本节课程,需要先完成<扩增子分析解读>系列之前的操作 1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类 4去嵌合体 非细菌序列 生成代表性序列和OTU表 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们学习了嵌合体的形成,以及基于参考数据库去嵌合体:也学习了基于数据库比对来筛选细菌或真菌:最后基于最确定的OTU,我们生成代表性序列和OTU表,这是每种高通量测序都有的结果,后续的结果将全部基于这两个文件.

http://www.educity.cn/jiaocheng/j9415.html JSP程序员常用的技术   第1章 JSP及其相关技术导航 [本章专家知识导学] JSP是一种编程语言,也是一种动态网页开发技术,要用它完成实践项目工程的开发,需要掌握的知识点比较多.为了让读者对JSP这一开发技术的知识体系有个全面.清晰的了解,为后续的学习打下基础,本章将首先讲述作为一名JSP程序员应该掌握的技术知识体系和本书的内容安排.接着,对JSP技术进行了简要的介绍,使读者了解JSP技术的功能和优势.读

本节课程,需要先完成 扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 2提取barcode 质控及样品拆分 切除扩增引物 3格式转换 去冗余 聚类   先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们制作了Usearch要求格式的Fasta文件,对所有序列进行去冗余和低丰度过滤,并聚类生成了OTU.   接下来我们对OTU进一步去除嵌合体,并生成代表性序列和OTU表.   什么是chimeras(嵌合体)? 嵌合体序列

在扩增子数据分析中,有时会发现多个OTU 注释到了同一个species ,  为什么会出现这种情况呢? 首先既然在OTU水平能分开,说明序列的相似度小于97%,  同一个物种的同一个基因的片段相似度会小于97%吗? 答案是肯定的: 对细菌,古菌,真菌来说,在species 水平下面,还有1个strain 水平,而同一个species的不同strain, 有可能会相似度小于97%: 以RDP 下载的 Fungi 数据来说,在原始数据中,会有很多类似下面这种的序列 >S000448483 Spara

FUNGulid = Fungi + Functional + Guild , 是一个真菌的功能注释的数据库,目前数据库中涵盖了超过12000个真菌的功能注释信息: 网址如下: http://www.stbates.org/guilds/app.php 对于数据库而言,最直接的就是看一下数据库中存储的字段信息: 点击下面的链接,可以返回FUNGuild 数据库中所有的记录,返回的文件格式是json, 这种格式是网络中数据传输的标准格式,但是对于我们来讲看起来不够直观,可以通过脚本语言处理,格式化

PHI是一个致病菌的数据库,截止到2017年8月1号为止,最新的版本是4.3,数据库中收录了实验验证过的致病菌的信息,其中有176个来自动物的致病菌,227个来自植物的致病菌,3个来自真菌的致病菌; 4.3版本中数据库的具体信息如下: 共收录了4775个基因, 相互作用有8610条, 致病菌有264种, 宿主有173种,疾病有428种,References 参考文献有2330种 数据库网址如下: http://www.phi-base.org/index.jsp 在数据库的记录中,包含以下几个比

1.参考C#代码 using Help.DBAccessLayer.Business; using Help.DBAccessLayer.Model.SqlGenerator; using Newtonsoft.Json; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Linq; using System.Reflection; using System.Text; using Syst

本节课程,需要完成扩增子分析解读1质控 实验设计 双端序列合并 先看一下扩增子分析的整体流程,从下向上逐层分析 分析前准备 # 进入工作目录 cd example_PE250 上一节回顾:我们拿到了双端数据,进行了质控.并对实验设计进行了填写和检查.最后将双端数据合并为单个文件进行下游分析.   接下来我们将序列末端的barcode标签切下来,因为它们是人为添加的,不属于实验对象:再根据标签序列与实验设计文件比对,对每条序列属于哪个样品进行分类:最后我们切除掉扩增使用的引物,因为它们是人工合成的

目录 KEGG本地库文件 按物种拆分KEGG数据库 1.获得物种分类信息 2.获得物种分类的序列信息并建库 3.获得物种分类的K-ko对应文件 根据相似性原理,序列相似,功能相似,所有功能注释无非是用比对工具将输入序列比对到数据库序列,再将输入ID对应数据库ID,进一步对应到功能条目的关系. 数据库要么建到本地,要么联网调用API,一般的软件或包做注释都是通过联网来获得,或者调用依赖的一些专门注释的包(文件较大).工业生产中,一般需要构建本地数据库. 如果不对原始数据库按物种或其他分类来进行拆分

1. 建库连库 连接MySQL数据库需要安装支持 npm install mysql 我们需要提前安装按mysql sever端 建一个数据库mydb1 mysql> CREATE DATABASE mydb1; mysql> SHOW DATABASES; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | mydb1 | | performance_sch

一.使用Raw文件夹下的数据库文件 在使用GreenDao框架时,数据库和数据表都是根据生成的框架代码来自动创建的,从生成的DaoMaster中的OpenHelper类可以看出: public static abstract class OpenHelper extends SQLiteOpenHelper { public OpenHelper(Context context, String name, CursorFactory factory) { super(context, name,

在这一章中,我们将直接进入项目,并且为产品和分类添加一些基本的模型类.我们将在Entity Framework的代码优先模式下,利用这些模型类创建一个数据库.我们还将学习如何在代码中创建数据库上下文类.指定数据库连接字符串以及创建一个数据库.最后,我们还将添加视图和控制器来管理和显式产品和分类数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第一章或者直接从www.apress.com下载第一章的源代码. 2.1 添加模型类 Entity Framework的代码优先模式允许我们从模型类创

最近在搞一个电商系统中由于业务需求,需要在插入一条产品信息后返回产品Id,刚开始遇到一些坑,这里做下笔记,以防今后忘记. 类似下面这段代码一样获取插入后的主键 User user = new User(); user.setUserName("chenzhou"); user.setPassword("xxxx"); user.setComment("测试插入数据返回主键功能"); System.out.println("插入前主键为:

在SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 --SQL2008查找某数据库中的列是否存在某个值 create proc spFind_Column_In_DB ( @type int,--类型:1为文字类型.2为数值类型 )--需要搜索的名字 ) as --创建临时表存放结果 create table #tbl(PK int identity primary key ,tbl sysname,col sysname) ),) begin declare curTable cursor fa

分享一个SQLSERVER脚本(计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间) 很多时候我们都需要计算数据库中各个表的数据量和每行记录所占用空间 这里共享一个脚本 CREATE TABLE #tablespaceinfo ( nameinfo ) , rowsinfo BIGINT , reserved ) , datainfo ) , index_size ) , unused ) ) ); DECLARE Info_cursor CURSOR FOR SELECT '[' + [name]

SQL Server2014 SP2新增的数据库克隆功能 创建测试库 --创建测试数据库 create database testtest use testtest go --创建表 )) --插入数据 ,'sdfsdf' --创建存储过程 create proc testproc as 创建克隆数据库的命令形式 DBCC CLONEDATABASE (source_database_name, target_database_name) –– Default CLONE WITH SCHEMA

记得在自己学习数据库知识的时候特别喜欢看案例,因为优化的手段是容易掌握的,但是整体的优化思想是很难学会的.这也是为什么自己特别喜欢看案例,今天也开始分享自己做的优化案例. 最近一直很忙,博客产出也少的可怜,今天整理了一下自己做过优化或各种方案的客户已经超过100家了,今天分享的案例算是在这些客户中比较典型的了!没有什么高大上都是常见的问题!在之前的博客中都有过提及,那么本篇我们就结合之前的技术点来看看这个案例.学习优化手段的看官们可以参见我的优化系列: SQL SERVER全面优化-------

NoSql数据库这个概念听闻许久了,也陆续看到很多公司和产品都在使用,优缺点似乎都被分析的清清楚楚.但我心里一直存有一个疑惑,它的出现究竟是为了解决什么问题? 这个疑惑非常大,为此我看了很多分析文章,但却总感觉是隔靴搔痒.为了一探究竟,半年前我决定用Mongodb这个著名的NoSql数据库做个产品试试.只有在真实的使用环境中才能得到最贴切的感受. 一晃眼,半年过去了,现在我能用亲身的体会来谈谈NoSql数据库存在的理由和试图解决的问题了.就像所有的哲学思考都来源于对日常活动的观察一样,我们也从最

一个在线2k的游戏,每秒钟并发都吓死人.传统的hibernate直接插库基本上是不可行的.我就一步步推导出一个无锁的数据库操作. 1. 并发中如何无锁. 一个很简单的思路,把并发转化成为单线程.Java的Disruptor就是一个很好的例子.如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行. 在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快.现在的n

因为长时间没有使用数据库了,或者把密码改完之后就忘了数据库密码,不能正常进入数据库,也无法修改密码,有一个简单的常用修改密码方式: 1.首先找到和打开mysql.exe和mysqld.exe所在的文件夹(在你所安装的Mysql的bin文件夹下),复制路径地址. 2.Windows+R打开cmd命令提示符,进入上一步mysql.exe所在的文件夹. 3.输入命令  mysqld --skip-grant-tables  回车,此时就跳过了mysql的用户验证.注意输入此命令之后命令行就无法操作了,