NGS（二代测序）分析的起点往往是fastq文件。fastq文件其实就是一条条的记录，每个记录包含4行。其中比较重要的是第二行和第四行：第二行是测序得到的碱基序列，第四行是每个碱基相应的测序质量，测序质量越高代表该碱基被测错的概率越低，反之越高。
config是需要进行处理的文件列表 trim_galore命令这里用的也比较简单，总结下处理时遇到的问题
这篇笔记介绍下Intel在微环方面的最新进展，他们通过在微环波导中注入Ge离子，控制退火温度与时间，实现Si波导在非晶态与晶体之间的转换，从而精确控制微环的共振波长。
我前面已经介绍了转录组分析中利用fastqc这个软件来查看测序质量【文章：转录组分析 | fastqc进行质控与结果解读】，通过分析结果报告，我测序的数据还是可以的，但不管怎样，还是要清除一些不好的reads。这里我用trim-galore去除低质量的reads和adaptor。
·fastqc后报告结果带有fastqc结尾的文件，html为主要质控报告，网页版本，使用浏览器打开；zip里面是表格或者图片等
这部分内容本来可以放在qc部分，但太耗费时间了，故单独出来,但不列入总体编号。 所以拿一个样本测试了下，下面是完整的报告 (wes) pc@lab-pc:/project/raw_fq$ trim_galore -q 25 --phred33 --length 36 -e 0.1 --stringency 3 --paired -o ./try SRR8707702_1.fastq.gz SRR8707702_2.fastq.gz Multicore support not enabled. Pro
在使用 dotnet core 发布独立项目的时候，会带上大量依赖的库，但是通过微软提供的工具可以去掉一些在代码没有用到的库。
一般来说，测序结果如下如所示，包括barcode和部分insert。而barcode部分在demultiplexing会被去除，剩下的就只有测到的一部分insert序列。
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战，缺乏配套笔记，所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享，以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程！ 下面是100个lncRNA组装流程的软件的笔记教程 Trim Galore是对FastQC和Cutadapt的包装。适用于所有高通量测序，包括RRBS(Reduced Representation Bisulfite-Seq ), Illumina、Nextera 和smallRNA测序平台的双端和单端数据。主要功能包括两步：首先去除低质
FastQC主页：http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/
推荐使用偷懒方法，比如安装miniconda软件，下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 这样就可以使用它安装绝大部分其它软件。
包括下面几个软件的用法，是我刚入门写的了，感兴趣的去我博客搜索看看，意义不大，我就复制粘贴那些内容了，我讲一点别的： solexaQA 对测序数据进行简单过滤 RSeQC对 RNA-seq数据质控 NGS QC Toolkit 对测序reads进行简单过滤 fastqc对原始测序reads质控 但是QC的重要性！！！ 如果没有充分理解你需要分析的数据，就贸然跑一大堆的软件，选择各种参数，这样意义不大！测序仪综述,了解测序原理。 我会在我的博客里面持续更贴把QC给整理清楚： 用sickle软件来对双端测序数据
如bwa 等软件，我们可以分配多线程以提高任务的执行速度的。同样，我们可以把线程的信息配置在规则中：
AP1230 series are highly precise, low power consumption, high voltage, positive voltage regulators manufactured using CMOS and laser trimming technologies .The series provides large currents with a significantly small dropout voltage. The series is compatible with low ESR ceramic capacitors .The current limiter’s foldback circuit also operates as a short protect for the output current limiter and the output pin.
命令\cc 中的斜杠：\ 为<Leader>符，<Leader>也就是常说的Leader键 在.vimrc中添加let mapleader = ","可将<Leader>符变为,或者其实键。
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战，缺乏配套笔记，所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享，以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程！ 下面是100个lncRNA组装流程的软件的笔记教程 EMBOOS是一系列处理核酸序列和蛋白质序列的命令行工具的集合. 它包括了序列的提取, 查找, 比对和简单的序列分析等若干小程序. 它们都是独立的命令行工具, 所以用起来小巧而高效, 避免了图形界面程序和R/Python等编程工具的繁琐. transeq是emboss里的一个工具 功
Go 语言的 strings 包中的 trim 相关函数为我们提供了灵活的字符串裁剪功能。通过熟练掌握这些函数，我们可以在开发过程中更高效地处理字符串，提升代码的简洁性和可读性。
在使用 QIIME2 分析 ITS 数据时，需要注释降噪得到的代表序列，而注释需要输入所参考的数据库。
今天，我们很高兴发布 .NET 7 预览版 2。.NET 7 的第二个预览版包括对 RegEx 源生成器的增强、将 NativeAOT 从实验状态转移到运行时的进展，以及对“dotnet new”CLI 的一系列重大改进经验。这些可供您立即获取并开始尝试新功能，例如：
GATK best practices workflow Pipeline summary
Rust和c++是两种流行的系统编程语言。多年来，c++的焦点一直放在性能上。我们越来越多地听到来自客户和安全研究人员的呼吁，认为c++语言应该有更强的安全保证。Visual Studio 2019 version 16.7 在c++的核心检查中包含了四个新规则，以将Rust的一些安全特性合并到c++中。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：Colorjam https://zhuanlan.zhihu.com/p/97198052 剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。由于实现方法在剪枝粒度上是有通用性的，本文主要从实现方法进行展开，康康近年来关于剪枝的有的没的，从个人角度对近几年经典的剪枝方法以及其拓展进行一下梳理。 基于度量标准的剪枝 这类方法通常是提出一
很高兴地宣布，我们发布了.NET 7 预览版3。.NET 7的第三个预览版包括了对可观察性、启动时间、codegen、GC regions、本地AOT编译等方面的增强。您现在就可以获取并开始尝试新功能，包括:
Landsat Image Mosaic of Antarctica (LIMA) 16-Bit Pan-Sharpened Mosaic
剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。由于实现方法在剪枝粒度上是有通用性的，本文主要从实现方法进行展开，康康近年来关于剪枝的有的没的，从个人角度对近几年经典的剪枝方法以及其拓展进行一下梳理。
最近看到生信技能树的一篇推文在介绍nf-core这个流程管理工具，发现官方有qiime2的流程，学习一下，顺便探索一下中间的坑。关于nf-core，这篇推文已经介绍的够多了，我这里主要学习它的搭建和使用。
大小断言测试每个响应是否包含正确的字节数。您可以指定大小等于、不等于、大于、小于、大于等于或小于等于给定的字节数。注意，空响应被视为0字节，而不是报告为错误。通过右键在弹出菜单中选择“添加->断言->大小断言”，如图6所示。
学习的第一个GATK找变异流程，人的种系变异的短序列变异，包括SNP和INDEL。写了一个SnakeMake分析流程，从fastq文件到最后的vep注释后的VCF文件，关于VCF的介绍可以参考上一篇推文基因序列变异信息VCF (Variant Call Format)
在此文章中,将详细介绍一个很酷的小技巧,它涉及如何绕过大多数防病毒产品以在目标主机上获得Metepreter反向shell.
今天继续我们的跟着NC学流程系列，之前小编分享了关于16S扩增子测序和宏基因组数据分析的机教程。考虑到许多小伙伴是做人类基因组方面的，今天分享一篇癌症早筛方面的，血液DELFI全基因组片段化丰度谱检测的分析框架。题目是：Detection and characterization of lung cancer using cell-free DNA fragmentomes。
早年的全基因组范围的微缺失微重复检测是采用aCGH技术，后来逐渐转为带SNP探针的array或者全部为SNP探针的SNParray技术。
字符串是编程中不可或缺的数据类型，Go语言提供了丰富的字符串操作函数，方便开发者处理文本数据。本文将深入浅出地介绍Go语言中常见的字符串函数，结合面试示例，剖析相关常见问题与易错点，并附上代码示例，帮助读者深化理解与应用。
1、点击Create a New Virtual Machine图标按钮，或者file->new virtual machine
Groovy lets you omit parentheses around the arguments of a method call for top-level statements. "command chain" feature extends this by allowing us to chain such parentheses-free method calls, requiring neither parentheses around arguments, nor dots between the chained calls. The general idea is that a call like a b c d will actually be equivalent to a(b).c(d). This also works with multiple arguments, closure arguments, and even named arguments. Furthermore, such command chains can also appear on the right-hand side of assignments. Let’s have a look at some examples supported by this new syntax:
这以前只知道redis有类似于消息队列的发布/订阅，还真不知道它居然悄咪咪的有“消息队列”呀哈。
完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第59章 STM32H7的DAC基础知识和HAL库API
微软在不断推进.NET 6的可用性，昨晚的Build 2021大会上发布了Preview4， 这是一个很大的版本更新，带来大量的功能，以及接近最终的产品交付质量，不过，这并不意味着可以在生产环境使用了，正式发布RC版本是在8月份，正式发布RTM版本是在11.9 ，到时.NET正式完成.NET Framwork和.NET Core以及Mono的功能统一。
usingSystem;usingSystem.Windows.Forms;usingSyst运维
JDK 已经不建议在新代码中使用 StringTokenizer 了，建议使用正则表达式功能替换；
其实这一讲只是把未比对到人类基因组的序列快速比对到细菌基因组，并得到各个种类的菌的占比。 在这之前我们讲的是对几亿条reads定位到指定参考基因组的具体某个坐标，那是因为我们预先知道那些reads来自于人类，就是我本人血液的测序结果。 直播】我的基因组（十五）:提取未比对的测序数据 但是前面也说到了那8.9亿reads里面是有部分(850万)无法比对上的，如果我们需要探究它们到底是什么东西，会不会是其它物种的DNA物质掺和进来了呢？ 我们不可能把所有物种的参考基因组都下载一遍，然后一个个的去比对。这时候就需
Hi-C技术源于染色体构象捕获（Chromosome Conformation Capture, 3C）技术，利用高通量测序技术，结合生物信息分析方法，研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系，获得高分辨率的染色质三维结构信息。Hi-C技术不仅可以研究染色体片段之间的相互作用，建立基因组折叠模型，还可以应用于基因组组装、单体型图谱构建、辅助宏基因组组装等，并可以与RNA-Seq、ChIP-Seq等数据进行联合分析，从基因调控网络和表观遗传网络来阐述生物体性状形成的相关机制。 以下来自菲沙基因讲
入门级做好配置文件命令脚本文件提交至后台进阶级做好配置文件命令脚本文件提交至后台补充一个错误的例子
RSS https://github.com/wanghenshui/cppweeklynews/releases.atom
找论文的时候偶然发现的这本参考书，个人感觉内容还挺丰富的，在这里推荐给大家 书名是 《Plant Bioinformatics Methods and Protocols》third edition
RTL (Return to Launch) 返航 , Return to Home
MTCNN是一个级联网络，包含了三个网络结构，通过不同的步骤来针对于输出的结果来进行一步又一步的精修。
不知道大家是否记得，前面的文章给大家介绍过一种用于降低混杂的实用方法——倾向性评分法（Propensity Score Method，PSM）。倾向性评分（PS）的定义在这里就不赘述了，有兴趣或者想重温一下的朋友可以阅读一下我们之前发的文章。倾向性评分只是一个用于综合需要调整变量的分数，而综合完之后我们要用传统的方法去调整倾向性评分，常用的方法有4种，匹配、加权、调整以及分层。那么重点来了，相信很多朋友在阅读完之前的文章都会有一个同样的问题——谁是4个方法中的大哥？
今天有朋友请教在CS的WinForm中如何打印DataGridView中的内容。 网上搜索一番之后，还是在藏宝库CodeProject中找到一篇好文章《DataGridView Printing by Selecting Columns and Rows》（http://www.codeproject.com/KB/grid/PrintDataGrid_CS.aspx） 效果图 【打印设置画面】
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