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
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。
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
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。
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
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
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》：
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。
目前线上有一套环境是10gR2的，采用了一主两备的架构。在其中一个备库上每天凌晨会开放一个窗口运行一些批量的查询，目前使用dg broker会在指定的时间把备库置为read-only,查询完毕之后修改为online状态。 但是近几天开发的同事突然找到我说，最近几天开始批量查询会频频报错，希望我帮忙查看一下。 语句运行报错，听起来原因应该很简单吧，最大的可能就是备库没有打开，或者是ddl,dml语句之类的。但是看到错误日志，让我着实有些奇怪。 错误日志如下，可以看到是一条查询语句。 [2016.03.06 0
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。
查看集群状态 http://127.0.0.1:9200/_cluster/health 返回： {"cluster_name":"elasticsearch","status":"green","timed_out":false,"number_of_nodes":3,"number_of_data_nodes":3, "active_primary_shards":45,"active_shards":90,"relocating_shards":0,"initializing_shards":0,"unassigned_shards":0, "delayed_unassigned_shards":0,"number_of_pending_tasks":0,"number_of_in_flight_fetch":0, "task_max_waiting_in_queue_millis":0,"active_shards_percent_as_number":100.0} 查询所有索引： http://172.0.0.1:9200/_cat/indices
HCMDB（人类癌症转移数据库）是一个集成数据库，可以存储和分析癌症转移的大规模表达数据。该数据库从GEO和TCGA中收集了124个先前公开的转录组数据集，用于比较转录组以检查转移相关基因的表达，在目前版本的HCMDB中，它包含来自四百多个实验的29种癌症类型。为了注释那些可能与转移相关的基因，数据库基于7,000多种已发表的文献，总共筛选了2183个基因（1901个蛋白质编码基因，24个长非编码RNA和203个miRNA）。
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）：
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。
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。
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
在各种python的项目中，我们时常要持久化的在系统中存储各式各样的python的数据结构，常用的比如字典等。尤其是在云服务类型中的python项目中，要持久化或者临时的在缓存中储存一些用户认证信息和日志信息等，最典型的比如在数据库中存储用户的token信息。在本文中我们将针对三种类型的python持久化存储方案进行介绍，分别是json、pickle和python自带的数据库sqlite3。
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。
携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第16天，点击查看活动详情 >>
Mysql中数据备份使用的命令是:mysqldump命令将数据库中的数据备份成一个文本文件。表的结构和表中的数据将存储在生成的文本文件中。mysqldump命令的
http://www.makeru.com.cn/live/5020_2051.html?s=165154 Python数据库编程 连接数据库764261140 创建连接时，就指定: pymysq
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。
它基本上可以应付主流的芯片数据，主要是 affymetrix和illumina以及agilent，当然最简单的就是affymetrix的芯片，但是最近很多小伙伴问illumina芯片数据，主要是因为一些数据产出的作者自己不熟悉，所以 它们并没有按照规则来上传数据，导致大家没办法使用标准代码处理它。
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。
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
前两天我们对GEO数据库来了一个大致的介绍GEO数据集详细介绍GEO数据库介绍 (一)。我们对于目标数据集，我们做的第一个事情就是差异分析，来寻找有差异的结果。所有的表达芯片做的差异表达分析都是基于limma的算法来的。我们今天介绍的这个GEO2R也只是把这个算法更加方便使用了而已。
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。
于2021年3月发表在CELL杂志的文章， 标题是：《In vivo CD8+ T cell CRISPR screening reveals control by Fli1 in infection
我注意到这个研究比较好的结合了传统bulk转录组数据和单细胞转录组数据，值得解读和推荐给大家。
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。
墨墨导读：客户的监控告警频繁提示系统xx数据库死锁增长个数高于当前阈值_当前值1.00。下面是详细的故障分析诊断过程，以及详细的解决方案描述。
选择在GEO官网的GPL平台下载 : https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GPL21827 rm(list = ls()) ## 魔
大家都想学单细胞转录组数据处理，可是如果你不会R语言，没玩过GEO数据库挖掘，没有这些背景知识点，你会学的很辛苦，所以这里接受大家的投稿带领大家一起学习R及bioconductor技能！！！
使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。
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。
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
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。
公司的mysql权限管理还算是比较的严格,每个数据库只有与之对应的用户有读写权限,而我在本地启动项目的时候,每次都要修改配置文件中的数据库连接,用户名,密码.
某天临时被当成壮丁拉去参加一个非常牛逼的应用监控平台（后续会开源），然后大佬就给我派了一个任务，要将项目中的查询性能优化 50 倍以上，大佬对我如此地寄予厚望，我怎么能让大佬失望呢（虽然我内心瑟瑟发抖）？于是我就开始了这段性能优化之旅。
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。
这是一段平凡得不能再平凡的Java代码，稍微有点编程语言入门知识的人都能理解它表达的意思：
前面我们提到了：正常的illumina芯片数据可以使用lumi包的lumiR.batch函数读取，也很容易看到使用lumi包的lumiR.batch函数正常的illumina芯片数据拿到的表达量矩阵，
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
在上一篇《Java 数据持久化系列之池化技术》中，我们了解了池化技术，并使用 Apache-common-Pool2 实现了一个简单连接池，实验对比了它和 HikariCP、Druid 等数据库连接池的性能数据。在性能方面，HikariCP遥遥领先，而且它还是 Spring Boot 2.0 默认的数据库连接池。下面我们就来了解一下这款明星级开源数据库连接池的实现。
很多工具都有一个共同点,第一眼看上去总是很麻烦,让人望而生畏,却忽略掉了他能带来的效率的提升,比如:Intellij的数据库连接功能,我用intellij快两年了,今天才第一次使用…
做生物信息学分析的朋友应该是对GEO数据库耳熟能详了，总会用到公共数据库的，而GEO数据库则是首选，起先只是为表达芯片数据准备的，后期纳入了各种NGS组学数据，文章里面会给出数据地址，GSE ID号，
合理的为数据库表上创建战略性索引，可以极大程度的提高了查询性能。但事实上日常中我们所创建的索引并非战略性索引，恰恰是大量冗余或是根本没有用到的索引耗用了大量的存储空间，导致DML性能低下。Oracle 提供了索引监控特性来初略判断未使用到的索引。本文描述如何使用Oracle 索引的监控。
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