RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞…

两种RNA seq的基因表达量计算方法: 1. RPKM:http://www.plob.org/2011/10/24/294.html 2. RSEM:这个是TCGAdata中使用的.RSEM据说比RPKM更有优势.anyway,原来还以为TCGA 的data需要重新换算成RPKM,现在不需要了~:)…

Power BI 与 Azure  Analysis Services 的数据关联:1.建立  Azure  Analysis Services服务…

Created by Dhivya Arasappan, last modified by Dennis C Wylie on Nov 08, 2015 This pipeline uses an annotated genome to identify differential expressed genes/transcripts. 10 hour minimum ($470 internal, $600 external) per project. 1. Quality Assessmen…

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的…

一 介绍 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘.监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. Scrapy 是基于twisted框架开发而来,twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架.因此Scrapy使用了一…

Created by Dennis C Wylie, last modified on Jun 29, 2015 Machine learning methods (including clustering, dimensionality reduction, classification and regression modeling, resampling techniques, etc.), ANOVA modeling, and empirical Bayes analysis. Uns…

本文转载自以下链接: https://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/latest/topics/item-pipeline.html https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html 当Item在Spider中被收集之后,它将会被传递到Item Pipeline,一些组件会按照一定的顺序执行对Item的处理. 每个item pipeline组件(有时称之为“Item Pipeline”)是实现了…

RNA降解是影响芯片质量的一个很重要的因素,因为RNA是从5’开始降解的,所以理论5’的荧光强度要低于3’.RNA降解曲线可以表现这种趋势. 以样品GSM286756.CEL和GSM286757.CEL为例: library(affy) rawData<-ReadAffy("GSM286756.CEL","GSM286757.CEL") deg<-AffyRNAdeg(rawData) plotAffyRNAdeg(deg) 结果: RNA降解图是只用P…

RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? RNA-Seq和基因表达芯片相比,哪种方法更有优势?关键看适用不适用.那么RNA-Seq适用哪些研究方向?是否您的研究?来跟随本文了解一下RNA测序相对基因表达芯片有什么优势? 无假设的研究设计和更高的发现能力RNA-Seq是一种基于测序的强大方法,让研究人员能够打破传统技术的低效和花费,如实时定量PCR(RT-PCR)和芯片.无论是将RNA-Seq添加到现有的研究方法中,还是从一种方法彻底转换到另一种,RNA-Seq都带来了许多显而易见的优势.这种方法不…

1. SAM格式说明 SAM代表Sequence Alignment/Map格式,是一种制表符分隔的文本格式,包含一个可选的头部分(header section,有人称之为“注释部分”),和一个比对部分(alignment section).如果包含头部分,那么头部分必须置于比对部分之前.头部分的行以@符号开头,而比对部分的行不以@符号开头.比对部分的每一行包含11个必选的字段,用于说明重要的比对信息,如比对位置(mapping position)等:另有可变数量的可选字段,用于存储其他信息(f…

文献名:Integration and analysis of CPTAC proteomics data in the context of cancer genomics in the cBioPortal 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019年9月 IF:4.828 作者: Pamela Wu1,2,3, Zachary J Heins4, James T Muller3, Lizabeth Katsnelson3, Ino de Br…

ML Pipelines(译文) 官方文档链接:https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html 概述 在这一部分,我们将要介绍ML Pipelines,它提供了基于DataFrame上统一的高等级API,可以帮助使用者创建和调试机器学习工作流: 目录: Pipelines中主要的概念: DataFrame Pipeline组件 Transformers:转换器 Estimators:预测器 Pipelines组件属性 Pipeline…

参考: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括:…

最近使用公司内部的一个框架写map  reduce发现没有封装hadoop streaming这些东西,查了下pipeline相关的东西 Hadoop Pipeline详解 20. Aug / hadoop / 1 Comment   一.说明Hadoop 2.x相比较于1.x有了较大的改变,像MapReduce层面架构以及代码基本上是完全重写的,在HDFS层面加入了HA,Federation等特性,代码更加层次化和易读,同时加入的PB初期可能给阅读带来障碍,熟悉之后就没有太大问题了.Pipel…

一.本课程是怎么样的一门课程(全面介绍) 1.1.课程的背景           “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库.数据分析.数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点. “大数据” 其实离我们的生活并不遥远,大到微博的海量用户信息,小到一个小区超市的月销售清单,都蕴含着大量潜在的商业价值. 正是由于数据量的快速增长,并且已经远远超过了人们的数据分析能力.因此,科学.商用等领域都迫切需要智能化.自动化的数据分析工具.在这样的背景下,数据挖…

analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来分析性能测试结果的数据图,但并不一定要对每个视图进行分析,可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析,分析结果可以生成一些不同格式的测试报告. 一.设置选项 analysis中的数据是怎么得到的呢?其实在场景运行的时候,默认情况下,所有的vuser信息都保存在该vusr的负载机上.只有当场景运行结束后,这些数据才会自动进行整理或合并,这时负载机上所有vuser的信息和数据都将被传输到结果目录中.默认…

Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序 列中的一个元素,打乱一组数据等. random中的一些重要函数的用法: 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机…

一.关于spark ml pipeline与机器学习 一个典型的机器学习构建包含若干个过程 1.源数据ETL 2.数据预处理 3.特征选取 4.模型训练与验证 以上四个步骤可以抽象为一个包括多个步骤的流水线式工作,从数据收集开始至输出我们需要的最终结果.因此,对以上多个步骤.进行抽象建模,简化为流水线式工作流程则存在着可行性,对利用spark进行机器学习的用户来说,流水线式机器学习比单个步骤独立建模更加高效.易用. 受 scikit-learn 项目的启发,并且总结了MLlib在处理复杂机器学习…

原文:http://www.cnblogs.com/Chilam007/p/6445165.html analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来分析性能测试结果的数据图,但并不一定要对每个视图进行分析,可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析,分析结果可以生成一些不同格式的测试报告. 一.设置选项 analysis中的数据是怎么得到的呢?其实在场景运行的时候,默认情况下,所有的vuser信息都保存在该vusr的负载机上.只有当场景运行结束…

1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列seq中选择n个随机且独立的元素: random.random()函数是这个模块中最常用的方法了,它会生成一个随机的浮点数,范围是在0.0~1.0之间. random.uniform()正好弥…

  1.Jenkins Pipeline总体介绍 Pipeline,简而言之,就是一台运行于Jenkins上的工作流框架,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂流程编排与可视化. Pipeline是Jenkins2.X最核心的特性,帮助Jenkins实现从CI到CD与DevOps的转变. 详细介绍可见https://jenkins.io/2.0 2.什么是Jenkins Pipeline Jenkins Pipeline是一组插件,让Jenkins可以实现持续…

一.契机 相信很多使用selenium进行UI测试,再对接jenkins时,都是简单的在jenkins上将命令输入就完事了. 但是,相信你一定会遇到以下问题: 1.你需要同时跑不同文件或不同类的用例,怎么处理?用selenium grid,但我仅仅是功能,不想去区分浏览器,并且代码中我也不想写grid? 2.在jenkins中并发,怎么将报告合并成一份? 3.用测试框架的并发插件,比如nose processes, pytest的xdist,都是在一台机器上,执行selenium 同时打开多个浏…

几乎都是官方文档上的内容.     [ OFFSET offset { ROW | ROWS} ] [ FETCH { FIRST | NEXT }[ { rowcount | percent PERCENT } ]     { ROW| ROWS } { ONLY | WITH TIES } ]   row_limiting_clause   The row_limiting_clause allows you to limit therows returned by the query. Y…

一.random模块简介 Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等. 二.random模块重要函数 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n:2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:3 ).getrandbits(n) 以长整型形式返回n个随机位:4 ).shuffle(seq[, random]) 原地指定seq序列:5 ).sample(seq, n) 从序列se…

单细胞RNA测序技术之入门指南 [字体: 大 中 小 ] 时间:2018年09月12日 来源:生物通   编辑推荐: 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 在这个飞速发展的测序时代,DNA和RNA测序已经逐渐成为“实验室中的家常菜”.若要评选出目前最受欢迎的一道菜,那恐怕非单细胞RNA测序莫属. 以往,研究人员通常利用RNA测序(RNA-seq)来检测样本中的所有RNA转录本,以发现新型RNA…

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580/ 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al RNA剪接 真核生物成熟RNA的形成需要剪接 有些pre-mRNA存在不只一种剪接方式,成为可变剪接 一.RNA剪接的化学基础 1.决定剪接位点的特定序列 3'端是多聚嘧啶区 2.当内含子两边的外显子连接时,内含子是以套索(lariat)除去的 二.剪接体 1.RNA剪接是由一…

视频  https://www.bilibili.com/video/av7973580/ 教材 Molecular biology of the gene 7th edition  J.D. Watson et. al 调控RNA 一.细菌中RNA介导的调控 sRNA对翻译的激活与抑制 色氨酸trp操纵子 色氨酸浓度高时: 先导核糖体顺利通过先导RNA的两个Trp密码子 占据位置2 位置3.4形成发夹 形成衰减子(4后面有polyU终止信号) 色氨酸浓度低时: 先导核糖体被两个Trp密码子阻滞…

---恢复内容开始--- Python join() 方法用于将序列中的元素(必须是str) 以指定的字符 连接生成一个新的字符串. list=[','a','b','c'] print(''.join(list)) print('#'.join(list[2:3])) print(list[2:3]) print(list[0:4:2]) #range(start, stop ,step)//默认start为0,step为1 #可以使用range(n,m)的形式就会产生n到m-1的内容. li…

第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN…