本文将介绍如何通过Core Data with CloudKit将公共数据库同步到本地，在本地创建Core Data数据库镜像。
Git 是一个开源的分布式版本控制系统，可以敏捷高效地管理代码，让项目代码支持同时存在多个不同的版本和分支，是程序员在项目开发中的必备工具。
2022年10月29日，由深圳国家基因库和深圳华大生命科学研究院共同研发的时空组学数据库V1.0版本（STOmicsDB）在国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）正式上线，致力于促进时空组学的数据探索和学术研究。
继承这个概念做java开发的同学应该都很熟悉了，继承指的是子类继承父类的特征和行为，使得子类对象（实例）具有父类的实例域和方法，或子类从父类继承方法，使得子类具有父类相同的行为。数据库设计的时候也是有继承关系的，在数据库设计方法论中继承有三种,分别是具体表继承（Concrete Table Inheritance）、单表继承（Single Table Inheritance）、类表继承（Class Table Inheritance）。我们实际设计中经常会不经意中使用到数据库到继承，下面分别介绍一下他们的概念：
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 什么是开放数据？ 一个简单的回答是：互用性。互用性指的是不同系统和组织间协同工作 (协同操作) 的能力。在这里，它指的是协同操作或者混合不同数据集的能力。 我们采用「开放知识定义」来定义开放数据： 开放数据是一类可以被任何人免费使用、再利用、再分发的数据——在其限制上，顶多是要求署名和使用类似的协议再分发。 完整的「开放知识定义」对于这一定义给出了更为翔实的解释。这里总结出最关键的部分： 可获取性和可访问性：作品应当能够被完整获取，并且所需的花费应当不超过合理的重制
作者：Zheng Wan 译者：raawaa 摘自：译言（www..yeeyan.org） 大数据时代，生物信息学数据库的发展、数据共享，以及技术资源的易于访问等特点已经显现。直至最近，这股开放性科
ENCODE是Encyclopedia of DNA Elements的缩写，是由美国人类基因组研究中心NHGRI赞助的一项国际化的合作项目，通过整合DNA, RNA，蛋白质，表观修饰等多个层次的数据，旨在建立一个全面的人类基因组数据研究的数据库。
和GEO数据库类似，ArrayExpress是属于EBI旗下的公共数据库，用于存放芯片和高通量测序的相关数据，网址如下
2024年3月12日，基于人工智能的蛋白质和其他生物系统设计领域的全球领先企业Basecamp Research宣布推出其全新的深度学习模型BaseFold，该模型能比其他人工智能工具（包括行业黄金标准AlphaFold2）更准确地预测大型复杂蛋白质的三维结构。这些数据最近发表在bioRxiv上。
关于利用RNA-seq的数据进行免疫浸润的评价，我们在TIMER数据库介绍的时候提到过。基本上就是提供RNA-seq的数据。然后使用制定的算法来就可以获得每个样本免疫细胞的得分了。
日前，克强总理主持召开的国务院常务会议通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》，将大数据定位为推动创新创业及经济转型升级的战略性资源，明确政务信息及公共数据要互联共享进行开放，深化大数据的应用创新。值得注意的是，遵循习近平总书记没有信息安全就没有信息化的精神，最后特别强调了要强化保护隐私数据等的信息安全保障体系建设。 《纲要》的通过，标志着中央及产业界就政务大数据开放已经成为共识，政务数据作为最权威和最全面的数据其对社会经济发展的价值也受到广泛的认可和期待，政务数据的开放及大数据平台的形成趋势不可逆转。然
前些日子公司打算开发一个集成各种管理功能的大平台，让我负责测试相关服务的开发。首次重任，着实让我这阵子忙成了狗。上周终于立项完成了，本周正式进入开发阶段，大致需求如下：
单细胞测序技术是近几年来非常热门的话题。但在该领域中，仍然缺乏存储单细胞公共数据的平台，因此这些数据集的可访问性成为其有效使用的障碍。此外，通过外部单细胞数据进行自身数据的验证也是今后单细胞数据分析的一个重要趋势。前面一期我们介绍了单细胞测序公共数据库（上），今天，小编就基于上篇的基础，继续为大家介绍几款单细胞测序公共数据库。
随着大数据时代的到来，各行各业都无法避免数据洪流的洗礼，一场无声的数据变革在悄然发生。谁能更好地将隐藏在数据背后有价值的信息挖掘出来，就意味着谁能在这种变化中获得主动权，能更快更好地发展。在这背景下，加强对大数据挖掘已成为许多企业迫切需要进行的任务。
数据猿导读 恒丰银行探索采用大数据技术构建统一的企业级数据管理平台，重构数据仓库应用，减少数据重复加工与存储，促进信息管理应用的数据融合共享，提高数据处理总体效率，提升数据分析和应用创新能力，正逐步取得预期的成效。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院合办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联盟协
Journal: Database: The Journal of Biological Databases and Curation
3月5日，国务院总理李克强在十二届全国人大四次会议上作2016年政府工作报告时提到，当前中国发展正处于这样一个关键时期，必须培育壮大新动能，加快发展新经济。
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。
将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面，并大力发展相关信息网络安全项目。
来自多种模式（组学、成像、临床终点）的生物标志物的使用——尽管在科学界有所增加——在很大程度上落后于将其用于患者筛查作为治疗方案决策支持的承诺。这部分是因为异构实验数据和公共数据的语义整合困难，以及理解相关生物功能的复杂性，这两者对于预测生物学在临床上开发更安全的药物和更有效的治疗至关重要。
摘要：在 Flink Forward Asia 大会实时数仓专场中，菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进，以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。
本笔记主要是针对转录组测序分析专题上游分析，需要有Linux基础知识，目标是养成一个良好的分析习惯，熟悉转录组分析上游流程，重点是针对分析的结果能有自己的思考和解读能力。
所谓数据库是指长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。 数据库中的数据按一定的数据模型描述、组织和储存，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为用户共享。
时空组学数据库（STOmicsDB）由深圳国家基因库和深圳华大生命科学研究院共同研发，致力于促进时空组学的数据探索和学术研究。其率先建立时空组数据归档标准，实现时空组学不同层次数据的整合，并形成时空组学数据生态圈，是国际领先的时空组学综合平台。
时空组学的最新技术发展使研究人员能够在单细胞水平上检测细胞的基因表达及其空间位置，从而对生物过程产生详细的生物学见解。综合数据库可以促进时空组数据的共享并简化研究人员的数据获取过程。
于数据分析而言，实战操作是最佳的学习方式。在自己没有测序数据的情况下，可以从公共数据库中寻找我们需要的数据集。最为广泛使用的公共数据库包括GEO, TCGA, Encode等等，这些数据库称得上包罗万象，囊括了各种组学的数据。在没有实际数据集的情况下，都可以上这些数据库来找一找。
随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器，让DBA部署了几个实例，想把一些业务库拆分出来，却发现拆不出来，扩不了容，尴尬！ 因为数据库强关联在一起，无法通过增加数据库实例扩容，就是一个耦合的典型案例。 场景还原 有一个公共用户数据库DB_USER，里面table_user存放了通用的用户数据： table_user (uid, name, passwd, …) 在数据量比较小，并发量比较小，业务还没有这么复杂的时候，为了提高资源利用率（程序员才没
21世纪的第一个10年，企业级数据仓库（EDW）从萌芽到蓬勃发展，“IOT”( IBM、Oracle、Teradata)占领了大部分市场，提供数据仓库建设从硬件、软件到实施的整体方案。
公司执行好大中台小前台模式，首先需要进行组织架构调整，比如阿里巴巴大中台小前台组织架构（如图3）如下：中台事业群和小前台事业群。其中中台事业群包括：搜索事业部、共享业务事业部（用户、商品、交易等）、数据技术及产品部（OLAP）、基础架构事业部等；小前台事业群包括电商事业群、蚂蚁金服集团、阿里云事业群、菜鸟网络、大文娱集团、阿里妈妈等其他。
之前介绍过一些关于生物学某一个方面的综合性数据库，例如 [[SNP是什么东西？#SNP 数据库]] 以及 [[Mesh-主题词查询数据库]]。在这些数据库里面可以分析多个不同的疾病和这个生物学特征的关系。那既然有这样的数据库。反过来也就会有某一个疾病和多个生物学特征关系的数据库。其中就有比如 [[malacards-疾病相关信息查询数据库]] 这样综合性疾病查询的数据库。今天来介绍一个和脑部疾病有关的综合性数据库 : BrainBase: https://ngdc.cncb.ac.cn/brainbase/index
今年4月，警方用一种以前未使用过的DNA技术解决了几十年前的谜团 ，金州杀手的身份。
对于大型的肿瘤公共测序数据集而言，其中最出名的肯定还是 TCGA 数据了。对于 TCGA 数据我们之前也做过基本的介绍。
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起因是因为看到了曾老师的一篇推文：混合到同一个10X样品里面的多个细胞系如何注释，其中是关于复现一篇cancer research《Single-cell transcriptomic heterogeneity in invasive ductal and lobular breast cancer cells》的细胞分群结果，见下图：
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~~
随着业务越来越复杂，数据量越来越大，并发量越来越大，数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器，让DBA部署了几个实例，想把一些业务库拆分出来，却发现一个库里几百个表，拆不出来，扩不了容，尴尬！
广东省小分子新药创新中心与新樾生物合作最近在Frontiers in Pharmacology（IF：5.98）发表题为《3CLpro inhibitors: DEL-based molecular generation》的最新论文， 该论文利用DNA编码化合物库（DEL）技术筛选出3CLpro（一个病毒复制所必需的蛋白酶）的活性化合物，再基于DEL筛选数据建立RNN,VAE,AAE, MCMG等预训练分子生成模型，利用DEL中具有高亲和力的分子对该模型进行微调，生成一系列全新结构的化合物，从而同时实现了基于DEL的药物发现与化合物结构优化，据悉这是国际上利用DEL数据进行分子生成实现结构优化的首篇论文。
在并发编程中常用到 synchronized 以及 ReentrantLock 锁，在业务开发过程中也可能会用到分布式锁，分布式锁常用框架的就是基于 Redis 实现的分布式锁框架 Redisson 和 基于 Zookeeper 实现的分布式锁框架 Curator。当然，也有其他的锁实现方式，在这里不做介绍。
是由National Cancer Institute ( NCI, 美国国家癌症研究所) 和 National Human Genome Research Institute (NHGRI, 国家人类基因组研究所) 合作建立的癌症研究项目，通过收集整理癌症相关的各种组学数据，提供了一个大型的，免费的癌症研究参考数据库。
通过孟德尔随机化研究，可以基于GWAS的结果来推断不同表型之间的因果关系， 比如使用的很广泛的两样本MR分析
权限 所能实现的操作 分析 ANALYZE ANY 分析数据库中的任何表、簇或索引 审计 AUDIT ANY 审计数据库中的任何模式对象 AUDIT SYSTEM 启用与停用语句和特权的审计选项 簇 CREATE CLUSTER 在自有的模式中创建一个簇 CREATE ANY CLUSTER 在任何一个模式中创建一个簇；操作类似于CREATE ANY TABLE ALTER ANY CLUSTER 改变数据库中的任何一个簇 DROP ANY CLUSTER 删除数据库中的任何一个簇 数据库 ALT
基因转录的过程当中，基因由DNA转录成mRNA的过程受到很多因素的调控。其中就包括了转录因子的调控。转录因子调控的一个主要的过程是转录因子和基因启动子区进行结合进而来对其表达进行调控。由于每个转录因子都有自己的固定的识别序列，所以基于特定的识别序列，我们就可以了解每个转录因子都可能调控哪些基因。随着测序数据的发展，我们也可以通过cihp-seq来准确的了解转录因子的结合区域。同时可以通过RNA-seq来分析转录因子和结合基因之间是否存在共表达关系。之前的转录因子预测的数据库其实都是基于上面的原理来进行构建的。最近，随着单细胞测序数据的增多，我们也可以在单个细胞当中研究不同系统的调控情况。所以今天就给大家介绍一个纳入了单细胞测序数据的一个可以预测基因调控网络的数据库：GRNs[http://www.grndb.com/]
KnockTF（http://www.licpathway.net/KnockTF/search.php）数据库就是基于这个目的构建的数据库。这个数据库收录了目前公共数据库当中敲减该转录因子后做的表达谱（芯片、二代测序）的数据，进而来反映这个转录因子变化后对于基因表达的影响。
原文链接: Application of weighted gene co-expression network analysis to identify key modules and hub genes in oral squamous cell carcinoma tumorigenesis
【案例】国家信息中心：国家公共资源交易服务平台一期工程决策支持服务系统定制项目
腾讯研究院研究员 卢依 对于数据开放政策，欧盟将其定义为“对公共数据的再利用”，即将本由政府和公共机构所产生，收集或者付费获得的数据开放给公众再次使用。实行数据开放不仅能够增强执政透明化和可靠性，更重要的是数据中所包含的潜在效益将被开发和再利用，创造更多的经济价值，提高社会运行的效率，为消费者提供更加优质的产品和服务。欧盟数据开放政策与美国相比虽然略显保守，但体现出自己独有的特点，即数据开放紧密围绕公共服务需求，科研及民生类数据优先程度明显较高。 稳步推进 分类开放 欧盟委员会通过“开放数
利用一周多的时间，我们把最最基本的生信套路来讲解了一遍。正好前几天一个小伙伴拿了一篇相关文献在咨询问题。这里就拿这篇文献来总结一下我们目前写的这些东西。
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
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