一.circRNA序列提取 环状RNA (circRNA)是一类不具有 5' 末端帽子和 3' 末端 poly(A)尾巴.并以共价键形成环形结构的非编码 RNA 分子. 环状RNA (circRNA) 是区别于传统线性 RNA 的一类新型 RNA,大量存在于真核转录组中且表达具有时空特异性.在调控基因转录.作为疾病诊断marker等方面具有重要的研究和临床意义. 在预测circRNA时,都是检测breakpoint 处的reads 数,最后给出的环状RNA的ID 都是诸如 chr14:10699

在预测circRNA时,都是检测breakpoint 处的reads 数,最后给出的环状RNA的ID 都是诸如 chr14:106994222-107183708 这样的形式,给出了起始和终止位置: 对于某一个基因来说,其可能产生的circRNA的类型是多样的,以下图为例进行说明 1) 由单个外显子组成的环状RNA, 比如 2)有多个外显子组成的环状RNA, 比如 以上的两种circRNA在序列提取时都非常容易,只需要将circRNA的起始和终止位置能够和某些外显子正好对应上,那么就可以确定其序

CIRI 根据circRNA 连接点处的reads来识别circRNA, 在连接点处的reads 其比对情况非常特殊: CIRI 根据3种模型来识别circRNA, 连接点处的read 叫做junction read A) circRNA 由3个外显子环化形成, 由于测序读长的限制,junction read 只覆盖了起始外显子和终止外显子的部分序列,这两部分reads的比对位置在基因组上的位置是相反的, B) circRNA 由3个外显子环化形成, 由于连接点处的一个外显子其长度太短,junc

题目要求: 生成如下列表 [[0,0,0,0,0,],[0,1,2,3,4,],[0,2,4,6,8,],[0,3,6,9,12,]] (考察列表生成式和基本逻辑推理) 方法1: list1 = [] for in range(4): temp = [] for j in range(5): temp.append(j*i) list1.append(temp) print(list1) 方法2: list1 =[[ i*j for j in range(5)] for i in range(4

list1.list(obj)函数 obj可以为:元组(1,2,3),可迭代对象,字符串等转换换成数组类型2. 列表元素的添加 (1)list+[添加的元素] (2)list.append(添加元素) (执行更快是+的约70倍) (3)list.extend(obj) obj为迭代对象,不一定是列表 (效率更高) (4)list.insert(index,value) 在index的位置插入一个value值 (5)通过乘法来扩展 list*3 表示三份list的值,例 [2,3]*3=[2,3,

数据结构看python 作者:白宁超 2016年10月9日14:04:47 摘要:继<快速上手学python>一文之后,笔者又将python官方文档认真学习下.官方给出的pythondoc入门资料包含了基本要点.本文是对文档常用核心要点进行梳理,简单冗余知识不再介绍,作者假使你用c/java/c#/c++任一种语言基础.本系列文章属于入门内容,老鸟可以略看也可以略过,新鸟可以从篇一<快速上手学python>先接触下python怎样安装与运行,以及pycharm编辑器的使用和配置:篇

原文地址:http://www.infoq.com/cn/articles/spark-sreaming-practice 本篇文章用Spark Streaming +Hbase为列,Spark Streaming专为流式数据处理,对Spark核心API进行了相应的扩展. 什么是Spark Streaming? 首先,什么是流式处理呢?数据流是一个数据持续不断到达的无边界序列集.流式处理是把连续不断的数据输入分割成单元数据块来处理.流式处理是一个低延迟的处理和流式数据分析.Spark Strea

dict()构造函数直接从键-值对序列创建字典: >>> >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127} 此外,字典推导式式可以用于从任意键和值表达式创建字典: >>> >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36}

一.Python简介 Python是一门计算机编程语言,它是由荷兰人Guido van Rossum在1989年圣诞节期间为了打发无聊的圣诞节而编写的,作为ABC语言的继承 特性: 面向对象.解释型.动态.高级的计算机编程语言,官方定义其是优雅.明确.简单. 开源免费.跨平台.移植性,可以在各种系统上使用 说是容易上手.简单易学.功能强大. 涵盖各种功能的标准库.第三方库.  batteries included (称为内置电池) 让开发者把精力放在解决问题上,而不用太关心底层 应用: Pyth

1.数组 Scala数组与Scala序列是兼容的 - 在需要Seq[T]的地方可由Array[T]代替.最后,Scala数组支持所有的序列操作. 隐式转换 方法1:通过scala.collection.mutable.WrappedArray将数组转换成序列 /* ---示例代码----*/ scala> val va=Array(1,2,3) va: Array[Int] = Array(1, 2, 3) scala> val seq1:Seq[Int] = va seq1: Seq[Int

Python 语法 Python语法包括: 模块函数导入 赋值 判断循环语句 模块导入 import somemodule somemodule.somefunc from somemodule import somefunc somefunc import math math.pow(2,3) 8.0 from math import pow pow(2,3) 8.0 赋值 序列解包 链式赋值 增量赋值 x,y=1,2 x,y (1, 2) x,y=y,x x,y (2, 1) x=y=3 x

1.隐式类型 var a=new Dictionary<string ,list<person>>();可以简化代码,增强可读性. 2.简化初始化 (1)设置简单属性 Person tom1= }; (2)为嵌入对象设置属性 Person tom2=new Person() { Name="Tom", Home={Country="china",Town="Tangshan"}(Home为只读属性,不能直接赋值) }; n

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

SIFT(Scale-Invariant Feature Transform,尺度不变特征转换)在目标识别.图像配准领域具有广泛的应用,下面按照SIFT特征的算法流程对其进行简要介绍对SIFT特征做简要介绍. 高斯金字塔是SIFT特征提取的第一步,之后特征空间中极值点的确定,都是基于高斯金字塔,因此SIFT特征学习的第一步是如何建立的高斯金字塔. 明白几个定义: 高斯金字塔 对于高斯金字塔,很容易直观地理解为对同一尺寸的图像,然后进行不同程度的高斯平滑,这些图像构成高斯金字塔,这种是不对的,这描

快速开始序贯(Sequential)模型 序贯模型是多个网络层的线性堆叠,也就是"一条路走到黑". 可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, units=784), Activation('relu'), Dense(10), Act

前言 多层网络的训练需要一种强大的学习算法,其中BP(errorBackPropagation)算法就是成功的代表,它是迄今最成功的神经网络学习算法. 今天就来探讨下BP算法的原理以及公式推导吧. 神经网络 先来简单介绍一下神经网络,引入基本的计算公式,方便后面推导使用 图1 神经网络神经元模型 图1就是一个标准的M-P神经元模型. [神经元工作流程] 每个神经元接受n个(图1中只有3个)来自其他神经元或者直接输入的输入信号(图1中分别为x0,x1,x2),这些输入信号分别与每条“神经”的权重相

目录 一.基础知识 1.数和表达式 浮点除法和整数除法 负数整除和取余 圆整 乘方运算 2.变量名 3.获取用户输入 4.模块 5.让脚本像普通程序一样 6.字符串 单.双引号 引号的转义 字符串拼接和print 差异的本质 长字符串 原始字符串 二.列表和元组 1.通用的序列操作 索引 切片 更大的步长 序列相加 序列乘法(复制序列) 成员资格 2.列表详解 函数list(实际上是一个类) 修改(赋值)和删除元素 给切片赋值 列表的方法 3.元组tuple 三.字符串 1.字符串是不可变的 2

Berlekamp-Massey算法 很久之前就听说过这个算法,当时六校联考的时候Day1T1是一道很有意思的递推,神仙zzx不会做于是就拿BM算法艹出了递推式Orzzzzzzzzzzx 推荐一篇讲的详细的不能再详细的博客 我就不详细说了,只记一下自己感觉比较难理解的地方 设\(r(m)\)表示序列的递推式且长度为\(m\) \(f(r, i)\)表示\(\sum_{j = 1}^m r_j * a[i - j]\) \(\delta(r, i)\)表示\(a[i] - f(r, i)\) \(

本文系官方文档翻译之作,不当之处,敬请原谅! range()函数 如果需要遍历一个数字序列,可以使用内置的range函数.该函数会生成等差序列. 1 2 3 range(5)# 范围[0, 5) range(5,10)# 范围[5, 10) range(0,10,3)# [0, 3, 6, 9] 若要依据索引迭代序列,可以使用range()和len() 1 2 3 a =['Mary','had','a','little','lamb'] for idx in range(len(a)):   

目录 前言 Jackson使用工具类 Jackson配置属性 Jackson解析JSON数据 Jackson序列化Java对象 前言 Json数据格式这两年发展的很快,其声称相对XML格式有很对好处: 容易阅读: 解析速度快: 占用空间更少. 不过,JSON 和 XML两者纠结谁优谁劣,这里不做讨论,可以参见知乎上为什么XML这么笨重的数据结构仍在广泛应用?. 最近在项目中,会有各种解析JSON文本的需求,使用第三方Jackson工具来解析时,又担心当增加会减少字段,会不会出现非预期的情况,因此