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去rRNA可以解决GC含量双峰的右峰
前些天我在生信技能树提出来了一个转录组数据分析的疑难杂症：RNA-seq的fastq文件里面为什么有gc含量的双峰，就是fastq测序数据质量控制的时候发现了GC含量的双峰，然后我简单分析了那些高重复的 可以看到，GC含量最后一个峰是由rRNA导致，因为8百万条reads被去除后，该峰就消失了。 最后剩下的问题，就是GC含量的另外一个峰。我们后续再谈它！
1.9K40发布于 2020-06-11 - 来自专栏小汪Waud
测序数据GC含量异常该如何处理？
我们在对测序数据进行fastqc质控时，会比较关注样本的GC含量，较好的数据如下图所示 Normal data 事实上，我们的测序结果会受到建库方式、样本质量等很多因素的影响，其GC含量也会千差万别 下图是真实测序结果的fastqc报告，很明显其GC含量有多个峰值，相当的“红”。我们在进行后续分析之前，首先要对其进行一定处理，去掉杂峰的影响。 rawdata_qc 下图是双端测序结果的fastqc质控报告中的GC含量部分，我们可以看到有几个异常峰值。 read id do echo prefetch ${id} -O ./ done 参考资料： RNA-seq数据分析完全指北-03：去除奇怪的RNA RNA-seq的fastq文件里面为什么有gc 含量的双峰
4.2K20编辑于 2023-02-16 - 来自专栏生信技能树
生信基础50问-GC含量是否应该成正态分布呢
对NGS测序得到的成千上万条reads的GC含量进行统计，并且与正态分布形式对比已经是常规操作了，一般用fastqc软件即可分析，如下： ? 但现实情况往往不是这样。 Statistics Per base sequence quality Per sequence quality scores Per base sequence content Per base GC content Per sequence GC content Per base N content Sequence Length Distribution Sequence Duplication Levels Overrepresented sequences Kmer Content 那么问题来了，不同物种的ngs组学的GC含量理想范围是什么？
2K20发布于 2018-09-21 - 来自专栏生信技能树
RNA-seq的fastq文件里面为什么有gc含量的双峰
fastq测序数据质控的时候 首先fastq测序数据质量控制表格就发现质量差的可怜，而且居然有GC含量的双峰，如下： ? 遇到这样的情况，就必须单独看具体的每个样本，上面的GC含量图表是项目里面全部的样本的multiqc汇总图表。 我随机抽一个样本的fastqc报告看了看，如下： ? 这个59%到67%的GC含量reads有点多啊，就是第一个GC峰值。 然后80%附近GC含量reads也有点多，就是第二个GC含量峰值。 这两个GC含量峰值就是需要解决的问题，正常的RNA-seq数据不会出现这样的情况。 我们有必要仔细看看具体那些动辄一两百万的同一个GC含量的reads是什么，看了看，如下所示： Sequence Count Percentage Possible Source CCGGCCCGGAGCGGACGAGCCGCCCCGGCGGTGAACGGGGAGGAGGCGGG
2K50发布于 2020-06-09 - 来自专栏生信技能树
【直播】我的基因组47:测序深度和GC含量的关系
含量片段偏好性。 以下为分析过程： 首先，把全基因组的bam文件用 mpileup模式输出，根据 1000bp 的窗口滑动来统计每个窗口的测到的碱基数，GC碱基数，测序总深度！ if $F[2]=~/[GC]/;$counts_sum{$key}+=$F[3];$number{$key}++;}END{print "$_\t$number{$_}\t$GC{$_}\t$counts_sum 我觉得我这次画的图还不错，很明显能看到这个趋势，GC含量比较高的窗口，有着相应比较高的测序深度！ ? 至此，完美的证明了文章开头的结论！ /tmp.txt') a$GC = a[,4]/a[,3] a$depth = a[,5]/a[,3] a = a[a$depth<100,] plot(a$GC,a$depth) library(ggplot2
1.8K110发布于 2018-03-08 - 来自专栏生信技能树
【直播】我的基因组47:测序深度和GC含量的关系
含量片段偏好性。 以下为分析过程： 首先，把全基因组的bam文件用 mpileup模式输出，根据 1000bp 的窗口滑动来统计每个窗口的测到的碱基数，GC碱基数，测序总深度！ if $F[2]=~/[GC]/;$counts_sum{$key}+=$F[3];$number{$key}++;}END{print "$_\t$number{$_}\t$GC{$_}\t$counts_sum 我觉得我这次画的图还不错，很明显能看到这个趋势，GC含量比较高的窗口，有着相应比较高的测序深度！ ? 至此，完美的证明了文章开头的结论！ /tmp.txt')a$GC = a[,4]/a[,3]a$depth = a[,5]/a[,3]a = a[a$depth<100,]plot(a$GC,a$depth)library(ggplot2
3.3K90发布于 2018-03-08 - 来自专栏码匠的流水账
java9 gc log参数迁移
序 本文主要研究一下java9 gc log参数的迁移。 统一JVM及GC的Logging java9引进了一个统一的日志框架，把gc相关的log输出及配置也给纳入进来了。 比如 -Xlog:gc:demoapp-gc-%p-%t.log 输出的文件名如下： demoapp-gc-1678-2018-03-01_21-44-18.log decorators time — 比如 [3.080s][info][gc,cpu ] GC(5) User=0.03s Sys=0.00s Real=0.01s 实例 -Xlog:gc=trace:file=gctrace.txt PrintGCDetails -Xlog:gc* Not Applicable PrintGCID Not Applicable GC ID is now always logged. 小结 java9把gc log的选型及输出也给统一到了Xlog中，可以按照官方给出的迁移表进行迁移。
2K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏java一日一条
Java 9 中的 GC 调优基础
在经过了几次跳票之后，Java 9终于在原计划日期的整整一年之后发布了正式版。 Java 9引入了很多新的特性，除了闪瞎眼的Module System和REPL，最重要的变化我认为是默认GC（Garbage Collector）修改为新一代更复杂、更全面、性能更好的G1（Garbage-First 本文将包含以下内容： GC的作用范围 GC负责的事情 JVM中的4种GC G1的一些细节 使用Java 9正式版对G1进行测试 一些简单的GC调优方法 一、GC的作用范围 要谈GC的作用范围，首先要谈JVM GC，Java 9中默认使用G1。 Parallel/Throughput Parallel在Java 9之前是服务器型宿主机中JVM的默认GC，其垃圾回收的算法和Serial基本相同，不同之处在与它使用多线程来执行。
71820发布于 2018-09-14 - 来自专栏Java后端技术栈cwnait
Java 9 中的 GC 调优基础
Java 9引入了很多新的特性，除了闪瞎眼的Module System和REPL，最重要的变化我认为是默认GC（Garbage Collector）修改为新一代更复杂、更全面、性能更好的G1（Garbage-First 由于在这次写作过程中，恰逢Java 9正式版发布，之前都是依赖Java 8的文档写的，如果有不正确的地方还望指正。 本文将包含以下内容： GC的作用范围 GC负责的事情 JVM中的4种GC G1的一些细节 使用Java 9正式版对G1进行测试 一些简单的GC调优方法 一、GC的作用范围 要谈GC的作用范围，首先要谈JVM GC，Java 9中默认使用G1。 Parallel/Throughput Parallel在Java 9之前是服务器型宿主机中JVM的默认GC，其垃圾回收的算法和Serial基本相同，不同之处在与它使用多线程来执行。
79840发布于 2019-08-02 - 来自专栏生信技能树
对参考基因组按照200k分区间统计测序深度及GC含量
以前是自己写脚本： 【直播】我的基因组47:测序深度和GC含量的关系 可能是太复杂，大多数读者表示看不懂，所以我重新使用已有的轮子来做这件事。 下载hg38参考基因组 直接谷歌搜索即可： ? 198295559 chr4 190214555 chr5 181538259 chr6 170805979 chr7 159345973 chr8 145138636 chr9 含量 因为使用的是bedtools这样成熟的轮子， 所以就是一行代码而已： bedtools nuc -fi hg38.fa -bed 200k.bed | cut -f 1-3,5 > 200k_gc.bed # 4_pct_at 5_pct_gc 6_num_A 7_num_C 8_num_G 9_num_T 10_num_N 文件如下： $head 200k_gc.bed #1_usercol 2_usercol 3_usercol 5_pct_gc chr1 0 200000 0.420110 chr1 200000 400000 0.220065 chr1
4.4K20发布于 2019-06-19 - 来自专栏架构师之旅
Java9中的GC调优基础
在经过了几次跳票之后，Java 9终于在原计划日期的整整一年之后发布了正式版。 Java 9引入了很多新的特性，除了闪瞎眼的Module System和REPL，最重要的变化我认为是默认GC（Garbage Collector）修改为新一代更复杂、更全面、性能更好的G1（Garbage-First 本文将包含以下内容： GC的作用范围 GC负责的事情 JVM中的4种GC G1的一些细节 使用Java 9正式版对G1进行测试 一些简单的GC调优方法 一、GC的作用范围 要谈GC的作用范围，首先要谈JVM GC，Java 9中默认使用G1。 Parallel/Throughput Parallel在Java 9之前是服务器型宿主机中JVM的默认GC，其垃圾回收的算法和Serial基本相同，不同之处在与它使用多线程来执行。
86670发布于 2018-01-30 - 来自专栏简说基因
生物信息学算法之Python实现|Rosalind刷题笔记：005 GC含量计算
DNA 序列的 GC 含量是指序列中'G'和'C'所占的百分比。 一条 DNA 序列很容易表示，但是如果有多条 DNA 序列放在一起，则每条序列必须被标记，通常的做法是保存为 FASTA 格式文件。 需得：GC 含量最高的序列名称及其 GC 含量（各占一行行输出）。 ) def test(): item = max_gc_content('rosalind_gc_test.txt') return item[0] == 'Rosalind_0808 ("cout_gc_content:Failed") sys.exit(1) item = max_gc_content('rosalind_gc.txt') print ，特别是为其构造一个 key 函数并传入，这是解本题的关键，GC 含量本身是很容易理解的。
1.5K20发布于 2020-12-14 测试没技术含量？
哈哈，这个话题带点江湖气息：开发有时觉得“自己写代码是造房子”，而测试“就是来找茬的”，于是容易说出“测试没技术含量”这种欠扁的话。 面对“测试没技术含量”这类轻视言论，不需要情绪化“怼”，而是用理性、专业、有深度的回应让对方闭嘴甚至肃然起敬。 他们没技术含量？那你去应聘试试？”“微软的测试工程师要会写编译器插件做静态分析，Amazon的QA要会建分布式压测平台 —— 你觉得这是‘点点点’？” ✍️ 总结：你可以这样优雅回击“测试当然有技术含量 —— 它是在不确定性中寻找确定性，在混沌中建立秩序，在沉默的系统中听见即将爆炸的声音。undefined我们不生产代码，我们生产信心。 谁敢说显微镜没技术含量，那是眼界问题。
15410编辑于 2025-09-18- 来自专栏生物信息学
R语言计算GCAT含量
这个包主要是处理基因组的一些序列信息，包括：序列翻译、DNA/RNA互转、统计各个碱基的含量、三连字母的含量.....这些都是一行命令可以解决的。今天就先来教大家怎样计算GC/AT含量。 ? 安装完毕，只需敲几行代码，就可以实现GC/AT含量可视化。 /dell/Desktop/sequence.fasta"#读取文件（FASTA格式）x<-readDNAStringSet(filepath)chrom<-x[[1]]#每100个碱基为窗口计算AT含量
2K10发布于 2020-04-13 - 来自专栏架构师成长之路
java(9)-深入浅出GC垃圾回收机制
对于其他虚拟机（如BEA JRockit、IBM J9等）来说是不存在永久代的概念的。 GC：只收集young gen的GC： Old GC：只收集old gen的GC。 在Hotspot JVM实现的Serial GC, Parallel GC, CMS, G1 GC中大致可以对应到某个Young GC和Old GC算法组合； Major GC通常是跟full GC是等价的 Full GC for G1 GC算法（应对G1 GC算法某些时候的不赶趟，开销很大）； 各类GC算法的触发条件。 他比我们在上面讨论过的任何一种GC都要快。但是在JDK 6中，他还只是一个早期试用版本。在JDK7之后才由官方正式发布。目前JDK9已经是默认收集器了。
1.4K20编辑于 2022-04-14 - 来自专栏小明的数据分析笔记本
使用Django框架开发的第一个简易web程序：计算fasta序列长度和GC含量
{% for line in seqLength 'fasta'): d = {"SeqName":rec.id,"SeqLength":str(len(rec.seq)),\ "GCcontent":str(GC序列名称 序列长度 GC 含量
83010发布于 2020-03-02来自专栏小明的数据分析笔记本杂记：ggpairs更改配色；ggplot2极坐标添加直线；seqkit计算fasta序列的长度和gc含量
计算gc含量 seqkit.exe fx2tab --name --only-id --gc output.fasta -o gc.txt ?
2.1K30发布于 2021-07-12来自专栏肉眼品世界Java中9种常见的CMS GC问题分析与解决
CMS：以获取最短回收停顿时间为目标，采用“标记-清除”算法，分 4 大步进行垃圾收集，其中初始标记和重新标记会 STW ，多数应用于互联网站或者 B/S 系统的服务器端上，JDK9 被标记弃用，JDK14 GC 问题判断 在做 GC 问题排查和优化之前，我们需要先来明确下到底是不是 GC 直接导致的问题，或者应用代码导致的 GC 异常，最终出现问题。 3.1 判断 GC 有没有问题？ （大家可以先停下来，看看监控平台上面的 gc.meantime 分钟级别指标，如果超过了 6 ms 那单机 GC 吞吐量就达不到 4 个 9 了。） Explicit GC：显示执行 GC 问题，参见“场景二：显式 GC 的去与留”。 Partial GC：部分收集操作的 GC，只对某些分代/分区进行回收。 /home/index [8]《A Generational Mostly-concurrent Garbage Collector》 Tony Printezis / David Detlefs [9]
2.1K20发布于 2020-11-17来自专栏老男孩成长之路Minor GC、Major GC、Full GC的区别
今天主要谈谈JVM GC的类型和策略，特别是大家经常混淆的Minor GC、Major GC、Full GC，年轻代GC、老年代GC，之间有什么区别和联系。 Major GC 老年代的垃圾收集叫做Major GC，Major GC通常是跟full GC是等价的，收集整个GC堆。 Minor GC和Major GC其实就是年轻代GC和年老年GC的俗称。 而在Hotspot VM具体实现的收集器：Serial GC, Parallel GC, CMS, G1 GC中，大致可以对应到某个Young GC和Old GC算法组合。 分代GC并不收集整个GC堆的模式，而是只专注分代收集 Young GC：只收集年轻代的GC Old GC：只收集年老代的GC(只有CMS的concurrent collection是这个模式) Mixed 以上就是Minor GC、Major GC、Full GC的一个介绍，后续我们再重点介绍JVM GC相关的垃圾回收算法以及底层的实现。
8.1K73发布于 2021-07-21来自专栏生信开发者胚胎DNA含量低的原因
Low fetal fraction has been linked to very early gestations, high maternal BMI, maternal medications, smoking and factors which lead to a smaller placenta, such as trisomies 13 and 18 (Kuhlmann-Capek et al. 2019)
69310发布于 2021-01-05腾讯云开发者
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