可变剪接(alternative splicing),在真核生物中是一种非常基本的生物学事件.即基因转录后,先产生初始RNA或称作RNA前体,然后再通过可变剪接方式,选择性的把不同的外显子进行重连,从而产生不同的剪接异构体(isoform).这种方式,使得一个基因可产生多个不同的转录本,这些转录本分别在细胞/个体分化发育的不同阶段,在不同的组织中有各自特异的表达和功能,从而极大地丰富了编码RNA和非编码RNA种类和数量,进而增加了转录组和蛋白质组的复杂性. 可变剪接主要有以下五种常见的形式: 1

SAS市场研究应用介绍:组合/联合分析 一 SAS市场研究模块介绍 市场研究是指研究组织(企业)与客户.公众三者关系的规律的过程,是市场营销领域中的一个重要元素.它把消费者.客户.公众和营销者通过信息联系起来,这些信息有以下职能:识别.定义市场机会和可能出现的问题,制定.优化营销组合并评估其效果. 因此,市场研究不仅仅是研究购买者及用户的心理和行为,而且是对市场营销活动的所有阶段加以研究,即对从生产者到消费者这一过程中的全部商业活动的资料和数据作系统的收集.记录.整理和分析,以了解商品的现实市场

如何用SPSS做联合分析 如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质.外形.容量.价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了.事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义. 在SPSS中分成三个阶段,转载一个例子,帮助自己学习. (1)ORTHOPLAN(正交设计),属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选.以下是使用SPSS进行正

回顾 根据JVM内存区域的划分,简单的画了下方的这个示意图.区域主要分为两大块,一块是堆区(Heap),我们所New出的对象都会在堆区进行分配,在C语言中的malloc所分配的方法就是从Heap区获取的.而垃圾回收器主要是对堆区的内存进行回收的. 而另一部分则是非堆区,非堆区主要包括用于编译和保存本地代码的“代码缓存区(Code Cache)”.保存JVM自己的静态数据的“永生代(Perm Gen)”.存放方法参数局部变量等引用以及记录方法调用顺序的“Java虚拟机栈(JVM Stack)”和“

前言:早晨磁盘报警刚清空完tomcat和nginx日志,使用的命令是类似echo "" > show_web-error.log或者> show_web-debug.log清空语句,然后rm -rf 掉一些tar.gz包,空出来30G空间.而且也关闭了tomcat的debug信息.刚刚又接到报警,磁盘100%了.怎么回事?​1,进去df -h下,确实100%了,如下所示:[root@localhost ~]# df -h文件系统              容量  已用 可用

Ballgown是分析转录组差异表达的R包. 软件安装: 运行R, source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”) biocLite(“ballgown”) R会自动安装Ballgown,及相应的依赖包. Ballgown的输入文件 StringTie使用-B参数直接生成Ballgown的输入文件,Cufflinks的输出结果需要使用Tablemaker生成Ballgown的输入文件. 一个有5个输入文件,分别是: e_data.ctab,外显子水平表达

History of GEOS GEOS中Geometry的结构 GEOS分析功能简介 1.History of GEOS J​T​S​ ​T​o​p​o​l​o​g​y​ ​S​u​i​t​e是Martin Davis和Dr. Mark Sondheim提出并实施的OGC简单要素规范的Java项目.项目始于2000年秋季,JTS提供了全功能的,强大的,高效的空间操作. 在2003年PostGIS正在成为一个严谨实用的空间数据库,然而它缺少一套完整的空间功能.Paul Ramsey 和Marti

单细胞测序 单细胞基因组学 测量理由是单细胞的时间空间特异性. Gene expression&co-expression 比较正常cell与疾病cell,正常organ与疾病organ,看出偏差. 分离单细胞,破碎细胞,RNA逆转录,测量cDNA. Eg:BAC扩增,可以实现bias很小的的genome,genome质量高. Eg:对sperm cell进行single cell, Eg:oocyte与sperm结合后,可以对过程中丢弃的部分进行single cell. 如果父源或母源中任何一

参考: 转录组文章的常规套路 文章解读:<Science>小麦转录组研究文章 转录组数据饱和度评估方法 Paper这个东西是多么的诱人,可以毕业,可以评职称,可以拿绩效. 现在的文章都是有套路的,也不能说是水文,但大多是一个模式下的产物,真正有价值的好文其实是少之又少的. 大部分的Paper都是八股文,只需要填词就好了. Transcriptome analysis of leaves, roots and flowers of Panax notoginseng identifies gen

这篇文章是记录一次ORACLE数据库UNDO表空间爆满的分析过程,主要整理.梳理了同事分析的思路.具体过程如下所示: 早上收到一数据库服务器的UNDO表空间的告警邮件,最早一封是7:55发出的(监控作业是15分钟一次),从告警邮件分析,好像是UNDO表空间突然一下子被耗尽了. DB Tablespace Allocated Free Used % Free % Used 192.168.xxx.xxx:1521 UNDOTBS1 16384 190.25 16193.75 1.16 99 使用一

单细胞测序技术(single cell sequencing) 2018-03-02 11:02   来源: 一呼百诺  点击次数:6587关键词:   前言 单细胞生物学最近几年是非常热门的研究方向.在这一领域中,最前沿的则是单细胞测序技术.传统测序方法一次处理成千上万个细胞,得到的变异水平也是成千上万个细胞的平均后水平.但是,就如同世界上没有完全相同的两片树叶一样,没有两个细胞是完全相同的.所以,单细胞测序对于研究单个细胞就显得至关重要. 单细胞测序可以揭示出每个细胞独特的微妙变化,甚至可以

MetaboAnalyst是做代谢的R包,功能十分强大.也开发了web版本,代谢组学的分析这里不介绍,主要讲讲它开发的多组学分析的相关内容. 既然是做代谢的工具,即使是增加了多组学内容,肯定也是以代谢为核心.以代谢组为中心的多组学分析想想无非就是以下几点:多元变量统计分析.网络分析.pathway分析以及mGWAS或宏组学等,这个工具就有网络分析和pathway分析.下面我们一起来试试. 网络分析 我们先看看网络分析.我这里使用软件提供的demo数据,点击进去后,会有两种ID类型供选择.第一种是

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,

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录

单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大 中 小 ] 时间:2018年09月12日 来源:生物通   编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 以往,研究人员通常利用RNA测序(RNA-seq)来检测样本中的所有RNA转录本,以发现新型RNA

用户层的fork(),vfork(),clone()API函数在执行时,会触发系统调用完成从用户态陷入到内核态的过程,而上述函数的系统调用,最终实现都是通过内核函数do_fork()完成,本篇着重分析do_forkI()函数的实现过程. Linux操作系统中,产生一个新的进程和产生一个新的线程对于内核来说,最为本质的区别在于资源是否共享.这里的资源包括进程地址空间,文件描述符,信号,命名空间等.由于笔者没有分析过Windows操作系统,故不能说出在上述两种操作系统环境下对于进程和线程的描述. L

阿里巴巴新一代自研云数据库POLARDB与超图软件SuperMap GIS实现 “引擎级”深度对接,构建了自治.弹性.高可用的云原生时空数据管理平台联合解决方案,推出了业界首个“云原生数据库+云原生GIS”的全国产化平台. 1.阿里云POLARDB POLARDB是阿里云自主研发的国内首个云原生数据库,兼容三种数据库引擎:MySQL.PostgreSQL.Oracle.采用了存储计算分离.软硬一体化等创新设计,满足大规模业务场景上云需求. POLARDB集成Ganos时空引擎,基于属性-时间-空

GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析,评估SNP解释的表型方差所占的比例(该网站地址:http://cnsgenomics.com/software/gcta/).目前GCTA工具可实现以下功能: 1 评估全基因组SNP的亲缘关系(遗传关系) 2 评估全基因组SNP的近交系数 3 评估所有的常染色体SNP对于变异的解释度 4 评估遗传方差与X-染色体的关联 5 检测遗传方差对X-染色体的剂量补偿效应 6 预测单个个体和单个SNP的全基因组加性遗传效应 7

关系判断 Geometry之间的关系有如下几种: 相等(Equals): 几何形状拓扑上相等. 脱节(Disjoint): 几何形状没有共有的点. 相交(Intersects): 几何形状至少有一个共有点(区别于脱节) 接触(Touches): 几何形状有至少一个公共的边界点,但是没有内部点. 交叉(Crosses): 几何形状共享一些但不是所有的内部点. 内含(Within): 几何形状A的线都在几何形状B内部. 包含(Contains): 几何形状B的线都在几何形状A内部(区别于内含) 重叠

毕业设计题目就是用Scrapy抓取QQ空间的数据,最近毕业设计弄完了,来总结以下: 首先是模拟登录的问题: 由于Tencent对模拟登录比较讨厌,各个防备,而本人能力有限,所以做的最简单的,手动登录后,获得Cookie信息,然后携带访问. 其次是数据接口: 通过对QQ空间的网页分析,数据主要是通过Json的形式返回.选择了两个数据接口进行数据抓取 每个QQ的详细信息接口: "http://user.qzone.qq.com/p/base.s8/cgi-bin/user/cgi_userinfo_

analyze table tablename compute statistics; analyze index indexname compute statistics; 对于使用CBO很有好处,可以使用更可靠的table信息,从而执行计划也可以更准确一些,在10g会自动analyze,之前的版本需要手动定期 生成统计信息,,选择合理的执行计划.. 一.     表分析概念 1.  简单的说,就是收集表和索引的信息,CBO根据这些信息决定SQL最佳的执行路径.通过对表的分析,可以产生一些统计