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  • 来自专栏SnailTyan

    Find Peak Element

    1. Description 2. Solution Version 1 class Solution { public: int findPeakElement(vector<int>& n

    88220发布于 2019-05-25
  • 来自专栏生信修炼手册

    peak注释信息揭秘

    在chip_seq数据分析中,peak calling是核心,得到peak区间之后,我们首先需要对peak进行注释。 最基础的注释内容就是查看peak区域的reads在各个染色体上的分布,示意如下 ? enrichment代表的是富集,这里的富集是针对某个特征位点而言的,比如最常见的在转录起始位点两侧peak reads的分布图,示意如下 ? 折线图反映的是所有转录本上peak区域reads的分布情况,为了将所有转录本用一个值来表示,通常会取均值。对应的还有一种热图的展示方式,每一行代表一个转录本,示意如下 ? 第一种分析确定peak区间位于哪些基因的区域,示意如下 ? 第二种分析peak上下游最近的区间没有交集的基因,示意如下 ?

    1.8K10发布于 2019-12-19
  • 来自专栏Lauren的FPGA

    Cycle-to-cycle jitter 和 Peak-to-peak jitter什么区别?

    这其实是周期抖动的计算方式之一,被称为峰峰周期抖动(Peak-to-peak jitter)。周期抖动还可以采用RMS(Root Mean Square,平方平均数,又名均方根)周期抖动来计算。

    3.5K31编辑于 2023-08-18
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用homer进行peak注释

    homer软件集成了许多的功能,包括peak calling, peak注释,motif分析等等,通过这一个软件,就可以完成chip_seq的绝大部分分析内容,不可谓不强大。 本文主要介绍这个软件进行peak注释的用法。 在homer中通过annotatePeaks.pl这个脚本进行peak的注释,分为以下两步 1. 进行注释 用法如下 annotatePeaks.pl peak.bed hg19 > peak.annotation.xls 第一个参数为peak的bed文件,第二个参数为参考基因组的名称。 注释的内容包含两个部分,第一部分是距离peak区间最近的转录起始位点TSS,第二部分是对peak在基因组区域的分布,比如TSS,TTS,3’UTR,5’UTR等区域。

    8.6K30发布于 2019-12-19
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用HOMER进行peak calling

    本文主要介绍如何通过HOMER来进行peak calling。 在HOMER中,通过findPeaks这个命令来进行peak calling, 这个命令有以下多种模式,对应不同类型的peak的识别 factor 这种模式用于识DNA和蛋白质结合位点,主要用于识别转录因子的结合位点 ,预测出来的peak的长度是一个固定的数值。 histone 这种模式用于识别发生组蛋白修饰的区域,该模式识别到的peak长度不完全相同,是变化的数值。 super 这种模式用于识别超级增强子。 peak对应的行示意如下 ? 更多参数和细节请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧— 扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

    2.6K20发布于 2019-12-19
  • 来自专栏搬砖记录

    30 Peak Index in a Mountain Array

    Let’s call an array A a mountain if the following properties hold:

    35830发布于 2021-08-18
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用ChIPpeakAnno进行peak注释

    ChIPpeakAnno是一个bioconductor上的R包,针对peak calling之后的下游分析,提供了以下多种功能 查找与peak区域最相邻的基因, 也支持自定义查找的特征,可以是exon ,miRNA等 peak相邻基因的GO富集分析 提取peak及其周围区域的序列 在ChIPpeakAnno中,无论是peak区间信息还是基因组的注释信息,都通过toGRanges方法转化为R语言中的 GRanges对象,以peak为例,bed格式的内容如下 ? 导入peak信息和基因组注释信息后就可以进行后续分析了。 1. 进行peak之间的overlap分析 当导入了多个样本的peak信息时,可以进行venn分析,用法如下 # 导入A样本的peak bedA <- "sampleA_peaks.bed" sampleA

    2.8K40发布于 2019-12-19
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用ChIPseeker进行peak注释

    ChIPseeker是使用的最广泛的peak注释软件之一,提供了以下多种功能 peak在染色体和TSS位点附近分布情况可视化 peak关联基因注释以及在基因组各种元件上的分布 获取GEO数据库中peak 的bed文件 多个peak文件的比较和overlap分析 首先我们需要输入peak文件,支持两种格式,第一种是BED格式,最少只需要3列内容记录peak的染色体位置就可以了,示意如下 ? 通过函数readPeaks读取peak文件,用法如下 peak <- readPeakFile("peak.bed") 函数根据文件名称的后缀来判断是否为bed格式,建议BED格式的输入文件后缀统一成. 用法如下 enrichPeakOverlap( queryPeak = peak_setA, targetPeak = c(peak_setB, peak_setC), 与target中的每一个peak文件进行overlap分析,计算出一个p值代表两个peak之间overlap的程度,p值越小,overlap的程度越高。

    4.8K31发布于 2019-12-19
  • 来自专栏Reck Zhang

    LeetCode 0162 - Find Peak Element

    Find Peak Element Desicription A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array nums, where nums[i] ≠ nums[i+1], find a peak element and return its index. Example 1: Input: nums = [1,2,3,1] Output: 2 Explanation: 3 is a peak element and your function should Example 2: Input: nums = [1,2,1,3,5,6,4] Output: 1 or 5 Explanation: Your function can return either index number 1 where the peak element is 2, or index number 5 where the peak element is

    30130发布于 2021-08-11
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用PeakAnalyzer进行peak注释

    PeakSplitter 该程序用于将原始的peak拆分成小的peak区间,示意如下 ? 在上图中黑色峰型对应的区域为一个原始的peak区域,经过peaksplitter处理之后,拆分成了6个小的peak区间,称之为subpeak, 对应图中灰色区域,其中三个subpeak上包含了oct4, 基本用法如下 PeakSplitter -p sampelA.peak -w sampleA.wig -f -o out_dir -p参数代表原始的peak文件,为BED格式,示意如下 chr3 拆分成了长度不一的subpeaks, 适用于组蛋白修饰这种peak长度变化范围的chip_seq数据的处理。 TSS用于在正负两条链上查找peak下游最近的转录起始位点,基本用法如下 PeakAnnotator TSS \ peak.bed \ hg19.sorted.bed12 \ gene_symbol.txt

    1.4K10发布于 2019-12-19
  • 来自专栏计算机视觉与深度学习基础

    Leetcode 162 Find Peak Element

    A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array where num[i] ≠ num[i+1], find a peak element and return its index. For example, in array [1, 2, 3, 1], 3 is a peak element and your function should return the index number

    59770发布于 2018-01-12
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用SICER进行peak calling

    chip_seq数据中peak的长度范围跨度较大,既有覆盖几个核小体的几百bp的peak, 也有包含多个基因长度在上千kb的peak。 组蛋白修饰中peak长度跨度大,弱信号分散都特点,使得基于转录因子TF结合位点的peak calling软件在分析这类数据时准确度较差。 SICER是一款专门针对组蛋白修饰的chip数据进行peak calling的软件,核心思想也是基于滑动窗口和局部泊松分布的方式来识别富集区域,下图所示为该软件用默认参数识别到的H3K27me3的peak 黑色区域为ENCODE分析得到的peak区域,红色区域为SICER分析得到的peak区域。 数值越小, 识别到的peak区间长度相对越短且越分散;数值越大,会造成过渡拟合,识别到的peak区间过长,丢失掉真实的信息,示意如下 ?

    1.5K20发布于 2019-12-19
  • 来自专栏LeetCode

    Find Peak Element

    162.Find Peak Element A peak element is an element that is greater than its neighbors. Given an input array nums, where nums[i] ≠ nums[i+1], find a peak element and return its index. Example 2: Input: nums = [1,2,1,3,5,6,4] Output: 1 or 5 Explanation: Your function can return either index number 1 where the peak element is 2, or index number 5 where the peak element is 6 n-1] must contains a peak If num[i-1] > num[i] > num[i+1], then num[0...i-1] must contains a peak If

    82800发布于 2018-10-25
  • 来自专栏生信修炼手册

    MACS2 peak calling实战

    MACS是一款最为流行的peak calling软件,最初是针对转录因子的chip数据来设计的,在最新版本中,也添加了对组蛋白修饰的适配。 后缀为xls的文件是peak的输出结果,内容示意如下 ? 前四列代表peak区间和名称,注意bed格式中起始位置从0开始计数,第五列的值为int(-10*log10qvalue),第六列全部为. ,第七列为fold_enrichment,第八列为-log10(pvalue),第九列为-log10(qvalue),第十列为peak的中心,即summit距离peak起始位置的距离,对应abs_summit 后缀为bed的文件为peak中心,即summit对应的bed文件,内容示意如下 ? 最后一列为-log10(qvalue)。

    2.8K10发布于 2019-12-19
  • 来自专栏生物信息学、python、R、linux

    不同的peak calling软件比较

    我一般用MACS2做peak calling,但是不知道效果是不是最好的,去搜了一下,发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。 虽然发表在Plos one上,不过还是很有参考意义(A Comparison of Peak Callers Used for DNase-Seq Data)。这篇文章比较了如下四个软件: ? 以下是这四种数据的灵敏度(TPR)和特异度(1-FDR)的情况(其中ZINBA分为两种,一种是ZINBA_N,即输出为narrow peak模式,另一种是ZINBA_B,输出为broad peak):

    1.4K20发布于 2020-04-01
  • 来自专栏全栈程序员必看

    can总线板卡_CAN接口

    然而这些产品核心控制器与电池都是走的CAN总线通讯,而工控机本身是没有CAN通讯,那么工控机就需要通讯桥梁(025-68250795)来扩展CAN通道。 而在工控机当中有nimipcie接口,如此就用可以用minipcie接口转CAN的一个模块来实现扩充CAN口。 miniPCIe接口CAN卡是PCI Express mini卡槽的工控机或单板电脑快速扩展CAN通道的利器。 产品特性 PCI Express mini卡槽扩展CAN通道 30×51×6.35mm极小体积 使用UL认证CAN-bus专用双绞线 使用高规格品牌镀金接插件 CAN波特率支持5Kbps ~1Mbps 符合CAN 2.0A/2.0B规范 最高帧流量高达14000帧/s 2路CAN通道(ISO 11898-2) 经由连接线和D-Sub 9针接口板引出CAN接口 CAN接口电气隔离高达

    1.9K10编辑于 2022-10-03
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用UPORA对peak进行注释

    UROPA是一个命令行工具,可以对基因组区域进行注释,这里的基因组区域要求是BED格式,比如chip,ATAC_seq等数据产生的peak区间。 在注释结果中不仅给出了peak在基因组中的定位,还会给出对应的正负链,与基因的距离,对应的基因类型等较为全面的注释信息。 官方文档网址如下 https://uropa-manual.readthedocs.io/introduction.html 该软件根据peak的中心与基因的相对位置,将peak的基因组定位划分为以下几种类型 提供了多种安装方式,这里我采用的是直接拉取官方的docker镜像,用法如下 docker pull loosolab/uropa 该软件需要三个输入文件: GTF格式的注释文件 BED格式的peak文件 软件会自动给每一个peak一个id, 可以直观的看到peak与基因之间的关系,更多用法和细节请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢,快分享给你的朋友们吧— 扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

    1.1K10发布于 2019-12-19
  • 来自专栏生信修炼手册

    使用DiffBind进行peak 差异分析

    DiffBind是一个用于peak差异分析的R包,源代码保存在Bioconductor上,链接如下 http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html /DiffBind.html 该R包采用了RNA_seq中差异基因表达的思路来进行peak的差异分析,和macs2的差异功能不同,DiffBind需要依赖已有的peak calling结果,将peak区域当做 包来实现,支持以下3种差异分析的R包 DESeq DESeq2 edgeR RNA_seq中进行定量,需要比对的bam文件和基因注释gtf文件, 类似地,DiffBind需要提供样本比对的bam文件以及peak calling得到的peak区域结果文件。 区域的表达量, 由于不同的peak数据集会存在overlap, 所以首先合并peak区域,当导入的peak数据集越多,理论上合并后的peak平均宽度就会越宽,overlap的peak越多,合并后的peak

    3.8K10发布于 2020-05-07
  • 来自专栏全栈程序员必看

    hdu 3565 Bi-peak Number

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/117374.html原文链接:https://javaforall.cn

    20720编辑于 2022-07-06
  • 来自专栏全栈程序员必看

    CAN通信(一)——认识CAN总线

    CAN通信(一)——认识CAN总线 CAN总线 背景 CAN总线是什么 网络拓扑 节点、报文、信号 CAN总线 背景 作为并非通信专业的汽车工程师,汽车CAN通信是必须掌握的,但是,记得刚开始上来一看什么定义 CAN总线是什么 CAN总线,并不是他很能,只是一个缩写 CAN:Controller Area Network。 控制器局域网络总线 绝大多数汽车制造厂商采用CAN总线来实现汽车内部控制系统之间的数据通信,CAN总线也叫CAN BUS BUS? 车辆CAN总线通讯 这个CAN总线图是不是和BUS一样额 网络拓扑 网关是整个CAN网络的核心, 控制着整车几条CAN总线的信号转发与处理,示意图只展示了其中的两条。 当然这里边是乘客选择了这个站牌,实际的CAN通信是节点选择接收了这信息。 下一节介绍下CAN通信的信号矩阵。

    4.7K41编辑于 2022-07-26
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