一.circRNA序列提取 环状RNA (circRNA)是一类不具有 5' 末端帽子和 3' 末端 poly(A)尾巴.并以共价键形成环形结构的非编码 RNA 分子. 环状RNA (circRNA) 是区别于传统线性 RNA 的一类新型 RNA,大量存在于真核转录组中且表达具有时空特异性.在调控基因转录.作为疾病诊断marker等方面具有重要的研究和临床意义. 在预测circRNA时,都是检测breakpoint 处的reads 数,最后给出的环状RNA的ID 都是诸如 chr14:10699

在预测circRNA时,都是检测breakpoint 处的reads 数,最后给出的环状RNA的ID 都是诸如 chr14:106994222-107183708 这样的形式,给出了起始和终止位置: 对于某一个基因来说,其可能产生的circRNA的类型是多样的,以下图为例进行说明 1) 由单个外显子组成的环状RNA, 比如 2)有多个外显子组成的环状RNA, 比如 以上的两种circRNA在序列提取时都非常容易,只需要将circRNA的起始和终止位置能够和某些外显子正好对应上,那么就可以确定其序

  circRNA数据库的建立 wget http://circbase.org/download/human_hg19_circRNAs_putative_spliced_sequence.fa.gz gunzip human_hg19_circRNAs_putative_spliced_sequence.fa.gz wget http://circbase.org/download/mouse_mm9_circRNAs_putative_spliced_sequence.fa.gz gunz

Description 捉迷藏 Jiajia和Wind是一对恩爱的夫妻,并且他们有很多孩子.某天,Jiajia.Wind和孩子们决定在家里玩 捉迷藏游戏.他们的家很大且构造很奇特,由N个屋子和N-1条双向走廊组成,这N-1条走廊的分布使得任意两个屋 子都互相可达.游戏是这样进行的,孩子们负责躲藏,Jiajia负责找,而Wind负责操纵这N个屋子的灯.在起初的 时候,所有的灯都没有被打开.每一次,孩子们只会躲藏在没有开灯的房间中,但是为了增加刺激性,孩子们会要 求打开某个房间的电灯或者关闭某个房间

ORB特征提取代码测试 整合ICE-BA.ORB-SLAM2.openvslam中的ORB提取代码,并比较速度,方便以后使用 1. ORB-SLAM2 vsICE-BA vs openvslam ICE-BA和openvslam都是在原始的ORB-SLAM2基础上进行的优化,主要想保留原有的基于四叉树令特征点均匀分布的操作, ORB-SLAM2: 对特征点提取进行了均匀化处理,没有对性能的优化 ICE-BA: Look-Up-Table优化了描述子计算+ ARM NEMO指令集加速 openvs

一.hash命令 说明:linux系统下会有一个hash表,当你刚开机时这个hash表为空,每当你执行过一条命令时,hash表会记录下这条命令的路径,就相当于缓存一样.第一次执行命令shell解释器默认的会从PATH路径下寻找该命令的路径,当你第二次使用该命令时,shell解释器首先会查看hash表,没有该命令才会去PATH路径下寻找: hits表示最近输入的该命令的次数 参数: hash -l #参数-l 既可以看到hash表命令的路径,也可以看到它的名字,结果如下 #builtin hash

我们并不反对使用它们,但是如果您只是为了达到某种视觉效果而使用这些标签的话,我们建议您使用样式表,那么做会达到更加丰富的效果. <code> 标签-定义计算机代码文本. 定义和用法: <code> 标签用于表示计算机源代码或者其他机器可以阅读的文本内容. 软件代码的编写者已经习惯了编写源代码时文本表示的特殊样式.<code> 标签就是为他们设计的.包含在该标签内的文本将用等宽.类似电传打字机样式的字体(Courier)显示出来,对于大多数程序员和 W3School 的用

Tokenizers <fieldType name="text" class="solr.TextField"> <analyzer type="index"> <tokenizer class="solr.StandardTokenizerFactory" /> <filter class="solr.StandardFilterFactory" /> &

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1. 针对机器学习/深度神经网络“记忆能力”的讨论 0x1:数据规律的本质是能代表此类数据的通用模式 - 数据挖掘的本质是在进行模式提取 数据的本质是存储信息的介质,而模式(pattern)是信息的一种表现形式.在一个数据集中,模式有很多不同的表现形式,不管是在传统的机器学习训练的过程,还是是深度学习的训练过程,本质上都是在进行模式提取. 而从信息论的角度来看,模式提取也可以理解为一种信息压缩过程,通过将信息从一种形式压缩为另一种形式.压缩的过程不可避免会造成信息丢失. 笔者这里列举几种典型的体

该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图片中看到. 该技术是基于在车辆附近提取片段(例如车辆.树木和建筑物的部分),并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配.分段匹配可以直接转化为精确的定位信息,从而实现精确的三维地图构造和定位.在先前记录的部分(白色)和最近观察到的部分(彩色)之间,匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中. 该方法依

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转载Part 2  Biopython的重头戏-生物学中序列的处理 Biopyhton的Seq和Python中标准字符串有两大重要的不同之处:首先,他们的处理方法不同.Seq适用于很多不同字符串的用的方法,如translate(),但是又有所不同.而且Biopython中加入了不同字符处理中没有的方法,如reverse_complement(); 第二,Seq模块中加入了重要的特性alphabet,这个对象可以解释序列代表的意思,即这个序列是一个DNA序列还是蛋白质序等. 是alphabet对象

p: 源代码中包含多行,但是浏览器会忽略多行 <br />产生折行效果 h1:居中用样式实现 :水平线,有的很像border-top/bottom,或许用 实现更好 pre: 预格式化的文本,可以保留空格和换行,常用于表示源代码. 用空格代替tab,"<" 代表 "<",">" 代表 ">","&" 代表 "&", width numb

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