TCGA是研究肿瘤相关机制的重要资源。在线数据库更新改版都比较快,使用时需要参照最新的线上数据教程。不过癌症相关的数据库操作起来也都比较类似,输入一个或多个关注的目的基因,查看基因的功能注释,基因在哪些样品中存在突变,突变位点的分布,共表达网络,生存分析等。
前面关于TCGA的教程我介绍很多,包括数据下载和一些简单的分析以及数据的处理,这里介绍还是介绍数据的下载,前面介绍过从网页下载后直接整理,或者利用R包下载,这里介绍基于TCGA数据开发的一些工具——UCSC。从UCSC下载TCGA数据比较简单。
各位朋友,大家好,今天,我们分享TCGA数据的最后一个R包,RTCGAToolbox。TCGA数据量庞大,数据种类丰富,分析方法复杂,对于大部分研究人员来说,从如此海量的原始测序数据开始分析是不可行也是不必要的。
关于差异分析的文章中【一文就会TCGA数据库基因表达差异分析】其实有推送过,这篇文章目前为止,有近千人付费学习。
各位科研芝士的朋友,大家好,今天,我们分享TCGA数据的最后一个R包,RTCGAToolbox。TCGA数据量庞大,数据种类丰富,分析方法复杂,对于大部分研究人员来说,从如此海量的原始测序数据开始分析是不可行也是不必要的。
最近做培训时整理的一部分TCGA相关数据库的使用总结。在线数据库更新改版都比较快,使用时需要参照最新的线上数据教程。不过癌症相关的数据库操作起来也都比较类似,输入一个或多个关注的目的基因,查看基因的功能注释,基因在哪些样品中存在突变,突变位点的分布,共表达网络,生存分析等。 本文包括了TCGA本站中数据的浏览、下载,尤其是TCGA改版后的功能介绍(增加了OncoGrid展示),然后是cBioPortal,TCGA数据在线提供的分析类型最多的一个平台,再是FIREBROWSE,比较不错的在线展示和方便的数据下
之前我们介绍过关于[[ENCODE-转录调控必知数据库]]这个数据库。目前这个数据库更新到了V 5.0的版本。基本界面也发生了变化。所以这里就重新来介绍一下关于ENCODE: https://www.encodeproject.org/ 。
Immune-related gene signature for predicting the prognosis of head and neck squamous cell carcinoma用于预测头颈部鳞状细胞癌预后的免疫相关基因标志物
因为数据库更新、缓存更新这2个动作不是原子的,在高并发操作时,这2个动作直接会插入其他动作。
问题点:如果更新Redis失败,同时在将数据发到MQ之前的时间,应用重启了,这时候MQ就没有需要更新的数据,如果Redis对所有数据没有设置过期时间,同时在读多写少的场景下,只能通过人工介入来更新缓存。
TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后,小编第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化,用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。
当执行写操作后,需要保证从缓存读取到的数据与数据库中持久化的数据是一致的,因此需要对缓存进行更新。
在关系型数据库中,更新数据是一项常见的任务。通过Java JDBC(Java Database Connectivity),我们可以使用Java编程语言来执行更新操作,例如修改、删除或插入数据。本文将详细介绍如何使用JDBC来进行数据更新操作,包括示例代码和必要的概念。
TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后,RNAseq的数据格式发生了很大变化,给我们广大的科研工作者带来了极大的不便。小编也是在第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化,用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。
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。
在bin下执行dmrman命令,进入dmrman交互界面,输入==backup database '$DM_HOME/data/实例名/dm.ini' (full);== 进行备份,默认就是全备份。
其次当请求A发起写请求,先更新缓存,于此同时请求B发起读请求,返回数据后,数据库被更新,照成了数据不一致的情况
小编为大家爆肝整理了近百个数据库!共分10大类。今天小编先为大家分享前5类。 在整理的过程中,小编发现一些虽然是以前经常被大家推荐使用的数据库,但却已不再维护了,早已不能正常使用了,这种数据库小编也已经贴心的帮大家过滤掉了。那就快来看看有没有你需要的吧!
作者:jaskeylin,腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性,然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战,本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中,我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的,因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是,正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性,使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能,因此往往不能满足大型流量下的性能要求,像是 MyS
当然,TCGAbiolinks包还是可以下载的,但仅仅是可以下载数据而已,不过下载速度有些慢。希望开发该包的作者更新一下这个包。
这篇文章就教大家,如何一句代码都不用敲,通过简单的复制粘贴还有点两下鼠标,就能实现通路富集的分析。
编写 Python/Django 服务器升级脚本可以根据具体需求而异,一般涵盖以下几个主要步骤:
当我们通过一些方式:如后台管理系统更新了相关的数据信息,或者用户在一些操作的时候更新了一些数据信息,如果这些信息正好也在缓存里,那一般也需要在更新数据库的时候,也更新缓存.
但是TCGA数据库这2年就更新了两次,有些以前的教程可能就不在适用,我也写了一篇文章来介绍了最新版的内容:2024年TCGA数据库改版后的数据下载问题,为了下载数据方便,以及我后续分析数据方便,我正在把以前的代码渐渐封装成一个R包,让一些常规分析变得更加方便快捷,这个R包在慢慢的开发中,包的内容比较杂,没有一个好的名字,我就用我公众号ID(MedBioInfoCloud)作为包名:
为了分析不同类型、组织起源肿瘤的共性、差异以及新课题。TCGA于2012年10月26日-27日在圣克鲁兹,加州举行的会议中发起了泛癌计划。参考:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6000284/ 为此我也录制了系列视频教程在:TCGA知识图谱视频教程(B站和YouTube直达)
各位科研芝士的朋友,大家好,又见面了,今天我们的主题是利用cBioportal及UCSC-XENA数据库在线下载TCGA_SNP数据
TCGA年度(共4年)研讨会PPT官网是: http://www.genome.gov/17516564
一般来讲,我们想要使用TCGA数据,大概有三种方法,一是直接从GDC官网或官方下载工具gdc-client下载文件后自行处理,二是使用数据库如UCSC Xena或Firehouse,三是使用TCGAbiolinks R包自动下载并处理。
其中Broad研究所的就是FireBrowse,主页在:http://www.firebrowse.org/
应用系统的更新发布在企业日常运维中是一件比较常见工作,有文件的备份替换,也会有数据库方面的更新操作。本文介绍如何通过一台装有sqlplus工具的中转机对不同应用的Oracle数据库进行自动化发布。
有了MAF格式的突变数据,比如TCGA里面的乳腺癌的1000个左右的样本的突变信息,就很容易走maftool这个包,进行绘图,代码如下:
在昨天LnCeVar数据库介绍当中,我们提到了两个基于实验方法查询 miRNA 功能的数据库,正好今天介绍的这个是基于实验收集的 lncRNA 功能的数据库,所以就合在一起介绍了。
在 2 月期间 ,总共发表了医学相关在线数据库16 个。下面就来给大家介绍一下主要有哪些数据库,以及笔者比较感兴趣的数据库。如果想要所有相关数据库信息的,后台回复:2202。
1.了解一致性情况; 2.反推不一致的情况; 3.探究单线程中的不一致的情况; 4.探究多线程中的不一致的情况; 5.拟定数据一致性策略; 6.补充细节
本来呢,我是想介绍这个工具,Cellinger,他可以帮助我们挑选合适的癌症细胞系模型。但是我在读文献的过程,发现了另外一个有意思的点,就是把单细胞数据处理的各个工具算法,应用到了传统的转录组表达量矩阵,就是TCGA和CCLE的表达量矩阵。
缓存系统一般设计简单,功能单一,所以Redis吞吐量能是MySQL几倍~几十倍,对于互联网读多写少的高并发场景已不可或缺。
目前随着缓存架构方案越来越成熟化,通常做法是引入「缓存」来提高读性能,架构模型就变成了这样:
肿瘤基因组图谱(TCGA)计划是由美国National Cancer Institute(NCI)和National Human Genome Research Institute(NHGRI)于2006年联合启动的项目,研究的癌症类型从最开始的多形性成胶质细胞瘤(GBM)到现在为止共有39种,涉及29种癌症器官,1万多个肿瘤样本,27万多份文件,当然其项目也将于2017年接近尾声。
之前在介绍融合基因相关的数据库的时候,提到过一个融合基因基本信息和功能分析数据库[[FusionGDB-融合基因功能预测数据库]]。最近这个数据库更新了2.0版本。所以在这里我们就来简单介绍一下关于FusionGDB2(https://compbio.uth.edu/FusionGDB2/index.html)的主要功能。
今天无意之间,想在搜索引擎中搜一下自己之前发布的文章“函数调用过程实例详解”,看看效果,发现某些搜索引擎的做的真是垃圾,简单对比一下,让大家心里有数。
一般我们挑出一堆感兴趣的基因想临时看看它们的功能,需要做个富集分析。虽然公司买了最新版的数据库,如KEGG,但在集群跑下来嫌麻烦。这时网页在线或者本地化工具派上用场了。
工作中测试环境有多套时,为保证基础环境配置的一致性,就需要所有测试环境的数据库结构保持一致。
DNS(Domain Name System,域名系统),因特网上作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使用户更方便的访问互联网,而不用去记住能够被机器直接读取的IP数串。通过主机名,最终得到该主机名对应的IP地址的过程叫做域名解析(或主机名解析)。其中通过计算机名解析出ip地址的叫做正向解析,通过ip地址解析出计算机名的叫做反向解析,。DNS协议运行在UDP协议之上,使用端口号53。
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