目录 流程使用 问题 记录下braker2的使用要点,以备忘记. 流程使用 braker2有很多流程,根据你的数据:组装的基因组.转录组.蛋白(同源,包括近缘或远缘)选择不同流程,官网有说明: https://github.com/Gaius-Augustus/BRAKER 现在的动植物组装,大多数都含有以上三类数据吧,因此可选择如下流程,用公共数据库OrthoDB中的直系同源蛋白,根据自己的物种选择,有动物植物微生物等,如我选择植物就有300多万条序列. 作者指出,braker2并非证据越多越

tRNAscan-SE 软件可以根据输入的基因组序列,预测对应的tRNA的基因 在线的tRNAscan-SE的链接如下:http://lowelab.ucsc.edu/tRNAscan-SE/ 如下图所示,只需要输入fasta 格式的序列,选择对应的物种类型和其他的一些选项,点击运行按钮即可 结果界面如下: 首先是预测的tRNA基因 表头解释如下: Sequence Name : 输入的用于预测tRNA的序列名称 tRNA #              : 预测到的tRNA的个数 Predict

转载:http://www.oebiotech.com/Article/mirnabjyyc.html http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/201492594150379.htm miRNA自从被发现以来,一直备受关注,俨然已成为非编码RNA家庭中永不凋零的“玫瑰”.关于miRNA,主要有两个研究方向,其一是作为biomarker,这方面研究仅需足够庞大的临床样本支撑即可:miRNA的另一研究方向为功能机制研究,此时必须有miRNA靶基因的参与,可是如何确

目录 1. 优势杂交育种预测 2. GS育种原理与模型算法 岭回归和LASSO回归 贝叶斯方法 GBLUP和RRBLUP 偏最小二乘法 支持向量机/支持向量回归 其他方法 3. 模型预测能力验证 4. 局限性 基于数学建模的杂交种预测的一些假设: 影响因素 5. 展望 1. 优势杂交育种预测 杂交育种:选育优良纯合亲本,再进行亲本配组. 杂种优势与亲本间的遗传差异有关,前人通过遗传标记计算亲本间的遗传距离.但遗传距离和杂种优势的相关性只能在一定程度上定性地评价杂交组合的表现,并不能定量地预测表现

短ID在实际运用中很广泛, 其中比较典型的运用就是短地址. 市面上肯定有不少开源的生成短ID库, 基于node.js的估计也不少. 鉴于本人已然是node.js的脑残粉(本职java开发), 很多业余项目从前端到后端都基于javascript开发, 加上npm和bower的包管理以及grunt的打包工具, 在项目开发过程中体验特别酸爽. 由于当时项目前后端都会用到短ID, 但没找到合适的库同时支持npm和bower的(可能孤陋寡闻). 因此自己乐此不疲地又造了个轮子js-shortid(夷,为什

一.何为短槽 短槽通常定义:槽长小于2倍槽宽      如:槽长1.8mm,槽宽1.0mm 二.为什么要加短槽加引孔呢 短槽孔在钻孔时孔易偏斜导致槽长偏短, 当槽长宽比越小,则受力越不均匀,在钻第2个孔时,钻头两边受力不均匀再加上是顺时针旋转,会导至第2个孔往逆时针方向偏转且变短(如下图) 短槽偏位问题如何解决呢,在我们PCB行业最佳作法是在钻槽孔之前,先在槽孔两端2个小孔(如下图). PCB行业已有很多短槽加工方法了 具体方法请链接:PCB钻孔--超短坑槽的加工方法 机械钻孔中的短槽孔加工技术

目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)José Crossa 2017年发表在<Trends in Plant Science>上的综述. 1. GS/GP在植物育种中的角色 过去的植物育种主要借助分子标记辅助选择法(MAS)来进行表型选择(

转录组分析综述 转录组 文献解读 Trinity cufflinks 转录组研究综述文章解读 今天介绍下小编最近阅读的关于RNA-seq分析的文章,文章发在Genome Biology 上的A survey of best practices for RNA-seq data analysis .由于文章较长和枯燥,小编认为重要的信息,已经加粗加红,可以直接看重要信息.不要问我为啥这么好,请叫我雷锋. 摘要 现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-

导读 POI是“Point of interest”的缩写,中文可以翻译为“兴趣点”.在地图上,一个POI可以是一栋房子.一个商铺.一个公交站.一个湖泊.一条道路等.在地图搜索场景,POI是检索对象,等同于网页搜索中的网页.在地图客户端上,用户选中一个POI,会有一个悬浮的气球指向这个POI. 如上图左边,这家商场内的屈臣氏是一个POI:而所谓类别标签,就是在类别维度对POI属性的一种概括,比如,屈臣氏的类别标签化妆品,而屈臣氏所坐落的凯德mall,类别标签是商场:右侧则是商场query搜索召回

深度学习在美团配送 ETA 预估中的探索与实践 比前一版本有改进:   基泽 周越 显杰 阅读数:32952019 年 4 月 20 日   1. 背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,

1.背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,ETA既是配送系统的入口和全局约束,又是系统的调节中枢.具体体现在: ETA在用户下单时刻就需要被展现,这个预估时长继而会贯穿整个订单生命周期,

1.导读 驾车导航是数字地图的核心用户场景,用户在进行导航规划时,高德地图会提供给用户3条路线选择,由用户根据自身情况来决定按照哪条路线行驶. 同时各路线的ETA(estimated time of arrival,预估到达时间)会直接显示给用户,这是用户关心的核心点之一.用户给定起点和终点后,我们的任务是预测起终点的ETA,ETA的准确率越高,给用户带来的出行体验越好. 2.基于深度学习模型的探索和实践 2.1模型选择 传统机器学习模型在ETA中,比较常用的有线性回归.RF(随机森林).GBD

一个程序员,他写完了代码,在测试环境通过了测试,然后他把它发布到了线上生产环境,但很快就发现在生产环境上出了问题,有潜在的 bug. 事后分析,是生产环境的一些微妙差异,使得这种 bug 场景在线下测试中很难被发现.毕竟想要在测试环境完美的复制生产环境的所有情况也是不太可能的,导致出现了疏漏.对于这类情况,我们在想是否可以通过在线下做一些 Code Review(代码审查)假想线上的环境差异,通过在头脑中的假想上线运行来获得一些概念验证,这样是否能够减少上线后出现 bug 的概率呢? 感性 Co

md5已经不安全了,中国山东大学女学霸王小云破解了一系列密码,当真是巾帼不让须眉.说是破解,其实就是给你一个md5码,让你求出这个md5码所对应的原始信息,显然一个md5对应无数种原始信息.而md5的特性就是难以还原初始信息,但是王小云可以迅速找到给定md5码的可行解.md5的解空间虽然巨大,但是却难以捕捉到解. md5虽然已经不安全了,但是仍然可以用于校验. md5不是编码,编码是能够还原初始信息的,而md5只是固定的16byte,它只能从总体上反映初始信息的一些特征,却无法完整的还原出来,因

DES算法和DESede算法统称DES系列算法.DES算法是对称加密算法领域中的典型算法,为后续对称加密算法的发展奠定了坚实的基础.但是DES算法密钥偏短,仅有56位,迭代次数偏少,受到诸如查分密码分析和线性密码分析等各种攻击威胁,安全性受到严重威胁.不仅如此,由于DES算法具有半公开性质,被怀疑存在美国国家安全局安置的后门,受到各大密码学机构的强烈质疑.以后的文章中会具体描述一下AES算法. 生产密钥,对数据加密.解密 package test; import java.security.Ke

tr命令是linux下一个字符处理命令,用途:    字符替换    字符删除    字符压缩形式:tr [OPTION]... SET1 [SET2]接口:输入输出都是标准流,所以要通过管道来调用这个命令参数:     -c 对SET1取补集,在进行一切操作之前,对SET1取补集.    -d 删除SET1中的全部字符,不进行字符替换    -s 压缩重复字符,例如wweeedd压缩之后变成wed    -t 对SET1进行截断,使之与SET2等长    字符删除和字符替换两个功能不可共用,只

<?php /* 郑重说明2015年6月11日16:28:14,目前为止MySQL Cluster 社区版不支持INNODB,商业版支持,但是授权价格20W左右,so看此文档之前,考虑下钱 MyISAM支持,至于触发器,存储过程,社区版是否支持,木有验证 MySQL簇的基本概念 NDB是一种“内存中”存储引擎,它具有可用性高和数据一致性好的特点. 能够使用多种故障切换和负载平衡选项配置NDB存储引擎,但以簇层面上的存储引擎开始最简单.MySQL簇的NDB存储引擎包含完整的数据集,仅取决于 簇本身

/* 唐代李白 <江夏别宋之悌> 楚水清若空,遥将碧海通.人分千里外,兴在一杯中. 谷鸟吟晴日,江猿啸晚风.平生不下泪,于此泣无穷. */ #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <vector> #include <utility> #include <iomanip> #in

一个程序员,他写完了代码,在测试环境通过了测试,然后他把它发布到了线上生产环境,但很快就发现在生产环境上出了问题,有潜在的 bug. 事后分析,是生产环境的一些微妙差异,使得这种 bug 场景在线下测试中很难被发现.毕竟想要在测试环境完美的复制生产环境的所有情况也是不太可能的,导致出现了疏漏.对于这类情况,我们在想是否可以通过在线下做一些 Code Review(代码审查)假想线上的环境差异,通过在头脑中的假想上线运行来获得一些概念验证,这样是否能够减少上线后出现 bug 的概率呢? 感性 Co

正文之前 由于最近忙于复习赶考,所以暂时没有拿起树莓派小车,直到昨天,终于空出时间来把代码整理一下来和大家分享. 正文 在树莓派小车系列之二中,讲到了树莓派的引脚定义方式有两种: PHYSICAL NUMBERING GPIO NUMBERING 我采用的是第二种方式. 开始写 1. 导入库 import RPi.GPIO as GPIO import time 2. 定义接口方式以及接口位置 GPIO.setmode(GPIO.BCM) IN1 = 17 IN2 = 18 IN3 = 27 I