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

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

两种RNA seq的基因表达量计算方法: 1. RPKM:http://www.plob.org/2011/10/24/294.html 2. RSEM:这个是TCGAdata中使用的.RSEM据说比RPKM更有优势.anyway,原来还以为TCGA 的data需要重新换算成RPKM,现在不需要了~:)

package 第五天的作业;/* * A.B.C.D四个字母,能组成多少个互不相同且无重复三位组合 */public class Demo14 { public static void main(String[] args) { int count = 0; //统计个数 for(int i = 65; i < 69; i ++) { for(int j = 65; j < 69; j++) { for(int k = 65; k < 69; k++) { //判断三个字母不同 if(

题目:有四个数字:1.2.3.4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少? 程序分析:可填在百位.十位.个位的数字都是1.2.3.4.组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列. 程序源代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 题目:有四个数字:1.2.3.4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少? l = 0 m = [] for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k

// 面试题3(二):不修改数组找出重复的数字 // 题目:在一个长度为n+1的数组里的所有数字都在1到n的范围内,所以数组中至 // 少有一个数字是重复的.请找出数组中任意一个重复的数字,但不能修改输入的 // 数组.例如,如果输入长度为8的数组{2, 3, 5, 4, 3, 2, 6, 7},那么对应的 // 输出是重复的数字2或者3. #include <iostream> using namespace std; int counter(const int*, int, int, in

题目:有四个数字:1.2.3.4,能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数?各是多少? 程序分析:可填在百位.十位.个位的数字都是1.2.3.4.组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列. 程序源代码: 源码:#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*- for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k in range(1,5): if( i != k ) and (i != j) and (j != k): p

转自:实例手册 https://github.com/liquanzhou/ops_doc/blob/master/shell%E5%AE%9E%E4%BE%8B%E6%89%8B%E5%86%8C.sh#L2925awk{ # 默认是执行打印全部 print $0 # 1为真 打印$0 # 0为假 不打印 -F # 改变FS值(分隔符) ~ # 域匹配 == # 变量匹配 !~ # 匹配不包含 = # 赋值 != # 不等于 += # 叠加 \b # 退格 \f # 换页 \n # 换行 \r

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

问题背景 .定时任务调用存储过程.将数据插入临时表时.出现了uuid重复的报错. 报错信息 [SQL]select DB_DATA.PR_SELECT() [Err] ERROR: duplicate key value violates unique constraint "pk_result_select" DETAIL: Key (c_id)=(3d0e61c6615092883cc5e29198aaffb7) already exists. CONTEXT: SQL state

一.JS添加代码,判断是否有OnSubmit事件 文件位置:YZSoft/Forms/src/Validator.js //=====判断是否有OnSubmit事件===== if (typeof (OnSubmit) != 'undefined') { var func = OnSubmit; if (func(validationGroup) === false) return false; } 添加的代码段 二.OnSubmit方法 代码位置:需要判断的表单中 <script> func

MySQL 函数 MySQL 有很多内置的函数,以下列出了这些函数的说明. MySQL 字符串函数 函数 描述 实例 ASCII(s) 返回字符串 s 的第一个字符的 ASCII 码. 返回 CustomerName 字段第一个字母的 ASCII 码: SELECT ASCII(CustomerName) AS NumCodeOfFirstChar FROM Customers; CHAR_LENGTH(s) 返回字符串 s 的字符数 返回字符串 RUNOOB 的字符数 SELECT CHAR_

题目一:找出数组中重复的数字.在一个长度为n的数组里的所有数字都在0~n-1的范围内.数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次.请找出数组中任意一个重复的数字.例如,如果输入长度为7的数组{2, 3, 1, 0, 2, 5, 3},那么对应的输出是重复的数字2或者3. 测试用例: 长度为n的数组里包含一个或多个重复的数字. 数组中不包含重复的数字. 无效输入测试用例(输入空指针:长度为n的数组中包含0~n-1之外的数字) 测试代码: void test(cha

目录 DS18B20数字温度计 (一) 电气特性, 寄生供电模式和远距离接线 DS18B20数字温度计 (二) 测温, ROM和CRC算法 DS18B20数字温度计 (三) 1-WIRE总线 ROM搜索算法和实际测试 DS18B20 搜索算法 以下说明当总线上存在多个 DS18B20 芯片时, 识别各个 DS18B20 的编号并进行通信的算法. 其实这是 1-Wire 总线的搜索算法, 当 1-Wire 总线上挂接了多个设备时, 总线控制端需要通过 ROM Search 命令来判断总线上存在的设

处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. nchar 字符的个数 toupper 转换为大写字符 tolower 转换为小写字符 substr 求字符串的字串 grep 基于正则表达式的匹配 sub 基于正则表达式的替换 strsplit 字符串分割 paste 字符向量连接 match

R语言:文本(字符串)处理与正则表达式 (2014-03-27 16:40:44) 转载▼ 标签: 教育 分类: R 处理文本是每一种计算机语言都应该具备的功能,但不是每一种语言都侧重于处理文本.R语言是统计的语言,处理文本不是它的强项,perl语言这方面的功能比R不知要强多少倍.幸运的是R语言的可扩展能力很强,DNA/RNA/AA等生物序列现在已经可以使用R来处理. R语言处理文本的能力虽然不强,但适当用用还是可以大幅提高工作效率的,而且有些文本操作还不得不用.高效处理文本少不了正则表达式(r

转载:http://blog.csdn.net/duqi_yc/article/details/9817243 目录 Table of Contents 1 正则表达式简介 2 字符数统计和字符翻译 2.1 nchar和length 2.2 tolower,toupper和chartr 3 字符串连接 3.1 paste函数 4 字符串拆分 4.1 strsplit函数 5 字符串查询: 5.1 grep和grepl函数: 5.2 regexpr.gregexpr和regexec 6 字符串替换

shell实例手册 0 说明{ 手册制作: 雪松} 1 文件{        ls -rtl                 # 按时间倒叙列出所有目录和文件 ll -rt    touch file              # 创建空白文件    rm -rf 目录名           # 不提示删除非空目录(-r:递归删除 -f强制)    dos2unix                # windows文本转linux文本      unix2dos                #

这两天看了一下Flume的开发文档,并且体验了下Flume的使用. 本文就从如下的几个方面讲述下我的使用心得: 初体验--与Logstash的对比 安装部署 启动教程 参数与实例分析 Flume初体验 Flume的配置是真繁琐,source,channel,sink的关系在配置文件里面交织在一起,没有Logstash那么简单明了. Flume与Logstash相比,我个人的体会如下: Logstash比较偏重于字段的预处理:而Flume偏重数据的传输: Logstash有几十个插件,配置灵活:F

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1 文件{ls -rtl # 按时间倒叙列出所有目录和文件 ll -rttouch file # 创建空白文件rm -rf 目录名 # 不提示删除非空目录(-r:递归删除 -f强制)dos2unix # windows文本转linux文本 unix2dos # linux文本转windows文本enca filename # 查看编码 安装 yum install -y enca md5sum # 查看md5值ln 源文件 目标文件 # 硬链接ln -s 源文件 目标文件 # 符号连接readl