但需求中字符串字并未做限制

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    bwa双端错误:paired reads have different names原因及解决方法

    用bwa一个自己构建的模拟进行的时候,发现bwa sampe过程中直接error跳出,报错:paired reads have different names。 感觉这个较靠谱: ? 于是我先下载了fastq tools,打算用fastq-sort先确保一下文件是排序过,fq1和fq2名字是完全应的。 这里处理的与我实际的不符,此处应该有920000条序列。所以应该是哪里构建的reads不。 但是实在不知道哪里有问题,于是试着用截图中的第一种方法 BBtools去检查一下。 报错提示的是,fq1和fq2中的某reads长度不一致。 检查了一下发现真的是不一致。 最后重新构建了一遍,bwa就没再报错了。 bwa的sampe和mem都可能会出现这个错误,当这个错误出现时,可能存在有以下原因: 1) fq1和fq2的reads名字不一致; 2)fq1和fq2应reads的长度不一致; 3)fq1和fq2

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    .COM企业域名

    如今,能供企业选择的域名后缀类型实在太多,然而.COM域名还是受很多企业青睐,近日外媒披露的一个就证明了这一点。    [图片]   Techstars投资的这些公司,有的已经成为了规模较大的成功企业,而在近日公布的一组中,我们倒是可以发现Techstars所投资的541家创业公司都喜欢什么类型的域名:   一 :了解,这份来自于Crunchbase上市的541家公司的,它们的平均创业年限在5年左右,较年轻的公司是Stackery。 然而分析显示,这541家公司中有78.18%在使用.COM域名。   二:显示,其中有14家公司选择使用“Get +关键字”.COM域名,如GetDrizzle.com。 而这,于域名投资人和企业来讲,自然也是一个很有引导意义的信号。

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    Hive与传统

    由于在加载的过程中,不需要从用户格式到Hive定义的格式的转换,因此,Hive在加载的过程中不会本身进行任何修改,甚至不会进行扫描。 而只是将内容复制或者移动到相应的 HDFS目录中。而在库中,不同的库有不同的存储引擎,定义了自己的格式。所有都会按照一定的组织存储,因此,库加载的过程会较耗时。 4.更新 由于 Hive是针仓库应用设计的,而仓库的内容是读多写少的。因此,Hive中不支持的改写和添加,所有的都是在加载的时候中确定好的。 5.索引 之前已经说过,Hive在加载的过程中不会进行任何处理,甚至不会进行扫描,因此也没有中的某些Key建立索引。 库中,通常会针一个或者几个列建立索引,因此于少量的特定条件的的访问,库可以有很高的效率,较低的延迟。由于的访问延迟较高,决定了 Hive不适合在线查询。

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    php定期拉取

    写在前面 今天在网上看帖子提问的时候,看到有人发表了一个提问 php下载远程的批量文件,每天一次,昨天和今天的文件,将旧文件替换成新文件 我们通过这个问题来分析讲解一下其中的知识点。 现代化PHP PHP发展了这么久,其实已经有了很大的改进,如PHP5OOP特性的完善、PHP7的性能提高、Swoole生态的出现,让PHP能做的事越来越多,越做越好。 关于定时任务在EasySwoole框架中的文档地址点这里 EasySwoole Crontab 定时器 常驻内存的程序,在服务器上后台稳定运行, EasySwoole中提供了丰富的组件,如传统PHPFPM 环境很难解决的Mysql库连接池、协程Redis客户端、协程Http客户端、芒果DB客户端等等 还有我们这个主题有的一个定时任务的模块,下面看一小段demo代码 首先在主环境事件代码中开启定时任务 server, int $taskId, int $fromWorkerId,$flags=null) { // 定时任务处理逻辑 // 我们在这里执行拉取文件、处理

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    8种主流NoSQL

    这种情况,这里 Cassandra、 Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、 Membase、Neo4j、HBase进行了较: 1. update-in-place支持CouchDB更好 在存储时采用内存到文件映射 性能的关注超过功能的要求 建议最好打开日志功能(参 –journal) 在32位操作系统上,库大小限制在约 2.5Gb 空库大约占 192Mb 采用 GridFS存储大或元(不是真正的文件系统) 最佳应用场景:适用于需要动态查询支持;需要使用索引而不是 map/reduce功能;需要库有性能要求 支持连接池和多路复用的连接代理 最佳应用场景:适用于需要低延迟访问,高并发支持以及高可用性的应用程序 例如:低延迟访问如以广告为目标的应用,高并发的 web 应用如网络游戏(例如 Zynga ,但这些产业库的要求会它们更大)写读更快,所以一个自然的特性就是实时分析 8.

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    8种主流NoSQL

    这种情况,这里 Cassandra、 Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、 Membase、Neo4j、HBase进行了较: 1. CouchDB 1. 可在服务器端执行任意的 javascript函 9. update-in-place支持CouchDB更好 10. 在存储时采用内存到文件映射 11. 性能的关注超过功能的要求 12. 支持连接池和多路复用的连接代理 最佳应用场景:适用于需要低延迟访问,高并发支持以及高可用性的应用程序 例如:低延迟访问如以广告为目标的应用,高并发的 web 应用如网络游戏(例如 Zynga Apache的软件被解雇) 例如:银行业,金融业(虽然于金融交易不是必须的,但这些产业库的要求会它们更大)写读更快,所以一个自然的特性就是实时分析 8. 配置改变和较小的升级都会重新回滚 14. 不会出现单点故障 15. 堪MySQL的随机访问性能 最佳应用场景:适用于偏好BigTable:)并且需要进行随机、实时访问的场合。

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    VS2010有自带的功能

    在这里需要注意的有两点:第一、在目标库中表如果有非空字段,而在源库中某个字段的值为空,则同步不会成功(简单点说如果目标库中的表有一个字段设置为不允许为NULL,而源库中的字段有NULL值 在项目过程中经常会遇到本机和服务器不一样,但是又需要更新,直接拷贝的话会有效率和准确性的问题,所以VS2010有自带的功能。下面讲述下的功能。 第一、选择VS2010工具栏的“”,然后选择“”中的“新建” ? 第二、选择源库和目标 ? 第四、这样就可以看到2个的信息了,不过较的时候必须表名一样的才能。 ? 下面这个图可以更详细的展现2个表的差异和相同点,如下: ? 这一节主要讲述的是,下一节将讲述库结构的,有了结构上的变动后就可以更好的更新到目标库了!

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    库MongoDB-与关系型

    MongoDB与关系型 与关系型库术语 ? 存储 ? MongoDB的类型 ? 其中Date类型可以使用下面方式进行完成。存储时使用unix时间,北京时间少8个小时。

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    MySQL库主从及修复

    MySQL主从不一致是较常见的情况,如何,如何修复是DBA必知必会的一项熟练的技能。 1、工具安装 使用percona-Toolkit进行,因此先进行此工具的安装 官方地址: https://www.percona.com/downloads/percona-toolkit 安装依赖包 工具使用pt-table-checksum 进行主从,可以参考如下命令 pt-table-checksum --host=127.0.0.1--port 3306 --databases TABLE :被检查的表名 如出现DIFFS不为0 的情况,即应表主从不一致 3. 修复 如果出现主从不一致的情况,则需要进行修复,修复的方式通常是通过主库的修复从库。

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    库MongoDB-与关系型

    MongoDB与关系型 与关系型库术语 存储 MongoDB的类型 其中Date类型可以使用下面方式进行完成。存储时使用unix时间,北京时间少8个小时。

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    ajax和axios请求本地json

    AJAX 是一种在无需重新加载整个网页的情况下,能够更新部分网页的技术,通过在后台与服务器进行少量交换,AJAX 可以使网页实现异步更新。 这意味着可以在不重新加载整个网页的情况下,网页的某部分进行更新。 json success: function(data) { //请求成功完成后要执行的方法 //each循环 使用$.each方法遍历返回的 转换请求和响应 6. 取消请求 7. 自动转换为JSON 8. 简单来说: ajax技术实现了网页的局部刷新,axios实现了ajax的封装。

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    :Neo4j vs Nebula Graph vs HugeGraph

    [性能测试] 本文系腾讯云安全团队李航宇、邓昶博撰写 图库在挖掘黑灰团伙以及建立安全知识图谱等安全领域有着天然的优势。 为了能更好的服务业务,选择一款高效并且贴合业务发展的图库就变得尤为关键。本文挑选了几款业界较为流行的开源图库与 Nebula Graph 进行了多角度的。 HugeGraph HugeGraph 是百度基于 JanusGraph 改进而来的分布式图库,主要应用场景是解决百度安全事业部所面的反欺诈、威胁情报、黑产打击等业务的图存储和图建模分析需求。 测试硬件环境 [硬件测试环境] 性能 我们使用不同量级的图从入库时间,一度好友查询,二度好友查询,共同好友查询几个方面进行了,结果如下: [测试结果] 可以看到在导入性能上,量小的时候 Nebula 在较了多款业内主要使用的开源库后,我们从性能,学习成本和与业务的贴合程度多个角度考虑,最终选择了性能出众,上手简单,能大幅提高业务效率的 Nebula Graph 图库。

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    OLAP框架

    借助MPP架构,在大型集上执行复杂SQL分析的速度很多解决方案都要快。 基于预计算的方式, 则略微显得不太灵活, 无法查询预计算外的, 但是其优点是相稳定, 量的增大不会查询速度造成很大的影响, 其需要的存储空间也不会随着量增大而膨胀。 ? image.png 总结 MPP虽然看起来是更好的选择, 但是因为其是基于内存计算的, 会相较不太稳定, 如遇到倾斜导致内存崩溃, 又量的大小改变, 和查询语句的不同 , 都可能导致查询时间的起伏, 也许很快,但也可能会出现半天出不来的情况 预计算则相的放弃了灵活的查询, 但是却节省了大量的内存计算带来的开销, 而且因为是属于预计算范畴, 于不支持的那就是不支持 , 但是于支持的查询则是可以达到一个较稳定的查询速度, 于稳定的天级任务, 我们完全可以使用预计算的方式, 而于一些类似偶尔的临时任务, 那么可以通过MPP的方式进行导出, 没有必要为了一些特殊的需求而加大机器资源的开销

    2.7K72

    vue2、vue3双向绑定

    $data.a = 89 },4000) 如果宝宝们细看,vue2和vue3的绑定部分,实际上重要的将defineproperty换成了Proxy。

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