单细胞测序流程(http://learn.gencore.bio.nyu.edu) 在过去的十多年里,高通量测序技术被广泛应用于生物和医学的各种领域,极大促进了相关的研究和应用.其中转录组测序(RNA-seq)被广泛应用于测定和描绘各类物种的基因或转录本的表达情况.但传统的转录组测序技术(bulk RNA-seq)是基于群体细胞,每个样本包含成千上万个细胞,所以最终反映的是基因在群体细胞中平均表达水平,从而掩盖了不同细胞之间的表达异质性.近年来,单细胞转录组测序(single-cell RNA-

文献名:Mass Spectrometry-Compatible Subcellular Fractionation for Proteomics(质谱兼容的蛋白质组学的亚细胞分离) 期刊名:Jpornal of Proteome research 发表时间:(2020年1月) IF:4.173 单位: 熊本大学 京都大学 庆应大学 物种:人的细胞 技术:磷酸化蛋白质组学和蛋白质组学   一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本研究选取细胞进行免疫印迹法和间接免疫荧光法.Nano

1.iscsi简单介绍 ​ ​iSCSI利用了TCP/IP的port 860 和 3260 作为沟通的渠道.透过两部计算机之间利用iSCSI的协议来交换SCSI命令,让计算机能够透过快速的局域网集线来把SAN模拟成为本地的储存装置. ​ ​ 尽管 iSCSI 能够与随意类型的 SCSI 设备进行通信,系统管理员差点儿总是使用它来连接server计算机 (比如,数据库server) 和磁盘卷上存储阵列. 使用iSCSI SAN 的目的通常有下面两个: 存储整合 公司希望将不同的存储资源从分散在网络

1.简介 当今MySQL使用相当广泛,随着用户的增多以及数据量的增大,高并发随之而来.然而我们有很多办法可以缓解数据库的压力.分布式数据库.负载均衡.读写分离.增加缓存服务器等等.这里我们将采用读写分离技术进展缓解数据库的压力. 其中实现读写分离的技术有很多方法,这里我们将采用mysql-proxy这个中间软件来实现.这个软件中含有一个读写分离的lua文件,这也是我们使用mysql-proxy实现读写分离必用的文件,它需要lua解析器进行解析.因此我们还需要安装一个lua解析器. 2.基本环境

最近需要用到Django的MySQL读写分离技术,查了一些资料,把方法整理了下来. 在Django里实现对MySQL的读写分离,实际上就是将不同的读写请求按一定的规则路由到不同的数据库上(可以是不同类型的数据库),我们需要做的就是,定义不同的数据库,定义不同的路由规则. 首先定义我们的主从数据库: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': sae.const.MYSQL_DB, 'USER':

MySQL主从复制技术与读写分离技术amoeba应用 前言:眼下在搭建一个人才站点,估计流量会非常大,须要用到分布式数据库技术,MySQL的主从复制+读写分离技术.读写分离技术有官方的MySQL-proxy,阿里巴巴的Amoeba.Amoeba能在阿里巴巴这么大流量的平台投入使用并且执行稳定,Amoeba的性能是非常优越的.相信眼前事实,所以选择了Amoeba. 一.名词解析 1. 主从复制. 将主server上的数据拷贝到从server上,保护数据免受意外的损失. watermark/2/te

1.前端项目的创建 vue init webpack bookshopvue 安装axios http://www.axios-js.com/ npm install --save axios vue-axios 安装elementui https://element.eleme.cn/#/zh-CN npm i element-ui -S 侧边栏的设置两种方式 第一种采用静态的形式 路由使用嵌套的形式 第二种采用动态的形式, 可以根据配置的路由的个数进行解析. 效果这个样子 通过配置新的路由导

背景 云数据库Redis版不管主从版还是集群规格,replica作为备库不对外提供服务,只有在发生HA的时候,replica提升为master后才承担读写流量.这种架构读写请求都在master上完成,一致性较高,但性能受到master数量的限制.经常有用户数据较少,但因为流量或者并发太高而不得不升级到更大的集群规格. 为满足读多写少的业务场景,最大化节约用户成本,云数据库Redis版推出了读写分离规格,为用户提供透明.高可用.高性能.高灵活的读写分离服务. 架构 Redis集群模式有redis-

主从技术的一个基本流程图: 如何实现主从复制的呢: MySQL  Master(主节点) 1>当一个请求来时,首先由[mysqld]写入到我们的主[data]中 2>然后[mysqld]将所有的sql语句存储到[binlog]日志文件中 MySQL Slave(从节点) 1>首先将主节点中的[binlog]数据拷贝到从节点[relay binlog]中 2>再由[SQL Thread] 将sql语句从[relay binlog]中读取出来,存储到从节点的[data]库中 实践一下

对比上图,HashTable实现锁的方式是锁整个hash表,而ConcurrentHashMap的实现方式是锁桶(简单理解就是将整个hash表想象成一大缸水,现在将这大缸里的水分到了几个水桶里,hashTable每次都锁定这个大缸,而ConcurrentHashMap则每次只锁定其中一个 桶). ConcurrentHashMap将hash表分为16个桶(默认值),诸如get,put,remove等常用操作只锁当前需要用到的桶.试想,原来 只能一个线程进入,现在却能同时16个写线程进入,并发性的

一.概述 Nginx 作负载均衡器的优点许多,简单概括为: ①实现了可弹性化的架构,在压力增大的时候可以临时添加Tomcat服务器添加到这个架构里面去; ②upstream具有负载均衡能力,可以自动判断下面的机器,并且自动踢出不能正常提供服务的机器: Keepalived 可实现 Nginx负载均衡器双机互备,任意一台机器发生故障,对方都能够将虚拟IP接管过去. Memcache可以实现Tomcat服务器的Sission共享整个拓补如下: 注意: 1.由于服务器有限,IP相同的为同一台机.只是端

细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014) 在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换.最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞.此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换. 这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两

额.博客名字有点长.. . 前言 最终到这篇文章了,心情是有点激动的. 由于这篇文章会集中曾经博客讲到的全部Nginx功能点.包含主要的负载均衡,还有动静分离技术再加上这篇文章的重点.通过Keepalived实现的HA(High Available).为什么要实现高可用呢?曾经在搭建的时候仅仅用了一台Nginxserver,这种话假设Nginxserver宕机了,那么整个站点就会挂掉.所以要实现Nginx的高可用,一台挂掉还会有还有一台顶上去.从而保证站点能够持续的提供服务. 关于负载均衡和动静

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

Title:  Multiclonal Invasion in Breast Tumors Identified by Topographic Single Cell Sequencing 课题的目的和意义: Ductal carcinoma in situ (DCIS,原位导管癌)是一种早期的乳腺癌,很少发展成invasive ductal carcinoma(IDC,浸润型导管癌).由于瘤内异质性和导管中肿瘤细胞数量低,因此很难刻画在侵袭期间的基因组进化过程.为了克服这个障碍,作者开发了To

生物信息学 Cell theory:7个要点 All known living things are made up of one or more cells. All living cells arise from pre-existing cells by division. The cell is the fundamental unit of structure and function in all living organisms. The activity of an organi

问题是这样的,有一幅经过二值化处理之后的图像,我们希望统计其中细胞的个数,和不同粘连情况的细胞个数,比如,下图中有1个细胞组成连通区域的,也有2个细胞组成连通区域的,也有更多个细胞组成连通区域的,我们希望分别统计不同的情况. 我想出的一种可行的方法是这样的: 通过图像形态学的处理erode,将一些邻接的细胞分离开来,并减少单个像素的噪声干扰 计算其中的连通域 计算每一个连通域的面积 根据面积计算其中的聚类,其中聚类算法采用kmeans,其中k,由用户设定 根据聚类的情况计算其中细胞数 里面的采用

这是一个新系列 差不多是一年以前,我定导后没多久,接手了读研后的第一个课题.合作方是医院,和我对接的是一名博一的医学生,最开始两边的老师很排斥常规的单细胞文章思路,即各大类细胞分群.注释.描述,所以起初的几个月都在摸索一条主线,再后来有主线了,要加实验验证,周期有点长.我这边的分析基本做完.读研生活还在继续,我也不能太在意这一个课题,尽管有些时候我也很着急,尽管我在这个课题上花了很多时间.整理分析流程是个好习惯,最大的受益者还是自己,所以接下来我打算把我在处理单细胞转录组过程中,学到的用到的所有

随着互联网的大型网站系统访问量的增高,数据库访问压力方面不断的显现而出,所以许多公司在数据库层面采用读写分离技术,也就是一个master,多个slave.master负责数据的实时更新或实时查询,而slave负责非实时数据的查询.实际应用当中,数据库通常读多写少,而读取数据通常耗时长,占用数据库服务器资源高,所以解决的办法是查询从主库抽取出来,采用多个从库,使用nginx,减轻每个从库的压力. 实现数据库分离有多种方式,这里介绍一下动态数据源切换的方式,使用的技术框架为:Spring+Mybat

学习编程技术要点及方向亮点: 传统学习编程技术落后,应跟著潮流,要对业务聚焦处理.要Jar, 不要War:以小为主,以简为宝,集堆而成.去繁取简 Spring Boot,明日之春(future of Spring).集堆综合技术如 jHipster 是必然的软件开发途径前后端分离技术,跨域资源共享( CORS).提供Spring Boot1.3.6+Angular1.4.0UI-Route 0.40+Mongodb 2.6.3 CRUD学习程式例子.前言 一般大专的软件技术课程是这样的,有系统地