http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个基因集,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异.表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因属于同一通路,以及该通路上的上调.下调情况,这就是富集分析了. 例如2019年4月在Cancer cell(PMID 30991027)上发表的一篇文章中有一张

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

一直都搞不清楚这两者的具体区别. 其实初学者搞不清楚很正常,因为它们的本质是相通的,都是对基因进行归类注释的数据库. 建议初学者自己使用一下这两个数据库,应该很快就能明白其中的区别. (抱歉之前没讲清楚,甚至有可能误导大家了) 以下以一个案例来详细说明两者的区别: 推荐一个没有任何基础的人都能使用的gene set注释工具 http://www.webgestalt.org/option.php GCLC TFPI HSPB6 TSPOAP1 ITGA2B OSBPL7 BAIAP2L1 NOS

之前的文档介绍了ELK架构的基础知识,日志集中分析系统的实施方案:- ELK+Redis- ELK+Filebeat - ELK+Filebeat+Redis- ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper ELK进一步优化架构为EFK,其中F就表示Filebeat.Filebeat即是轻量级数据收集引擎,基于原先Logstash-fowarder 的源码改造出来.换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是ELK Stack在shipper端的第

clusterProfiler没有显性的接口,但是可以直接扣取clusterProfiler里的函数. 核心函数就是get_GO_data GO_DATA <- get_GO_data("org.Hs.eg.db", "BP", "SYMBOL") 可以看到输入的是GO数据库,选定类别,基因名字类型,输出的就是整个数据库. 但是想调用这个函数没那么简单,得导入一系列的基础函数. 一个常见的任务就是获取GO数据库里所有的cell cycle相

前言 写这章之前,我犹豫了一会.在这个时候提集群,从章节安排上来讲,是否合适?但想到上一章<路由表>的相关内容,应该不至于太突兀.既然这样,那就撸起袖子干吧. Openfire的单机并发量,一直是一个比较含糊的东西,即使官方也没有很清楚的介绍.但按我自已评估,以4核.8G内存这样的机器配置,5万+的并发应问题不大.而当用户体量逐步上涨,前期可以通过扩容的方式提升性能,但若体量足够大,如几十万并发,单机的扩容已不是首选的方案,一来考虑性价比,二来如果整套系统跑在一台机器上,出现异常可能会波及所有

前言 在第六章<路由表>中,客户端进行会话时,首先要获取对方的Session实例.获取Session实例的方法,是先查找本地路由表,若找不到,则通过路由表中的缓存数据,由定位器获取. 路由表中的缓存,如下: public RoutingTableImpl() { super("Routing table"); serversCache = CacheFactory.createCache(S2S_CACHE_NAME); componentsCache = CacheFac

解析封装 ResultMap 是和结果集相关的东西,最初在解析 XML 的时候,于 parseStatementNode 方法中,针对每一个 select 节点进行解析,转换为 MappedStatement(类似 Spring 的 bean 配置和 BeanDefinition 的关系). 在 MapperBuilderAssistant 的 addMappedStatement 方法中,构建完statementBuilder,会调用 setStatementResultMap 方法给其设置

miRNA分析--数据过滤(一) miRNA分析--比对(二) 根据miRNA Target Prediction in Plants, miRNA并非所有区域都要求严格匹配,其中第1位碱基和第14位以后的碱基是允许错配(以miRNA 5'为始). miRNA 文件提交不管是U或者T都是可以的 miRNA 靶基因预测我采用了3个工具 1.psRNATarget: A plant Samll RNA Target Analysis Server 进去以后,提交自己miRNA文件,fasta格式,并

1.集群部署的基本流程 Storm上游数据源之Kakfa 下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 2.基础环境准备 安装前的准备工作(zk集群已经部署完毕)  关闭防火墙 chkconfig iptables off && setenforce 0  创建工作目录并赋权 mkdir -p /export/servers chmod 755 -R /export 3.集群部署 3.1下载安装包 wget http://mirrors.hust.edu.cn/apach

Redis集群消息 作为支持集群模式的缓存系统,Redis集群中的各个节点需要定期地进行通信,以维持各个节点关于其它节点信息的实时性与一致性.如前一篇文章介绍的,Redis在专用的端口监听集群其它节点的连接,将集群内部的的通信与客户端的通信区分开来,任意两个节点之间建立了两个tcp连接,形成一条全双工的通道.这篇文章将从集群消息方面进行介绍,主要介绍消息的格式.种类与不同场景下的消息处理. 1. 消息格式 首先,Redis集群通信使用的消息可分为消息头与消息体两部分:消息头包含了发送消息的节点的

Redis集群 Redis支持集群模式,集群中可以存在多个master,每个master又可以拥有多个slave.数据根据关键字映射到不同的slot,每一个master负责一部分的slots,数据被存储在负责它的slot的master节点上.slave会同步它的master节点上的数据到本节点,当master节点挂掉时,slave可以上升为master节点继续服务,保障集群的完整性与可靠性. Redis集群中的每一个节点都拥有其它所有节点的信息,任意节点都知道客户端请求的数据被存储在哪一个mas

原创文章,转载请注明 XCode 开发后期,要对代码进行改进和优化,查内存泄漏是其中一项重要工作,今天下午偷了点时间,把前段时间的代码稍微整理了一下,顺带用了下这个工具,还真发现了些问题.这里记录一下,以备忘! 为了能直接地看到有问题的代码的出处,故意写了如下代码: Player* l_player = new Player(); CCLog("%d", l_player->getCurrentSceneIndex()); char* l_a = (char*)malloc(10

安装zookeeper mkdir apps tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C apps [root@mini1 zookeeper-3.4.5]# rm -rf src/ *.xml *.txt [root@mini1 zookeeper-3.4.5]# rm -rf docs dist-maven/ [root@mini1 zookeeper-3.4.5]# cd conf [root@mini1 conf]# cp zoo_sample.cfg  zo

前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel

我们的云平台上的GO富集分析工具,需要输入的文件表格和参数很简单,但很多同学都不明白其中的原理与结果解读,这个帖子就跟大家详细解释~ 一.GO富集介绍:       Gene Ontology(简称GO)是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表(controlled vocabulary)来全面描述生物体中基因和基因产物的属性.GO总共有三个ontology(本体),分别描述基因的分子功能(molecular function).细胞组分(cellular compon

引用自https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4NjU4ODQ2MQ==&mid=2247484662&idx=1&sn=194668553f954e231f4526f5c944a195&chksm=fdf84cb4ca8fc5a2c0e8355377f9d6abdc4fa36b304aa8c533b5e82e49de30d443366ff3346a&mpshare=1&scene=1&srcid=09097IKbsc

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结

quartz2.2.1集群调度机制调研及源码分析引言quartz集群架构调度器实例化调度过程触发器的获取触发trigger:Job执行过程:总结:附: 引言 quratz是目前最为成熟,使用最广泛的java任务调度框架,功能强大配置灵活.在企业应用中占重要地位.quratz在集群环境中的使用方式是每个企业级系统都要考虑的问题.早在2006年,在ITeye上就有一篇关于quratz集群方案的讨论:http://www.iteye.com/topic/40970 ITeye创始人@Robbin在8楼

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了