关键词：k-mer; recursive; trick; 什么是k-mer？ 比如，“ATGC”的所有1-mer是：’A’, ‘T’, ‘G’, ‘C’。共4^1=4种组合。 而“ATGC”的所有2-mer是 “AA”, “AT”, “AG”, “AC” “TA”, “TT”, “TG”,“TC” “GA”, “GT”, “GG”,“GC” “CA”, “CT”, “CG”, 那么如何打印出所有的k-mer组合呢？如果是2-mer，我们可以用两个for循环来列出所有组合，如果是3-mer，可以用三个for循环。但是如果是10-mer呢？岂不是要10个for循环？ 从而会生成不同的k-mer。 细细研读这段代码后，可以发现这种方法只适用于字符串长度为2的指数的情况。 最后 我们再给出列举“ABCDEFGH”的所有k-mer组合的代码： ? 如果任何问题欢迎交流！
最近刚发表在MER上的硫循环功能基因数据库SCycDB。 SCycDB数据库包含细菌/古细菌52个门2684个属的207个基因家族，共585,055条代表序列，并包含20,761个同源序列。
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其方法如下所示： ①将reads分割为更短的长度统一的k-mers(长度小于k的reads将被舍弃)； ②寻找k-mer之间的重叠关系，建立De Bruijn图，即对于任意两个k-mer，如果u的后k- 由于reads中仍有一些错误或者N的存在，造成一些错误k-mer或者低频k-mer，错误Kmer对后续组装会产生很大的困扰，因此在构建DBG图之前，需要先对数据进行纠错区分。 SOAPdenovo采用绘制没有测序错误与错误k-mer的深度分布图的方法，如下所示： Error free代表没有测序错误的Kmer频数分布，Error rate1%代表有1%错误率的Kmer频数分布
7)处理zero-inflated,insufficient和biased的数据。
采用Uclust de novo的模式聚类OTU，阈值分别为87%,89%, 91%, 93%, 95%, 97%, 99%。
其中Kmergenie常用于预测de novo组装中最优组装k-mer大小，根据reads分割k-mers并绘制k-mer深度分布曲线。 现在所有的测序reads均产生测序k-mers，由于测序深度较高，k-mers出现的频次也即k-mer深度较大，在去除错误率影响的前提下，可以认为其中完全不同的k-mer数目即是genomic k-mer 数目，使完全不同的k-mer的数目最大的k值就是最佳k-mer大小。 hash的二进制文件结果给出，需要统计出k-mer总数（Total），特异的k-mer数目（Distinct），只出现过一次的k-mer数（Unique），频数最高的k-mer数目（Max_count） 等信息，以stats命令来运行，如下所示： jellyfish stats -o mer_counts_stats.txt mer_counts.jf 对k-mer的计数结果有个直观的认识，则需要统计出现了
在这个过程中，我们经常会遇到k-mer这个名词，然而这个抽象的名词是什么意思呢？它又有什么用呢？接下来，就随着小编一起去探究这k-mer背后的含义吧！ k-mer是什么？ 通过将reads切割成以k为单位的k-mer，由于测序错误具有随机性，这些由于测序错误生成的k-mer绝大多数都是原测序物种中不存在的k-mer，因此都只出现了1次，要是将这些k-mer去掉，那么就会较大的可能除去测序错误 我们用k-mer做什么？ 在了解了k-mer是什么以及通过去掉低频率的k-mer能够使得组装结果更加准确以后，k-mer就没有别的用途了吗？当然不是！ 下图是在k-mer=15、17、19时分别作的k-mer深度分布曲线。 说了那么多使用k-mer分析的优点，好像忘了一个重要的点：k-mer怎么好像只有奇数呢？ 是的，k-mer只能是奇数，就是为了防止通过k-mer组装时，正反链混淆。
本文是第一次借助翻译软件完成。因为原文太长了，我觉得都很重要，又想减轻工作量，所以只能妥协一下，先用软件翻译一遍，在逐句检查修改，尽量用自己的话概括表述。但是还...
早期的MER方法主要是基于传统的外观和几何特征。最近，随着深度学习（DL）在各个领域的成功，神经网络在MER中受到越来越多的关注。 由于上述ME字符，基于DL的MER变得具有挑战性。对于数据，人们提出了各种DL方法来解决ME问题并提高MER性能。 在这项调查中，我们对深度微表情识别（MER）进行了全面的回顾，包括数据集、深度MER管道和最具影响力的方法的基准标记。这项调查为该领域定义了一个新的分类法，包含了基于DL的MER的所有方面。 此外，我们总结了剩余的挑战和设计强大的深度MER系统的潜在方向。据我们所知，这是第一次对深度MER方法的调查，这个调查可以作为未来MER研究的参考点。 as a reference point for future MER research.
01 Targetscan靶向预测思想 TargetScan 基于序列互补原则，找到比对到靶 3'UTR 的保守性 8 mer、7 mer 或 6 mer 位点（seed match 序列），进一步根据热力学稳定性筛选得到 seed 序列配对主要考虑三种类型：7 mer-1a(miRNA 的第 2-7nt 与靶基因互补配对, 而且 UTR 上与 miRNA 1nt 互补配对的位置是 A）；7 mer-m8 (miRNA 2 -8nt 与靶基因完全配对)；8 mer (miRNA 2-8nt 与靶基因完 全配对,而且 UTR 上与miRNA 1nt 互补配对的位置是 A)。 主要包括如下几部分： Site Type 8 mer > 7 mer-m8 > 7 mer-1a； 3' pairing contribution：除了与 miRNA seed 区域配对，与 miRNA12 其中标题各列的含义如下： Gene ID：基于 ID Species ID：物种 ID Mirbase ID：miRbase 中 miRNA 的 ID Site Type：配对类型（8mer、7 mer-m8
期刊总览 名称： Molecular Ecology Resources，缩写Mol Ecol Resour，简称MER。 个人评价： 从编辑组成及杂志定位来看，MER重点关注各种方法和技术的发展及评价。也因为技术和方法的实用性，导致了MER的引用数量较高，影响因子比其姐妹期刊Molecular Ecology还要高。 如果文章投到MER而编辑觉得主题更符合ME的话，可以直接进行转投，比较方便。 MER文章旨在促进研究解决这些领域的相关问题。 MER有两个姐妹期刊：Molecular Ecology和Ecology & Evolution。 MER侧重于新的资源和工具，Molecular Ecology侧重于实证性的研究论文。
file of the detection target in fasta format. data/SARS-CoV-2.kmer.fa will be used if none of k-mer/ 我们从参数表中也可以看到，fastv也是基于k-mer算法的。因此区分确认物种的高质量K-mer是鉴定的关键。若需要自定义鉴定，那么可以搭配使用 UniqueKMER 构建库。 /uniquekmer 一行命令 # simple example uniquekmer -f test.fasta # 16-mer (i.e. 构建好新的 k-mer 文件后通过 -c 参数进行添加。 . 宏基因组研究中，用 K-mer 鉴定的流程有SPINGO、Kraken2等，这也是生物信息学中常用的序列鉴定方法。
=True) 7 #将Age字段数据类型转化为整型 8 df_mer["Age"] = df_mer["Age"].astype(int) 9 #抽取Age中大于30的记录 10 df_mer[ df_mer.Age > 30] ? 2) 范围运算: df[df.字段名.between(s1, s2)], 注意既包含s1又包含s2, 比如抽取年龄大于等于23小于等于28的记录. df_mer[df_mer.Age.between(23,28 3) 逻辑运算: 与(&) 或(|) 非(not) 比如上面的范围运算df_mer[df_mer.Age.between(23,28)]就等同于df_mer[(df_mer.Age >= 23) & ( df_mer.Age <= 28)] df_mer[(df_mer.Age >= 23 ) & (df_mer.Age <= 28)] ?
按照之前填补均值和最大最小值的方法： import pandas as pd df.Mer_min_discount.fillna(df.Mer_min_discount.mode(), inplace <class 'pandas.core.series.Series'> IN: print(type(df.id.mean())) <class 'numpy.float64'> 解决办法： df.Mer_min_distance.fillna (df.Mer_min_distance.mode()[0], inplace=True) 默认取第一个众数。
mysql修改字段类型有： 1、mysql修改字段的默认值 alter table tb_mer_team_column drop constraint DF_tb_mer_team_column_columnOrder alter table tb_mer_team_column add constraint DF_tb_mer_team_column_columnOrder default 0 for columnOrder 在制定字段后面添加 3、mysql 修改字段类型alter table t1(表名) alter column a(字段名) text(50)(字段类型) 4、mysql 添加主键字段alter table tb_mer_basInfo
使层次化任务(MER和MAN)在保持任务间相互支持的同时，转化为并行多任务模式成为可能。 在本文中，作者将MER和MEN看做两个并行的任务。MER和MEN采用相同的输入但具有不同的输出。 因此，可以将MEN视为具有与MER相同的输入的序列标记任务。 和MEN任务的反馈进行的改进，证明了反馈策略都能提高这两个任务的性能，其中对MER效果尤为明显；最后一部分展示了将Bi-LSTM、多任务学习（MTL）和MER，MEN的反馈策略联合起来的模型效果，最终证明了文章提出的模型效果是最优的 最后作者还分析了普通模型和本文模型的边界不一致误差，实验结果表明MTL可以显著的缓解MER和MEN边界不一致问题，从而提高模型性能。 为了更先进、更智能地利用两者之间的关系，文章提出了一种新的具有两种显式反馈策略的深层神经多任务学习框架来联合建模MER和MEN。
upsert: true # relations: # customer_order: # name: customer sql: "SELECT a.Role_No _id,a.Mer_Id merId,a.Role_Code roleCode,b.Mer_logo merlogo,b.Mer_Name merName,b.Mer_Status merStatus,c.Src_Tbl_No c.Latitude latitude,c.Longitude longitude FROM b_merchants_role a INNER JOIN b_merchants_info b ON a.Mer_Id =b.Mer_Id INNER JOIN s_address c ON b.Mer_Id=c.Src_Tbl_No" etlCondition: "where s.c_time>={}" commitBatch yyyy-MM-dd HH:mm:ss" }, "infoTypeDesc":{ "type":"text" } } } } PUT mer_index
":191713,"UTR_GW_NO":19171301,"UTR_MER_ORDERNO":"1597745803378","UTR_CURRENCY":"USD","UTR_AMOUNT":"0.01 ":191713,"UTR_GW_NO":19171301,"UTR_MER_ORDERNO":"1597745803378","UTR_CURRENCY":"USD","UTR_AMOUNT":"0.01 ":0,"TR_FEE_SUCCESS_MER":0,"TR_FEE_SUCCESS_AFTER_MER":0,"TR_IS_BACK_MER":0,"TR_IS_BACK_AFTER_MER":0," , TR_FEE_SUCCESS_MER, TR_FEE_SUCCESS_AFTER_MER, TR_IS_BACK_MER, TR_IS_BACK_AFTER_MER, TR_FEE_FAIL_AGENT , TR_SPP_RATE, TR_RATE_INSTALLRATE, TR_MER_LOGOURL, TR_CLEAR_BATCHNO, TR_CLEAR_REMARK, TR_IS_MER_REFOUND_PART
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