我们通常用wget或curl下载文件，然而由于 NCBI 和 EBI 网站都在国外，有时候下载速度非常慢，如果文件特别大，就可能非常难受甚至是不可能完全的任务了，这时可用 aspera 进行高速下载。
不过，最近几年我的教程都是conda和aspera高速下载啦，但即使是这样，仍然是很多人反馈下载失败，有一些是Linux命令不熟悉，自己把代码写错，有一些是数据库下载源的问题，部分数据缺失是数据库的责任，并不是你的错！还有一些是网络问题，甚至是玄学，比如前两天可以，今天就不可以，或者说前面奋战了两个星期都失败，但是今天却无缘无故下载成功了！
所以还是得回到我们：最低仅需800，就有一个生信工程师为你服务！ ，虽然都是常规分析，各种ngs组学的上游分析流程都有：
所以我就去了我的生物信息学常见1000个软件的安装代码：https://www.jianshu.com/p/ae28e8e3e9f5 找到了fastqc软件下载安装方法：
进入nginx目录，执行git checkout release-1.13.9选定版本 进入ngx_http_google_filter_module目录，执行git checkout 0.2.0选定版本 进入ngx_http_substitutions_filter_module目录，执行git checkout v0.6.4选定版本
ascp（Aspera Command Line Transfer）是一种用于高速数据传输的命令行工具，由 Aspera 开发，用于在网络上传输大型数据集和文件。它专为大容量、高速度和安全性而设计，适用于远程文件传输，特别是在需要高效传输大量数据的情况下。
于是安排学徒去到新格元的官方网站，有对这款试剂盒及其分析软件（celescope）的介绍，在github上有软件的使用说明及下载：https://github.com/singleron-RD/CeleScope
诚然，单细胞CNS好文层出不穷，不过最近无意中看到了一个传统的bulk转录组测序的science，还是蛮值得分享的。本次要介绍的文章也不旧，发表于2019年2月，在science杂志，标题是；《Tumor metastasis to lymph nodes requires YAP-dependent metabolic adaptation》，链接是 https://science.sciencemag.org/content/363/6427/644
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 因子投资前沿会议（Frontier in Factor Investing）是由Lancaster大学管理学院金融计量经济学、资产市场及宏观经济政策研究中心(EMP)、剑桥大学捐赠基金资产管理研究中心(CEAM)及景顺有限
前面我布置了一系列学徒作业， 终于开始陆陆续续收到答案啦！下面的教程来自于7月的数据挖掘学员，对应的题目是：仅提供bam文件的RNA-seq项目重新分析
文献里面提到了是标准的商业化的10x技术的单细胞转录组，After standard data pre-processing, 119,000 high-quality cell measurements remained in the dataset
本来呢，如果作者提供了表达量矩阵是容易跟着我们的笔记做差异分析以及后续的生物学功能富集，各种各样的统计可视化。
ENA主页：https://www.ebi.ac.uk/ena/browser/home
但很多粉丝留言表示这些英文教程看不懂，数据也很分散，没有中文解说实在是很难跟下来，希望我们出一个手把手系列教程。
COSMIC，即：Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer。官网：
我是如何找到这本书的？我在GitHub上面找有关Gopro的脚本的时候，一直往后找，后来找到一个有趣的项目，是一个关于相机鱼眼镜头矫正的脚本。
Syborg是一款DNS子域名递归枚举工具，它的扫描模式既非主动，也非完全被动的。该工具可以直接构造一个域名，然后通过指定的DNS服务器查询该域名。
WannaMine是个“无文件”僵尸网络，在入侵过程中无任何文件落地，仅仅依靠WMI类属性存储ShellCode，并通过“永恒之蓝”漏洞攻击武器以及“Mimikatz+WMIExec”攻击组件进行横向渗透。相比较其他挖矿僵尸网络，WannaMine使用更为高级的攻击手段，这也是WannaMine能够存活至今的原因之一。WannaMine最早出现在公众视野是2017年底，在对WannaMine的持续跟踪中360分析人员发现，WannaMine可能已经开始为其他黑客组织提供武器。
》 很久以前分享了：10X单细胞转录组原始测序数据的Cell Ranger流程（仅需800元）以及一个10x单细胞转录组项目从fastq到细胞亚群，但是它缺乏NCBI的SRA数据库下载方式，因为ebi的ena数据库首先是不稳定，其次是部分单细胞数据集的样品在ena上面并不是R1,R2,I1的3个fastq文件形式。所以我们补充了"赵小明"的笔记：一文打通单细胞上游：从软件部署到上游分析，现在跟着这个笔记演示一下全部流程：
linux下通过Nginx反向代理和proxy_cache缓存搭建CDN服务器加快Web访问速度的配置方法碰到问题：
The underlying dataset for this Enhanced Vegetation Index (EVI) product is MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4), which was gap-filled using the approach outlined in Weiss et al. (2014) to eliminate missing data caused by factors such as cloud cover. Gap-free outputs were then aggregated temporally and spatially to produce the monthly ≈5km product.
差不多几个小时就可以完成全部的样品的cellranger的定量流程，但是问题往往是出在下载上面。虽然有aspera下载加速措施，但是每次下载至少失败一半！
The underlying dataset for this daytime product is MODIS land surface temperature data (MOD11A2), which was gap-filled using the approach outlined in Weiss et al. (2014) to eliminate missing data caused by factors such as cloud cover. Gap-free outputs were then aggregated temporally and spatially to produce the monthly ≈5km product.
其中有一个资源是最新的（2023年10月）NC文章《Genome-wide association analysis of plasma lipidome identifies 495 genetic associations》里面的数据在GWAS catalog ，里面的索引号是 GCST90277238-GCST90277416，但是这个公众号的小伙伴却不知道该如何批量下载， 或者说发现规律去写代码，而且手动整理好全部的链接后下载然后把它当做是宝贝来宣传。。。。
数据库中主要收录了HLA I 型和II 型基因的Allel信息，此外，还包含了一些非HLA基因的Allel
ESA(European Space Agency) CCI(Climate Change Initiative)遥感土壤水分数据，是基于主动和被动微波传感器，生产的包含主动数据集、被动数据集和融合数据集的长时间序列（1979-2019），多卫星融合的土壤湿度卫星数据产品。空间分辨率为0.25°，时间分辨率为1天。
This gap-filled Tasseled Cap Brightness (TCB) dataset was created by applying the tasseled-cap equations defined in Lobser and Cohen (2007) to MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4). The resulting data were gap-filled using the approach outlined in Weiss et al. (2014) to eliminate missing data caused by factors such as cloud cover, and then the data were aggregated temporally and spatially to produce the monthly ≈5km product.
This gap-filled Tasseled Cap Wetness (TCW) dataset was created by applying the tasseled-cap equations defined in Lobser and Cohen (2007) to MODIS BRDF-corrected imagery (MCD43B4). The resulting data were gap-filled using the approach outlined in Weiss et al. (2014) to eliminate missing data caused by factors such as cloud cover, and then the data were aggregated temporally and spatially to produce the monthly ≈5km product.
对于我们用户来说，即便网站没有使用SSL也没有多大的关系，但是从安全角度考虑，尤其是用户交互的网站平台是必须要使用SSL安全证书的，这样数据在传输过程中可以起到安全作用。应该是在去年的时候，Google提出来如果有网站采用SSL（HTTPS）地址模式，同等条件下会优先排名展示，至此包括国内的主流搜索引擎提供商也类似的都加入这些因素。
CNS图表复现之旅前面我们已经进行了9讲，你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群，自己去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。
新的一期博士招生正式启动！本期我们将为大家介绍伦敦帝国理工学院电气电子工程系助理教授秦宸博士招收博士生的相关信息。 作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心不仅可以提供前沿的科研动态，还能帮你找到合适的工作或进修机会。 本期的招募信息来自 伦敦帝国理工学院电气电子工程系助理教授秦宸博士，欢迎对机器学习、医学影像计算及分析方向感兴趣的同学踊跃申请。 Imperial College London Department of Electrical and Electronics Engineering &
http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching_files/MC-TD.pdf
需要注意的是：什么，SRA测序数据要收费了，同样的，需要熟悉GEO和SRA数据库编号规则：
文章目录 核酸数据库 非编码RNA数据库 1.非编码小RNA数据库 2.长非编码RNA数据库： 3.非编码RNA家族数据库 4.非编码RNA序列数据库 蛋白质数据库 0.蛋白质信息 1.蛋白序列数据库 2.蛋白质结构数据库 3.蛋白组数据库 4.蛋白质功能域数据库 5.蛋白互作数据库 代谢数据库 1.代谢途径数据库 2.代谢组学常用数据库 3.表型数据库 序列比对 1.序列与数据库比对 2.多序列间比对 3.序列进化树分析 基因分析 0.基因信息 1.基因注释 2.基因功能预测： 3.基因结
这篇文章虽然发表的比较早，但最近看到其中一个作者Federico Marini和大佬们交流hdf5数据支持的问题，所以还是简单了解一下这个工具吧
癌症相关的体细胞位点，是整个网站的核心，收录了来自不同研究机构和数据库的体细胞突变数据，并提供了方便的浏览，检索，下载功能。
在进行基因型填充时，reference panel的选择对填充结果的影响非常大，HapMap包含了3百多万个SNP位点，420个单倍型，1000G包含了8千多万个位点，5008个单倍型。除了这两个常用的reference panel外，还有很多大型的人类基因组测序项目，比如UK10K等等。reference panel包含的单倍型越多，填充的准确率越高，涵盖的SNP位点越多，填充后可以用于GWAS分析的位点就越多，可以更加有效的挖掘关联信号。
通过浏览器输入域名访问网页的实质是通过DNS（域名解析系统）访问该网站的IP地址。
5本深度学习书籍资源推荐 深度学习（Deep Learning） by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville R语言深度学习实践指南（Deep Learning Made Easy with R） by Dr. N.D. Lewis 深度学习基础（Fundamentals of Deep Learning） by Nikhil Buduma 神经网络和统计学习（Neural networks and statistical learning
Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach
据Nature网站日前报道，爱思唯尔和施普林格•自然最近已分别撤回其旗下期刊的165篇、62篇文章。
GEO数据库类似，ArrayExpress是属于EBI旗下的公共数据库，用于存放芯片和高通量测序的相关数据。
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
Semester 1 of UG3 is focusing on application application and engineering.
现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送，建议大家把潇湘信安“设为星标”，否则可能看不到了！
E-MTAB-12043 是2023年初的数据：《RNA Spatial Sequencing of Colorectal Liver Metastases regarding their Histopathological Growth Patterns》，在线链接可以看：
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