如果这些句柄足够强大、类型正确并且被子进程继承，我们可以从另一个进程中克隆它们，然后滥用它们来提升权限和/或绕过 UAC。在这篇文章中，我们将学习如何寻找和利用这种漏洞。...我们已经了解了如何检索所有句柄，现在只需检查每个句柄SYSTEM_HANDLE并将其ProcessId成员与我们的进程的 PID 进行比较，可以通过恰当命名的GetCurrentProcessId函数获得...address变量中，然后mAddressHandle使用方法在映射中查找该地址，该find方法将返回一对。...这对包含地址和它对应的句柄。我们通过保存对成员的值来获取句柄second并将其保存在foundHandle变量中。...自动寻找大海捞针 既然我们有一种可靠的方法来匹配地址和 PID，我们需要专门寻找那些完整性低于高的进程持有有趣的句柄的情况，这些句柄与完整性等于或大于高的进程保持一致。
关于msprobe msprobe是一款针对微软预置软件的安全研究工具，该工具可以帮助广大研究人员利用密码喷射和信息枚举技术来寻找微软预置软件中隐藏的所有资源和敏感信息。...该工具可以使用与目标顶级域名关联的常见子域名列表作为检测源，并通过各种方法来尝试识别和发现目标设备中微软预置软件的有效实例。 ...支持的产品 该工具使用了四种不同的功能模块，对应的是能够扫描、识别和发下你下列微软预置软件产品： Exchange RD Web ADFS Skype企业版 工具安装 该工具基于Python开发，...除此之外，我们也可以使用pipx来下载和安装msprobe： pipx install git+https://github.com/puzzlepeaches/msprobe.git 工具使用 工具的帮助信息和支持的功能模块如下所示...Verbose模式输出查找RD Web服务器： msprobe rdp acme.com -v 搜索目标域名托管的所有微软预置软件产品： msprobe full acme.com 工具运行截图
全局比对主要用来比较比较两个基因组之间的同源性，绘制共线性图等，另外，全局比对也常常用于基因组结构变异的检测。...适合台式机水平的计算机来做大型基因组之间的比对。那么在实际使用过程中，Mummer 确实比对的比较快，对资源消耗也比较小。...例如基因组比对，共线性分析，同源序列搜索，重复序列查找，SNP和 Indel 检测等。...找出全局比对的同源序列。 首先介绍一下软件包中的mummer软件，mummer的名字来源于Maximal Unique Matcher ，最大唯一性比对。.../data/ref.fna kmer45.scafSeq delta-filter -1 -q -r kmer45.delta > kmer45.filter show-tiling kmer45.filter
通常我们会通过genome survery分析，对以上几个指标进行简单评估，核心就是通过kme 分布来进行评估。 对于不同的基因组杂合度，kmer分布如下 ?...通过探究杂合度和kmer分布图之间的关系，可以通过kmer分布来评估杂合度。...GenomeScope 软件可以根据kmer分布，评估基因组大小和杂合度，github地址如下 https://github.com/schatzlab/genomescope 安装过程也比较简单，直接下载就可以了...genomescope.R kmer.hist 31 150 test 第一个参数 kmer.hist 是jellyfish软件产生的kmer频数分布数据，第二个参数31代表kmer的长度，第三个参数150...蓝色区域是实际观测到的kmer分布，红色线条下方是一些频数很低的kmer,这些kmer被认为是测序错误，黑色线条下方被认为是可靠的kmer数据，只拿这部分数据来评估基因组的大小，垂直的虚线认为是kmer
今天在无意中看到了java字符串的一些东西，发现和oracle比较起来还是有一定的意义的，但是发现知识点准备好了，比较的时候，每一处java的变更都得重编译运行还是不够直观，其实代码中变化的部分很固定，...Java中的字符串使用入手来比较一下oracle中对于字符串的处理。...java中有如下的一些函数，我会依次来做比较。...str的位置； oracle中可以使用instr来模拟实现，而且oracle可以更加的灵活。...，返回分隔后的字符串数组 oracle中目前没有发现有现成的方法实现，只能自己DIY通过pl/sql来实现，内部也是在使用substr来递归解析。
所以，要想估计基因组大小，必须计算出每个位点被覆盖的平均深度，因为我们已经有了总碱基数S。但是这个深度无法直接计算出来，所以，我们通过 kmer 的深度，来推测测序的深度，进而求出基因组大小。...那么就是要推测出 kmer 深度与测序深度之间的关系，下面我们来看一下如何通过 kmer 的深度来计算测序的深度。 看下面的公式。...kmer 的深度，通过统计就可以得到，这样就得到了基因组的大小。...echo "R_LIBS=~/R_libs/" >> ~/.Renviron #有写入权限 Rscript install.R # kmer估计基因组大小 mkdir 34.kmer;cd 34.kmer...以上对illumina1号测序，取kmer15bp的参数比较出。
一、案例介绍 1.1 案例介绍 该文章中对 20 个细菌基因组进行测序，每个样本分别进行了 illumina，pacbio 以及 nanopore测序。比较三种数据的拼接结果。...补洞会让基因组序列更加完整，但是我们同时必须意识到，这些区域本来就是比较难拼接的区域，所以，补洞区域序列的准确性要稍微低一些，这在变异检测的时候会有一些影响。...6、覆盖深度：测序深度不足或者不均匀，会影响软件判断重复序列区域； 7、随机性：测序 reads 之间需要更多的 overlap 连接，随机性不好，或者 DNA 降解会造成过多的...或者在细菌基因组测序中，利用 pacbio 或者 nanopore 测序长片段数据来确定 contig 之间的位置关系，或者用于补洞，这个在构建细菌完成图中效果比较显著。...如果发现测序拼接得到的基因组中有污染，很难通过生物信息的方法完全进行拆分，建议重新取样测序。 写在最后：有时间我们会努力更新的。
Scaffolds数据则是通过pair end reads 信息来判断contigs 的顺序、方向和相邻 contigs 之间的缺口（gap）大小来生成的。...如果简化成图来表示则应该是上图右的所示，所有黑连接的是正确的基因组，但实际情况是基因组有很多区域比较相似，以至于序列间会产生本没有的联系（如红线所示）。...这样一来，贪婪算法通常会得到局部最优解，而不是全局最优解。因此，这种算法在遇到重复序列时会出现比较大的问题。...至于需要多大的RAM则取决于DBG的大小和组装基因组的大小。 另外，在拼接的过程中尽量避免使用偶数kmer，否则容易是kmer产生回文序列，特别是在链特意性的数据中。...拼接质量通常会随着k值的增加先变好然后再变坏，因为这个过程中存在两种竞争性的过程。
如2024年4月，Cell上发表的“A pan-cancer analysis of the microbiome in metastatic cancer”，作者通过多组学手段揭示转移性肿瘤队列的泛癌微生物组...二是疾病免疫异常机制及免疫治疗策略的研究：研究自身免疫性疾病发生机制、免疫异常机理；研发治疗新策略，解析肿瘤中免疫微环境的构成，逆转肿瘤免疫抑制性微环境。...可见单细胞、免疫、微生物是基础性比较强的技术领域，如何在这些技术之间找到结合点或融合的地方？是值得我们思考。...，这里建议大家打开这些脚本，看看哪些R包比较陌生以及输入参数的基本处理。...sckmer.r用于配对数据和sckmer_unpaired.r用于未配对/单端序列数据。这些函数通过barcode计算分配给一个分类单元的k-mers和唯一k-mers的数量。
k-mer分析是指通过k-mers深度（也即k-mers出现次数）的分布规律（一般通过分布曲线或直方图展示）来估计基因组的一些基本信息，例如基因组大小、杂合度、纯度等，同时也可以判断组装时的最佳k-mer...Kmergenie估计基因组大小 基因组大小可以通过k-mer分析法来估计[43]。...相反的从组装角度来讲，k越大则跨过基因组中重复序列的可能性越大，则完全不同的k-mer的数目越多，组装越容易，能够组装的序列越长，越接近实际基因组大小。...当k比较小时，由于碱基数少，序列的种类就越少（例如4mer只有44=256种），再加上重复序列的影响，那么大的基因组其k-mer重复的可能性越大，基因组k-mers也即unique k-mers数目越小...Jellyfish的功能有：kmer计数；融合二进制的Hash结果；统计Hash结果；通过Hash结果来画直方图；将Hash结果输出成文本格式；查询指定kmer的数目。
传统的转录组定量分析都是基于比对的结果去定量，根据比对上基因/转录本的reads的数目来确定其表达量，是能够想到的最直接的定量方式。...基于这样的策略，有很多经典的工具被开发来执行这样的任务，虽然软件的运行速度和硬件消耗不断被优化，但是整个比对+定量这条流程的运行时间还是比较长的。...核心思想是将转录本划分成kmer, 以kmer出现的次数作为转录本丰度的衡量证据。当然实际处理时，会非常的复杂。...因为同一个kmer会对应多个转录本，一个转录本会出现相同的kmer等情况，kmer的次数如何合理分配就很关键。 由于不需要比对，相比比对后再定量的思路，其运行速度提高了非常多。...-l参数指定文库类型library type, sailfish采用了自定义的字母来表示，常见的文库类型如下 ? 具体设置可以参考下图 ?
， 8、gap：contig 连接 scaffold 过程中，中间区域使用 N 碱基来填充，称为 gap。...例如 10G，序列拼接就会超出了机器内存的限制，就得想办法提高硬件。也需要在序列拼接之后将序列拼接值与真实值之间做比较，来评估序列拼接的效果。所以，获取基因组大小是非常重要的。...如果没有搜录，需要考虑通过实验方法，例如利用流式细胞仪来估计基因组大小。也可以采用定量 pcr 估计基因组大小。...不过利用实验的方法显然非常的复杂，需要很多的操作，这里面我们不采用实验的方法，而是基于现有测序数据，基于数据分析方法，利用 kmer 分析来估计基因组大小。也就是不通过序列拼接，就预测出基因组大小。...Kmer 这个概念在后面序列拼接中依然会用到。 我们可以将一条 reads 切割成很多小的 kmer 片段，从第一个碱基开始，每隔固定距离的碱基开始提取碱基。
导语 GUIDE ╲ chromVAR 是一个用于分析稀疏染色质可及性的 R 包 背景介绍 chromVAR 是一个 R 包，于2017年发表于Nature Methods上，用于分析来自单细胞或...该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。 R包安装 if (!...counts_filtered, annotations = motif_ix) 02 变异性 使用函数plotVariability计算每个motif或注释在感兴趣的细胞或样本中的变异性...geom_point() + chromVAR_theme() 07 kmers and sequence specificity of variation 使用 kmers 作为注释，可以使用 kmers 来识别染色质可及性变异性所需的精确核苷酸...R包的使用整体来说还是很简单的，大家可以自己动手开发更多功能哟 END
在比较基因组分析中，我们经常需要分析不同基因组之间的进化关系，例如我们可以使用标记蛋白来构建系统发育树。...为了进行定量的比较，我们还可以计算不同基因组之间的相似性或者进化距离，以进行物种分类、亲缘关系比较等。...他将查询序列分割为短序列片段，使用基于MinHash的序列映射引擎Mashmap来计算同源映射并估计一致性。由于它使用了非比对的方法，因此计算速度大幅提升，但准确性与基于blast的方法相差不大。...，从而允许多个查询基因组 -k, --kmer：比对的kmer大小，不能大于16，默认为16 -t, --threads：程序运行所使用的核数，默认为1 --fragLen：片段长度，默认为3000 -...-t 10 --matrix 生成的矩阵结果如下所示： 以上矩阵我们可以在R中作图展示，如下所示： 参考文献： [1] Jain C, Rodriguez-R L M, Phillippy A
jellyfish可以统计DNA序列中Kmer的分布，它运行速度快，内存消耗低，支持并行，是最常用的kmer统计软件之一。...s指定内存中hash的大小，这个参数可以根据基因组的大小适当调整，比如人类基因组3G,这里就设置成3G;test.fq是输入的序列文件。...默认情况下会生成名为mer_counts.jf的文件，该文件是一个二进制文件，可以通过其他命令来查看该文件中的内容。 2....文件中每一条序列就是一个kmer,序列标识符是该kmer出现的次数，示意如下 >1150 AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA >20 GCTACCATGATAGCCAAGGAAATCCCACAAA...利用这个数据，可以画出kmer频数分布曲线，对应的R语言代码如下 x <- read.table(input, header = F, sep = " ", stringsAsFactors = F)
reads数据文件 -k 设置k-mer大小，可以为逗号分隔的列表进行多k-mer组装，数值必须为小于128的奇数，按照升序排列，不能设置过大 --careful 通过运行MismatchCorrector...，并给出组装结果，然后选取最大kmer的拼接结果为框架，并用较小kmer拼接结果来进行完善。...，默认为1 -R：利用reads鉴别重复序列，默认关闭 -M：连接contig时合并相似序列的等级，默认值为1，最大值3 -F：利用reads对scaffold中的gap进行填补，默认关闭 -G：允许的估计的...这里说的数据量够与不够是从该档的测序覆盖度和物理覆盖度两个方面来考虑的。...注意：IDBA-UD默认只支持最长长度为128的reads，可修改src/sequence/short_sequence.h文件中的kMaxShortSequence值来改变阈值，使用软件前查看参数文件确定
1.1 fasta 文件格式介绍 fasta 文件中，第一行是由大于号">"开头的任意文字说明，用于序列标记，为了保证后续分析软件能够区分每条序列，单个序列的标识必须是唯一的，序列 ID 部分可以包含注释信息...seqkit grep -r -p "C2877" kmer45.scafSeq #案例六：截取序列 seqkit subseq -r 1000:3000 kmer45.scafSeq seqkit...subseq -r 1000:3000 kmer45.scafSeq --chr C2689 #案例七：排序 seqkit sort -l -r kmer45.scafSeq | less -S #案例八...#seqkit 取反向序列 seqkit seq -r test.fasta #seqkit seq 加-r -p 同时取反向互补序列 seqkit seq -r -p test.fasta #案例十...大家互动交流可以前去论坛，地址在下面，复制去浏览器即可访问，弥补下公众号没有留言功能的缺憾。 bioinfoer.com 有些板块也可以预设为大家日常趣事的分享等，欢迎大家来提建议。
输入的序列文件支持以下格式： fasta/fasta.gz fastq/fastq.gz sam/bam 通过不同的参数指定输入文件的格式，-fasta对应fasta格式；-fastq对应fastq...对于双端数据，有以下两种格式 interleaved separate R1和R2端序列保存在两个文件中，就是separate格式；interleaved是双端序列的一种格式，R1端和R2端的序列保存在一个文件当中...还需要注意的一个用法就是kmer长度，在实际分析时，通常会采用一系列的kmer长度分别组装，然后挑选一个最佳的结果。...velvet 的kmer参数可以设置为一个梯度，示例如下 velveth Assem 31,37,2 -shortPaired -fasta -separate left.fa right.fa 上述用法中的...，min_contig_lgth代表contig的最小长度，小于该长度的contig会被删除，不会出现在最终的结果中。
传统的定量算法是根据reads的比对位置来确认其属于哪个转录本或者基因，而pseudo-alignment 算法不关系reads具体的比对位置，而是通过reads的kmer特征来判断其属于哪一条转录本，...首先将每个转录本序列划分为kmer, 利用所有转录本的kmer序列构建de Bgujin Graph, 简称T-DBG，在这个图中，每个节点是一个kmer, 每条路径代表一个转录本， 由于转录本序列的冗余...，实际上每个kmer对应多条路径，也就是对应多个转录本; 然后将测序的reads也划分为kmer, 并将其映射到T-DBG中。...定量 kallisto 支持单端和双端数据的定量，双端数据用法如下 kallisto quant \ -i hg19.idx \ -o out_dir \ -t 20 \ R1.fastq.gz...R2.fastq.gz -i参数指定转录本的索引文件，-o参数指定输出结果的目录，-t参数指定线程数，kallisto支持gzip压缩的序列文件。
AGT GTG 这里定义kmer的长度为3，对于输入的序列来说，从第一个碱基开始，采用滑动窗口的形式（步长为1），依次提取3bp的序列，这些序列就是kmer。...kmer有哪些用途呢？ 1. 连接序列 从上面的例子可以看出，来自同一段基因组序列的kmer之间是可以互相连接起来的，而且overlap的长度为 kmer的长度减1。 2....评估基因组大小 对于长度为L的序列，最终得到的kmer的总数是可以计算到的, 公式如下 n = (L - K) + 1 通过测序的reads可以统计出kmer的总数，然后可以反推回去基因组的大小。...当然，利用上述公式直接反推是理论情况，在实际中，由于基因组杂合度，重复区域，测序深度不均一等特性，kmer的总数和基因组大小并不是线性关系，所以我们需要借助算法来校正这些因素的影响。...在后续文章中，会详细介绍各种利用kmer评估基因组大小的软件的用法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
