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【免费】站长线下课:用STAR去Mapping~~~~

结合小站之前的教程这一步应该插在STAR Mapping之后从零到壹:10元~Mapping神器STAR的安装及用随便选一个样本,在样本文件夹里找到bam文件,然后用samtools index建立baibam与bai要在一个目录下,载入到IGV软件中,就是视频那个样子啦。位置信息是chr12:123,406,542-123,416,558首先看是不是链特异性,右键选color alignments by first-of-pair strand如视频那样,红蓝分布,就是链特异性再看是什么样的链特异性在链特异性那个样本右键选color alignments by read strand鼠标放在红或者蓝的read上,看信息。显示first of pair那个read的箭头方向与基因的方向相反,这就提示是dUTP建库的方法。知道这些有啥用呢?在STAR运行结束后的ReadsPerGene.out.tab文件中非链特异性的要选第二列那个数而dUTP链特异性建库要选第四列那个数所以批量处理counts数教程中"站长,Mapping之后counts怎么合并成一个表?"df.use <- data.frame(v1 = df.read 这句代码中V4就是第四列,选择这个是针对dUTP链特异性建库测序的,如果是非链特异性建库图中那个位置应该改成V2就可以啦~~

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日本教授发明咸味放大筷子,少盐食物也能有滋味了!此前还搞出舔屏尝味电视

明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 让筷子帮你放大食物咸味,这脑洞恐怕也就霓虹国能想到了。 喏,就是这么一双加了电极的筷子,它能将食物中的钠离子通过微电流传到人的口腔中,从而产生咸味。 而且还能控制增强程度,发明人宫下芳明教授表示,它能把咸味放大1.5倍。 喝汤的话,能传送的味道还会更加丰富些。 这样一来既减少了盐的摄入量,还能保持食物的美味口感。 不得不说,实在是妙啊~ 要知道,摄入钠含量过多,可是会增加高血压、中风等疾病风险。 而这次的发明,也不是宫下教授第一次脑洞大开了。 之前那

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【小技巧】如何测序数据是否为链特异性建库呢?

结合小站之前的教程这一步应该插在STAR Mapping之后从零到壹:10元~Mapping神器STAR的安装及用随便选一个样本,在样本文件夹里找到bam文件,然后用samtools index建立baibam与bai要在一个目录下,载入到IGV软件中,就是视频那个样子啦。位置信息是chr12:123,406,542-123,416,558首先看是不是链特异性,右键选color alignments by first-of-pair strand如视频那样,红蓝分布,就是链特异性再看是什么样的链特异性在链特异性那个样本右键选color alignments by read strand鼠标放在红或者蓝的read上,看信息。显示first of pair那个read的箭头方向与基因的方向相反,这就提示是dUTP建库的方法。知道这些有啥用呢?在STAR运行结束后的ReadsPerGene.out.tab文件中非链特异性的要选第二列那个数而dUTP链特异性建库要选第四列那个数所以批量处理counts数教程中"站长,Mapping之后counts怎么合并成一个表?"df.use <- data.frame(v1 = df.read 这句代码中V4就是第四列,选择这个是针对dUTP链特异性建库测序的,如果是非链特异性建库图中那个位置应该改成V2就可以啦~~

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在测试自动化领域,要做测试界的张小龙而不是码农

要做测试界的张小龙,而不是码农,这句话是对于目前大家所向往的测试开发中最高的境界,也是未来所需,只有能在测试行业中设计出或者产出一款产品让大家所受欢迎才是最牛X的;为什么这么说?首先从测试开发的角色来说,一般都是区分为两种,一种是使用工具/框架进行自动化脚本或者相关自动化测试;另外一种是为测试,项目服务的开发角色的测试开发,本职就是开发,跟实际的开发比例存在不同,在开发部门开发的比例是100%,而测试部的开发可能就是在开发:测试为7:3左右,具体要看业务或者部门进行调整,并且这种测试开发的需求有一大部分需要来自于自己的思考,而不是自动等需求来。而对于这两种基本都是服务角色,容易被替代,脱离了公司也许无法成为公认的价值;而对于自动化的测试界张小龙,那就不一样,首先需求来源于测试,来源于工作,来源于生活,来源于灵感,然后通过开发,形成产品,然后推向测试,项目,然后备受项目欢迎,然后在推向测试行业,这样的产品就很具有公认价值,你走到哪或者跳槽,这个社会价值都是永不变的,因为在测试行业会做测试产品的不多,一个需要有专业/经验沉淀,另外要有一个好团队,好资源,不然你是做不出来;测试届的产品设计走了就没有了,但测试技术走了还可以培养,需求在,开发不在,可以招,所以贵司中如果有这样能力的测试产品,请珍惜;目前行业中,很多平台,框架,工具都是源于开源或者设计都是大同小异,很多人也是茫然的向往,搭建就以为适合自己的公司,最终浪费了时间,成本,成为了假象,其实自动化没什么意义;这其中就要反思下,是否有从公司测试项目的实际情况出发,然后参考业界的产品,综合下,调研,看是否合适自己团队/项目,在入手 ,而不是盲目;最终设计的产品,框架,平台,工具都是要为了测试的效率和项目质量这两个因素服务。也别认为,弄一个小工具或者某个流程自动化了,就不是自动化,没有意义,而是要平台等才算,其实这是错误的,其实你能初步的搞定这个,你就是一个测试届的产品新星了,为什么这么说,我从工作中的实际案例说,比如要查询数据,要查很多,你都要通过页面一个一个筛选查询,并且每次测试前都要准备,而你通过了简单的python脚本读取数据库筛选然后输出在excel,平常1天的活,你30分钟搞定,这就是一个很厉害的脚本也可以是小工具,因为它让测试效率提高了好几倍;以上我想说的,就是测试同学,你们要从工作实际中认识到哪些是可以做成小工具,小产品或者需要哪些工具来解决问题,这时你要吗就是一个产品角色要吗是需求提出者,然后通过测试部提供的资源,源源不断的实现需求,最终在集成一个平台或者产品,最后在某个行业的测试推广使用,哪天也许可以成为一款热卖的产品呢。

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“站长,怎么判断是不是链特异性建库呢?”

结合小站之前的教程这一步应该插在STAR Mapping之后从零到壹:10元~Mapping神器STAR的安装及用随便选一个样本,在样本文件夹里找到bam文件,然后用samtools index建立baibam与bai要在一个目录下,载入到IGV软件中,就是视频那个样子啦。位置信息是chr12:123,406,542-123,416,558首先看是不是链特异性,右键选color alignments by first-of-pair strand如视频那样,红蓝分布,就是链特异性再看是什么样的链特异性在链特异性那个样本右键选color alignments by read strand鼠标放在红或者蓝的read上,看信息。显示first of pair那个read的箭头方向与基因的方向相反,这就提示是dUTP建库的方法。知道这些有啥用呢?在STAR运行结束后的ReadsPerGene.out.tab文件中非链特异性的要选第二列那个数而dUTP链特异性建库要选第四列那个数所以批量处理counts数教程中"站长,Mapping之后counts怎么合并成一个表?"df.use <- data.frame(v1 = df.read 这句代码中V4就是第四列,选择这个是针对dUTP链特异性建库测序的,如果是非链特异性建库图中那个位置应该改成V2就可以啦~~

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