> 需求:公司内网exchange邮箱服务器迁移腾讯企业邮箱,导入用户和邮件组 障碍:exchange邮件组UI界面只能导出邮件组列表,无法导出邮件组成员列表 解决方案:powershell命令行导出 ;wang@xxx.com 2 boss@xxx.com test@xxx.com 测试部 zhao@xxx.com;chen@xxx.com 3 boss@xxx.com all@xxx.com 全体员工 >分号分隔; 群发权限:1表示任何人都能使用,2表示企业内部使用,3表示组内成员使用,或直接输入允许使用的邮件帐号列表; 允许的其他帐号:直接输入允许使用的邮件帐号列表,作为群发权限的补充 exchange2010导出来的邮件组列表是这样的: 显示名称 别名 组织单位 收件人类型详细信息 主 SMTP 地址 activeL activeL xxx/xxx 邮件通用通讯组 activeL@xxx.com Android Android xxx/xxx 邮件通用安全组 Android@xxx.com AndroidCore AndroidCore xxx/xxx 邮件通用通讯组
转录组数据:本身存在一定的read重复,qc报告非常容易出现警告或者红色xx,应该看具体的重复率,但重复率不应该过高比如超过70%。 Overrepresented sequences过表达的reads可能存在的情况:(原始数据存在接头的可能性高,可以看过滤后的数据qc报告)1.来自高表达基因的片段,具有生物学意义2.来自污染序列,导致文库中的这个序列比例异常高 3.文库检测到的序列多样性不高,重复率高序列异常排查方向:1.随机抽取fq文件中的2000条read,去NCBI做 blast比对,看是否有污染其他物种2.过表达的read序列去做blast比对,查看其来源 当剪切结束后用默认选项对结果文件进行fastqc分析--max_n去除含有N碱基数大于n的序列技巧:用ParaFly并行任务,给你的分析提提速ref:https://mp.weixin.qq.com/s/Tfo4kqKChJjk2ZHdsWjyuw killkill -9 %num:num为jobs命令返回IDkill -9 PID:ps fx或者htop可得到PID任务编号)① 提交任务:nohup bash trim.sh 1>trim.log 2>
'class' => 'yii\swiftmailer\Mailer',
'useFileTransport' =>false,//这句一定有,false发送邮件 ,true只是生成邮件在runtime文件夹下,不发邮件
'transport' => [
'class' => 'Swift_SmtpTransport 'charset'=>'UTF-8',
'from'=>['******@163.com'=>'admin']
],
],
2、 内容如下
$emil=000000@qq.com
$mail= Yii::$app->mailer->compose();
$mail->setTo($email);
$mail->setSubject("邮件的标题 ");
//$mail->setTextBody('zheshisha '); //发布纯文字文本
$mail->setHtmlBody("
邮件内容"); //发布可以带html标签的文本
生信技能树学习笔记 书接上回,转录组测序完成后会得到FASTQ文件。 如下图所示: 其中,_1和_2代表同一个样本的双端测序,一端一个文件。 建立目录的具体代码: # 进入到个人目录 cd ~ ## 1.建立数据库目录:在数据库下建立参考基因组数据库,注意命名习惯:参考基因组版本信息 mkdir -p database/GRCh38.105 ## 2.建立项目分析目录 mkdir project cd project mkdir Human-16-Asthma-Trans # 注意项目命名习惯:物种-样本数-疾病-分析流程 cd Human mkdir -pdata/rawdata data/cleandata/trim_galore data/cleandata/fastp # 建立比对目录 mkdir -p Mapping/Hisat2Mapping trim_galore │ └── fastp │ └── rawdata ├── Expression │ ├── featureCounts │ └── Salmon └── Mapping ├── Hisat2
本系列将更新三维基因组相关内容,欢迎关注! 二维顺式元件 术语 cis 源自拉丁语词根“cis”,意思是“同一侧”。相比之下,“trans”一词来自拉丁语词根“trans”,意思是“对面”。 人们发现它聚集在拓扑关联域(TAD)的边界,并且可能在将基因组划分为“染色体邻域”(发生调控的基因组区域)方面发挥作用。 TAD 拓扑结构域 拓扑关联域 (TAD) 是一个自相互作用的基因组区域,这意味着 TAD 内的 DNA 序列之间的物理相互作用比 TAD 外的序列更频繁。 基因组到 TAD 的空间划分与许多线性基因组特征相关,例如组蛋白修饰、协调基因表达、与核纤层和 DNA 复制时间的关联、增强子-启动子相互作用。 染色质环 人们已经认识到,像启动子-增强子这样的顺式调控元件通常沿着脊椎动物的线性基因组远离。然而,为了引发调节作用,基因组结构进化形成一个环,将两个元素聚集到空间上接近的位置。
alternative') msg['Subject'] = (title).decode('utf-8') #From 必须与login、sendmail一致,否则qq邮箱会判断为垃圾邮件 str(e) ———————————————————————————————————————————— #coding:utf-8 from writeLog import * import urllib2 strDate try: receivers = ['username@ooxx.com'] logData = os.popen("sort -t$'\t' -k2n except Exception, e: errorLogger.info("--------" + str(e)) Refer: [1] Python 发送邮件可以添加附件 http: //www.oschina.net/code/snippet_221343_49994 [2] TypeError: 'LazyImporter' object is not callable http
前言 邮件服务在开发中非常常见,比如用邮件注册账号、邮件作为找回密码的途径、用于订阅内容定期邮件推送等等,下面就简单的介绍下邮件实现方式。 org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId> </dependency> 2. "); //邮件主题 message.setText("这里是邮件内容");//邮件内容 mailSender.send(message); System.out.println("邮件发送成功
", true); //加载文件资源作为附件 ClassPathResource file=new ClassPathResource("static/avatar2.jpg 原文标题:Spring Boot 2.X(十三):邮件服务 原文地址: https://www.zwqh.top/article/info/22前言 邮件服务在开发中非常常见,比如用邮件注册账号、邮件作为找回密码的途径、用于订阅内容定期邮件推送等等,下面就简单的介绍下邮件实现方式。 准备 一个用于发送的邮箱,本文是用腾讯的域名邮箱,可以自己搞一个域名绑定下,登录地址:http://domain.mail.qq.com 邮件服务实现 1.添加依赖 <! org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-mail</artifactId> </dependency> 2. "); //邮件主题 message.setText("这里是邮件内容");//邮件内容 mailSender.send(message); true); //加载文件资源作为附件 ClassPathResource file=new ClassPathResource("static/avatar2.
'messageConfig'=>[ 'charset'=>'UTF-8', 'from'=>['abc123@qq.com'=>'客服名称'] ], ], 2.
这次给大家介绍两组精彩案例。 一、微软官方案例 微软的官方github账号上,分享了一套相当丰富的案例,既有入门级别的,也有复杂度较高的,非常值得学习。
/forestploter/ggforestplot等多个R包: 画一个好看的森林图 用更简单的方式画森林图 R语言画森林图系列3 R语言画森林图系列4 R语言画误差线的5种方法 虽然写的很详细,有亚组和没亚组的都包括了 ,但是base r的语法对于新手来说确实很难理解,不如ggplot2系列清晰易懂,而且各种空格/NA等占位符的使用也不好理解。 所以今天介绍下如何使用ggplot2画森林图,相比于之前介绍的森林图画法,主要是数据不复杂,只要在图层上改改细节即可。 但是对于零基础的人来说,依然是有难度的! 没有亚组的森林图 rm(list = ls()) tmp <- read.csv(".. p3+p4+p1+p5+plot_layout(widths = c(0.4,0.2,0.3,1,0.5)) 有亚组的森林图 df <- read.csv("..
spam = pd.read_csv('spam.csv', encoding='latin-1') spam = spam.filter(['v1','v2'], axis=1) spam.columns 1, activation='sigmoid') ]) adam = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0001, beta_1=0.9, beta_2= ,1表示正常邮件)。 该模型错误地将一些正常电子邮件识别为垃圾邮件。 我们可以识别任何示例文本,以检查它是垃圾邮件还是正常文本。由于tokenizer已经定义,我们不再需要再次定义它。 Github页面:https://mdsohelmahmood.github.io/2021/06/23/Spam-email-classification-Part2-Tensorflow.html
2016-11-07 Ceph用户邮件列表Vol45-Issue2 ceph Vol 45 Issue 2 1.CephFS: No space left on device After upgrading s-ragnarok=up:active} osdmap e20203: 16 osds: 16 up, 16 in flags sortbitwise pgmap v15284654: 1088 pgs, 2 pools, 11263 GB data, 40801 kobjects 23048 GB used, 6745 GB / 29793 GB avail 1085 active+clean 2 active repair 执行完了以后去对目录进行一次ll,可以看到mds_cache的stry的就会被清理干净了 这个问题就可以解决了,实际测试中在换了新版本以后,重启后然后进行目录的ll,也能清空stry 2. 277G 0 metadata 1 61953k 0.01 416G 39 data 2
Default Content Type 邮件的类型使用HTML 格式 Default Recipients 是默认的收件人 接着配置邮件的模板内容,也就是这个Email邮件的高级内容 Default Subject 邮件的主题,一般不用改 Default Content 邮件的正文内容,html格式,内容如下 <!
生信技能树学习笔记 比对过程: • 1.建索引 • 2.比对参考基因组 • 3.sam转bam 用到的软件——Hisat2 Hisat2主要是用来进行转录组数据的比对。 hisat2主要参数: ## ----构建索引# 进入参考基因组目录cd $HOME/database/GRCh38.105# Hisat2构建索引,构建索引时间比较长,建议提交后台运行,一般会运行20 多个样本比对 这里需要用到管道符|串联 比对参考基因组 和 sam转bam两个步骤 这里的2代表下面这个程序中输出的过程,并将其重定向到样本对应的log文件中 关注点: • 总比对率:一般都能在80%以上 fq.gz -2 ${inputdir}/${id}_2_val_2.fq.gz 2>${id}.log | samtools sort -@ 3 -o ${outdir}/${id}.Hisat_aln.sorted.bam 我要看FLAG 99是什么意思:samtools flags 99 0x63 99 PAIRED,PROPER_PAIR,MREVERSE,READ1 0x63 只能由0x1,0x2,0x20和0x40组成
1.功能注释2.功能富集rm(list = ls())options(stringsAsFactors = F)library(clusterProfiler)library(org.Hs.eg.db) library(GSEABase)library(ggplot2)library(tidyverse)## Error in download.KEGG.Path(species)# https://github.com ="normal",2]DEG <- as.character(na.omit(DEG))head(DEG)## ===GO数据库, 输出所有结果,后续可根据pvalue挑选结果ego_CC <- enrichGO = 'hsa', pvalueCutoff = 1, qvalueCutoff = 1)p1 <- barplot(ekegg, showCategory=10,label_format=100)p2 <- dotplot(ekegg, showCategory=10,label_format=100)plotc = p1/p2plotcggsave('result/6.enrichKEGG.png'
软件安装首先从github官网上下载minimap2的二进制文件压缩包,minimap2-2.26_x64-linux.tar.bz2,然后上传到服务器上。 # minimap2,v2.26压缩包解压缩$ tar -xjvf minimap2-2.26_x64-linux.tar.bz2# -x 解压# -j 有bz2属性的# -v 显示所有过程# -f 使用档案名字 ~/.bashrc2. pbtkExample Datasets德系犹太人家系:HG002(子)、HG003(父)、HG004(母),属于个人基因组计划中的样本。 .snf后期用于多样本鉴定结构变异$ sniffles --input sample1.bam --vcf sample1.vcf.gz --snf sample1.snf指定串联重复区域以及参考基因组序列
实验内容与原理说明 2. 实验模块程序代码和激励代码 (1)设计模块代码 (2)激励模块代码 3. 波形仿真图 4.门级电路图 【实验二】设计一个3-8线译码器(74LS138) 1. 实验内容与原理说明 2. 实验模块程序代码和激励代码 (1)设计模块代码 (2)激励模块代码 3. 从74LS138译码器的逻辑电路图可以看出,它具有三个附加的控制端G1、G2A、和G2B。 当G1=1、G2A+G2B=0的时候,译码器将处在译码工作状态;否则译码器将被禁止,所有的输出端将被封锁在高电平,如真值表所示。 相关参考资源已上传: 山东大学FPGA实验参考与实验报告报告二组合逻辑实验编码器和译码器设计-嵌入式文档类资源-CSDN下载山东大学FPGA实验参考与实验报告报告二组合逻辑实验编码器和译码器设计更多下载资源
继续上次的读书笔记,宏基因组学习笔记。 宏基因组 1.定义 metagenomics, 在希腊语中meta意思是超越的。 2.优缺点 优点: 1.不仅是群落组成信息,还可以有不同环境中微生物的功能信息,是解释疾病等假说的有力工具。可以分析物种内的基因异质性。 2.可能是无偏好性的,更有可能检测罕见或新的物种和物种组成的细微变化。 3.可以通过基因把物种确定到菌株的水平。 3.数据分析 有两种方法,一种是基于reads比对的,另一种是基于序列组装的。 几个技术性的问题是,1)没有参考基因组比较组装结果;2)组装取决于有没有相近的基因组;3)另外,组装也受测序深度的影响。因此,组装软件的开发还处于初级阶段。 分箱 把reads、contigs分类成组,每组可能代表一个个体的基因组或者相近个体的基因组。组装一个完整的基因组(环)是有难度的。注:现在纳米孔测序是可以实现的。
引言 本系列讲解 空间转录组学 (Spatial Transcriptomics) 相关基础知识与数据分析教程[1],持续更新,欢迎关注,转发,文末有交流群! spe <- logNormCounts(spe) assayNames(spe) ## [1] "counts" "logcounts" 特征选择(HVGs) 应用特征选择方法以识别一组顶级高变异基因 我们还在前 50 个 PCs 上运行 UMAP,并保留前 2 个 UMAP 成分用于可视化。 "UMAP" dim(reducedDim(spe, "PCA")) ## [1] 3614 50 dim(reducedDim(spe, "UMAP")) ## [1] 3614 2 # update column names for plotting colnames(reducedDim(spe, "UMAP")) <- paste0("UMAP", 1:2) 聚类 接下来,