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    【免费】站长线下课:用STAR去Mapping~~~~

    结合小站之前的教程这一步应该插在STAR Mapping之后从零到壹:10元~Mapping神器STAR的安装及用随便选一个样本,在样本文件夹里找到bam文件,然后用samtools index建立baibam与bai要在一个目录下,载入到IGV软件中,就是视频那个样子啦。位置信息是chr12:123,406,542-123,416,558首先看是不是链特异性,右键选color alignments by first-of-pair strand如视频那样,红蓝分布,就是链特异性再看是什么样的链特异性在链特异性那个样本右键选color alignments by read strand鼠标放在红或者蓝的read上,看信息。显示first of pair那个read的箭头方向与基因的方向相反,这就提示是dUTP建库的方法。知道这些有啥用呢?在STAR运行结束后的ReadsPerGene.out.tab文件中非链特异性的要选第二列那个数而dUTP链特异性建库要选第四列那个数所以批量处理counts数教程中"站长,Mapping之后counts怎么合并成一个表?"df.use <- data.frame(v1 = df.read 这句代码中V4就是第四列,选择这个是针对dUTP链特异性建库测序的,如果是非链特异性建库图中那个位置应该改成V2就可以啦~~

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    图像可搜索加密(一):问题与方案概览

    在之前的文章中,我们对文本数据的可搜索加密方案[1]进行过简单介绍。如今,除了文本搜索之外,图像搜索也日益成为一项不可或缺的技术。随着智能设备的快速发展,图像数据量呈几何级数增长,同时公共云服务也提供了非常低廉的图像存储和检索服务。但这里面潜藏着一个严重的问题,那就是图像数据中大量的个人敏感信息有可能被外部攻击者或不完全可信的云服务提供商窃取,这无疑给用户隐私安全带来了巨大的风险。因此,如何在不泄露敏感信息的前提下,实现高效和准确的图像搜索,即所谓的“图像可搜索加密”,成了一个极具研究价值的课题。

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