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  • 来自专栏Listenlii的生物信息笔记

    微生物领域名言(5物种的稀有性

    稀有是所有国家所有纲的大量物种的属性。 rarity is the attribute of a vast number of species of all classes, in all countries’ --Darwin 1859《物种起源 Darwin还强调了理解生物学中稀有机制和物种分布的相关性: 谁能解释为什么一个物种分布范围广且数量众多,而另一个近缘物种却分布范围窄且稀少? as I believe, the future success and modification of every inhabitant of this world’ --Darwin 1859《物种起源

    90031发布于 2020-11-19
  • 来自专栏生信喵实验柴

    物种分类原理

    1 形态学特征 2 生理生化特征 3 血清分型 4 DNA 碱基组成 5 DNA 杂交 6 16S 序列测序 7 宏基因组序列测序 二、商业微生物检测平台 One Codex:https://www.onecodex.com 5、NanoOK:https://github.com/richardmleggett/NanoOK 四、几种检测方法费用比较 五、微生物世界中的“种” 自然界的物种之间可能是连续进化的 对应的division id 为 5,Primates 灵长类。 七、不同物种分类算法比较 LCA:“lowest common ancestor”,最小公共祖先法。 2.0 HDF5是二进制格式,被许多程序语言支持,读取更高效和节约空间。 ,数据库冗余 ; 4、数据库过大,比对时间过长; 5、需要大量计算资源; 十、不同分析软件的比较 宏基因组物种鉴定软件有很多,但不同软件核心算法不同,使用的数据库不同

    1.2K31编辑于 2023-02-24
  • 来自专栏用户7627119的专栏

    miRBase物种名缩写

    里面提供了285个物种中已知的所有miRNA信息。还不知道miRNA为何物的同学们,赶紧去恶补一下--》MicroRNA 的结构、生物合成及功能《--。 人这个物种大家研究的比较多,所以可能大家都知道人的miRNA都是以hsa开头的,如hsa-miR-25-3p。如果也做过小鼠,应该也知道小鼠的miRNA都是以mmu开头的,如mmu-mir-100。 因此我们可以在miRbase的下载页面去下载相应物种的miRNA信息。 ? 但是对于那些不常研究的物种,估计很少有人知道他们物种缩写是什么。那有没有这么一张表,能告诉我们所有物种的缩写呢? 打开是这样的,包括物种缩写,拉丁文全名,界门纲目科属种都能查到,最后还有物种id号。是不是so easy! ? 2. 对于会R的人,我们也提供R代码来获取这张表。

    3.2K40发布于 2020-08-06
  • 来自专栏Listenlii的生物信息笔记

    估计理论物种

    然而由于取样的限制,几乎不可能通过有限的取样力来检测所有的物种,特别是在有许多稀有物种的高多样性的群落中。 因此,对样本中物种的简单计数低估了真实的物种丰富度。 基于物种丰富度估计的渐近方法 这种方法的目的是估计一个物种积累曲线的渐近线。估计的渐近线被用作真实物种丰富度,它可以在群落之间进行比较。 一个直观和基本的概念是,丰富的物种(在样本中肯定会被检测到)几乎不包含任何关于未被检测到的物种丰富度的信息,而稀有的物种(很可能未被发现或不经常被发现)包含几乎所有关于未被发现物种丰富度的信息。 尽管Chao1和iChao1估计是物种丰富度的下界,他们当满足两个条件时通常也满足点估计,即(1)稀有物种的丰度几乎是均匀的, (2) n相对于物种丰富度足够大,这样singletons和未被发现的物种有大约相同的平均丰度 当为为高度异质的群落如细菌或微生物测序数据,另一个选择是k= max (10,n/Sobs) 由于已检测到的稀有物种几乎包含了未检测到的物种的所有信息,ACE方法利用来自稀有物种组的信息来估计未检测到的物种数量

    1.8K31发布于 2020-07-14
  • 来自专栏生信喵实验柴

    不同物种拼接练习

    , -f 1,10,19 Run,download_path,Platform ERR2173371,https://sra-downloadb.be-md.ncbi.nlm.nih.gov/sos5/ ERR2173371/ERR2173371.lite.1,PACBIO_SMRT ERR2173372,https://sra-downloadb.be-md.ncbi.nlm.nih.gov/sos5/ ERR217/3372/ERR2173372.sralite.1,ILLUMINA ERR2173373,https://sra-downloadb.be-md.ncbi.nlm.nih.gov/sos5/ ERR2173373/ERR2173373.lite.1,OXFORD_NANOPORE wget -c https://sra-downloadb.be-md.ncbi.nlm.nih.gov/sos5/ /ERR2173371/ERR2173371.lite.1 -O pacbio.sra wget -c https://sra-downloadb.be-md.ncbi.nlm.nih.gov/sos5/

    43720编辑于 2022-10-25
  • 来自专栏生信喵实验柴

    metaphlan物种分类鉴定

    一、metaphlan简介 MetaPhlAn 是用于二代测序物种分类的工具,只需一条命令即可得到宏基因组物种分类的列表,以及相对丰度信息,使用起来非常方便。 clades,按照物种很累层级进行排列。 第二列是物种对应的相对丰度,不是原始 reads数,所以,每一个层级累积起来总和都为 100%,有些软件输出的是绝对的 reads 数目。 metaphlan 物种分类结果 #循环处理 #一、首先是kneaddata质控 cat /share/home/xiehs/17.meta/data/hmp/metadata.txt | awk '{ /merged_abundance_table.txt #合并后的物种分类表txt就可以直接去R中处理了。 写在最后:有时间我们会努力更新的。

    2.9K20编辑于 2023-02-24
  • 来自专栏6G

    MPLS物种的起源!

    遂主动与之修好,甘当IP的承载层,但为了与一般的链路层小帮有所区别,将自己定位在第2. 5层的位置。

    33810编辑于 2024-12-19
  • 来自专栏点点GIS

    ArcGIS物种适宜区分析

    本章节就以某物种A的种植适宜区为例,向大家详细介绍GIS的空间叠加分析。 实验数据: 1.气象数据(中国气象数据中心) 2.DEM(地理空间数据云网站) 3.土壤数据(中国科学院资源环境科学与数据中心) 实验步骤: 某物种A在满足以下环境条件时生长最好,试问该物种A的最佳种植适宜区 图3 平坝区坡度图 三、重分类 依据题意,利用重分类工具分别将温度和湿度(图4)、坡度(图5)和海拔分为2级(图6)。这里需要注意一些小细节,重分类Value值的设置。 图4 温度和湿度分级参数示意图 图5 坡度分级参数示意图 图6 海拔分级参数示意图 四、叠加分析 通过上述基础数据的整理和处理,将处理后所得的数据通过ArcGIS地图代数中的栅格计算器通过加权叠加得到 笔者对此的理解就是无论温度、海拔,重分类后满足题意的图斑就是Value=2的所有栅格,通过栅格计算器叠加后,仅有2+2+2+2=8,也就是满足题意4个条件该物种的最佳适宜区。

    2K10发布于 2021-08-19
  • 来自专栏小巫技术博客

    外来物种变鹅记

    先说说标题 外来物种变鹅记? 你可能会好奇为什么会说自己是外来物种,其实呢,只要不是以应届生身份进入鹅厂的,我觉得都可以叫外来物种,应届生可以说是纯种企鹅,因为从毕业就进入鹅厂的同学一开始就接受鹅厂的熏陶无参杂任何其他外面的东西。 鹅厂三个月的试用期,我觉得除了考查外来物种是否适合聘请岗位的工作,还有就是让我们重新审视自己的一些价值观和融入团队的过渡期。 这三个月的过渡期是让你褪去以前的影子,以一个全新的物种-企鹅,开启你在鹅厂的新旅途。

    45820发布于 2018-07-20
  • 来自专栏MixLab科技+设计实验室

    数字物种,iNFT = AI + NFT

    物种进化,从智人到半机械人,还是从智人到数字人? 诺亚方舟产品主页 alethea.ai 有趣的是,我们可以创建石头之类的,非数字人虚拟物品……结合了元宇宙之后,万物皆可被创造,数字物种非常像游戏里的各种NPC。 这些角色不一定是“人”,可能是小狗、野兽、甚至是植物…… 数字物种的数量肯定是庞大的,庞大到我们无法一一手工制作,带来了一个问题:多样性。 小冰岛-AI beings给出了其中一种答案和应用场景。 陆续加入 我们将邀请创业者、程序员、设计师、艺术家、风险投资等行业专业人士,从数字人、未来职业、创业与投资机会、未来城市、非传统建筑设计、结构新“力”学、游戏、开放世界、社交、体验设计、数字艺术创作、5G 5 数字人有哪些比较有趣的应用场景? 6 有哪些新的职业机会…

    1.3K30发布于 2021-10-25
  • 来自专栏Y大宽

    物种比较(同源基因)

    不同物种中的同源基因指的是直系同源基因(rotholog genes,例如从一个共同祖先基因因为物种进化来的基因),通常在进化中保留了非常相似的功能。 (大概就是,在人类和实验大鼠和小鼠等模式动物进行跨物种比较,以期找到那些在百万年进化中保守的肿瘤细胞发育基因,提供了一个唯一,有利的工具)。 对人类肿瘤转录组数据进行跨物种比较的最主要的目标是在模型物种中发现和对应的癌症类型中同时失调的基因。这种基因指向肿瘤发展的常见驱动因素或肿瘤维持途径,治疗反应,获得耐药性和/或总体结果。 在整体基因表达模式进行跨物种比较已经成功的应用在肝癌,乳腺癌,肺癌,前列腺癌,等的基因发现上。DLBCL,弥散性大B细胞淋巴瘤。 因为我们推测,如果进化上相关的物种调控元件是保守的话,那么在物种中反应相似表型的基因表达特征也会相应的保守。

    5.4K40发布于 2018-09-10
  • 来自专栏科技记者

    SingleM测试:基于reads和单拷贝标记基因氨基酸序列的物种分析

    上个月刚发表在NBT上的软件,看到有几个公众号和博客对这个软件进行了介绍,还是比较好奇这个软件的效果到底如何呀,在小伙伴的怂恿下测试一下下啦! 软件介绍 现有的许多宏基因组物种注释工具没有考虑未知的物种,昆士兰科技大学(QUT)生物医学科学学院微生物组研究中心,转化研究所开发的SingleM可以通过保守序列窗口策略解决此问题,但环境样本中仅8.0% 的物种来自培养样本,表明基因组数据库仍需扩展。 对标的是MetaPhlAn啦,不过作者也承认,MetaPhlAn在低丰度的物种预测上更准些,当然我们知道基于marker基因的弱点基本就是容易假阴性啦! │ └── S3.12.ribosomal_L1 # 看下简单帮助 singlem pipe 使用 随便下载了个人类的肠道菌群宏基因组数据,SAMEA111279291,运行测试

    31710编辑于 2025-09-04
  • 来自专栏啄木鸟软件测试

    软件性能测试(连载5

    这个值不应该超过5。 ØPage Faults。 处理器页面错误计数。这个值大说明操作系统向内存读取错误数据过多。 •Physical disk。 Ø%Disk Time。 表3-3 磁盘的I/O数的计算方法 RAID类型计算方法RAID0(Reads+Writes)/Number of DisksRAID1(Reads+2×Writes)/2RAID5(Reads+4× 如果这个值持续增长或者性能测试终止后这个值仍旧不降,说明发生了内存泄露。 5.网络 •Network interface。 Ø Bytestotal/sec。

    1.1K10发布于 2020-02-19
  • 来自专栏用户1337634的专栏

    JMeter5性能测试

    本文介绍一下如何使用JMeter5完成性能测试 最简单执行计划 创建计划 添加Thread Group TestPlan -> Add -> Threads(Users) -> Thread Group 测试结果 ---- 高级功能 读取文件 上面的测试,每次发送的URL请求都是同一个,可能因为缓存等原因导致性能数据偏差。 可以使用读取CSV文件的方式,对每个请求构造不同的请求。 参数读取规则 配置完成后,可以在一次执行计划中根据CSV文件中配置的参数,构造不同的请求 NoGui 不要使用GUI界面进行性能测试 不要使用GUI界面进行性能测试 不要使用GUI界面进行性能测试 如果要执行性能测试,需要使用命令行模式,如下: . /jmeter -n -t ~/process.jmx -l result.jtl -n: No Gui模式 -t: 指定配置文件 -l: 指定测试结果文件 性能测试结果 在No Gui模式下生成的性能测试结果

    1.5K20发布于 2019-03-27
  • 来自专栏dongfanger

    JUnit5的条件测试、嵌套测试、重复测试

    条件测试 JUnit5支持条件注解,根据布尔值判断是否执行测试。 如果定义在测试类外部,那么需要是static方法。 内置条件 JUnit5的org.junit.jupiter.api.condition包中内置了一些条件注解。 借助于Java嵌套类的语法,JUnit5可以通过@Nested注解,实现嵌套测试,示例: import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals └─ Wiederholung 5 von 5 ✔ 小结 本文分别对JUnit5的条件测试、嵌套测试、重复测试进行了介绍,它们可以使得测试更加灵活和富有层次。 除了这些,JUnit5还支持另一个重要且常见的测试:参数化测试

    2.2K20发布于 2021-07-16
  • 来自专栏生信技能树

    物种基因组组装

    对人和鼠科研项目来说,各种NGS测序数据分析起来都是有成熟的流程和工具,但是并不是使用的物种都是有参考基因组和注释文件的,走流程的前提就需要先测定自己研究的物种的基因组,组装起来。 恰好这个文章比较好的展现了一个新物种参考基因组组装的科研项目思路: We sequenced and assembled the genome of P. westermani, which is among 就是物种基因组大小预估,测序组装,重复序列,蛋白编码基因分析,物种进化分析。 测序数据如下: ? 测序策略 可以看到这个策略里面有pacbio,但是并没有10x和hic哈,属于比较简单的测序。 重复序列鉴定,蛋白编码基因鉴定,已经物种进化关系分析大家就自行查看文献了哈。 最后给大家推荐一个物种测序策略: ? 新物种测序策略 各大科研服务公司都提供这样的服务,费用取决于物种的基因组大小,测序的精细程度,约5-10万左右就可以拿下一个新物种的基因组组装哦!

    90510发布于 2020-04-23
  • 来自专栏相约机器人

    基于声音的鸟类物种检测

    经过数周的工作,该小组设法建立了一种解决方案,该解决方案可以在测试样本上以87%的准确度预测正确的鸟的名字。 鸟儿的问题 Birdong的分析和分类是一个非常有趣的问题。 可能会遇到许多问题: 背景噪音-尤其是在使用城市中记录的数据时(例如,城市噪音,教堂,汽车) 多标签分类问题-当同时有很多物种唱歌时 不同类型的鸟歌(如前所述) 物种之间的差异-生活在不同地区或国家的同一物种之间的鸟类鸣叫可能有所不同 数据集问题-由于一个物种比另一个物种更受欢迎,数据可能高度不平衡,存在大量不同物种,并且记录可能具有不同的长度,记录质量(数量,清洁度) 那么过去的问题是如何解决的呢? 信息(静音)不足且噪声主要的5s频谱图示例 是时候建模了! 在创建具有高通滤波器的梅尔频谱图之后,从10秒钟的持久音频文件中分离出数据,然后将数据分为训练(90%),验证(10%)和测试集(10%)。

    2.8K30发布于 2020-01-17
  • 来自专栏世荣的博客

    渗透测试笔记-5

    执行一个外部的应用程序的输入并显示输出的结果 2.exec():执行一个外部的应用程序,但不显示输出的结果 3.passthru():执行一个系统命令并显示原始的输出 4.shell_exec():执行shell命令并返回输出的结果的字符串 5. 7.0之后的demo: 3.call_user_func():回调函数,可以使用is_callable查看是否可以进行调用 4.call_user_fuc_array():回调函数,参数为数组 5.create_function ():创建匿名函数 5.preg_replace():当php版本小于7时,当为 /e 时代码会执行 6.array_map():为数组的每个元素应用回调函数 7.array_filter():依次将

    46520编辑于 2022-03-18
  • 来自专栏自学测试之道

    H5专项测试

    前言 随着Html5的流行,现在很多业务场景使用H5页面来承载,使活动类、运营类的业务功能更便捷在微信、Native端部署,所以H5方面的测试也变得越来越重要。 ? H5业务测试流程图 一、H5测试基本点 1. ; 8.数据埋点 用于BI的数据埋点 二、常用工具 工欲善其事,必先利其器,在做H5前端性能测试之前,选择合适的工具能让我们的测试工作事半功倍。 在我们做H5前端性能测试的时候,个人觉得只要不修改包,不对H5调试,就可以放弃使用这类工具,不是工具不好,而是大材小用(杀鸡焉用牛刀??是吧!)。 我们可以快捷的测试出H5前端性能中数据,视图,并给出一定程度的优化建议。 ? 工具对比列表 工具使用详情请参考【H5前端性能测试快速入门】

    2K42发布于 2019-09-29
  • 来自专栏Hadoop数据仓库

    ShardingSphere实践(5)——性能测试

    本次测试使用上篇“二、用例测试”的环境。BenchmarkSQL基准测试属于压测,为尽量减小复制延迟,将两个从库的刷盘参数设置为0,并开启组提交与多线程复制。 直连主库         首先不通过Proxy,直连主库进行基准测试,用以结果数据对比。         准备测试数据,创建16张表,每张表一百万条数据。 ,预热一分钟,压测5分钟,每秒输出一行报告。 sbtest4    | sysbench_ds   | | sbtest3    | sysbench_ds   | | sbtest6    | sysbench_ds   | | sbtest5     准备测试数据,建一个测试表,插入一千六百万行。按照规则,会在四个数据源中使用hash_mod算法平均自动分成16个分表,每个数据源4个分表,每个分表近似一百万数据。

    1.7K21编辑于 2022-06-05
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