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- 来自专栏WhITECat安全团队
JSON Parsers 差异安全问题探索
前言 作者发现各类JSON解析器针对相同的JSON字符串解析结果存在差异，产生差异的原因为： JSON RFC标准本身存在不同版本，同时也有JSON5,HJSON等扩展标准，不同标准之间存在差异。 RFC标准定义中对某些技术细节采用开放性描述，导致具体实现存在差异。 已经发现可能导致安全问题的差异有以下5种： 重复键的优先级存在差异 字符截断和注释 JSON序列化怪癖 浮点数及整数表示 宽容解析与一次性bug 1.重复键的优先级存在差异 下面这个JSON字符串，根据官方文档的描述 库 {"description":"Comment support","test":2,"extra":"a","extra2":"b"} 3.JSON序列化怪癖 目前为止，我们讨论的都是解析JSON 的问题，但几乎所有实现都支持JSON编码（也称作序列化），让我们看几个例子： 优先顺序差异：序列化 vs 反序列化 Java的JSON-iterator 有如下输入及输出 输入： obj = {"test
1.3K20发布于 2021-03-25 - 来自专栏生信补给站
差异分析|DESeq2完成配对样本的差异分析
考虑到平时limma和DESeq2包进行差异分析时没有特别注明是否配对，这配对和非配对有啥区别呢？ 于是分别尝试使用limma和DESeq2包的非配对分析，发现得到的差异基因和公司的差距很大。 OK，尝试使用DESeq2包的非配对差异分析。 可以看到常规的DESeq2分析比limma voom分析多了一些差异基因，但是和公司给的1200+的差异基因还是差远了。 发现差异之后开始了检索和求助之旅，查了很多帖子，也求助了一些大神，似乎很少人注意过DESeq2包做配对的差异分析。 剩下的事情就简单了，依此修改后，DESeq2包成功做出了配对差异分析，复现了公司的结果。好了，下面就是使用DESeq2包完成配对差异分析的代码了，自取！ ?
7.8K42发布于 2021-03-03 - 来自专栏单细胞天地
DESeq2差异表达分析
原始计数数据 利用DESeq2工具对特定细胞类型聚类进行pseudobulk差异表达分析 创建函数以遍历不同细胞类型的pseudobulk差异表达分析 本课程基于2019 Bioconductor tutorial DESeq2差异表达分析 ? 在鉴定了scRNA-seq簇的细胞类型之后，我们通常希望在特定细胞类型内的条件之间执行差异表达分析。 然后，我们将使用DESeq2对感兴趣的条件进行差异表达分析。 用DESeq2进行基因的差异表达分析 我们将使用DESeq2进行DE分析，下面的流程图中用绿色显示了使用DESeq2的分析步骤。 最后一步是使用DESeq2包中的适当函数来执行差异表达式分析。
6.6K34发布于 2020-12-24 - 来自专栏陶士涵的菜地
json_encode对中文和引号的处理差异研究
编码是有好处的 2.对单引号和双引号的处理是有差异的,并且受数组键值包裹字符串的引号影响 3.json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT));输出空的对象 json_encode ,"test"=>"/aaa \" \' ' \ aa "),JSON_UNESCAPED_UNICODE|JSON_UNESCAPED_SLASHES)); /** 输出 string(2) "[]" string(2) "{}" string(2) "{}" string(64) "{"name":"陶士涵","point":100,"test":"/aaa \\\" ' \\ aa\r\n"} name":"陶士涵","point":100,"test":"/aaa \" \\' ' \\ aa\r\n"}" 重点: 1.起到转义效果的反斜杠不会有变化,没起到转义效果的反斜杠会自动再被转义 2. //打印出错信息 var_dump($b); 0 JSON_ERROR_NONE 1 JSON_ERROR_DEPTH 2 JSON_ERROR_STATE_MISMATCH 3 JSON_ERROR_CTRL_CHAR
1.3K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏生信菜鸟团
使用 ALDEx2 进行差异分析
ALDEx2 是进行微生物组差异分析较为常见的方法。该方法包含两个基本过程： 1.用原始输入数据生成每个分类单元的后验概率分布；然后将该分布进行中心对数变换。 2.将变换后的值，用参数或非参数检验进行单变量统计检验，并返回 p 值和 Benjamini-Hochberg 校正后的 p 值。 安装 ALDEx2 if (! 一行命令进行 ALDEX 差异分析 目前，aldex 函数仅限于双样本检验和单因素方差分析。 Effect Size and Effect Size Plot 在 ALDEx2 中，效应量大小被定义为组间差异(diff.btw)和组内最大差异(diff.win或方差)的平均比率。 我们可用 aldex.plot() 函数绘制组间差异中值与组内差异中值，以可视化样本数据的差异丰度。
6K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏单细胞天地
DESeq2差异表达分析(二)
接上文DESeq2差异表达分析 质量控制——样品水平 DESeq2工作流程的下一步是QC，它包括样本级和基因级的步骤，对计数数据执行QC检查，以帮助我们确保样本/重复 看起来很好。 ? 由于大多数基因没有差异表达，样本之间通常有很高的相关性(值高于0.80)。低于0.80的样品可能表示您的数据和/或样品污染中存在异常值。 层次树可以基于归一化的基因表达值来指示哪些样本彼此更相似。 由于我们没有通过PCA或层次聚类检测到异常值，也没有任何额外的变异源需要回归，所以我们可以继续运行差异表达分析。 Running DESeq2 使用DESeq2进行差异表达分析涉及多个步骤，如下面的蓝色流程图所示。简而言之，DESeq2将对原始计数进行建模，使用归一化因子(大小因子)来考虑库深度的差异。 Results 既然我们已经执行了差异表达式分析，我们就可以查看特定比较的结果了。为了对感兴趣的比较，我们需要指定对比度并执行log2 fold changes。
7.2K52发布于 2020-12-24 - 来自专栏全栈程序员必看
Excel2JSON Excel转JSON Excel另存为JSON的技巧
先上两个“栗子”： 栗子1（直接按照表头常规输出JSON） 栗子2（根据Schema按照pid成组输出，注意结果与栗子1的不同之处哦） “栗子”1很容易看懂，直接以表头为Key，以各行内容为 而“栗子”2，是指定了一个Schema（规则），本例中的schema是以pid分组，然后将pid输出成id，具体的Schema如下，码农们读起来应该无压力。 “栗子”举完了之后，来讲讲Excel另存为JSON的方法啦。 1. 首先打开Excel2013，Excel2016或Online版Excel。 2. 然后点击“插入”标签，并且再点击“我的加载项”。 以”栗子”1为例，选中需要转换成JSON的Excel单元格，然后点选Excel to JSON的row选项，就可以导出成常规的JSON，也就是以表头为Key，以每行内容为Value的JSON。 6.以”栗子”2为例，选中需要转换成JSON的Excel单元格，然后点选Excel to JSON的Nested选项，然后在下侧的文本框中输入Schema，点击Go即可完成啦。看下效果吧。
2.4K11编辑于 2022-07-01 - 来自专栏WTSolutions
Excel2JSON Excel转JSON Excel另存为JSON的技巧
先上两个“栗子”： 栗子1（直接按照表头常规输出JSON） 栗子2（根据Schema按照pid成组输出，注意结果与栗子1的不同之处哦） “栗子”1很容易看懂，直接以表头为Key，以各行内容为 而“栗子”2，是指定了一个Schema（规则），本例中的schema是以pid分组，然后将pid输出成id，具体的Schema如下，码农们读起来应该无压力。 “栗子”举完了之后，来讲讲Excel另存为JSON的方法啦。 1. 首先打开Excel2013，Excel2016或Online版Excel。 2. 然后点击“插入”标签，并且再点击“我的加载项”。 以”栗子”1为例，选中需要转换成JSON的Excel单元格，然后点选Excel to JSON的row选项，就可以导出成常规的JSON，也就是以表头为Key，以每行内容为Value的JSON。 6.以”栗子”2为例，选中需要转换成JSON的Excel单元格，然后点选Excel to JSON的Nested选项，然后在下侧的文本框中输入Schema，点击Go即可完成啦。看下效果吧。
1.1K10编辑于 2025-03-06 - 来自专栏生信修炼手册
使用MACS2进行差异peak分析
MACS2作为使用最广泛的peak calling软件，在v2版本中添加了差异peak分析的功能，所有的子命令功能描述如下 ? 对于使用macs2来进行差异peak的完整流程，官方给出了详细的说明文档，链接如下 https://github.com/taoliu/MACS/wiki/Call-differential-binding-events 差异peak分析 命令如下 macs2 bdgdiff --t1 cond1_treat_pileup.bdg --c1 cond1_control_lambda.bdg --t2 cond2_treat_pileup.bdg 其中, con1.bed保存了在condition1中上调的peak, con2.bed保存了在condition2中上调的peak, common.bed文件中保存的是没有达到阈值的，非显著差异peak 上述3个文件格式是完全相同的，最后一列的内容为log10 likehood ratio值，用来衡量两个条件之间的差异，默认阈值为3，大于阈值的peak为组间差异显著的peak, 这个阈值可以通过-c参数进行调整
8.1K30发布于 2020-05-07 - 来自专栏医学数据库百科
GEO2R差异表达分析软件
我们对于目标数据集，我们做的第一个事情就是差异分析，来寻找有差异的结果。所有的表达芯片做的差异表达分析都是基于limma的算法来的。我们今天介绍的这个GEO2R也只是把这个算法更加方便使用了而已。 PS：GEO2R只是适用于表达谱芯片。对于二代测序是不适用的，我们下面说到的数据类型都是表达谱芯片来进行阐述的。 1 所谓差异分析 我们在进行科学研究的时候，同样也是需要比较才能得到结果的。 2 GEO2R GEO2R就是一个基于GEO数据库来对表达谱芯片进行差异分析的一个软件。我们在每个数据集的下面都可以看到这个软件的的入口。 关于logFC logFC，全称是log2 foldchange。foldchange可以代表变化倍数，如果处理组的表达均值是8；对照组的表达均值是2，那么foldchange就是4。 而log2 fold change就是2。所以我们默认的logFC > 1,则代表两组之前差异在2倍以上的为有意义。 logFC的绝对值, 由于相较于对照组，基因的变化并不一定是升高的。也有降低的。
1.5K40发布于 2020-06-15 - 来自专栏响应式编程
STTP的基本使用(2)：Json
1）对 Json 的支持 对 request，response 消息体中 JSON 的支持一般就是要做两件事：一是定义 josn 的格式规范，另外就是根据格式规范进行序列化、反序列化。 STTP 提供开箱即用的对第三方JOSN库的支持：包括Circe、Json4s、spray-json 等。 目前，从项目活跃度、维护程度上讲Circe应该是不错的选择。 （https://scala.libhunt.com/compare-circe-vs-spray-json） 2）Circe Circe竟然是基于挑战智商的 CAT 实现的！ Circe使用 Encoder、Decoder 编解码Json。Encoder[A]把 A 转为 Json，Decoder[A]则把Json转为A或者Exception(如果失败话)。 使用 circe-optics 模块还可以对 Json 数据进行遍历、修改。 比如，下面从 order 中获取用户的电话号码。
82610编辑于 2022-05-30 - 来自专栏Java技术核心
struts2+jquery+json集成
一直以来都是使用SpringMVC，最近不是很忙所以学习了一下Struts2.以前在项目中很多时候都是使用JQuery请求的Json。 当然在SpringMVC中获取Json也是有多种方式的，比如： 1 JSONArray json = JSONArray.fromObject(childNode.toArray());String s = json.toString();response.setContentType("text/json; charset=UTF-8");response.setCharacterEncoding( 下面我将使用struts2+jquery+json集成获取JSON，需要lib中包含struts2-json-plugin-2.3.7.jar和json-lib-2.3-jdk15.jar。 ><result type="<em>json</em>"><param name="root">result</param></result></action></package> 最值得注意的是extends="json-default
45700发布于 2021-04-19 - 来自专栏陶士涵的菜地
Go语言圣经--JSON习题2
练习 4.12： 流行的web漫画服务xkcd也提供了JSON接口。 例如，一个 https://xkcd.com/571/info.0.json 请求将返回一个很多人喜爱的571编号的详细描述。 下载每个链接（只下载一次）然后创建一个离线索引。 1.暂时没有存索引 2.使用协程实现,很快 package main import ( "fmt" "net/http" "os" / Img string Transcript string } /* 练习 4.12： 流行的web漫画服务xkcd也提供了JSON接口。 1.暂时没有存索引 2.使用协程实现,很快 */ func main() { var urls []string for i := 0; i < 1000; i++ {
73330发布于 2019-09-10 - 来自专栏R语言&linux
转录组测序分析——差异表达分析2
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 winiet#options(clusterProfiler.download.method = "wget")getOption("clusterProfiler.download.method")# 读取差异分析结果 load(file = "data/Step03-edgeR_nrDEG.Rdata")ls()# 提取所有差异表达的基因名DEG <- DEG_edgeR_symbol[DEG_edgeR_symbol <- dotplot(ekegg, showCategory=10,label_format=100)plotc = p1/p2plotcggsave('result/6.enrichKEGG.png'
51210编辑于 2023-11-03 - 来自专栏做数据的二号姬
技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异
原创内容 No.744 技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异 自己mark一下提取JSON在不同数据库中处理语法的差异~ 最近又遇到了写SQL提取json中某一个key对应的信息的问题，顺便学习了一下不同数据库之间的语法差异补一下短板 首先我们假设这么一个案例数据在这里： CREATE TABLE users( id INT PRIMARY KEY, info JSON -- 或类似类型（如 JSONB、NVARCHAR） ); INSERT INTO users(id, info) VALUES (1, '{"name": "Alice", "age": 30}'), (2, '{"name": "Bob", "age ": 25}'); mysql的写法是： SELECT id, JSON_EXTRACT(info, '$.name') AS name FROM users; -- 简写 SELECT id, info FROM users; sqlserver的写法是： SELECT id, JSON_VALUE(info, '$.name') AS name FROM users; 如果json的格式假为 {"user
78600编辑于 2025-04-26 - 来自专栏科控自动化
Json解析为Dictionary方法2
string json = @"{ '时间': 44705.55820057871, '泵车1流量': 0.195, '泵车2压力': 3.6999008709572907, '泵车2流量': 376.588, '参数总流量显示': 376588.0, '参数总流量修正': 0.0, '压力': 3.6999008709572907 }"; var obj = Phycical.FromJson(json using System; using System.Collections.Generic; using System.Globalization; using Newtonsoft.Json ; using Newtonsoft.Json.Converters; public class Phycical { public static Dictionary<string , double> FromJson(string json) => JsonConvert.DeserializeObject<Dictionary<string, double>>(json, QuickType.Converter.Settings
80720编辑于 2022-06-13 - 来自专栏WTSolutions
JSON导入WPS表格，JSON转wps，json2wps, WPS 插件使用指南
其中 WPS 加载项是该工具集的重要组成部分，可在 WPS 环境中实现 JSON 转 Excel，与 WPS 无缝集成。 2. 数组中的每个对象代表 Excel 输出中的一行： [ {"property1": "value1", "property2": "value2"}, {"property1": "value3 ", "property2": "value4"} ] JSON 格式规则 JSON 数据必须符合以下结构之一： 对象数组： 必须用方括号 [] 包裹 必须包含 1 到 1000 个条目 每个条目必须是一个包含 3]（在 Excel 中将转换为字符串，如"[1,2,3]"） 对象: {“x”: 1}（如果选择平面模式，将转换为字符串；如果选择嵌套模式，将被展平） 有效和无效的 JSON 数据示例 有效的 JSON 示例 // 未使用数组包裹 {"name": "John"},{"name": "Lily", "age": 30} // 空数组 [] // 包含非对象元素的数组 [1, 2, 3] ["a",
80510编辑于 2025-12-15 - 来自专栏生信小驿站
多分组差异分析解决方案（2）分批次差异基因后取交集
那么就可以求group1和group2的差异基因，group2和group3的差异基因，group1和group3的差异基因，最后把三次得到的上调差异基因和下调差异基因求交集。 is.na(y)]<-x return(y)} 求group1和group2的差异基因 #====================================================== = 'out_S1.csv') 求group2和group3的差异基因 #================================================================ = 'out_S2.csv') 求group1和group3的差异基因 #================================================================ = 1) diff1on <- subset(diff1, diff1$log2_FC > 0.2) diff2on <- subset(diff2, diff2$log2_FC > 0.2)
3.1K30发布于 2021-06-10 - 来自专栏小麦苗的DB宝专栏
Python3与Python2的差异
今天小婷儿给大家分享的是Python3与Python2的差异。 Python3与Python2的差异 基于python3浅谈python3与python2的差异。 由于现今主流Python3,但是之前用Python2做的项目，还得维护，所以作为python工作者，不免要了解其中差异，其中，Python2 有 ASCII str() 类型，unicode() 是单独的 整除差异 > print(7/3)> Python3结果：2.3333333333333335 > Python2结果：2 > Python3表示整除是print(7//3) 不等号的差异： Python2 =一种写法 整型的差异： Python2中有一种整型—int和长整型-long Python3中只有一种整型—int 提示信息的差异： Python2中raw_input( "提示信息" )和input ( "提示信息" ) Python3中只有input( "提示信息" ) 打开文件的差异： Python2中file( ..... )或 open(.....)
58930编辑于 2022-02-22 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggpolt2构建差异基因热图
❝本节分享如何基于差异基因分析的结果来绘制热图，主要还是基于ggplot2体系来实现，针对以往的代码风格，这次小编通过拆分数据定义每一部分的函数来编写新的代码，希望对各位观众老爷能有新的帮助，数据和代码已经被打包并上传到小编的 + scale_y_discrete(position = "right", expand = c(0,0)) + scale_fill_manual(values=c("#3B9AB2"
48120编辑于 2023-10-17
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