下载完解压缩,其中names.dmp和nodes.dmp两个文件很重要,是后续提取子库的基础
估计宿主污染至少80%左右,因而就想通过一些方法,例如kraken、bowtie等把宿主污染去除。
SRAtoolkit是NCBI提供的SRA文件处理工具集, SRA文件是NCBI的SRA数据库数据的储存格式,许多公开的scRNA-seq数据都会上传到该数据库。SRAtoolkit将NCBI的SRA数据库中SRA文件转换为FastQ文件。
可以使用 dry.run 控制是否真的下载,因为如果是下载甲基化信号值矩阵或者表达量矩阵,会耗时很长。
在NAD+代谢相关基因的文章中,针对来自GEO数据库的ALS患者的表达谱数据进行了挖掘,本文就以这两批GEO数据为例,来详细展示原始数据的下载过程
大家自行去GEO官网(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds)搜索下载自己想要的单细胞测序数据。本文后面会提供数据用于示例代码测试。
芯片主要以Affymetrix、Agilent、Illumina(对!Illumina不只会测序)这三家为主,而基于不同的使用目的和技术革新,每家又发布了一系列的芯片平台,以Affy为例,在GEO数据库中共有1200+个平台(每个平台在GEO中对应一个GPL*编号):
单细胞转录组测序(Single cell RNA sequencing)可以在单个细胞水平对转录组进行测序,研究单个细胞内的基因表达情况,同时解决用组织样本测序无法解决的细胞异质性难题,让解析单个细胞的行为、机制及其与机体的关系成为了现实。
基于鸟枪法(Shotgun Sequencing)的高通量测序已经走过 10 多年,在宏基因组领域的应用也超过 10 年,在这 10 多年里,基于二代测序高通量的特性,在宏基因组,16S 测序中已经取得了非常大的进展。然而,二代测序读长短、建库周期长、无法实时测序等技术特点,依然限制了宏基因组数据分析的发展。尤其是读长短,只有不到 2X300bp,比对唯一性差,会造成一对多的比对,并且短读长无法得到好的拼接效果,无法直接从宏基因组中拼接出完整细菌基因组等。而这些技术缺点,通过新一代的纳米孔测序可以很好的解决,纳米孔诸多的优点为宏基因组研究带来了新的突破,下面我们来总结一下 nanopore 测序技术在宏基因组中的应用。
Oracle提供了索引监控特性来判断索引是否被使用。在Oracle 10g中,收集统计信息会使得索引被监控,在Oracle 11g中该现象不复存在。尽管如此,该方式仅提供的是索引是否被使用。索引被使用的频率未能得以体现。下面的脚本将得到索引的使用率,可以很好的度量索引的使用情况以及根据这个值来判断当前的这些索引是否可以被移除或改进。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数(UDAF),将处理后的存入 MySQL 中。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控
SRA Toolkit 是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)提供的一组工具,专门用于处理 Sequence Read Archive(SRA)中存储的高通量测序数据。这个工具包包含了一系列命令行工具,用于检索、转换、处理和分析来自 SRA 的数据。其具有以下特性:
我们现在主要的一个业务是给科研单位等提供数据库构建服务,目前承接的数据库已经发表了3篇NAR文章,具体见你的数据也可以-三篇NAR的数据库。
部分内容转自VOIPFC,原文使用的SER版本不是最新的了,我在自己实践的基础上将对文档进行一下完善。
一般来说,GEO数据库的每个GPL平台都有对应的网页,而且可以获取其详细信息的txt文本文件,比如:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc
最近在整理一个系统的分布式架构扩展方案,经过了多次的迭代,总算让项目走上了正轨。
上一节我们讨论路单词向量化的算法原理。算法的实现需要有大量的数据,一般而言你要收集到单词量在四十亿左右的文本数据才能通过上一节的算法训练处精准的单词向量,问题在于你很难获取如此巨量的数据来训练单词向量,那你该怎么办呢?
之前我们提到过,对于底层的数据源来说,MongoDB, Redis, 和 Cassandra 可以直接以reactive的方式支持Spring Data。而其他很多关系型数据库比如Postgres, Microsoft SQL Server, MySQL, H2 和 Google Spanner 则可以通过使用R2DBC 来实现对reactive的支持。
很多时候,大家工作中都会有一种被动的思维,那就是能不动就不动,从求稳的角度来看无可厚非,但是从风险的角度来说,还是有待商榷的。如果存在风险,还保持原样很可能就是一个不定时炸弹。 这不手头有一套环境,按照以前的标准是根本入不了我的法眼的,但是因为是测试环境,小问题比较多,存在容灾风险,但是这么多年一直这样,也就默然接受了。 这套环境硬件配置很低,基本上和我的笔记本配置差不多,可能还略差一些,在上面跑着3个数据库实例,其中一个是11g的,2个是10g的。两个10g的数据库实例数据量都不大,几十G而已。 看起来是
这里我们可以发现,miRNA的前体可能对应多个成熟的miRNA,比如hsa-let-7a-1,有两个对应的成熟体,MIMAT0000062(hsa-let-7a-5p)和MIMAT0004481(hsa-let-7a-3p)。这里的值是对所有成熟体miRNA求和的结果。
使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。
前面我们介绍了一些背景知识,主要是理解什么是DNA甲基化,为什么要检测它,以及芯片和测序两个方向的DNA甲基化检测技术。具体介绍在:甲基化的一些基础知识,也了解了甲基化芯片的一般分析流程 。(PS:如果这两个你没有阅读,本文后面的也不要看了,谢谢,请脱粉,我们不需要你)
函数可以嵌入在sql中使用的,可以在select中调用 存储过程要让sql的query 可以执行, 需要把 mysql_real_connect 的最后一个参数设置为CLIENT_MULTI_STATEMENTS
虽然一直演示的表达芯片数据分析,这些芯片分析难点主要是在ID转换,因为不同公司设计的探针命名都不一样,在我4年前博客整理的芯片平台对应R包找:(16)芯片探针与基因的对应关系-生信菜鸟团博客2周年精选文章集
最近生产上出现一个问题,某个应用单个SQL中绑定变量个数超过了65535个,导致数据库出现了异常终止的现象。
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库,一张表。 2、单库多表 数据在一个库,单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分,表也水平切分。 二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程: 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到Acc_0003表中。当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中。 三、分库分表的问题 分库分表
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的,主要是从了解akka-streams的原理为出发点。因为akka-streams是akka系列工具的基础,如:akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的,其实没有真正把akka-streams用起来。这段时间所遇到的一些需求也是通过集合来解决的。不过,现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。现状是这样的:跨入大数据时代,已经有大量的现代IT系统从传统关系数据库转到分布式数据库(非关系数据库)了。不难想象,这些应用的数据操作编程不说截然不同吧,肯定也会有巨大改变。特别是在传统SQL编程中依赖数据关系的join已经不复存在了,groupby、disctict等操作方法也不是所有的分布式数据库都能支持的。而这些操作在具体的数据呈现和数据处理中又是不可缺少的。当然,有很多需求可以通过集合来满足,但涉及到大数据处理我想最好还是通过流处理来实现,因为流处理stream-processing的其中一项特点就是能够在有限的内存空间里处理无限量的数据。所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。这是这次写akka-streams的初衷:希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。
其bioconductor 链接是:https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/MultiAssayExperiment.html
因为都是标准的代码,所以每次有学徒和实习生我都会让大家两次十几个数据集,凑成为了一个合辑:《1000个基因芯片表达量矩阵数据处理》:
最近在对GEO数据库的全部GPL平台的芯片探针序列进行批量重新注释的时候,发现如果工具芯片自带的物种信息来自动化选择参考基因组,居然还会出现某个芯片探针比对率非常低的情况, 比如GPL21827这个平台: 60898 reads; of these: 60898 (100.00%) were unpaired; of these: 59099 (97.05%) aligned 0 times 1753 (2.88%) aligned exactly 1 time 46 (0.08
上面代码中的sorted是集合函数,可方便地进行排序。"(参数)->函数体"的写法即Lambda表达式,可以简化匿名函数的定义。两个sorted函数连在一起用属于链式编程风格,可以使多步骤计算变得直观。
比如GSE162325这个数据集,它比较新:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE162325,所以如果你使用我的AnnoProb
生信技能树jimmy大神分享过芯片探针注释到基因名的3种方法: 1金标准当然是去基因芯片的厂商的官网直接去下载 2一种是直接用bioconductor的包 3一种是从NCBI里面下载文件来解析 我作
但是在高通量测序大行其道的这10年,困扰大家的问题在于如何从繁多的基因定位到少量的几个基因,这也就是数据挖掘的核心,缩小目标基因!各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小,比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因,不管是表达芯片还是RNA-seq测序的,采用何种程度的差异分析,最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列,通常是会跟生存分析进行交集,或者多个数据集差异结果的交集,比如:多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ,这样的基因集就是100个以内的数量了,但是仍然有缩小的空间,比如lasso等统计学算法,最后搞成10个左右的基因组成signature即可顺利发表。
为什么要开通MySQL这个学习板块呢?因为这是一名数据分析师必要的一项技能。分析数据什么最重要?当然是数据,既然如此!在数据呈现爆发式增长的年代,怎么能够不学学数据库呢?其实这也是很多读者朋友希望看到的,也是他们建议我写的。
今天早上到了公司后,收到了这样一封报警邮件,发现收到备库的报警案例也比较多,着实颠覆了我对备库基本不需要关注管理的观点。后面可以把几个案例做成一个主题来说说。 报警邮件的内容如下: ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: DG_issue ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目: dg_is
深度学习是机器学习的一个分支,目前常用的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch和飞桨等(飞桨,即 PaddlePaddle,全中文的官方文档,让学习者不为语言而担忧)。本小节中将以 PyTorch 演示一个经典的案例,让初学 Python 的读者对深度学习有感性地认识。所以,以下代码可不求甚解,只要能认识到所涉及到的基础知识并不陌生即可——除了 PyTorch 部分。
操作数据库一不小心将很重要的数据删除了,找备份也没有,幸好Oracle有闪回的功能。
前面我们发布了 明码标价之普通转录组上游分析,马上就有粉丝提出了需求,是数据集GSE165752,希望我们帮忙走转录组上游分析拿到其表达量矩阵。 但是其实人家本来就是提供了表达量矩阵,链接是:http
1修改所有门店分店变价 use isszmv8--isszmv9需要修改的数据库名称 update t_bd_item_info set branch_price = 1 (“0” 代表不能分店变价,1代表可以)
1修改所有门店分店变价 use isszmv8--isszmv9需要修改的数据库名称 update t_bd_item_info set branch_price = 1 (“0” 代表不能分店变价,1代表可以) 2修改所有门店前台打折 use isszmv9--isszmv9需要修改的数据库名称 update t_bd_item_info set en_dis = 1 (“0” 代表不能前台打折,1代表可以) 3 修改所有门店前台议价 use isszmv9--isszmv9需要修改的数据库名
一般的文章里面会给出数据地址,如下:根据文章的GSE号进入GEO数据库里面,就可以看到其对应的SRA数据库ID号。
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直播APP源码作为直播平台搭建坚实的技术支持更成为打开新营销时代的钥匙,直播平台搭建随着直播的大热也慢慢升温。直播源码是一套集在线直播、社交互动、分享传播等基础功能为一体的原生APP,在原有基础上,可以进行个性化定制开发。
由于深度学习算法在表达非线性表征上的卓越能力,它非常适合完成输入到有标签的数据集输出的映射。这种任务叫做分类。它需要有人对数据进行标注。无论是对 X 光图像还是对新闻报道的主题进行标注,在数据集增大的时候,依靠人类进行干预的做法都是费时费力的。
当然了,仅仅是做到这些还不够,我们还需要足够的资金支持,因为绝大部分网页工具的十几年如一日的维护推广和更新,也是不小的花销。相信大家应该是看到过无数的网页工具云平台如雨后春笋般出现和消失,这一点来说,由美国国立生物技术信息中心(NCBI)维护的一个公共数据库,用于存储和共享高通量基因表达数据的GEO(Gene Expression Omnibus)就是其中的佼佼者啦,它有一个在线分析工具GEO2R,用于比较两个或多个基因表达数据集,并识别在不同条件下表达显著差异的基因。用于快速的基因表达分析,研究人员可以使用它来比较不同实验条件下的基因表达差异,例如,疾病与对照组、不同治疗组之间的差异等。
比如根据表达量情况把病人分型,比如乳腺癌的分子分型:你可以看lumA、lumB、basal、HER2 等亚型,其中TNBC可以继续细分为3~7种亚型。现在有了单细胞转录组数据的加持,细胞亚型会越来越清晰。如果要整合多组学数据,分类也会更加复杂。
本文为52CV群友666dzy666投稿,介绍了他最近开源的PyTorch模型压缩库,该库开源不到20天已经收获 219 颗星,是最近值得关注的模型压缩开源库。
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