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    MySQL根据输入的查询条件排序

    问题      现在一个需求是查询某一列,用逗号分开,返回的结果要根据输入的顺序返回结果      比如:姓名的输入框输入的是(zhangsan,lisi),那么返回的结果也要是按照(zhangsan,...lisi)这样的顺序展示 测试 有如下表classroom,内容如下 如果根据字段名称去查,那么它会根据字典顺序排序,如下所示 select * from classroom where classname...in ("class2","class3") order by field(classname,"class3","class2") 如果我想在原来的基础上,在根据时间排序 select * from..."class2","class3") order by field(classname,"class3","class2") ,createTime 注意: 如上面的SQL所示,by field里的 条件必须比...in 里面的查询条件多,如果少一个,那么这个排序就不会成功 //成功 select * from classroom where classname in ("class2","class3") order

    21110

    根据线粒体基因进行过滤

    前情提要 上篇推文中对ncount_RNA 和nFeature_RNA进行了可视化,然后基于可视化结果进行了阈值的判断,并且也给大家分享了在实际分析中的应用 其中也提到了在我们的质控脚本中,首先是计算了线粒体...、核糖体以及血红细胞的比例,然后就可视化了细胞中这些参数的情况,在基于这些数据进行一个过滤 那这期我们来了解一下如何根据线粒体、核糖体以及红血蛋白基因的比例,对细胞进行过滤 为什么要基于这些基因进行过滤...nFeature_RNA和nCount_RNA,统计一下全部基因的表达量 但是并不会计算线粒体、核糖体这些单独的基因的比例,所以需要我们自行计算一下这些基因,然后也保存在meta.data里面 计算方法: 根据基因名特征进行整理...) p2 如果分析中发现某些单细胞样品中的线粒体表达量特别高,可能说明这个样品质量是比较一般的 设置阈值过滤 一般简单的过滤就是基于可视化的结果,设置一个上限 #过滤指标2:线粒体/核糖体基因比例(根据上面的...sce.all_filt <- subset(sce.all_filt, cells = selected_hb) dim(sce.all_filt) table(sce.all_filt$orig.ident) 根据线粒体核糖体基因进行过滤

    42810

    SpringBoot根据条件注入Bean@Condition用法

    @Condition:这个注解在Spring4中引入,其主要作用就是判断条件是否满足,从而决定是否初始化并向容器注册Bean! 1....extends Condition>[] value(); } 下面是Condtion接口的定义,这个可以说是最基础的入口了,其他的所有条件注解,归根结底,都是通过实现这个接口进行扩展的 @FunctionalInterface...var1, AnnotatedTypeMetadata var2); } 这个接口中,有个参数比较有意思ConditionContext,它持有不少有用的对象,可以用来获取很多系统相关的信息,来丰富条件判断...this.rand = rand; } public T rand() { return rand.get(); } } 我们目前提供两种随机数据生成的bean,但是需要根据配置来选择具体选中的方式...上面的配置,先不管@Conditional注解的内容,单看两个Bean的定义,一个是定义int随机数生成;一个是定义boolean随机生成; 但是我们的系统中,只需要一个随机数据生成器即可,我们选择根据配置

    2.4K30

    根据表达矩阵进行分群-1

    , cv2=cv2) rownames(cv_per_gene) <- rownames(females) head(cv_per_gene) # 根据表达量过滤统计结果...变异系数又称离散系数或相对偏差 ,我们肯定都知道标准偏差,也就是sd值,sd描述了数据值偏离算术平均值的程度。这个相对偏差CV描述的是标准偏差与平均值之比。...sd值,它和均值mean、方差var一样,都是对一维数据进行的分析,如果出现两组数据测量尺度差别太大或数据量纲存在差异的话,直接用标准差就不合适了 CV变异系数就可以解决这个问题,它利用原始数据标准差和原始数据平均值的比值来各自消除尺度与量纲的差异...2.4 根据PCA结果进行层次聚类 采用的方法是:Hierarchical Clustering On Principle Components (HCPC) # 使用9个显著主成分重新跑PCA res.pca...<- FactoMineR::PCA( t(females_data), ncp = significant_pcs, graph=FALSE ) # 作者根据经验认为分成4群比较好解释

    98220

    根据表达矩阵进行分群-2

    3 使用Seurat进行tSNE 上面我们使用了RPKM矩阵,下面的Seurat将会使用原始表达矩阵。...当然也是推荐使用原始矩阵进行分析的 3.1 下载原始表达矩阵 链接在:https://raw.githubusercontent.com/IStevant/XX-XY-mouse-gonad-scRNA-seq...read.csv('female_clustering.csv') cluster2 <- as.data.frame(Idents(sce_female_tsne)) # 把它们放在一起比较,前提条件是它们的行名相同...只能说,最后选多少群是根据分析的人根据自己的理解去解释,只要参数变化,就会有各种不同的结果 4 使用更简单的函数去分群 rm(list = ls()) options(warn=-1) options.../female_rpkm.Rdata') # 根据分群获得颜色 cluster <- read.csv('female_clustering.csv') color <- rainbow(4)[as.factor

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