一直都搞不清楚这两者的具体区别. 其实初学者搞不清楚很正常,因为它们的本质是相通的,都是对基因进行归类注释的数据库. 建议初学者自己使用一下这两个数据库,应该很快就能明白其中的区别. (抱歉之前没讲清楚,甚至有可能误导大家了) 以下以一个案例来详细说明两者的区别: 推荐一个没有任何基础的人都能使用的gene set注释工具 http://www.webgestalt.org/option.php GCLC TFPI HSPB6 TSPOAP1 ITGA2B OSBPL7 BAIAP2L1 NOS

我生信入门,老师就要求我学好blast比对,说得也确实是很有道理,是个人都知道比对是最基本的东西,现在再想想那老师的建议,也只能呵呵一笑. 北大生物信息公开课有一章专门讲得序列数据库搜索,可以好好看看,快速入门. 序列数据库搜索 BLAST算法 Basic Local Alignment Search Tool BLAST使用

根据一个打分系统,怎么样排对起来打分能够最大.就认为历史上应该是这样子的. 数据同源搜索软件Fasta和Blast 是目前功能最全,使用最广的同源性数据库搜索软件包.他们在Needleman的动态算法的基础上做了很多技术上的改进,如采用启发式算法.使得在精确度牺牲较小的情况下,速度快了很多.   FASTA.是1985年提出的一个全局联配算法. BLAST.是1990年提出的.最初被设计用于序列局部比对. BLAST更适合于protein序列比较,FASTA更适用于DNA序列比较.

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

转载请注明出处:jiq•钦's technical Blog Hbase特征: 近期在学习Hbase.Hbase基于行健是建立了索引的,查询速度会很快,全然实时. 可是Hbase要基于行健之外的字段进行查询.那么就仅仅能是全盘扫描,基本上不可接受. 所以Hbase一般来说会针对详细的应用场景来设计行健,利用基于行健的查询的实时性来达到Hbase数据的实时查询. 关系型数据库基于索引字段的实时查询: 然后联想到关系型SQL数据库,他们针对主键是建立了B/B+/B-树索引的,基于主键的查询是实时的.

使用solr的DIH (data import handler) 可以操作后台数据库,前端solr自带的search ui (localhost:8983/solr/collection1/browse) 自带生成xml文件,在搜索结果的页面底端.

点击搜索,然后输入关键字,注意要全选或者部分选择表(一个数据库的表),点击右下角的执行   会提示有多少个匹配,可以在浏览器中直接搜索"1个匹配"来定位到哪个数据表找到了匹配项,然后浏览      

1.倒排索引 1.倒排索引和正向索引 在全文搜索里,文档数据离不开搜索,而搜索离不开索引(没有索引搜索会很低效),倒排索引(Inverted index)是全文搜索系统里最高效的索引方法和数据结构,ES的索引就是倒排索引. 也称反向索引/置入索引或反向档案,用以存储一个映射:在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的位置. 2.倒排索引建立索引的具体方式 需求: 在这5份文档中根据关键字“乔布斯”搜索匹配的文档,附属要求:文档的排序,这个搜索关键字在每个匹配文档中出现的位置和次数. 1).把

用Lucene.net对数据库建立索引及搜索 最近我一直在研究 Lucene.net ,发现Lucene.net对数据库方面建索引的文章在网上很少见,其实它是可以对数据库进行索引的,我闲着没事,写了个测试程序,竟然成功了, 可以实现对数据另类查询的一种方式(通过建索引查询),发表出来,和大家共享.   其实 Lucene.net 对数据库建索引很简单,只要把数据表里面的记录读出来,然后对每个字段索引就行了.本文中数据库的内容是某个博客表-userblog表.  1.表结构:字段名称       

参考:KEGG数据库中文教程 - 博奥  &[学习笔记]KEGG数据库 - 微信 学习一个技能最主要的事情你必须知道,那就是能通过它来做什么? KEGG数据库里面有什么? 如何查询某一特定的代谢途径(pathway)的信息,例如Glycolysis / Gluconeogenesis? 如何查询某一化合物的信息,例如Pyruvate? 如何查询Pyruvate涉及了哪些生化反应? 如何查询某一基因的信息,例如gltA ? 如何知道Bacillus subtilis是否有gltA? 如何查询 gl

OMIM数据库:大神私藏的数据库,99.9%的人都不知道! 2019-03-04 11:00乳腺癌/医生/肺癌 “ GEO.NCDB.TCGA.SEER数据库这些我都知道,但OMIM是什么鬼? OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)数据库,中文称在线人类孟德尔遗传数据库.OMIM包括了现在所有已知的遗传病和超过15000个基因的信息.OMIM侧重于疾病表型与其致病基因之间的关联. ” 也就是说当你知道某个病的时候,但不知道它受什么基因影响 ——选OMI

转载:http://www.oebiotech.com/Article/mirnabjyyc.html http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/201492594150379.htm miRNA自从被发现以来,一直备受关注,俨然已成为非编码RNA家庭中永不凋零的“玫瑰”.关于miRNA,主要有两个研究方向,其一是作为biomarker,这方面研究仅需足够庞大的临床样本支撑即可:miRNA的另一研究方向为功能机制研究,此时必须有miRNA靶基因的参与,可是如何确

NCBI(National Center for Biotechnology Information,美国国家生物技术信息中心)除了维护GenBank核酸序列数据库外,还提供数据分析和检索资源.NCBI资源包括Entrez.Entrez编程组件.MyNCBI.PubMed.PudMed Central.PubReader.Gene.the NCBI Taxonomy Browser.BLAST.Pimer-Blast.COBALT.RefSeq.UniGene.HomoloGene.ProtES

01 — BioGRID BioGRID 是 Biological General Repository for Interactionh Datasets 的缩写(网址为 https://thebiogrid.org),是一个公开的数据库,主要记录.整理包括蛋白.遗传和化学互作的数据,涵盖人类和所有主要的模式生物.BioGRID 网站的主页如下,使用起来也比较简单,只需要输入一个基因ID.关键词或基因名,选择物种,点击搜索即可获得基因互作的结果. 02 — 示例:PHYB 比如以拟南芥中最流行

打开百度输入  站内搜索也要实现类似功能.最基础的做法,写个方法查数据库搜索历史综合表keywordSearch(先将被搜索过的关键字记录到一张表,记录好他们被搜索的次数.上次搜索的有多少结果) 大概一条sql语句:select keyword,searchCount,xxxx from table where keyword like '会计%' 当表 keywordSearch 记录很有几百上千万的时候,like显然不能及时响应了.但是这种关键字联想的一旦有延迟返回,那是很不好的体验.还没等

一.WSS_Content 后端内容数据库存储所有网站内容,包括网站的文档或文档库中的文件,列表数据和Web部件属性,以及用户名和权限. 为特定网站的所有数据的内容数据库. 二.SharePoint_Config 配置数据库句柄的所有管理部署,请求定向到相应的数据库和管理后端数据库的负载平衡. 在前端Web服务器接收到请求的页在一个特定网站时,它检查配置数据库,以确定哪些内容数据库包含站点的数据. 您可以配置数据库运行在同一台计算机作为Web服务器或远程计算机上运行Microsoft SQL服务

前面几篇基本已经实现了大部分即时通讯功能:聊天,群聊,发送文件,图片,消息.不过这些业务都是比较粗犷的.下面我们就把业务细化,之前用的是死数据,那我们就从加好友开始吧.加好友,首先你得知道你要加谁.Layim界面右下角有个+号,点击它之后就会弹出查找好友的界面,不过那个界面需要自定义.由于前端不是我的强项,勉强凑了个页面.不过不要在意这些细节.这些都不重要,今天主要介绍一下ElasticSearch搜索解决方案.它是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基

以下是目前所有的Google搜索命令语法,它不同于Google的帮助文档,因为这里介绍 了几个Google不推荐使用的命令语法.大多数的Google搜索命令语法有它特有的使用格式,希望大家能正确使用.我用不同颜色标注了不同的语法命 令,绿色的较为常用的命令,黄色的是不常用但却非常有用的命令,蓝色是Google不推荐使用的命令. allinanchor: anchor是一处说明性的文字,它标注说明了这个链接可能跳转到其它的网页或跳转到当前网页的不同地方.当我们用allinanchor提交查询的时

博客地址:http://blog.csdn.net/FoxDave 本文参考自微软官方的Chart,记录一下,算是自己对这部分知识的总结. Microsoft® SharePoint® Server 2013 中的搜索使用新组件进行了 重新设计,从而可帮助在单个服务器场内实现更大冗余,并可在多 个方向上进行扩展.搜索体系结构由协同工作以执行搜索操作的组 件和数据库组成.所有组件均位于应用程序服务器上,而所有数据 库均位于数据库服务器上. 索引和查询体系结构 索引和查询体系结构对搜索查询做出响应并

如何在MySQL中获得更好的全文搜索结果 很多互联网应用程序都提供了全文搜索功能,用户可以使用一个词或者词语片断作为查询项目来定位匹配的记录.在后台,这些程序使用在一个SELECT 查询中的LIKE语句来执行这种查询,尽管这种方法可行,但对于全文查找而言,这是一种效率极端低下的方法,尤其在处理大量数据的时候. mysql针对这一问题提供了一种基于内建的全文查找方式的解决方案.在此,开发者只需要简单地标记出需要全文查找的字段,然后使用特殊的MySQL方法在那些字段运行搜索,这不仅仅提高了性能和效率

正好近期部门有一个小需求需要做商品的搜索,虽然最终由于工作量等原因先做数据库搜索,我依然用刚接触的Lucene弄了一套自嗨. 首先看需求:搜索:根据商品标题和内容搜索 没错,就这么简单! 我想了想,数据源大概有以下两种: 1.根据需要搜索的字段,从数据库读取信息加载,并创建Lucene索引 2.利用爬虫定时抓取数据,并创建Lucene索引 由于是非正式的,数据库不方便访问,因此我选择利用爬虫去抓取指定网页,并清理内容来建立索引 其中,针对链接,做商品详情页的过滤,这样能保证最快速.最精准的建立我