转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_40d4ae110101fjzy.html 1 二代测序与基因芯片的区别与优缺点. 生物芯片相对第二代测序而言,优势在于价格便宜,便于分析.缺点则在于必须有参考序列(因为生物芯片的探针设计就是根据参考序列设计的). 相同点: 高通量和一些应用领域上的重合(比如表达谱,SNP) SNP:Single Nucleotide Polymorphisms 单核苷酸多态性 不同点: 1.本质不同: 基因芯片的本质是核酸杂交.只不过是同时进

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

表单提交数据Get和Post的区别: GET和POST是表单提交数据其中的两种方式,除此之外还有PUT.DELETE等. GET: GET的请求起因于正常的URL请求,或是没有指定METHOD的HTML表单,适用于安全性不高且传输数据较小的情况.使用GET,传输的数据可以在浏览器的地址栏中被看见,如URL:"https://www.baidu.com/s?wd=get%E5%92%8Cpost%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB&rsv_spt=1&rsv_iq

主要内容 小数据池,is和==区别 编码问题 小数据池 一种缓存机制,也称为驻留机制,是为了能更快提高一些字符串和整数的处理速度is 和 == 的区别 == 主要指对变量值是否相等的判断,只要数值相同一定为真 is 主要是对变量内存地址是否相同的判断,变量值相同不一定为真,但是变量内存地址相同,则变量一定相同. tips:可通过id()来查询变量id why: 1.为什么会存在不同变量共用一个内存地址的情况?1.前面说到的小数据池,即缓存.一部分字符串会被放在缓存中被公用,以提高处理速度 why

bss段,代码段及数据段,堆栈段的区别 时间:2012-11-21 10:0772人阅读 BSS段:BSS段(bss segment)通常是指用来存放程序中未初始化的全局变量的一块内存区域.BSS是英文Block Started by Symbol的简称.BSS段属于静态内存分配. 数据段:数据段(data segment)通常是指用来存放程序中已初始化的全局变量的一块内存区域.数据段属于静态内存分配. 代码段:代码段(code segment/text segment)通常是指用来存放程序执行

小数据池 一.小数据池 1)代码块 python程序是由代码块构成的,一个代码块的文本作为pythont程序执行的单元 官方文档: A Python program is constructed from code blocks. A block is a piece of Python program text that is executed as a unit. The following are blocks: a module, a function body, and a class

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 shp是ArcGIS的矢量格式,tab是Mapinfo的矢量格式.shp数据和tab数据有两点区别:一是shp数据的featureid从0开始,tab数据的feature id从1开始.因为shp数据的feature id从0开始,tab数据的feature id从1开始.具体就是假如一个shp文件有10个feature,它的featureid从0到10,而tab则是从1到10.因此在使用ogr库来读取tab文件时

大数据hadoop与spark的区别 https://www.cnblogs.com/adnb34g/p/9233906.html Posted on 2018-06-27 14:43 左手中倒影 阅读(1246) 评论(0) 编辑 收藏 学习hadoop已经有很长一段时间了,好像是二三月份的时候朋友给了一个国产Hadoop发行版下载地址,因为还是在学习阶段就下载了一个三节点的学习版玩一下.在研究.学习hadoop的朋友可以去找一下看看(发行版 大快DKhadoop,去大快的网站上应该可以下载到

已下内容为转载内容:学习之用 1.truncate和不带where子句的delete.以及drop都会删除表内的数据. 2.drop.truncate都是DDL语句(数据定义语言),执行后会自动提交. 不同点: 1. truncate 和 delete 只删除数据不删除表的结构(定义)drop 语句将删除表的结构被依赖的约束(constrain).触发器(trigger).索引(index):依赖于该表的存储过程/函数将保留,但是变为 invalid 状态. 2. delete 语句是数据库操作

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

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数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

前言 绘制统计图形时,半数以上的时间会花在调用绘图命令之前的数据塑型操作上.因为在把数据送进绘图函数前,还得将数据框转换为适当格式才行. 本文将给出使用R语言进行数据塑型的一些基本的技巧,更多技术细节推荐参考<R语言核心手册>. 数据框塑型 1. 创建数据框 - data.frame() # 创建向量p p = c("A", "B", "C") # 创建向量q q = 1:3 # 创建数据框:含p/q两列 dat = data.fra

一:DataGrid的显示指定列.修改默认列名 使用自动生成列,就会无区别的按缺省格式展示所有项目.除了bit类型,其他类型项目会以字符串形式展现. 通过设置Columns属性,可以选择性的显示列,以及显示的样式.在这里,我把Category,Supplier,Product和对应的ID去掉,指定显示的列: <sdk:DataGrid Name=" IsReadOnly="True" Loaded="DataGridLoaded"> <s

分布式文档存储 ES分布式特性 屏蔽了分布式系统的复杂性 集群内的原理 垂直扩容和水平扩容 真正的扩容能力是来自于水平扩容–为集群添加更多的节点,并且将负载压力和稳定性分散到这些节点中 ES集群特点 一个集群拥有相同的cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力 主节点负责管理集群的变更例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作 集群健康 1.GET /_cluster/health 返回值中的status 是我们关注

一.导入导出数据库常用命令语句 1)列出mysql数据库中的所有数据库命令  #  sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://localhost:3306/ --username root --password 123456      2)连接mysql并列出数据库中的表命令   # sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test --username root --passw

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

数据行业有一句很经典的话--"垃圾进,垃圾出"(Garbage in, Garbage out, GIGO),意思就是,如果使用的基础数据有问题,那基于这些数据得到的任何产出都是没有价值的.而对于数据分析挖掘而言,只有一份高质量的基础数据,才可能得到正确.有用的结论.本文主要介绍数据质量检查的基本思路和方法,具体包括:从哪些角度检查数据质量问题.发现数据质量问题后又如何处理两方面,并提供基于Python的实现方法. 另外,数据质量检查是数据治理中的一个重要课题,涉及内容广,由于笔者经验

Webservice WCF WebApi   注明:改编加组合 在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对Web Service.WCF以及Web API的看法. Web Service 1.它是基于SOAP协议的,数据格式是XML 2.只支持HTTP协议 3.它不是开源的,但可以被任意一个了解XML的人使用 4.它只能部署在IIS上 W

概要 本篇接上一篇继续介绍网格生成算法,同时不少内容继承自上篇.上篇介绍了经典的三维图像网格生成算法MarchingCubes,并且基于其思想和三角形表实现了对样例数据的网格构建.本篇继续探讨网格生成算法,并且在MC的基础上进行进一步的简化和改进,形成Simple Marching Cubes(简称SMC算法).本篇主要介绍SMC算法的思路以及与MC算法的对比.同时也介绍如何在MC三角形表的基础上生成SMC三角形表. SMC算法原理 MC算法的思想之一是构造在实点和虚点之间等值面来拟合用于表示边