折腾这么多都是白瞎,STAR就有输出没有别对上的pair-end reads的功能 参见:How To Filter Mapped Reads With Samtools I had the same issue but with Paired End Reads, and I solved using samtools and bamToFastq. You can find bamToFastq here: https://code.google.com/p/hydra-sv/ If you

来源:STARmanual.pdf 来源:Calling variants in RNAseq PART0 准备工作 #STAR 安装前的依赖的工具 #Red Hat, CentOS, Fedora. sudo yum update sudo yum install make sudo yum install gcc-c++ sudo yum install glibc-static PART1 Quick start #STAR Basic workflow ###1. Generating

需求 几年前,好声音以独特节目形式吸引了很多选手和观众的 观注,旨在"只寻找优质声音": 可声音各有特色时,还得看颜值,当然这也无可厚非.虽然扯得有点远,我想表达的是软件开发的稳定性与美观性之间的平衡问题,亦或是功能需求与用户体验关系把握问题.有人认为只是功能强大,满足需求,界面是次要的:而实际结果,功能也并不强大,界面操作也十分复杂:我个人观点正好相反,如果我们的软件并不能达到功能强大,运行稳定,我们更得加强界面的开发,正确地引导用户,减少出错机率. 下面是Excel 2019 的界

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

之前讲过预测植物miRNA的一款软件miR-PREFER, 今天在介绍一款软件miRDeep-p2, 也叫miRDP2 安装 在此之前,应安装一下软件 Bowite, Bowtie2, Vienna (RNA二级结构预测软件大礼包) 安装以上软件以后,在mirdp2下载最新版的miRDP2,以及ncRNA_rfam.tar.g 1 tar -xf miRDP2-v1.1.4.tar 2mv 1.1.4 miRDP2-v1.1.4 在TestData下载测试数据集--TestData.tar.gz

Use an append-only store to record the full series of events that describe actions taken on data in a domain, rather than storing just the current state, so that the store can be used to materialize the domain objects. This pattern can simplify tasks

100 numpy exercise 翻译:YingJoy 网址: https://www.yingjoy.cn/ 来源:https://github.com/rougier/numpy-100 Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库. Python版本:Python 3.6.2 Numpy版本:Numpy 1.13.1 1. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆) (提示: import -

0. 楔子(一个最简单的案例) 1.scrapy.Spider scrapy.spiders.Spider name allowed_domains start_urls custom_settings :在爬虫运行时用这个属性里的设置覆盖默认设置,它本身是字典格式的. Crawler 该属性在初始化类之后由from_crawler()类方法设置,并链接到此蜘蛛实例绑定到的Crawler对象. 爬虫程序在项目中封装了大量的组件,用于单一入口访问(例如扩展,中间件,信号管理器等). 请参阅Craw

关于http和http跨域淘宝解决方式研究: http://buyer.trade.taobao.com/trade/pay.htm?spm=a1z01.2.3.4.0.wZAGp9&bizOrderId=848792014755406&bizType=200&ispayforanother=false(模拟) 这是淘宝网上的一段模拟超连接,当中spm应为淘宝用户唯一标志(经过加密) 然后经过淘宝后台与支付宝用户标志进行唯一匹配.假设匹配成功 则进行以下的支付宝付款页面(支付宝将提

Flask-RESTful 是一个 Flask 扩展,它添加了快速构建 REST APIs 的支持.它当然也是一个能够跟你现有的ORM/库协同工作的轻量级的扩展.Flask-RESTful 鼓励以最小设置的最佳实践.如果你熟悉 Flask 的话,Flask-RESTful 应该很容易上手. 用户指南 这部分文档将向你展示如何在 Flask 中使用 Flask-RESTful. 安装 快速入门 一个最小的 API 资源丰富的路由(Resourceful Routing) 端点(Endpoints)

Python flask 构建可扩展的restful apl☝☝☝ Flask-RESTful是flask的扩展,增加了对快速构建REST API的支持.Flask-RESTful通过最少的设置鼓励最佳的实践. pip install flask-restfulFlask-RESTful需要Python版本2.7,3.4,3.5,3.6或3.7 资源和路由from flask-restful import Resource,Apiapp = Flask(name)api = Api(app)cl

Flask-RESTful是flask的扩展,增加了对快速构建REST API的支持. Flask-RESTful通过最少的设置鼓励最佳的实践. pip install flask-restfulFlask-RESTful需要Python版本2.7,3.4,3.5,3.6或3.7 资源和路由 from flask-restful import Resource,Api app = Flask(name) api = Api(app) class TodoSimple(Resource): pas

推荐系统是根据用户的行为.兴趣等特征,将用户感兴趣的信息.产品等推荐给用户的系统,它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题,根据划分标准的不同,又分很多种类别: 根据目标用户的不同,可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性,可划分为基于人口统计学的推荐和基于内容的推荐 ...... 通常,我们在讨论推荐系统时主要是针对个性化推荐系统,因为它才是更加智能的信息发现过程.在个性化推荐系统中,协同过滤算法是目前应用最成功也是最普遍的算法,主要包括两大类,基于用户

Restful 是 Flask 的扩展,增加了对快速构建 REST api 的支持.它是一个轻量级的概念,与您现有的 ORM/librarie 一起工作.Restful 鼓励最小化设置的最佳实践.如果你熟悉Flask,Flask-RESTful 应该很容易. 关于flask的使用,参考我的之前的博客:https://blog.csdn.net/shifengboy/article/details/114274271 flask-restful官方文档:https://flask-restful.

目录 一.来源 二.结果 测序组装 组装评价 编码基因预测 基因功能注释 非编码RNA注释 假基因预测 重复序列注释 进化分析和分歧时间估计 全基因组复制 LTR插入时间估计 正选择基因 一.来源 High-quality genome assembly, annotation and evolutionary analysis of the mungbean (Vigna radiata) genome. November 2020. DOI:10.22541/au.160587196.639

说明:思路用的很新奇,也对COUNTIF有了更深一步的了解,但是,对于百行数据运算速度特别低,不适合数据多的使用 当面对一堆数据,我们要提取一列的唯一值的时候,如果单纯用人为一个个判断,显然是不科学的,那么如何用index函数提取唯一值呢   工具/原料   EXCEL2007以及以上版本 方法/步骤     新建一个空白的EXCEL工作表,而后打开   在A列输入人名,人名有重复,要求将唯一值提取到B列   首先我们在B2单元格输入公式=INDEX(A$1:A$99,MATCH(0,COUNT

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对象存储不是什么新技术了,但是从来都没有被替代掉.为什么?在这个大数据发展迅速地时代,数据已经不单单是简单的文本数据了,每天有大量的图片,视频数据产生,在短视频火爆的今天,这个数量还在增加.有数据表明,当今世界产生的数据,有80%是非关系型的.那么,对于图片,视频等数据的分析可以说是大数据与人工智能的未来发展方向之一. ​ ​ 但是如何存储这些数据呢?商用云方案往往价格昂贵,而传统的大数据解决方案并不能充分支撑图片,视频数据的存储与分析.本文将详细的介绍开源的对象存储解决方案Minio的部署与实

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). Oracle唯一索引.普通索引及约束的关系 在总结索引扫描类型前(不同于前面总结的五大类索引类型,索引类型主要是索引类别的划分,而索引扫描类型是索引在进行索引扫描时的具体方法),需要了

三代纠错的重要性不言而喻,三代的核心优势就是长,唯一的缺点就是错误率高,但好就好在错误是随机分布的,可以通过算法解决,这也就是为什么现在有这么多针对三代开发的纠错工具. 纠错和组装是分不开的,纠错就是为了组装,单纯的为了纠错而纠错是没有意义的. 目前的算法大致可以分为三种:1.三代数据自纠:2.二代对三代纠:3.二代三代混合纠错. 目前已有的三代纠错程序: PacBioToCA 自纠(falcon也是用MHAP,SMRT的HGAP使用的是另一种速度慢的自纠算法,自纠的核心是多重序列比对) CCS