目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

总是跑数据,却对数据一无所知,这说不过去吧. 看几篇文章吧 Sequencing depth and coverage: key considerations in genomic analyses(只讲二代) Assembly of large genomes using second-generation sequencing(参考文献) Identification of optimum sequencing depth especially for de novo genome asse

1.1       现象描写叙述 数据库节点响应缓慢,部分用户业务受到影响. 查看数据库告警日志,開始显示ORA-07445错误,然后是大量的ORA-04031错误和ORA-00600错误. 检查数据库日志,数据库仍处于活动状态的信息例如以下: Sat Jul 17 07:51:52 2010 Thread 1 advanced to log sequence 266272   Current log# 2 seq# 266272 mem# 0: /dev/rlv_redo121   Curre

scalikeJDBC可以通过配置文件来设置连接池及全局系统参数.对配置文件的解析是通过TypesafeConfig工具库实现的.默认加载classpath下的application.conf,application.json和application.properties文件.作为尝试,我们可以在resource/application.conf文件里进行h2和mysql数据库的JDBC驱动参数定义: # JDBC settings db { h2 { driver="org.h2.Driver

操作:需要用安装好的sratoolkit把sra文件转换为fastq格式的测序文件,并且用fastqc软件测试测序文件的质量 作业:理解测序reads,GC含量,质量值,接头,index,fastqc的全部报告,搜索中文教程 具体步骤 [1]SRA文件转换成fastq文件 -----单个文件转换 fastq-dump -- -O outputdir -A file1.sra -----多个文件批量转换 # .编写一个脚本 sra_to_fq.sh ` do fastq-dump -- -O ./

[20190319]shared pool latch与library cache latch的简单探究.txt --//昨天看Oracle DBA手记3:数据库性能优化与内部原理解析.pdf 电子书,看了eygle的关于latch之类的测试.--//自己也重复测试看看. --//首先说明一下11g已经不存在这个shared pool latch,改为mutexes.所以测试在10g下进行:--//注意不要在生产系统做这样的测试!! 1.环境:SCOTT@test> @ &r/ver1POR

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据

昨日内容回顾 进程 multiprocess Process —— 进程 在python中创建一个进程的模块 start daemon 守护进程 join 等待子进程执行结束 锁 Lock acquire release 锁是一个同步控制的工具 如果同一时刻有多个进程同时执行一段代码, 那么在内存中的数据是不会发生冲突的 但是,如果涉及到文件,数据库就会发生资源冲突的问题 我们就需要用锁来把这段代码锁起来 任意一个进程执行了acquire之后, 其他所有的进程都会在这里阻塞,等待一个releas

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

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

Oracle使用两种数据结构来进行shared pool的并发控制:lock 和 pin.Lock比pin具有更高的级别. Lock在handle上获得,在pin一个对象之前,必须首先获得该handle的锁定.锁定主要有三种模式: Null,share,Exclusive.在读取访问对象时,通常需要获取Null(空)模式以及share(共享)模式的锁定.在修改对象时,需要获得Exclusive(排他)锁定. 在锁定了Library Cache对象以后,一个进程在访问之前必须pin该对象.同样pi

在RabbitMQ中,pool 是以worker_pool 的形式存在的, 其主要用途之一是对Mnesia transaction 的操作. 而在RabbitMQ 中, pool 中的worker 数量是固定不变的, 是和虚拟机的schedulers 相关.这次会首先分别分析设计worker_pool 功能的三个module, 然后分析worker_pool 和 worker_pool_worker module 之间的调度关系. worker_pool_sup module worker_po

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

昨日内容回顾 进程 multiprocess Process —— 进程 在python中创建一个进程的模块 start daemon 守护进程 join 等待子进程执行结束 锁 Lock acquire release 锁是一个同步控制的工具 如果同一时刻有多个进程同时执行一段代码, 那么在内存中的数据是不会发生冲突的 但是,如果涉及到文件,数据库就会发生资源冲突的问题 我们就需要用锁来把这段代码锁起来 任意一个进程执行了acquire之后, 其他所有的进程都会在这里阻塞,等待一个releas

生物信息学 Sanger采用链终止法进行测序 带有荧光基团的ddXTP+其他四种普通的脱氧核苷酸放入同一个培养皿中,例如带有荧光基团的ddATP+普通的脱氧核苷酸A.T.C.G放入同一个培养皿,以此类推,存在4种不同类型碱基的识别机制,同时,该ddXTP一旦结合在互补链上则会迫使复制停止. 高通量测序是二代测序,先建库后测序: 建库方法: 单末端测序:将DNA双链打碎并接上接头序列,通过改变条件使双链变单链,将待测的单链固定在flowcell上,再加入游离的脱氧核苷酸,采用边合成边测序方法比配并

做数据比较的时候,由于同一个样本测序数据量不一致,需要抽取数据,控制数据量基本一致. 自己写脚本速度较慢,后面发现一个不错的工具:seqtk 原始数据抽取 如果只控制原始数据量一致,过滤低质量数据后直接使用seqtk (Version: 1.3-r106) 的子模块seq, 配合参数 -s 设定随机种子,默认11: 配合参数 -f 设定抽取数据量比例. 例如: 1 seqtk seq -s 11 -f 0.6805888 $dir/CNR01/WGS.read1.fq.gz |gzip >new

我们已经有了 Load Balance Pool "web servers"和 VIP,接下来需要往 Pool 里添加 member 并学习如何使用 cloud image. 先准备两个 instance: "Web1" 和 "Web2". 使用 Ubuntu Cloud Image 由于 cirros 镜像不能运行 HTTP 服务,我们将使用 Ubuntu Cloud Image.下载地址为 http://uec-images.ubuntu.c

上节完成了 LBaaS 配置,今天我们开始实现如下 LBaaS 环境. 环境描述如下: 1. 创建一个 Pool “web servers”. 2. 两个 pool member “WEB1” 和 “WEB2”,均为运行 Ubuntu cloud image 的 instance. 3. load balancer VIP 与 floating IP 关联. 4. 位于外网的 client 通过 floating IP 外网访问 web server 我们从第一步开始. 创建 Pool 点击菜单

原文链接:https://support.oracle.com/epmos/faces/DocumentDisplay?_adf.ctrlstate=23w4l35u5_4&id=1523934.1用途   提出问题,得到帮助并分享您的心得   排错步骤   什么是shared pool?   专用术语   Literal SQL   Hard Parse(硬解析)   Soft Parse(软解析)   完全相同的语句?   Sharable SQL   语句的版本   Library Cac

使用Ceph-deploy完成RGW服务部署后(最好是在部署RGW服务前建立如下这些pool),使用sudo ceph osd lspools 命令,会发现RGW自动以默认参数创建了N个rgw相关的pool. 然而这些pool的参数按默认是不符合要求. 因此需要重建这些pool. 步骤如下: 1. 删除Pool : sudo ceph osd pool delete .rgw.root .rgw.root --yes-i-really-really-mean-it sudo ceph osd p