若已经拿到表达矩阵exprSet 若差异较大,进行log缩小不同样本的差距 1.热图全体 1 ##加载包 2 library(pheatmap) 3 4 ##缩小表达量差距 5 exprSet <- log2(exprSet+1) 6 7 ##取最大标准差前1000个基因名字 8 cg <-names(tail(sort(apply(exprSet,1,sd)),1000)) 9 10 ##标准化,只关注样品间基因差异,不关注基因之间的,将离群点拉平 11 n <-t(scale(t(e

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的

对于Spark的初学者,往往会有一个疑问:Spark(如SparkRDD.SparkSQL)在处理数据的时候,会将数据都加载到内存再做处理吗? 很显然,答案是否定的! 对该问题产生疑问的根源还是对Spark计算模型理解不透彻. 对于Spark RDD,它是一个分布式的弹性数据集,不真正存储数据.如果你没有在代码中调用persist或者cache算子,Spark是不会真正将数据都放到内存里的. 此外,还要考虑persist/cache的缓存级别,以及对什么进行缓存(比如是对整张表生成的DataSe

四.经典入门demo:识别手写数字(MNIST) 常规的编程入门有"Hello world"程序,而深度学习的入门程序则是MNIST,一个识别28*28像素的图片中的手写数字的程序.MNIST的数据和官网:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 深度学习的内容,其背后会涉及比较多的数学原理,作为一个初学者,受限于我个人的数学和技术水平,也许并不足以准确讲述相关的数学原理,因此,本文会更多的关注"应用层面",不对背后的数学原理进行展开,感谢

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp

https://blog.csdn.net/l_yivs?t=1 RNA-seq数据综合分析教程 2 4,055 A+ 所属分类:Transcriptomics   收  藏 2     RNA-seq数据分析 mRNA-seq是目前最常用的高通量测序技术,一般的用法就是看看基因表达谱,寻找差异表达的基因.我和高通量测序数据分析结缘,也是因为RNA-seq. 一开始我对mRNA-seq数据分析一无所知,跑了"tophat+cufflinks"的流程也不知道每一步的原因,把“RNA-se

SRA - NCBI example - NCBI 要发文章了,审稿时编辑肯定会要求你上传NGS测序数据. 一般数据都是放在集群,不可能放在个人电脑上,因为有的数据大的吓人(几个T). 所以我们就建一个文件夹,然后把所有需要的fastq文件链接到这个文件夹就行了(copy太慢,也太占空间). 接下来,如何NCBI账号申请好了,那就可以直接上传了,用aspera来上传. 命令如下: ~/.aspera/connect/bin/ascp -i ~/download/aspera.openssh -Q

这张图看起来简单而且很好理解,但没尝试过,会有很多疑问. SPA模式中,后端已供了所需的数据接口,view前端已经可以控制,为什么要多加NodeJS这一层? 多加一层,性能怎么样? 多加一层,前端的工作量是不是增加了? 多加一层就多一层风险,怎么破? NodeJS什么都能做,为什么还要JAVA? 这些问题要说清楚不容易,下面说下我的认识过程. 3.2为什么要增加一层NodeJS? 现阶段我们主要以后端MVC的模式进行开发,这种模式严重阻碍了前端开发效率,也让后端不能专注于业务开发. 解决方案是让

抓取摩拜单车API数据,并做可视化分析 纵聊天下 百家号|04-19 15:16 关注 警告:此篇文章仅作为学习研究参考用途,请不要用于非法目的. 摩拜是最早进入成都的共享单车,每天我从地铁站下来的时候,在APP中能看到很多单车,但走到那里的时候,才发现车并不在那里.有些车不知道藏到了哪里:有些车或许是在高楼的后面,由于有GPS的误差而找不到了:有些车被放到了小区里面,一墙之隔让骑车人无法获得到车. 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据,来分析这些车是否变成了僵尸车?是否有人故意放到小区里面

不知道大家有没有想过下面这件事? 我们平时调用 DELETE 在 MySQL 中删除的数据都去哪儿了? 这还用问吗?当然是被删除了啊 那么这里又有个新的问题了,如果在 InnoDB 下,多事务并发的情况下,如果事务A删除了 id=1 的数据,同时事务B又去读取 id=1 的数据,如果这条数据真的被删除了,那 MVCC 拿啥数据返回给用户呢? 没错,这就需要了解一下 MySQL 的多版本并发的原理相关的东西,感兴趣的可以去看我之前写的这篇文章. 所以,实际情况中,调用了 DELETE 语句删除的数

财务分析是以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据,采用一系列专门的分析技术和方法,对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动.投资活动.经营活动.分配活动的盈利能力.营运能力.偿债能力和增长能力状况等进行分析与评价的经济管理活动.从定义上可知,财务分析是立足于财务资料(基础),利用专业技术(手段),对企业的经营管理能力(对象)进行分析,最后从财务角度做出结论,并提出合理化建议.从这里可以看出,财务分析其实是管理会计的一个组成部分. 初入职场,很多同学都很向往财务分析工作,觉得很是高大上,听名字就是

转载自:https://www.iteblog.com/archives/1648 前言: 很多初学者其实对于Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解.比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念误导所致: 1.RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合: 2.Spark是一个内存处理引擎: 如果你没有主动对RDD进行Cache/Persist等相关操作,它不过是一个概念上存在的虚拟机数据集, 你实际上是看不到这个R

总结2015搭建日志,监控,ci,前端路由,数据平台,画的图与界面 - hugo - ITeye技术网站 极分享:高质分享+专业互助=没有难做的软件+没有不得已的加班 极分享:高质分享+专业互助=没有难做的软件+没有不得已的加班

    在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都 觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一些, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能 怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面

    在我们开发项目的时候,经常会遇到大块数据的问题(2M-100M),比如说保存报表中1w个人的ID号,他就像一个肿瘤一样,存储在服务器哪里都 觉得恶心,放在redis,mongodb中吧,一下子你就会收到报警,因为内存满了...放在mysql吧???你还得建立一个text字段,和一些小字段混在一起, 还是有点恶心,还得单独拆出来,还得怕有些sql不规范的人挺喜欢select * 的,这速度挺恶心的呀...直接放到硬盘吧,没扩展性,你1T大小的硬盘又能 怎样,照样撑爆你,放在hadoop里面

工具作用: mtr可以做路由图供我们分析哪里出现故障或者是否存在有网络拥塞的情况 1. 首先安装mtr 工具 使用yum  安装 :  yum  install mtr -y  2. 使用 我经常在工作中使用参数 -n  不用主机解释 -c   发送多少个数据包 --report  结果显示,并不动态显示. 例如:下面看一下到国外的IP 的情况,从下边可以看到有一些节点有丢包,有一些节点有延时的情况.一般建议做多几次路由图进行分析.    

关于RNA-Seq数据去接头(Adapter)这事需要讲一讲 RNA-Seq adapter barcode cutadapt 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已知的核酸链,用于链接序列未知的目标测序片段. 2.barcode,也称为index,是一段很短的寡居核酸链,用于在多个样品混合测序时,标记不同的样品. 3.insert是用于测序的目标片段,因为是包括在两个adapter之间,所以被称为“插入”片段. 首先来了解一下三个概念: 1.adapter是一段短的序列已

前言 很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位,就会产生一些误解. 比如,很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存,然后做各种变换,这很可能是受两个概念的误导: RDD的定义,RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache/Persist,它不过是一个概念上存在的虚拟数据集,你实际上是看不到这个RDD的数据的全集的(他不会真的都放到内存里). RDD的本质是什么 一个RDD 本质上是一个函数,而RDD的变换不过

医院也有做SEO的,专门负责医院网站优化工作,那么医院的SEO每天都做什么呢?偶然见到一篇文章,转载来分享给大家.感觉写的很实在. 大凡做seo工作的人都知道seo工作者每天都要做大量的外链,像有些个人站长朋友们站内站外要全权负责,每天还要更新网站的文章,也许不同的seo人员每天有自己不一样的过法,每个人都有自己的工作计划,每个公司也都有自己的工作任务量和时间安排,但是万变不离其宗,需要做的事就那几件,无非是站内站外的优化,只不过每个人的手法还有安排不一样罢了. 个人感觉seo工作是一些很繁重的

不是这样的. Collection 的单个 doc 有大小上限,现在是 16MB,这就使得你不可能把所有东西都揉到一个 collection 里.而且如果 collection 结构过于复杂,既会影响查询.更新效率,也会造成维护困难和操作风险.你有尝试过手一抖就把一个 doc 不小心存成 null 的么,反正我做过,要是一个人所有信息都在这个 collection 里面,那感觉一定相当酸爽吧. 一般的原则是: 按照查询方式来聚类 需要经常一起读取的数据放一起. 在逻辑上关系紧密的信息放在一起.

一.TCP报文格式 下面是TCP报文格式图: (1) 序号, Seq(Sequence number), 占32位,用来标识从TCP源端向目的端发送的字节流,发起方发送数据时对此进行标记. (2) 确认号, Ack(Acknowledge number), 占32位, 只有ACK标志位为1时,确认序号字段才有效,Ack=Seq+1. (3) 标志位  有6种标示(SYN.ACK.PSH.RST.URG.FIN): ① SYN(synchronous建立联机) ② ACK(acknowledgem