你能给别人讲清楚这个概念吗? 二代测序中,每测一个碱基会给出一个相应的质量值,这个质量值是衡量测序准确度的.碱基的质量值13,错误率为5%,20的错误率为1%,30的错误率为0.1%.行业中Q20与Q30则表示质量值≧20或30的碱基所占百分比.例如一共测了1G的数据量,其中有0.9G的碱基质量值大于或等于20,那么Q20则为90%.         Q20值是指的测序过程碱基识别(Base Calling)过程中,对所识别的碱基给出的错误概率.         质量值是Q20,则错误识别的概率

二代测序的分析过程中,经常需要统计原始下机数据的数据量,看数据量是否符合要求:另外还需要统计q20,q30,GC含量等反应测序质量的指标: 在kseq.h 的基础上稍加改造,就可以实现从fastq 文件中统计这些指标的功能,而且速度非常的快 #include <zlib.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include "kseq.h" // STEP 1: declare the type of

工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时向别人解释你的工作,让别人提出尖锐的问题,看你是不是答不上来. 16S概念 什么是16S?S是什么意思? 16S分析是用来干嘛的?能分析什么? 16S大致的分析原理是什么? 有点生物学基础的会知道16S和核糖体有关,但大多数还是搞不清楚它们之间的关系. 先明确一些概念: 核糖体:Ribosome,由

主流工具: FastQC fqcheck readfq 拿到测序数据的第一步就是做质量控制 fqcheck之后得到的结果: 它会统计每条reads,按read 1-100位点计算每个位置的ACGTN含量,以及0-41质量值的个数 最终会得到整体的错误率,GC,Q20,Q30 the default quality , sequences, total , average length:100.00 Standard deviations at 0.25: total 0.00%, per bas

目录 1. FastqCount简介 2. 使用 3. 结果 1. FastqCount简介 快速实用小工具:FastqCount https://github.com/zhimenggan/FastqCount 统计指标包括: Total Reads Total Bases N Bases Q20 Q30 GC 2. 使用 压缩文件可搭配pigz使用更香. 单个fastq(.gz)文件: ./FastqCount input.fastq 多文件: pigz -dc R1.fastq.gz R2

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

NGS基础 - 高通量测序原理 原创: 赑屃 生信宝典 2017-07-23 NGS系列文章包括NGS基础.转录组分析.ChIP-seq分析.DNA甲基化分析.重测序分析五部分内容. NGS基础系列文章包括高通量测序原理,测序数据获取和质量评估,常见文件格式解释和转换4部分. 本文 (高通量测序原理) 涉及测序文库构建原理.连特异性文库的构建方式和识别方法.测序簇生成过程.双端测序过程.测序接头产生.PCR duplicate.测序通量选择标准等.

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

本例将展示使用多输出评估期来实现图像完成.目标是根据给出的上半部分人脸预测人脸的下半部分. 第一列展示的是真实的人脸,接下来的列分别展示了随机森林,K近邻,线性回归和岭回归对人脸下半部分的预测. # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces from sklearn.uti

本例将会展示对确实值进行填充能比简单的对样例中缺失值进行简单的丢弃能获得更好的结果.填充不一定能提升预测精度,所以请通过交叉验证进行检验.有时删除有缺失值的记录或使用标记符号会更有效. 缺失值可以被替换为均值,中值,或使用strategy超参数最高频值.中值是对于具有可以主宰的高强度值数据是有较好鲁棒性的评估期(注:可以住在结果的高强度值一个更用用的名字是---长尾). 脚本输出: 整个数据集得分 = 0.56 不包含有缺失值的记录的得分 = 0.48 经过缺失值填充之后的得分 = 0.57 在

在前阵子写的一篇博文"SQL SERVER 2014 下IF EXITS 居然引起执行计划变更的案例分享"里介绍了数据库从SQL SERVER 2005升级到 SQL SERVER 2014后,发现一个SQL出现性能问题,当时分析后发现执行计划变了,导致SQL出现了性能问题.但是没有彻底搞清楚为什么出现这种情况.当时看到Actual Number of Rows 与Estimated Number of Rows之间的偏差较大(统计信息是最新的),以为是优化器的Bug造成的.其实罪魁祸

点击开始-所有程序-Microsoft SQL Server 2008-配置工具-SQL Server 安装中心然后点击左侧的维护,在点击右侧的版本升级,接着按照提示一直点下一步,到产品密钥的时候输入开发版: PTTFM-X467G-P7RH2-3Q6CG-4DMYB企业版: JD8Y6-HQG69-P9H84-XDTPG-34MBB就OK了.如果以上操作后还提示评估期已过,修改注册表:HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Microsoft SQL Ser

MENU: Transactions > Financial > Revalue Open Currency Balances 使用频率: - 每个月月底,结账前, 手工操作. - 或者在Period Close Checklist会有一步需要操作:Revalue Open Foreign Currency Balances Note: - 页面Month End Currency Revaluation,每个Subsidiary都要做,在列表下面系统会列出所有等待有可能存在交易外币金额的科目

sql server 2012提示评估期已过的解决方法: 第一步:进入SQL2012配置工具中的安装中心. 第二步:再进入左侧维护选项界面,然后选择选择版本升级. 第三步:进入输入产品密钥界面,输入相应版本密钥. 第四步:按照默认一直点下一步,遇到升级按钮,点升级直到升级完毕. sql server 2012 版本序列号如下: MICROSOFT SQL SERVER 2012 企业核心版激活码序列号: FH666-Y346V-7XFQ3-V69JM-RHW28 MICROSOFT SQL SE

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评估性能 评估损失 1.Training Error 首先要通过数据来训练模型,选取数据中的一部分作为训练数据. 损失函数可以使用绝对值误差或者平方误差等方法来计算,这里使用平方误差的方法,即: (y-f(x))2 使用此方法计算误差,然后计算所有数据点,并求平均数. Training Error 越小,模型越好?答案是否定的,下面看看Training Error 和模型复杂度的关系. 从上的的图可以看出,要想使training error越小,模型就会变得越复杂,然后出现了过拟合的现象 很有可

基数评估 目录 基数评估 说明 基数评估准确的重要性 模型假设 启用新的基数评估 验证基数评估的版本 在迁移到新的基数评估前要测试 校验基数评估 偏差问题 需要手动处理的变化 避免因为新的CE造成性能下降 SQL Server 2014中的修改 增加多个谓词的相关性的假设 修改超出统计信息范围的评估 Join评估算法修改 Join包含(Containment)假设的修改 不同值计数评估的变化 诊断输出 新基数评估的调优方法 修改数据库兼容级别 使用跟踪标记 基础调优方法 说明 查询优化器的目的是

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)

选自:http://maotong.blog.hexun.com/6261890_d.html 苏统华 哈尔滨工业大学人工智能研究室 2006年10月30日 声明:版权所有,转载请注明作者和来源 该系统能够识别连续说出的数字串和若干组姓名.建模是针对子词(sub-word, eg. 音素),具有一定的可扩充性.当加入一个新名字时,只需修改发音词典和任务语法即可.模型为连续混合高斯输出,运用语音决策树聚类形成的绑定状态式三音素. 4. 识别器评估 [step 11]验证测试结果 用Viterbi算

随着市场经济的日益繁荣,同行业之间企业的竞争越来越激烈,企业纷纷各出奇招吸引和挖掘客户,力求让自己的品牌成为更多客户的第一选择.那么,我们可以用什么方法来评估客户价值,提高客户忠诚度呢? 在互联网时代,我们无法脱离信息化的影响, CRM作为一款高效的客户关系管理系统,一直备受企业关注,接下来小编就跟大家分享一下企业是如何通过CRM来评估客户价值和提高客户忠诚度. 建立“全生命周期”客户观 营销巨匠菲利普•科特勒在其营销新著<如何发明.赢取并主宰市场>中,将营销定义为“发展.维系并培育具获利性顾