Bowtie2的安装与使用  2017-06-15 18:58:52     342     0     0 Bowtie2用来快速比对短reads(50-100bp)与参考基因组,与常规的比对软件不同的是(如blast),Bowtie在比对比较短的reads(less than 1024 base) 与 较大的参考(基因组) 时效果更好,也更快. 许多其他的软件经常会调用Bowtie ,如常见的 TopHat , Cufflinks 等 Read:      GACTGGGCGATCTCGAC

1. 最近邻法的应用 1.1 Jaccard 相似集 如何定义相似:即相关属性交集的大小,越大则越相似.我们给相似一个数学上的定义:Jaccard 相似集. 集合 \(S\) 与集合 \(T\) 的 Jaccard 集合被定义为 \(|S \cap T|/|S \cup T|\),即它们交集与并集的大小之比.我们简单地定义为\(SIM(S,T)\)  1.2 文件的相似度 大范围内搜索内容相似的文本是相似度分析的一个非常重要的应用: 查找剽窃,即相似度查询 网站针对不同主机的镜像页面维护 查找

好吧,这是本周(2016.10.21-28)的学习任务之一:安装bowtie2并学习其使用方法&参数设置 所以,啃文档咯,官方文档Version 2.2.9 http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/manual.shtml 以下是我的整理.我不生产文档,我只是文档的搬运工么么哒- Bowtie2适合将长度50-1000bp的reads比对到长的参考序列上.Bowtie 2 indexes the genome with an FM Index (bas

Bowtie和Bowtie2使用 [怪毛匠子整理] Source URL: http://www.bbioo.com/lifesciences/40-112837-1.html Bowtie和Bowtie2使用 碱基 序列 种子 前导链 错配 基因组 末端 标题: Bowtie和Bowtie2使用 摘要: [Bowtie和Bowtie2使用]bowtie 比对http: bowtie-bio sourceforge net index shtmlhttp: www ncrna net bowti

转载:http://blog.csdn.net/soyabean555999/article/details/62235577 一.转录组还是基因组? map常用的工具有bowtie/bowtie2, BWA,SOAP1/SOAP2等.这个问题又会被分成两个问题,是基因组测序(DNA-seq)还是转录组测序(mRNA-seq).其中的区别是对于真核生物而言,mRNA序列与DNA序列并不完全相同,在经历了后剪切之后,成熟的mRNA可能是原基因的一部分,甚至顺序及个别碱基会产生变化.如果是mRNA测

原文:与众不同 windows phone (7) - Local Database(本地数据库) [索引页][源码下载] 与众不同 windows phone (7) - Local Database(本地数据库) 作者:webabcd介绍与众不同 windows phone 7.5 (sdk 7.1) 之本地数据库 概述 演示如何使用“本地数据库” 示例1.概述Summary.xaml <phone:PhoneApplicationPage x:Class="Demo.LocalDat

案例: 系统盘一夜之间骤增近20G nginx + php-fpm cat  /usr/local/nginx/conf/nginx.conf 查看对请求的处理 4个配置文件 /usr/local/nginx/conf/nginx.conf /usr/local/php7/etc/php.ini /usr/local/php7/etc/php-fpm.conf /usr/local/php7/etc/php-fpm.d/www.conf cat /usr/local/php7/etc/php.i

bowtie2的功能:短序列的比对 用法:bowtie2 [options]* -x <bt2-idx> {-1 <m1> -2 <m2> | -U <r>} [-S <sam>] $bowtie2 -x ./index/GCF reads.fa -S ./bowtie2 #-x的写法:index文件夹下,bt2的文件名是GCF. #-S的目录必须先建立,不会自动建立. -x <bt2-idx>:参考基因组的索引路径 {-1 <

CNN是工具,在图像识别中是发现图像中待识别对象的特征的工具,是剔除对识别结果无用信息的工具. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/

前面已经创建了两个 OVS local network,今天详细分析它们之间的连通性. launch 新的 instance "cirros-vm3",网络选择 second_local_net cirros-vm3 分配到的 IP 为 172.16.1.102 cirros-vm3 被 schedule 到控制节点,其虚拟网卡也连接到 br-int. 当前的控制节点上的网络结构如下: 下面我们讨论一个有趣的问题:cirros-vm3 能否 Ping 到 cirros-vm1 呢? 根

上一节部署了 cirros-vm1 到 first_local_net,今天我们将再部署 cirros-vm2 到同一网络,并创建 second_local_net. 连接第二个 instance 到 first_local_net 以同样的方式 launch instance "cirros-vm2",分配的 IP 为 172.16.1.4. cirros-vm2 也被 schedule 到控制节点,ovs-vsctl show 的输出如下: cirros-vm2 对于的 tap 设

上一节我们完成了 OVS 的准备工作,本节从最基础的 local network 开始学习.local network 不会与宿主机的任何物理网卡连接,流量只被限制在宿主机内,同时也不关联任何的 VLAN ID. 创建第一个 local network 下面我们通过 Web GUI 创建 local network. 进入菜单 Admin -> Networks,点击 "Create Network" 按钮. 显示创建页面. "Provider Network Type

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/zhaoyanjun/p/6202369.html 本文出自[赵彦军的博客] 在Android Studio项目里面有个local.properties文件,这个文件可以放一些系统配置.比如:sdk路径.ndk路径. ndk.dir=D\:\\soft\\android-ndk-r10e sdk.dir=D\:\\soft\\SDKandroidStudio 当然我们也可以在local.properties放一些自定义的配置,比如签名

使用CocoaPods被卡住:Updating local specs repositories 使用 pod install --verbose --no-repo-update

问题: 在linux服务器上使用maven编译war时报错: 16:41:35 [FATAL] Non-resolvable parent POM for ***: Failure to find *** in *** was cached in the local repository, resolution will not be reattempted until the update interval of nexus has elapsed or updates are forced

mac,/usr/local is not writable 解决方法 mac 问题 今天在mac上装mongodb,发现提示权限不足问题,错误提示如下: mac安装mongodb错误提示.jpg 尝试使用提示的命令进行操作,发现无效.后来在百度上找,无果... 想起我专门充钱开了一个lantern(VPN)的会员,开启vpn,打开我大google,直接搜索,第一个搜索结果就是我想要的答案. 解决方法: 收入命令: sudo chown -R $(whoami):admin /usr/local

今天继续作大死,趟php7的配置的坑. 照例,安装了昨天的各种扩展之后,解压php7的压缩文件到 /usr/local/. 然后开始配置config的扩展: ./configure --prefix=/usr/local/php7 \ --with-gd \ --with-freetype-dir \ --enable-gd-native-ttf \ --enable-mysqlnd \ --with-pdo-mysql=mysqlnd \ --with-openssl \ --with-mcr

使用cocoapods 更新第三库,一直停留在.Updating local specs repositories 后来查发现pod install  被墙了,请大家换成pod install --verbose --no-repo-update

Web Application Penetration Testing Local File Inclusion (LFI) Testing Techniques Jan 04, 2017, Version 1.0 Contents What is a Local File Inclusion (LFI) vulnerability? Example of Vulnerable Code Identifying LFI Vulnerabilities within Web Application

局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法.局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种,它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异.它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据,可以具体应用到文本相似度检测.网页搜索等领域. 1. 基本思想 局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转换思想,LSH算法基于一个假设,如果两个文本在原有的数据空间是相似的,那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高