对于ATAC文库而言，其插入片段的长度分布有着非常典型的规律，示意如下 每200bp会存在一个峰，这个周期性波动反应的是核小体的个数。在ATAC_seq的数据分析中，会对插入片段长度分布进行可视化，观
现在我们已经处理了 Greenleaf ATACseq 双端数据，我们可以开始处理比对。
ALLPATHS-LG 是由Broad Institiute研究所发明的一款基因组组装软件，不论是细菌/真菌等小型基因组，还是动植物等大型基因组的组装，它都能够胜任。 官网如下：
在上一篇：MySQL原理 - InnoDB引擎 - 行记录存储 - Compact格式 中，我们介绍了什么是 InnoDB 行记录存储以及 Compact 行格式，在这一篇中，我们继续介绍其他三种行格式。
片段长度的预测是 ChIPseq 的重要组成部分，它会影响峰识别、峰识别和覆盖概况。
在前面的两篇文章，我们分析了 MySQL InnoDB 引擎的两种行记录存储格式：
Nature子刊 Machine Intelligence发布了八月份最新接收论文，共4 篇。一篇是清华生命学院龚海鹏和澳大利亚格里菲斯大学周耀旗等人用神经网络进行蛋白质结构预测方面的工作。
删除一条记录，数据原有的被废弃，记录头发生变化，主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1，代表数据被删除。但是数据没有被清空，在新一行数据大小小于这一行的时候，可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片，要想减少存储碎片，可以通过重建表来实现（例如对于高并发大数据量表，除了归档，还可以通过利用无锁算法Alter修改字段来重建表增加表性能）。
MySQL中的行格式（Row Format）是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的，以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式，每种格式都有其特定的优点和适用场景。
测序引物锚定在序列模板上，正好与模板的Rd2 SP (SP: sequence primer测序引物)完全互补配对，随后开始边合成边测序，所以测序reads 5'端的接头和引物序列都不会被测到，直接跳过。测序的第一个碱基是插入片段的第一个碱基。依次继续测。
从这篇文章开始，将对InnoDB的行格式和页结构进行介绍，这里主要介绍一下InnoDB的行格式，但是在故事的开始，都来提一下吧
MySQL 服务器上负责对表中数据的读取和写入工作的部分是存储引擎，比如 InnoDB、MyISAM、Memory 等等，不同的存储引擎一般是由不同的人为实现不同的特性而开发的，目前OLTP业务的表如果是使用 MySQL 一般都会使用 InnoDB 引擎，这也是默认的表引擎。
本教程主要针对16s这类文库，供参考使用。具体的操作流程还是以Illumina的官方文件为准。
随着不断提升的以太网带宽对总线吞吐率要求的提升，需要在芯片内部采用更高的主频、更大的总线位宽，但受制程及功耗影响，总线频率不能持续提升，这就需要在总线数据位宽方面加大提升力度。下图为Achronix公司在介绍400G以太网FPGA实现时给出的结论，对于400G以太网的数据处理，意味着数据总线位宽超过1024bit，时钟频率超过724MHz，传统的FPGA在实现时很难做到时序收敛。
【1】Cookie 保存在客户端，未设置存储时间的 Cookie，关闭浏览器会话 Cookie 就会被删除；设置了存储时间的 Cookie 保存在用户设备的磁盘中直到过期，同时 Cookie 在客户端所以可以伪造，不是十分安全，敏感数据不易保存。Session 保存在服务器端，存储在 IIS 的进程开辟的内存中，而 Session 过多会消耗服务器资源，所以尽量少使用 Session。 【2】Session 是服务器用来跟踪用户的一种手段，每个 Session都有一个唯一标识：session ID。当服务端生成一个 Session 时就会向客户端发送一个 Cookie 保存到客户端，这个 Cookie 保存的是 Session 的 SessionID 这样才能保证客户端发起请求后，用户能够与服务器端成千上万的 Session 进行匹配，同时也保证了不同页面之间传值的正确性。 【3】存储数据类型不同：Session 能够存储任意的 Java 对象，Cookie 只能存储 String 类型的对象。 【4】大于10K 的数据，不要用到 Cookies。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的，需要把磁盘中的数据加载到内存中，如果是处理写入或修改请求的话，还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
在比对之前，我们建议花一些时间查看 FASTQ 文件。一些基本的 QC 检查可以帮助我们了解您的测序是否存在任何偏差，例如读取质量的意外下降或非随机 GC 内容。
上篇文章介绍了InnoDB的compact列类型，存储数据分为真实数据，和额外信息，而额外信息分为变长字段长度列表，null值列表，记录头信息，而变长字段长度列表是要记录varchar，text等长文本，char这种则不存储，当数据为null也不存储，ascii的字节长度为1，乘以varchar(m)的最长字符创长度，1*M若小于255，则用一个字节存储字段长度，若大于255，当真实数据长度小于127，则一个字节存储，大于则两个字节存储最长字段长度。
在下游分析前，最好是先对peak calling 后的ChIP-Seq数据进行质量评估。
引用我们客户的原话： *创建如下表，提示我：* *如果我将下面表中的varchar（200），修改成text（或blob）：报错变为另一个：* *我们查阅了很多的资料，不确定The maximum
除了利用aCGH和snp芯片来检测CNV之外，也可以通过NGS数据来分析CNV, 比如全基因组和全外显子测序。针对全基因组CNV的检测，还针对开发了一种称之为CNV_seq的测序策略，指的是低深度全基因组测序，只需要5X的测序深度，就可以有效的检测CNV。
我们现在已经知道了，mysql客户端到服务器字符集是如何编码解码的，但表中数据到底存在哪里？以什么格式存放？mysql以什么方式访问这些数据？这些我们都会在下面一一解答。
随着测序的成本越来越低，测序技术越发先进，除了研究单核苷酸多态性(SNP)。研究者们开始慢慢将目光转向了各位复杂，但是也同样非常常见的结构变异(SV)。接下来几期推文会和大家一起学习结构变异的检测原理，然后通过一系列的实战演练和大家一起熟悉一些相关的工具和流程。
为了更好的衡量ATAC的文库质量，有很多的软件相继被开发出来，ATACseqQC是应用的较为广泛的一个。该软件是一个R包，存储在bioconductor上，链接如下
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的，而一个页中又包含多个行数据，那么对应地就会有不同的行格式来存储数据，innodb 中的行格式有四种：compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式，这里就不记录了。
FastANI（https://github.com/ParBLiSS/FastANI）是一个快速计算全基因组ANI的工具，其支持一对一、一对多、多对多基因组之间的两两比较。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。
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储，真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id，roll_pointer回滚指针，其中row_id不是必须的，当用户设置了primery key主键默认用用户设置的，没设置，找一个unique列，若都没有，则会用row_id。
散列的概念属于查找，它不以关键字的比较为基本操作，采用直接寻址技术。在理想情况下，查找的期望时间为O(1)。
们可以简单认为哈希值就是将“账页信息”进行哈希算法，计算得到一串字符密码，那么哈希算法就是区块链保证交易信息不被篡改的单向密码机制。哈希算法在接收一段明文（也就是账页信息）后，以一种不可逆的方式将其转化为一段长度较短、位数固定的散列数据。
Vaswani等人在2017年引入的Transformers是LLM和许多其他机器学习任务的基石。它成功的主要原因之一是自注意力机制。但是随着模型的扩大这种机制成为计算瓶颈，特别是对于长序列。
工作中我们基本上都是用MySQL的InnoDB存储引擎，但是大家有去了解过它的底层存储结构吗，想必绝大部分人不知道，或者说不知道怎么查相关知识，刚好来看这篇文章就对了！
0写在前面 这篇文章主要讲利用SVG来实现web页面上的描边绘制动画的两种原理。同时涉及到从AI软件导出SVG的方法。 1案例效果 扫光效果和描边效果，如图： 2SVG的导出方法 首页需要设计师做一个相同或者等比文字矢量图，也就是AI文件。 用AI打开文件之后利用左侧工具栏里的“直接选择工具”，全选之后右击“转化成复合路径”，然后菜单里选择“将文档存储为SVG”。 这样导出来的就是path路径代码了。如图所示： 举例： 导出之后的代码片段，比如案例“hello”代码片段里有些属性是AI软件自动
PEPATAC是基于python开发的一个ATAC数据分析的pipeline, 网址如下
散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据键（Key）而直接访问在内存存储位置的数据结构。也就是说，它通过计算一个关于键值的函数，将所需查询的数据映射到表中一个位置来访问记录，这加快了查找速度。这个映射函数称做散列函数，存放记录的数组称做散列表。
上篇文章说了，innoDB除了会记录真实数据外，会存储额外数据，额外数据就是描述真实数据的数据，额外数据分为超长字段长度列表，null列表，头部信息，null列表主要存储字段为null的数据，mysql规定是一个字节，8个字节为存储，当只有三个字段的时候，高位默认0填充。变长字段长度列表要看实际情况存储的字符集和定义的varchar最大长度。
我们都知道，MySQL中关于字符，有char和varchar两种常用的类型，可能在平时的使用过程中，大家不会去关心这两种类型的区别，只是会用就可以了，或者说看到过一些它们的区别，但是没有时间去测试，今天有时间了，我将这两种类型的具体情况实验一把，让大家直观感受下，纯属分享，大神请绕道。
因为不连续的转录本结构，相对短的片段长度，和测序通量的不断提升，高通量RNA-seq数据的准确比对仍然是一个有挑战性且未解决的问题。当前可用的RNA-seq比对软件一般比对错误率较高，比对速度慢，受片段长度限制且比对偏差较大。STAR（Spliced Transcripts Alignments to a Reference，STAR）软件，使用了未压缩后缀阵列中的连续最大可比对种子搜索算法，接着对种子进行聚类和拼接。STAR在比对速度上胜过其他比对软件50多倍，在一个普通的12核服务器上，每小时比对5.5亿2 x 75 bp双端片段到人类基因组上，同时改进了比对敏感性和准确性。除了典型转录本外，STAR能够发现非典型剪切和嵌合（融合）转录本，并能够比对全长RNA序列。
SAM ( Sequence Alignment Map ) 文件是reads比对到基因组后得到的结果文件，记录了reads mapping到基因组的各项信息。BAM文件是SAM文件的二进制格式，保留SAM文件全部信息的同时极大压缩了SAM文件的体积，我们比对完成后获得的一般都是BAM文件。
so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。
前面我们已经剖析了mysql中InnoDB与MyISAM索引的数据结构，了解了B+树的设计思想、原理，并且介绍了B+树与Hash结构、平衡二叉树、AVL树、B树等的区别和实际应用场景。
Mysql隔离级别默认是repeatable read，他是不可以解决不可重复读，不可重复读是用mysql里面的mvcc解决，mvcc全称是mulit-version Concurrent Controller多版本并发控制，里面有个版本链readView。
在InnoDB中，数据会存储到磁盘上，在真正处理数据时需要先将数据加载到内存，表中读取某些记录时，InnoDB存储引擎不需要一条一条的把记录从磁盘上读出来，InnoDB采取的方式是：将数据划分为若干个页，以页作为磁盘和内存之间交互的基本单位，InnoDB中页的大小一般为 16 KB，也就是说，当需要从磁盘中读数据时每一次最少将从磁盘中读取16KB的内容到内存中，每一次最少也会把内存中的16KB内容写到磁盘中。
数据库表中的行格式决定了数据在物理存储时的布局方式，进而对查询和DML操作的性能产生影响。
从InnoDB存储引擎的逻辑存储结构看，所有数据都被逻辑地存放在一个空间中，称之为表空间（tablespace）。表空间又由段（segment）、区（extent）、页（page）组成。页在一些文档中有时也称为块（block），InnoDB存储引擎的逻辑存储结构大致如下:
在使用MySQL开发应用时,我们常常会遇到由于数据过长导致的“Data too long for column”异常。这通常源于表结构设计或数据类型设置不当所致。今天我们来总结几种常见情况及优化方法,帮助开发人员从源头避免这个问题的发生。
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