前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系

我几乎要无语了,疯掉了,以为是office本身的问题,换了好多次office2007,安装又不顺利,换到了office2010,想想大部分应该兼容2007,所以用着office2010了. 甚至差点要放弃了,见到一个网友说用SQL去用Excel,正准备打算新接触东西.但是忽然看到我的 sql语句,突然想到"$"符号. 报错:An unhandled exception of type 'System.Data.OleDb.OleDbException' occurred in Syst

前言 最新项目需要经常和dbf文件打交道,在实际场景中很多软件需要和一些老的系统进行数据交互,而这些系统都在使用foxpro数据库,读取dbf文件一般都是分为两种情况:第一:安装foxpro的驱动进行读取,第二:不安装驱动,使用ODBC进行读取. 具体如何设置DBF / FoxPro连接字符串,可以参考一下这篇文章(https://www.connectionstrings.com/dbf-foxpro/) 方案一:安装foxpro驱动 可以到微软官网(https://www.microsoft

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

参考:http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html https://www.jianshu.com/p/9e21f2196178 https://rpubs.com/aemoore62/TopGo_colMap_Func_Trouble

ab.exe介绍 ab.exe是apache server的一个组件,用于监测并发请求,并显示监测数据 具体使用及下载地址请参考:http://www.cnblogs.com/gossip/p/4398784.html   本文的目的    通过webapi接口模拟100个并发请求下,同步和异步访问数据库的性能差异     创建数据库及数据 --创建表结构 CREATE TABLE dbo.[Cars] ( Id INT IDENTITY(1000,1) NOT NULL, Model NVAR

生物信息:找出基因,生物学家使用字母A.C.T和G构成的字符串建模一个基因组.一个基因是基因组的子串,它从三元组ATG后开始在三元组TAG.TAA或TGA之前结束.此外,基因字符串的长度是3的倍数,而且基因不包含三元组ATG.TAG.TAA和TGA.编写程序提示用户输入一个基因组,然后显示基因组里的所有基因.如果在输入序列中没有找到基因,那么程序显示“no gene is found” s=input('Please input the Gene String:\r\n') endsplit=[

postgreSQL数据库遵守SQL标准,表名库名不区分大小写. 数据库中是存在 gongan_address_ALL的表的,但是执行下列代码就会出错. stmt = c.createStatement(); String sql = "SELECT * FROM gongan_address_ALL "; ResultSet rs = stmt.executeQuery( sql ); 报错为org.postgresql.util.PSQLException: ERROR: rela

这是MySQL的基本操作: 1 登入数据库:mysql -uroot -p+密码 (SQL Sever登入: osql -U 用户名 -P 密码) 显示已存在的数据库:show databases; 使用某个数据库:use+数据库名; 显示某个数据库下已存在的关系表:show tables; 查看某个关系表所有数据:select * from tableName; 查看某个关系表部分字段数据:select 字段1,字段2,...,字段n from tableName; 查看n条记录:select

在ADO.NET中经常需要跟各种数据库打交道,在不实用存储过程的情况下,使用参数化SQL语句一定程度上可以防止SQL注入,同时对一些较难赋值的字段(如在SQL Server中Image字段,在Oracle中Clob字段等)使用参数化SQL语句很容易就能赋值,所以本人经常在ADO.NET中使用参数化SQL语句,近几年来陆续跟SQL Server/Oracle/ MySQL 打交道,积累了一些心得,现在整理出来供大家参考. 表架构如下: create table Table1 (   Column1

问题: 在普通用户权限下运行:mysql -u root -p,回车之后如果会出现如下错误:ERROR 2002 (HY000): Can't connect to local MySQL server through socket '/var/run/mysqld/mysqld.sock' (2) 此错误的意思就是没有找到mysqld.sock文件. 解决办法: 首先进入超级用户root权限  sudo -i 或者su - root 切换到默认目录 cd /var/lib/mysql  下查看

在当今市场上,存在各种类型的数据库,选择适合你业务类型的数据库对应用的开发和维护有着重要意义.本篇文章,将为大家分享SQL和NoSQL语言之间的区别,同时还将比较这两种类型的数据库,以帮助小伙伴们选择最适合你业务类型的数据库 .   ONE --什么是SQL和NoSQL 一.什么是SQL? 结构化查询语言(Structured Query Language)简称SQL,是一种特殊目的的编程语言,是一种数据库查询和程序设计语言,用于存取数据以及查询.更新和管理关系数据库系统.该语言以表格的形式从结

We have a CRM add-on for Importing Price Lists into CRM. For this tool, we expect the details to be provided in an Excel sheet. The tool reads the excel workbook provided and imports the prices. Once we had an issue with one of our customers complain

转载:http://www.bio-info-trainee.com/1327.html 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解读了一下别人是如何利用这个数据的,当然,主要是用那个mRNA的表达数据咯! 第一篇:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0111146 这篇文

TPM.read counts.RPKM/FPKM你选对了吗? 已有 3940 次阅读 2017-12-15 15:04 |个人分类:RNA-seq|系统分类:科普集锦|关键词:RNA-seq| RNA-seq 本文转载自嘉因微信公众号,已获得授权.查看最新文章,敬请关注嘉因,微信ID:rainbow-genome 作者:小哈  来源:嘉因 在RNA测序分析,哪家公司适合我一文中,聊过类似的问题. 这次小哈搬来了statQuest的3个最新视频,https://statquest.org/vid

最近Cell Systems杂志发表了一篇针对现有几种检测单细胞测序doublet的工具的评估文章,系统比较了常见的例如Scrublet.DoubletFinder等工具在检测准确性.计算效率等方面的优劣,以及比较了使用不同方法去除doublet后对下游DE分析.轨迹分析的影响. 现有的检测方法,基本都会先构造出虚拟doublet,然后将候选droplet与这些虚拟doublet比较,很相似的那些就定义为doublet.这里的虚拟doublet是通过随机组合两个(类)细胞的表达值得到的虚拟的do

尹师妹:“哈师兄,做验证实验好辛苦,老板让我提高筛选差异基因的条件,尽量降低假阳性,我该怎么筛?” 小哈打开Evernote,给尹师妹看张表: “瞧见那个100%了吗?30 million mapped reads的情况下,10次重复,2倍筛选条件,Statistical power100%,找出来的都是真的应答基因:只做3次重复,2倍筛选条件,可以达到87%: 如果测序深度降到15 million mapped reads,需要10次重复,才能到85%.” 尹师妹:“我的样品有30 M map

案例: 线上有一数据库,需要每周全备一次,每天差备一次[安全起见还是差备吧,不要增备,不要吝啬磁盘哦,而且差备恢复还很快] 1.每周对数据库hellodb做完全备份 crontab任务计划: * * /bin/bash /work/dump-complete-hello.sh ===>每周周一凌晨1点10分执行全备脚本/work/dump-complete-hello.sh 全备脚本/work/dump-complete-hello.sh内容如下: #!/bin/bash # 全备文件存放位置