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从 PE 文件资源表中提取文件的版本信息

前段时间需要实现对 Windows PE 文件版本信息的提取,如文件说明、文件版本、产品名称、版权、原始文件名等信息。获取这些信息在 Windows 下当然有一系列的 API 函数供调用,简单方便。...但是当需要在 Linux 操作系统平台下提取 PE 文件的版本信息数据时,就需要自己对 PE 文件的结构进行手动解析。...遍历区块表中每一个元素,根据 IMAGE_SECTION_HEADER 中的 VirtualAddress 域和 Misc.VirtualSize 子域,判断前面 0x0 节最后获得的资源表数据块的 RVA...0x2 解析资源数据块 资源数据是 PE 文件的重要组成部分,包括位图、光标、对话框、图标、菜单、字符串表、工具栏、版本信息等。在 PE 文件所有结构中,资源部分是最复杂的。...该结构体只用来描述在版本信息资源中的数据,并不出现在附带于 SDK 中的任何头文件中。 获取该结构体更多信息请访问文后 0x5 节中的超链接。

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生物信息中的Python 05 | 从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列

而NCBI 的基因库中已经包含有这些的信息,但是只有一部分是整理可下载的。而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取,个人能力有限,这里只做抛转之用。...下面以提取 CDS 为例,记录提取序列过程,其他特征序列类似。 2 结构目录 ?...: fasta 格式的 CDS 序列, fasta 格式的完整序列 """ # 提取完整序列并格式为 fasta gb_seq = SeqIO.read(gb_file, "genbank...NC,NM NCBI 官方推荐及使用的序列编号 IMAGE等 针对特定物种,或特定组织提供的序列编号 4.1 对于AY,AP,可以用下面的方式来实现 CDS 序列下载,但是对于样本量大的序列分析比较低效...会有详细信息展示,点击 fasta 链接来下载序列 ? 4.2 对于NC,NM,可以用下面的方式来实现 CDS 序列下载,同样对于样本量大的序列分析比较低效 ?

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    一步一步用Snakemake搭建gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程

    Snakemake展现gatk4生成正常样本的germline突变数据库流程图 这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图,整个流程是用Snakemake写的,这个图片也是Snakemake...configfile: "config.yaml" Snakemake读取配置文件后会将数据保存为字典,这是一个简单的示范,配置文件也可以写的复杂,比如定义每个样本所用的bed文件或不同的分析参数。...,也可以直接从配置文件中读取。...vcf文件,使用python的expand命令将每个样本的vcf文件依次添加到一个列表中。...在这里定义了参数sample,Snakemake从rule all回溯到这里的时候就知道了sample代表的具体样本名。

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    沉浸式体验WGBS(上游)

    作为一种高性价比的甲基化研究方法,简化甲基化测序在大规模临床样本的研究中具有广泛的应用前景。...,即A, C, T中的任意一种 CHG代表甲基化的C下游的2个碱基是H和G, CHH表示甲基化的C下游的两个碱基都是H 亚硫酸氢盐测序(BS-seq) 样本用 Bisulfite 处理,将基因组中未发生甲基化的...,默认选择列,下载原始数据的基本信息:ENA Browser (ebi.ac.uk) # 因为在小环境snakemake下运行,选择第二个密钥 (snakemake) yulan 14:55:14...2.要分析的序列文件(FastQ 或 FastA 格式) 3. 根据自己电脑配置加线程 4....bedGraph 计数输出可用于生成全基因组胞嘧啶报告,该报告显示基因组中每个 CpG(可选每个胞嘧啶)的数量,报告对两条链上的胞嘧啶提供了丰富的信息,因此输出会相当大(约 4600 万个 CpG 位置或

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    使用snakemake编写生信分析流程

    下边是snakemake中的一些概念。rule脚本中的一步小的分析叫做rule,名字可以随便起,但是不能重名,也要符合python变量命名规范。...s只能是GSM6001951或GSM6001952,|就是正则表达式中或的意思;u只能是L1-L4,如果你的样本分成了多个fastq文件那么可以用u指定样本后边的lane等信息。...s和u,是我随便写的,你完全可以写成a和b这一步也就相当于我们用了for循环对GSM6001951和GSM6001952两个样本8个文件执行fastp。...wildcard匹配到的内容是否与自己所设计的一致wrapperwrapper是snakemake官方仓库中写好的分析代码,比如上边的fastp软件,我们不需要写fastp的命令行代码,只需要用下边的代码就可以...config/config.yaml文件中,在snakemake流程中,读入的config是一个嵌套字典,而且config是全局变量samples: config/samples.tsvgenome:

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    使用MAGeCK-VISPR生成CRISPR Screen分析流程

    1- 背景介绍 刘小乐教授的CRISPR-Screen的分析工具除了MAGeCK之外,还有MAGeCK-VISPR 其实从名称看,我一度以为VISPR就只更加侧重于可视化,但当我实操的时候我发现其可以自动生成...snakemake文件,实现分析的流程化。...删了旧的,继续操作 5- 编辑config.yaml文件 vim config.yaml 5.1 修改library目录&物种 修改前 搜索文章信息 修改后 注意看上面给出的tree结果,library...) 这个矩阵文件也在tree图中也有 rra方法需要我们提供分组信息 cat之后长这样 6- 检查&运行yaml文件 cd ~/MAGeCK_VISPR_test snakemake -n 说我的文件不存在...能提供完整的pipeline文件,直观看到分析中使用的参数,方便参考和流程的整理 2-结合了snakemake的优势,批量操作便捷

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    基于GATK4标准找变异方法的自动化工作流程oVarFlow的使用

    数据(fastq文件)直接运行了 下载配置文件并修改其中信息 cd $HOME/project_dir/variant_calling/ wget -c https://gitlab.com/computational-biology...箭头指示的行是样本信息行。...特别注意的是样本命名有严格的规定,必须改为 * _R1.fastq.gz 和 * _R2.fastq.gz 这种形式,ID列、LB列和SM列的字段改为唯一标识符即可,PL列和CN列为仪器信息,可保持不变...snakemake -np ## 伪运行一下代码 没有报错信息话就可以正式开始找变异流程。...结果查看 运行结束后会显示以下信息 同时在 variant_calling 文件夹下主要生成以下子文件夹及相关文件 最终注释的变异位点文件存储在 12_annotated_variants 文件夹中

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    Snakemake — 可重复数据分析框架

    工欲善其事必先利其器 1Snakemake Snakemake是一款流行的生物信息学工作流管理系统,由Johannes Köster及其团队开发。...Snakemake的设计灵感来自于Makefile,但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的,使用Python语言进行工作流的定义,这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。...灵活性:Snakemake允许用户以模块化和可重复的方式定义数据分析步骤,易于修改和重用。 可扩展性:它可以在各种计算环境中运行,从单个计算机到高性能计算集群,甚至是云环境。.../snakemake 2发表文章 Johannes Köster及其团队在多个场合发表了关于Snakemake的文章,展示了其如何促进科学研究的可重复性和高效性。...snakemake 的基本组成单位叫“规则”,即 rule;每个 rule 里面又有多个元素(input、output、run等)。工作流是根据规则定义的,这些规则定义了如何从输入文件创建输出文件。

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    CVPR 2022丨学习用于小样本语义分割的非目标知识

    为了缓解这一问题,特斯联首席科学家邵岭博士及团队,提出了一个用于小样本语义分割的框架,在给定少量像素级标注的支持集(Support)图像的情况下,分割查询集(Query)图像中的目标物体。...目前已有诸多研究在探索各种深度学习方法用于小样本语义分割。这些方法通常首先从查询集(Query)图像和支持集(Support)图像中提取特征,然后使用支持集(Support)的掩码提取特定于类的表征。...虽然现有研究方法已经取得了一些成果,但这些方法都侧重于尽可能从支持集(Support)中挖掘出更有效的物体信息,然后将该信息转移到查询(Query)图像中以实现分割。...随后,团队采用DO消除模块(DO Eliminating Module, DOEM)先挖掘DO区域,然后从查询(Query)特征中过滤掉DO信息。...因此,支持(Support)样本的数量从1个增加到5个,并不能为该方法引入额外的非目标信息。尽管如此这一方法仍能为未来的工作提供一个与传统方法相反的新视角。

    1.2K10

    workflow03-用snakemake制作比对及变异查找流程

    我们在snakemake 中使用的{sample},实际上是创建的wildcards 对象的一个属性。因此在shell 中需要写为{wildcards.sample}。...这里有个关于expand 的使用技巧,可以参考:[[01-初探snakemake]] 中6-整合多个结果 的介绍。...ps:以后直接从测序数据得到输出的Rmd 文档。想想都很爽啊!...3-编写target规则 默认情况下,snakemake 会将工作流中的第一个rule 作为target,也就是将该条rule 下的output 作为snakemake 的默认输出。...这里额外补充一点,除了工作流外,环境配置,也是可重复任务重要的一环。这里我也将我的conda 环境进行打包,可以直接通过我的配置文件下载相关的软件,使用conda “复刻”我的环境。

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    几乎不提供任何有用信息的肿瘤外显子你还做吗

    在全新服务器配置肿瘤外显子数据处理环境。...流程步骤: 获取fastq文件(aspera从ebi的ena数据库下载,prefetch从ncbi的sra数据库下载,自己测序) fastqc+trim-galore 质量控制 baw的比对 GATK工具套件一站式处理...比如新加坡团队的2023发表的鼻咽癌文章:《Clinical efficacy and biomarker analysis of dual PD-1/CTLA-4 blockade in recurrent...突变位点生存分析 比较不同的肿瘤somatic突变的signature 一步一步用Snakemake搭建gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程 学徒作业-两个基因突变联合看生存效应 多位点取样外显子测序看食管癌的肿瘤内部突变异质性...较小的样本规模可能在特定情况下满足研究需求,但较大的样本规模通常可以提供更全面和可靠的结果。

    26110

    5篇值得读的GNN论文

    为了平衡不同类别的节点数量,我们对属于少数类别的节点采用过采样的方法。这项工作是非凡的,因为之前的工作不能提供新和成样本的关系信息,而且节点的特征是高维的。...我们提出了一个新的框架——GraphSMOTE,可以编码不同节点之间的相似性。边生成器同时可以对关系信息进行建模,并且提供新的样本。这个模型可以很容易地扩展到不同的新模型。 ?...图3 GraphSMOTE是由四部分组成的: (1)基于GNN的特征提取器,可以学习节点的表示并且保存节点特恒和图的拓扑信息,以便生成节点。 (2)一个节点生成器,可以在潜在空间生成少数类别的节点。...表3 这些结果证明对不平衡节点分类任务采用过采样算法是有优势的。也证实了GraphSMoTE可以生成更多的真实样本。...其次,在分析GNN的成功与局限性时,这些结果提出了一个假设:GNN在将算法任务外推到新数据(例如,较大的图或边权重)方面的成功取决于对体系结构或功能中特定于任务的非线性进行编码。

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    一个模型处理多种模态和任务,商汤等提出Uni-Perceiver,迈向通用预训练感知模型

    人脑可以整合不同模态的信息,并同时处理各项任务来感知世界。相比之下,当前机器学习研究者多是为不同的任务开发不同的模型和算法,并在特定于任务的数据上进行训练。...然而,这种特定于任务的方法会大大增加为新任务开发模型的边际成本,无法满足快速增长的应用场景的需求。...模型首先将文本、图像、视频不同模态的数据使用对应的 tokenizer 转换为具有同一特征维度的 token 序列,并将不同模态的信息拼接起来,使用一个统一的 Transformer 编码器提取特征。...本文中,作者考虑三种不同场景:零样本(Zero-shot),少样本(Few-shot)和全量数据,并对三种情况分别介绍。...实验 Uni-Perceiver 在表 1 所示的大规模单模态和多模态数据集上进行了训练。实验中,作者使用与 BERT-base 相同配置的 Transformer 编码器。

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    提升CLIP性能,IntCoOp联合学习在零样本学习中的优势 !

    然而,这些框架通常缺乏可解释性,结果模型难以理解图像的组成。 在这项研究中,作者通过在学习过程中将属性级信息提取并嵌入到提示调整框架中来解决这个挑战。...在4.1节中,作者详细阐述了从给定图像中提取属性信息的过程。接下来,在4.2节中,作者进一步深入探讨生成图像条件提示的过程。...这个网络使用从图1(b)中的框架获得的受监督的属性标签进行训练。 设计属性提取器。需要注意的是,属性提取网络直接从图像嵌入中学习可解释的概念。...因此,嵌入向量必须有效地编码关于图像组合性的信息,以便正确训练网络。在表6中,作者显示CLIP冻结视觉编码器的嵌入不足以本质地捕捉属性信息。...由于在少样本设置中,每个类别可用的样本数量有限,这使得属性提取器的训练不理想,这一挑战进一步加剧。

    30110
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