interproscan 软件实际上将对输入的查询序列和interpro 数据库中的序列去比对,将比对上的序列对应的GO信息作为查询序列的GO注释 在interpro 数据库中,每条蛋白质序列有一个唯一的interpro 编号,类似 IPR034725 这种格式,而每条蛋白又有对应的GO注释信息: 可以通过下面的链接得到 IPR 编号和GO 注释信息之间的对应关系 ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/interpro/interpro2go 这个链接中的内容如下:

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面

SnpEff is a variant annotation and effect prediction tool. It annotates and predicts the effects of variants on genes 详细的说明请阅读: http://snpeff.sourceforge.net/SnpEff_manual.html 一, 安装: 首先在家目录下, 下载安装包 wget http://sourceforge.net/projects/snpeff/files/s

之间介绍过annovar进行对snp注释,今天介绍snpEFF SnpEff is a variant annotation and effect prediction tool. It annotates and predicts the effects of variants on genes 详细的说明请阅读: http://snpeff.sourceforge.net/SnpEff_manual.html 一.安装 1 wget http://sourceforge.net/projec

title: alias导致virtualenv异常的分析和解法 toc: true comments: true date: 2016-06-27 23:40:56 tags: [OS X, ZSH, alias, virtualenv] category: OS X --- virtualenv 可以虚拟出一个独立的Python环境,在这个环境中安装的第三方库不会对系统中的Python产生影响.作为一个系统洁癖,我的系统中的Python环境只安装最主要的第三方库,我在开发Python项目的时

注:本文操作基于CentOS 系统 准备工作 用wget从https://sourceware.org/systemtap/ftp/releases/下载最新版的systemtap.tar.gz压缩包,然后解压../configure; make; make install 安装到目标主机:执行命令 stap -ve 'probe begin { log("hello systemtap!") exit() }' 如果提示pass 5: run completed ... 就表示安装成

一.箱线图 Box-plot 箱线图一般被用作显示数据分散情况.具体是计算一组数据的中位数.25%分位数.75%分位数.上边界.下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况. 大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了. 上下边界的计算公式是: UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5 LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数-(75%分位数-25%分位数)1.5 参数说明: 1.Q1表示下四分位数,即25%

大多数开发人员更喜欢一次性编写好业务逻辑代码,以后再重用这些代码.与构建不同的应用以面向多个平台相比,这种方法更加容易.如果您创建与 .NET Core 兼容的.NET 标准库,那么现在比以往任何时候都更接近于这一现实. 但是,现有的 .NET Framework 库怎么办呢?要使这些跨平台兼容并将它们转换成 .NET 标准库,需要做多少工作呢? 使用工具 .NET Portability Analyzer进行分析.利用几个简单的技术并进行一些项目文件修改,这有助于简化这一流程. .NET Po

UWP中新加的数据绑定方式x:Bind分析总结 0x00 UWP中的x:Bind 由之前有过WPF开发经验,所以在学习UWP的时候直接省略了XAML.数据绑定等几个看着十分眼熟的主题.学习过程中倒是也没遇到麻烦.直到在园子里看到了这篇文章: http://www.cnblogs.com/gaoshang212/p/4534138.html 原来UWP的绑定中新加了个x:Bind,从文章中可以看到x:Bind的效率是很高的.找到MSDN(数据绑定)看了一下(完整的学习目录可参见: http://w

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

ABP是一套非常优秀的web应用程序架构,适合用来搭建集中式架构的web应用程序. 整个Abp的Infrastructure是以Abp这个package为核心模块(core)+15个模块(module).其中13个依赖于Abp这个核心包.另外两个包(FluentMigration,Web.Resources)相对独立 Abp.AutoMapper: 实现对象之间的自动映射. Abp.EntityFramework:通过EntityFramework实现数据访问层. Abp.FluentMigra

1. 引言     在红黑树--算法导论(15)中学习了红黑树的原理.本来打算自己来试着实现一下,然而在看了JDK(1.8.0)TreeMap的源码后恍然发现原来它就是利用红黑树实现的(很惭愧学了Java这么久,也写过一些小项目,也使用过TreeMap无数次,但到现在才明白它的实现原理).因此本着"不要重复造轮子"的思想,就用这篇博客来记录分析TreeMap源码的过程,也顺便瞅一瞅HashMap. 2. 继承结构 (1) 继承结构 下面是HashMap与TreeMap的继承结构: pu

在ElasticSearch中,存入文档的内容类似于传统数据每个字段一样,都会有一个指定的属性,为了能够把日期字段处理成日期,把数字字段处理成数字,把字符串字段处理成字符串值,Elasticsearch需要知道每个字段里面都包含了什么类型.这些类型和字段的信息存储(包含)在映射(mapping)中. 核心简单字段类型 Elasticsearch支持以下简单字段类型: String:string(弃用), text, keyword(ElasticSearch 5.0开始支持,先以string介绍

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

前言: 从个人经历来说的话,从事APP开发这么多年来,所接触的APP的体积变得越来越大,业务的也变得越来越复杂,总来来说只有一句话:这是一个APP臃肿的时代!所以为了告别APP臃肿的时代,让我们进入一个U盘时代,每个业务模块都是一个具备独立运行的U盘,插在哪里都可以完美运行,这就是推进业务组件化的初衷也是一个美好的愿景. 业务组件化相关文章地址: Android业务组件化之现状分析与探讨 Android业务组件化之URL Scheme使用 Android业务组件化之子模块SubModule的拆分

前面已经创建了两个 OVS local network,今天详细分析它们之间的连通性. launch 新的 instance "cirros-vm3",网络选择 second_local_net cirros-vm3 分配到的 IP 为 172.16.1.102 cirros-vm3 被 schedule 到控制节点,其虚拟网卡也连接到 br-int. 当前的控制节点上的网络结构如下: 下面我们讨论一个有趣的问题:cirros-vm3 能否 Ping 到 cirros-vm1 呢? 根

前言 本节我们开始讲讲这一系列性能比较的终极篇IN VS EXISTS VS JOIN的性能分析,前面系列有人一直在说场景不够,这里我们结合查询索引列.非索引列.查询小表.查询大表来综合分析,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. IN VS EXISTS VS JOIN性能分析 我们继续创建测试表,如下 CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE t_outer ( id INT NOT NULL PRIMARY KEY,

前言 本节我们来综合比较NOT IN VS NOT EXISTS VS LEFT JOIN...IS NULL的性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. NOT IN.NOT EXISTS.LEFT JOIN...IS NULL性能分析 我们首先创建测试表 USE TSQL2012 GO CREATE SCHEMA [compare] CREATE TABLE [compare].t_left ( id INT NOT NULL PRIMARY KE

1.流程分析: 请求发送给 StrutsPrepareAndExecuteFilter StrutsPrepareAndExecuteFilter 询问 ActionMapper: 该请求是否是一个 Struts2 请求(即是否返回一个非空的 ActionMapping 对象) 若 ActionMapper 认为该请求是一个 Struts2 请求,则 StrutsPrepareAndExecuteFilter 把请求的处理交给 ActionProxy ActionProxy 通过 Configu

在nginx启动过程中,模块的初始化是整个启动过程中的重要部分,而且了解了模块初始化的过程对应后面具体分析各个模块会有事半功倍的效果.在我看来,分析源码来了解模块的初始化是最直接不过的了,所以下面主要通过结合源码来分析模块的初始化过程. 稍微了解nginx的人都知道nginx是高度模块化的,各个功能都封装在模块中,而各个模块的初始化则是根据配置文件来进行的,下面我们会看到nginx边解析配置文件中的指令,边初始化指令所属的模块,指令其实就是指示怎样初始化模块的. 模块初始化框架 模块的初始化主要