散点图 数据点在直角坐标系平面上的分布图.在宏基因组领域,散点图常用于展示样品组间的Beta多样性,常用的分析方法有主成分分析(PCA),主坐标轴分析(PCoA/MDS)和限制条件的主坐标轴分析(CPCoA/CCA/RDA).   Beta多样性 Beat多样性是生态学概念,专指不同组或生态位间物种组成的差异.   分析方法 在读文章中经常可以看到PCA分析.PCoA分析,NMDS分析,CCA分析,RDA分析.它们在本质上是排序(ordination)分析.排序的过程就是在一个可视化的低维空间(…

箱线图 箱形图(Box-plot)又称为盒须图.盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图.因形状如箱子而得名.在宏基因组领域,常用于展示样品组中各样品Alpha多样性的分布 第一种情况,最大或最小值没有超过1.5倍箱体范围 第二种情况,最大或最小值超过1.5倍箱体范围,外位延长线外,即异常值(outliers)   Alpha多样性 知识背景:Alpha多样性计算方法  常见的丰度估计方法有Shannon, Chao1和Observed OTU和PD whole tree等.我…

韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有…

曼哈顿图 Manhattan Plot 曼哈顿图本质上是一个散点图,用于显示大量非零大范围波动数值,最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点.它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图). 近几年,在宏基因组领域,尤其是差异OTU结合分类学结果,采用Manhattan plot展示有非常好的效果,倍受推崇.   曼哈顿图优点 大数据中,即展示数据全貌,又能快速找到目标基因或OTU,同时可知目标的具体位置和分类.显著程度等信息.绝对高端大气,而且还有内涵.   数据坐标轴介绍 以上…

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或…

热图是使用颜色来展示数值矩阵的图形.通常还会结合行.列的聚类分析,以表达实验数据多方面的结果.  热图在生物学领域应用广泛,尤其在高通量测序的结果展示中很流行,如样品-基因表达,样品-OTU相对丰度矩阵非常适合采用热图呈现.   热图优点   因为人读数字需要思考和比较,而对颜色识别能力非常强,采用颜色的深浅代替数据表是非常高效的呈现方式,也便于从中挖掘规律.  热图在非常小的区域展示了大量的基因表达/细菌丰度数据,即可以快速比较组间的变化,同时还可以显示组内每个样品的的丰度,以及组内各样品间的…

网络图 Network 网络图虽然给人高大上的感觉,但是由于信息太多,无法给读者提供读有效的可读信息或是读者不知道该理解什么,总是让人望尔却步.那是因为大家太不了解网络,自己读不懂网络想表达的意思及其重要性.   因此我要举一个网络分析重要的例子,大家都知道2012年诺贝尔奖得主Yamanaka提出的诱导干细胞的四因子,其时在之前已经有多篇网络分析文章提出了这四因子,只是Yamanaka是第一实验验证的.值得一提的是这篇获得诺奖的Cell文章只有一个一作和一个通讯,据説是当时这课题没人看好,也没…

分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们的OTU获得了物种注释,并学习OTU表的各种操作————添加信息,格式转换,筛选信息.   接下来我们学习对OTU序列的进化分析.同时计算Alpha和Beta多样性值.   16. 进化树构建 进化树是基于多序列比对的结果,可展示丰富的信息,我们将在R绘图中详细解读.此处只是建树,用于Alpha, Beta多样性分析的输入文件. # clustalo多序列比对,如果没有请安装Clustal Omega clustal…

转载:https://mp.weixin.qq.com/s/xsL9GuLs7b3nRF8VeRtinQ 建立在高通量测序基础上的微生物群落研究,当前主要有三大类:基于16S/18S/ITS等扩增子做物种分类的Metataxanomics.鸟枪法打断全基因组DNA序列的Metagenomics和基于mRNA信息的宏转录组方法Meta-transcriptomics. 16S,也即是我们通常所说的微生物多样性,是一种相对快速和经济适用的方法,但是PCR导致了偏好的产生,这就降低了注释准确度.此外,…

本节课程,需要先完成<扩增子分析解读>系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们学习了嵌合体的形成,以及基于参考数据库去嵌合体:也学习了基于数据库比对来筛选细菌或真菌:最后基于最确定的OTU,我们生成代表性序列和OTU表,这是每种高通量测序都有的结果,后续的结果将全部基于这两个文件.…

本节课程,需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类   先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们制作了Usearch要求格式的Fasta文件,对所有序列进行去冗余和低丰度过滤,并聚类生成了OTU.   接下来我们对OTU进一步去除嵌合体,并生成代表性序列和OTU表.   什么是chimeras(嵌合体)? 嵌合体序列…

描述 MetaPhlAn是分析从物种水平分辨率宏基因组鸟枪法测序数据的微生物群落(细菌,古细菌,真核细胞和病毒)的组成的计算工具.从版本2.0,MetaPhlAn还能够确定具体的菌株(在将样品含有先前测序的菌株的不那么频繁的情况下),并跟踪跨越样品菌株的所有物种. MetaPhlAn 2依靠〜1M唯一的特定分支,标记基因(标记信息文件可以在SRC / utils的/ markers_info.txt.bz2或在这里找到)从〜17000的参考基因组鉴定(〜13500细菌和古细菌,3500〜病毒,和…

本节课程,需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们拿到了双端数据,进行了质控.并对实验设计进行了填写和检查.最后将双端数据合并为单个文件进行下游分析.   接下来我们将序列末端的barcode标签切下来,因为它们是人为添加的,不属于实验对象:再根据标签序列与实验设计文件比对,对每条序列属于哪个样品进行分类:最后我们切除掉扩增使用的引物,因为它们是人工合成的…

平常我不知道被问了几次这样的问题:“SQL  Server里在文件组间如何移动数据?“你意识到这个问题:你只有一个主文件组的默认配置,后来围观了“SQL Server里的文件和文件组”后,你知道,有多个文件的自定义文件组会是个更好的主意.但你现在如何从主文件组里移动现有数据到新加的文件组? 这篇文章的目的是向你展示你如何在文件组间移动数据.首先我会谈下聚集和非聚集索引,然后我会谈下如何在堆表里移动数据.让我们开始吧! 移动聚集和非聚集索引 一般来说在你的表上通常应该有一个聚集索引.有了现存的聚集…

现在做测试和以前不太一样了,以前只要站在一个用户的角度做端到端的UI测试就可以了,现在不会做接口测试,出去都不好意思和别人打招呼.那提到接口测试,就不得不提一下接口测试利器Jmeter,大家也都知道,Jmeter是基于线程来跑接口甚至压力测试的,所以在使用中会有一个线程组的概念,同一个线程组下面是可以共享参数的,那换句话来说,不同线程组直接就无法直接共享参数,这样对我们的使用是非常不便的. 大家可以想象一个场景,假设我们在测试一个购物车程序,而加东西进购物车之前,我们需要先登录.在正常的场景下,…

R语言-组间差异的非参数检验 7.5 组间差异的非参数检验 如果数据无法满足t检验或ANOVA的参数假设,可以转而使用非参数方法.举例来说,若结果变量在本质上就严重偏倚或呈现有序关系,那么你可能会希望使用本节中的方法. 7.5.1 两组的比较 若两组数据独立,可以使用Wilcoxon秩和检验(更广为人知的名字是Mann–Whitney U检验)来评估观测是否是从相同的概率分布中抽得的(即,在一个总体中获得更高得分的概率是否比另一个总体要大).调用格式为: 其中的y是数值型变量,而x是一个二分变量…

8 什么是只考虑主效应的方差分析? 就是不考虑交互效应的方差分析,即认为因素之间是不相互影响的,就是无重复的方差分析.   什么是处理误差 (treatment error).组间误差(between-group error).处理效应(treatment effect)? 这三者都是同一个东西.处理误差 (treatment error) — 组间误差(between-group error) 由于不同处理造成的误差,它反映了处理(超市位置)对观测数据(销售额)的影响,因此称为处理效应(tre…

在以前的博文中,有介绍过,jmeter基本的关联,关联就是将参数在各接口中动态传参,使得接口脚本变得灵活使用,非一次性脚本.今天再来介绍一种jmeter全局变量的设置与使用,可以让脚本运用更丰富,场景覆盖更广. 应用场景 在做性能测试或多业务场景测试时,将多个业务写在多个线程组中,但都是一个正常的流程.全程只需登录一次,这时就需要设置全局变量来实现.我们也知道,只将token提取并设置为一个普通变量的话,是不能实现跨线程组调用的.跨线程组调用,只能引用全局变量. 使用场景 前置处理器BeanSh…

MyDisruptor V2版本介绍 在v1版本的MyDisruptor实现单生产者.单消费者功能后.按照计划,v2版本的MyDisruptor需要支持多消费者和允许设置消费者组间的依赖关系. 由于该文属于系列博客的一部分,需要先对之前的博客内容有所了解才能更好地理解本篇博客 v1版本博客:从零开始实现lmax-Disruptor队列(一)RingBuffer与单生产者.单消费者工作原理解析 MyDisruptor支持多消费者 disruptor中的生产者和消费者是互相制约的,生产者的生产速度不…

在做项目的过程中,总会遇到这样或者那样的bug,这个时候就要看自己的动手能力有多强了,着手解决了一个bug之后,整个人都感觉很开心,端午下班之前遇到了一个小问题,echarts散点图鼠标划过散点的时候,没有显示从后台拿过来的数据,今天一看,原来是忘记写代码了,没有写返回数据,又怎么会返回需要的信息并且展示在前端界面? 紧跟着上一篇进行完善,本篇文章主要是解决echarts散点图鼠标划过散点显示信息的问题,篇幅较短,大约需要两分钟读完. 只需要在option里面写上返回需要的信息代码. toolt…

MEGAN(Metagenome Analyzer)是宏基因组学进行物种和功能研究的常用软件,实际上现在的Diamond+MEGAN6已经是一套比较完整的物种和功能注释流程了. 但是由于各种原因,我们在流程中使用的并非最新版.不同版本的MEGAN使用方法差别较大,尤其在命令行模式下.网上的关于这方面的资料也寥寥无几,这里简单记录下使用方法,主要是针对Linux平台的使用. MEGAN的GUI版相对友好,如果你在Windows平台使用过该软件,那么在Linux上使用和理解起来相对容易些. MEGA…

锐羿基因: http://www.realbio.cn/index.php?c=list&cs=keyandongtai& 科研动态更新及时 青岛过程能源所: http://www.computationalbioenergy.org/software.html…

JMeter元件都是有作用域的,而变量大多使用正则表达式提取器,要想在不通过线程组件使用变量参数,则需要设置全部变量 JMeter函数助手就提供了一个函数用于设置全局变量属性,实现的功能类似于在用户自定义变量中添加的变量. __setProperty:用于动态设置JMeter属性 Return Original Value of property(default false)?:是否返回函数结果,默认为否,如果填入true,则返回 例如:正则表达式提取变量值 利用BeanShell PostPr…

原文地址https://www.cnblogs.com/wnfindbug/p/5817038.html 最近在做http加密接口,请求头的uid参数及body的请求json参数都经过加密再发送请求,加密方式为:ase256.所以,jmeter发送请求前也需要对uid及json参数进行加密. 我这里是让开发写了个加密.解密的jar,jmeter直接调用这个jar包进行加密.解密. 1.加解密的jar包放到jmeter的lib\ext目录下 2.在测试计划-->Add directory or j…

jmeter的线程组之间是相互独立的,各个线程组互不影响,所以线程组A中输出的参数,是无法直接在线程组B中被调用的. 但是有时为了方便管理,我们可能是把各个接口单独存放在不同的线程组中.拿Cookie来说,虽然每一个线程组中我们也可以在放一个登录请求,然后输出一个Cookie供此线程组使用,但这样就比较繁琐且冗余.此时我们就可以使用跨线程组传递参数来解决这样的问题 ; 思路:将某一线程组内的变量通过“__setProperty”函数设置成jmeter的全局变量,在另一线程组中通过“${__P(p…

1.线程组设置先后顺序 2.获取正则匹配值 3.设置全局属性 4.其他线程组使用该全局属性 5.调试查看结果方式…

JMeter元件都是有作用域的,而变量大多使用正则表达式提取器,要想在不通过线程组件使用变量参数,则需要设置全部变量 JMeter函数助手就提供了一个函数用于设置全局变量属性,实现的功能类似于在用户自定义变量中添加的变量. __setProperty:用于动态设置JMeter属性 Return Original Value of property(default false)?:是否返回函数结果,默认为否,如果填入true,则返回 例如:正则表达式提取变量值 利用BeanShell PostPr…

实现目的 很多时候,在进行性能测试时,需要先登录,然后再对需求的事务进行相关性能测试,此时的登录操作,并不在本次性能测试的范围内,所以我们只需要登录一次,然后获取登录成功后的cookie等,并将cookie等鉴权的值,传给cookie管理器,供后续所有的业务请求使用,这样即可实现直接对需求的事务进行性能测试,并监控相关资源利用和程序性能指标. 脚本实现 设置Http Cookie管理器,用于存储当前脚本的cookie信息,并传给后续的相关请求使用 设置高斯随机定时器,用于产生随机等待时间 设置初…

第一名:连连看 理由:此项目组的技术难度最大,而且在游戏背景和界面上有很大的改进,观赏性和趣味性很足. 第二名:新蜂 理由:俄罗斯方块游戏能运行,新增加了暂停和分数显示的功能,就是界面不是很美观. 第三名:金州勇士 理由: 在线考试系统,基本功能已经实现,但是有点太大众化,新颖度不是很高. 第四名:奋斗吧兄弟 理由:食物链的界面做得很好,但是不能支持用户新增的物种构成食物链. 第五名:飞天小女警 理由:虽然这个项目的登录注册的一些校验都没完成,但是最后能部署到服务器访问. 第六名:nice!小组…

父组件代码 <template> <div> <child @child-say="listenToBoy" :mes=count></child> <p>Do you like me?{{this.word}}</p> </div> </template> <script> import child from '@/components/child.vue' export de…