topGO是一个专门用于做GO富集分析的R包，它默认从GO.db中读取GO的分类和结构信息，结合富集分析的结果，它可以画出如下所示的GO有向无环图 ?...除了GO富集结果可视化这一特点，topGO还提供了多种富集分析的统计方法，示意如下 ? 甚至支持自定义统计算法和模型，当然，常规情况下我们使用经典的费舍尔精确检验就可以了。...所有GO的分类和结构信息是从GO.db这个R包中读取的，所以使用时，不需要考虑这个因素，但是需要注意，GO.db这个包的更新是没有GO官网更新的快的，这也是用这种R包的缺点。...nodeSize用于对GO进行过滤，GO最少需要包含10个基因才会对该GO进行分析。...ontology = "BP", allGenes = geneList, annot = annFUN.gene2GO, gene2GO = geneID2GO) 构建好topGOdata类型的对象后，可以直接进行富集分析
FUSION是一款进行TWAS分析的软件，对应的文章发表在nature genetic上，链接如下 https://www.nature.com/articles/ng.3506 软件的官网如下 http...gwas cohort中的样本进行填充，如上图中A所示，对于单个样本，根据其cis-SNPs的基因分析结果，预测对应基因的表达量，然后与表型性状进行关联分析；如上图中B所示，对于大量样本的gwas summary...对gwas cohort进行TWAS分析 代码如下 Rscript FUSION.assoc_test.R \ --sumstats PGC2.SCZ.sumstats \ --weights ....weights_dir参数指定基因RDat文件所在的目录，ref_ld_chr指定LD文件, 通常使用1000G的LD reference data, chr参数指定分析的染色体，out参数指定输出的结果...FUSION使用的较为广泛，还有人用这个软件分析了很多gwas summary数据，做成了数据库twas-hub, 后续在详细介绍这个数据库。 ·end·
通过收集整理TCGA中不同肿瘤患者的生存数据和基因表达谱信息，OncoLnc提供了一个生存分析的web服务，对应文章的链接如下 https://peerj.com/articles/cs-67/ 网址如下...同时收集了来自MiTranscriptome项目lncRNA表达量数据，从而提供了包含mRNA，miRNA，lncRNA 3中基因的生存分析，可以方便的挖掘各种肿瘤中和生存相关的基因。...点击submit按钮，可以看到事先用cox回归计算好的生存分析结果，示意如下 ? 选择感兴趣的肿瘤，可以进一步进行KM生存分析。 2....KM生存分析 确定好分组之后，点击submit, 就可以得到如下所示的生存分析结果 ? 通过OncoLnc可以方便的进行TCGA数据的生存分析，快速的查看多种肿瘤中与生存相关的基因。
和GO富集分析类似，对于KEGG的富集分析也包含以下两种 1....Over-Representation Analysis 过表达分析其实就是费舍尔精确检验，分析的代码如下 ego <- enrichKEGG( gene = gene, keyType...maxGSSize = 500, pvalueCutoff = 0.05, pAdjustMethod = "BH" ) 对于pathway数据库中没有的物种，也支持读取基因的pathway注释文件，然后进行分析...读取该文件，进行分析的代码如下 data <- read.table( "pathway_annotation.txt", header = T, sep = "\t") go2gene <- data...emapplot 对于富集到的pathways之间的基因重叠关系进行展示，如果两个pathway的差异基因存在重叠，说明这两个节点存在overlap关系，在图中用线条连接起来，用法如下 emapplot
TCGAbiolinks不仅提供了数据的下载功能，还提供了各种各样的下游分析功能，生存分析是TCGA数据最经典的应用场景之一，通过TCGAbiolinks可以轻松实现生存分析。...在进行生存分析之前，首先要得到患者的临床数据。...在之前的文章中介绍了通过GDC来下载临床数据的方法，在GDC中临床数据有两种形式 XML 每个样本的所有临床信息以XML的格式进行存储，该文件中包含的临床信息是最为全面的 TSV/JSON 将需要下载的数据添加到...GDCcart之后，可以选择下载tsv或者json格式的临床信息，这种方式得到的信息只是XML中信息的一个子集，缺点就是不够完整，但是对于生存分析而言却是足够了，而且该文件中患者的生存信息比XML文件更新的快...在进行生存分析时，更推荐使用TSV/JSON格式的生存信息，更新的更加及时，具体用法如下 ? 结果如下所示 ? 通过TCGAbiolinks可以方便的提取TCGA中的临床信息进行生存分析。
将in-target和off-target区域划分成小的bin区间，统计bin区间内的测序深度，综合考虑GC含量，目的区域的大小和分布密度， 重复元件等因素，对原始测序深度进行校正，然后计算相对对照样本的...CNVkit采用python进行开发，使用方便，集成了可视化功能，可以直观的展示分析结果，支持导出多种格式的结果文件，可以很好的与下游软件相结合。...整个数据分析的过程可以分为以下几个部分 1....构建正常基因组的测序分布模型 通过reference子命令来构建正常基因组的测序分布模型，采用对照样本的测序深度，校正GC含量等系统误差。...cns, 是cnvkit中定义的一种格式，和SEG格式类似，用来存储CNV分析的结果。
而且呢，里面的公式一大把，看起来会比较头疼，其实可以把它理解为 gsea的类似方法即可，gsea分析这方面教程我在《生信技能树》公众号写了不少了，不管是芯片还是测序的表达矩阵，都是一样的，把全部基因排序即可...： 比如你有2万个基因，你根据自己的条件分组后算差异情况，根据差异把基因排序，然后看缺氧相关200个基因组成的集合在全部的排好序的2万个基因是散乱分布，还是集中于头部和尾部。...Test Accounting for Inter-gene Correlation 首先呢，我们认为的创造一个表达量矩阵，1000行代表1000个基因，然后6个样品区分成为2个组，这样的话可以很方便做差异分析...接下来就使用limma包的一个函数：camera: Competitive Gene Set Test Accounting for Inter-gene Correlation 对这两个基因集进行统计学检验吧...上面的代码大量涉及到R基础知识： 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 需要把R的知识点路线图搞定，如下： 了解常量和变量概念 加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子
突变模式分析（Mutual Signature Analysis）已经逐步成为变异检测后一个通用分析，本文简单介绍如何使用sigminer进行突变模式分析，以解决2大分析任务： 从头发现签名 已知一些参考...如果你会使用maftools读入突变数据，那么就会使用sigminer读入突变数据，支持 data.frame 和MAF文件。...这里我们使用maftools内置数据集，maftools其实本身也可以做signature分析（但不是它的核心）。...sigminer也支持了这个功能，而且能够使用目前cosmic的所有图谱，也可以使用自己从头发现的签名 sig_fit()。...当然，读者完全可以基于上面的分析的结果值进行各种个性化分析。
QTL分析是进行基因精细定位和克隆的基础，今天小编教大家使用R包" qtl "进行QTL分析。 在开始分析前，我们需要准备两个输入文件：基因型和表型文件。 基因型文件： ? 表型文件： ?...准备好两个输入文件后，我们就可以开始分析啦！...## 绘制表型分布直方图 plotPheno(sug, pheno.col=1) ?...## 计算基因型概率 sug <- calc.genoprob(sug, step=1) ## 使用默认方法进行single-QTL全基因组扫描 out.em <- scanone(sug) ## 查看扫描结果...## 使用Haley-Knott回归方法进行全基因组扫描 out.hk <- scanone(sug, method="hk") ## 使用Multiple imputation法进行全基因组扫描 sug
延迟通常是算法交易中的一个关键因素。在HRT，我们一直努力在最小化交易栈的延迟上。低延迟优化可能是晦涩难懂的，但幸运的是，有许多非常好的指南和文档可以开始使用。...在第二篇文章中，我们将解释如何在生产环境中使用它们。 内存管理101 硬件和操作系统以块的形式处理内存。这些小块叫做页面（pages）。例如，当操作系统分配或交换内存时，内存是以页为单位进行的。...为什么访问页表可能会显著增加延迟？ 除非程序的分配器和/或操作系统设置为使用Hugepages，否则内存将由4KiB 页面支持。X86上的页表使用多个层次结构级别。...使用70ns 作为内存延迟，我们的内存访问已经有70 * 3 = 210纳秒的延迟ーー而且我们甚至还没有尝试获取数据！...当使用Hugepages时，程序初始化部分的基准时间要快40% 。数组是线性初始化的，这是硬件的最佳情况，因此加速效果不会很明显。但是，当进行随机访问以添加双精度数时，运行时会减少4.5倍。
本文来自苹果WWDC 2021，演讲者是苹果视频编码与处理团队的PeiKang Song，主要介绍了Video Toolbox中的低延迟编码模式，并对其API调用进行了简要说明。...低延迟的视频编码对很多视频应用场景（如实时视频通话等）都非常重要，而该模式旨在对目前实时应用中的编码架构进行优化。...接下来，PeiKang Song对Video Toolbox的使用方法（VTCompressionSession API）进行了简要介绍，其流程如下图所示。...而在该compression session中使用低延时编码也非常容易，只需要对session creation步骤进行修改即可。 ?...为了解决这个问题，该模式使用预测帧来代替关键帧进行刷新，其流程如下图所示：首先，编码端选出LTR帧，后经sender将其发送，当接受端收到后，会发回一个ack信息作为反馈。
背景 ping日常会用作检测网络响应延迟的手段，客户端发送icmp echo request包，服务端收到之后发送icmp echo reply，通过计算reply和request的时间差，就可以得到ping...延迟。...添加一个字段显示ping延迟数据 在wireshark窗口，在任意一个列标题，点击右键，弹出菜单选择column preferences: [添加列] 点击加号添加列： [添加列] titile填写respTime
低延迟编码模式的主要目的是为实时通讯场景优化现有的编码流程。 低延迟视频编码有以下的特点，从而对一个实时视频通讯app进行优化。...低延迟模式下总是会使用硬编来节省电量，需要留意的是，此模式下只支持 H.264 编码，支持 iOS 和 macOS 双平台. 2.如何开启VideoToolbox 低延迟模式？...我们先来看一下，此前我们是如果使用 VideoToolbox 进行视频帧编码的。...3.低延迟模式的新特性 3.1 互操作性，引入2个新的 Profile Profile 定义了一组编码器支持的编码算法，为了能够和接收方进行通讯，发送方的编码后的比特流须顺从接收方的支持解码器支持的profile...空域可伸缩编码是可以把视频按不同分辨率进行分层，基础层是低分辨率图像，增强层提供更高的分辨率，在不同的分辨率之间提供可伸缩性。
从网上看到一哥们通过微博分析女朋友的情绪，他的方案里包括分词的选择、情绪分析词典的选择、情绪值的计算等，但因为自己实现的效果比较差，最后废弃了自己的方案，直接选择了腾讯文智的情感分析收费服务。...因为最近研究过tensorflow，也了解到使用tensorflow参照word2vec完成了词向量后，使用训练好的词向量，应该可以很容易进行语句的情绪分类。这里海航的一个工程师做了个方案。...jieba进行分词，同时加强了繁体中文的支持。...实现时有几点要注意一下： 某个商品的评论数太少，比如不足5条，这样统计出的均值可能不具代表性，因此忽略对这些商品的分析 某个商品的评论数太多，多于200条，为了加快分析过程，随机取100条评论进行分析...使用matplotlib观测数据的分布 为了更直观地观测数据的分布，我这里还使了matplotlib进行图形显示，如下代码： import matplotlib import matplotlib.pyplot
如果此区段很大，表示您的应用可能在使用性能欠佳的自定义动画程序，或因更新属性而导致一些意料之外的工作。...Measure用来确定View的宽高，当View为ViewGroup的时候还需要遍历子View，Layout在进行遍历摆放到正确的位置，当View嵌套层级变多或者自定义View时复写这两个方法时也要考虑这种情况...上篇文章 Vsync信号和View绘制流程的关系中说到：draw方法其实并没有进行真正的绘制，而是把绘制的内容放入到了DisplayList中接着同步到RenderThread中。...draw方法调用完成后，会进行释放这块内存区域并交给RenderThread去处理渲染数据。...RenderThread进行调用Opengl渲染 这个显示列表就是DisplayList 表示 Android 的 2D 渲染程序向 OpenGL 发出绘制和重新绘制显示列表的命令所花的时间。
clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。...进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。...对于以上19个物种，只需要安装对应的org包，clusterProfile就会自动从中获取GO注释信息，我们只需要差异基因的列表就可以了，使用起来非常方便。 在进行富集分析时，支持以下两种算法 1....对于这19个物种之外的其他物种，也支持读取基因的GO注释文件，然后进行分析，注释文件的格式如下 GeneId GO Description 1 GO:0005819 spindle 2 GO:0072686...读取该文件，进行分析的代码如下 data <- read.table( "go_annotation.txt", header = T, sep = "\t") go2gene <- data[,
^_^ 使用python进行中文词频分析 首先什么是“词频分析”？ 词频分析，就是对某一或某些给定的词语在某文件中出现的次数进行统计分析。 我们需要使用python的jieba库。...可以对文档进行三种模式的分词： 1、精确模式：试图将句子最精确地切开,适合文本分析; 2、全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义; 3、搜索引擎模式：在精确模式的基础上...的确这个样子就可以用了 使用pip也要用python进行安装（本文章设计的所有资料末尾会给出） 解压pip文件包后 在pip目录下cmd,输入命令"python setup.py install..." jieba库的简单使用：点击这里 分析刘慈欣小说《三体》（一二三部合集）出现次数最多的词语。...这个案例中分析出了使用数量前三十的词语 如果直接分析的话，会存在非常多的垃圾数据。因为把文档中的标点、空格、没有意义的字、词语全部进行了统计。这并不是我们想要的数据。
monocle是一个专门用于分析单细胞转录组数据的R包，提供了聚类，pseudotime, 差异分析等多种功能，该项目的网址如下 https://cole-trapnell-lab.github.io/...monocle-release/ 本文主要介绍使用该R包进行pseudotime分析的步骤，可以分为以下5步 1....降维分析 使用DDRTree的方法进行降维分析，代码如下 cds <- reduceDimension( cds, max_components = 2, method = 'DDRTree')...降维之后，在二维空间展示细胞pseudotime的分布，可以看到是一个树状结构，除了上述方法外，还可以根据pseudotime的值给细胞赋颜色，代码如下 plot_cell_trajectory(cds...其实就是将fData中对应的列设置为颜色，如果想要观察不同细胞亚型的分布，可以在fData中新增一列细胞对应的cluster ID, 然后用这一类来设置颜色。
恶意软件（有时称为恶意软件）是通过恶意软件分析过程进行检查和理解的。当黑客利用恶意软件未经授权访问计算机、窃取有价值的信息或损害计算机系统时，这种技术对于识别和减轻网络风险至关重要。...主要有两种类型的分析技术： 静态分析：检查尚未触发的恶意软件。这种方法允许我们识别库和硬编码字符串。某个恶意文件正在使用。 动态分析：通过执行来调查恶意软件。...流程的执行和任何伴随的活动（例如文件和网络流量）可以由分析师使用ProcDOT直观地绘制出来。该应用程序使用可视化方法显示这些数据，使分析人员更容易发现可疑活动并了解恶意软件的功能。...工具要求 始终使用虚拟机来测试恶意软件 ProcDOT：https://www.procdot.com/downloadprocdotbinaries.htm WinDump：https://www.winpcap.org...download/ Process Monitor：https://learn.microsoft.com/en-us/sysinternals/downloads/procmon ProcDot的配置 使用真实恶意软件测试
[翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 目录 [翻译] 使用 TensorFlow 进行分布式训练 0x00 摘要 1. 概述 2....其中一些轴包括： 同步和异步训练：这是通过数据并行进行分布式训练的两种常用方法。在同步训练中，所有工作进程都同步地对输入数据的不同片段进行训练，并且会在每一步中聚合梯度。...将该策略集成到 tf.keras 后端以后，您可以使用 model.fit 在 Keras 训练框架中无缝进行分布式训练。...strategy.scope() 会指示 Keras 使用哪个策略来进行分布式训练。我们可以通过在此作用域内创建模型/优化器/指标来创建分布式变量而非常规变量。设置完成后，您就可以像平常一样拟合模型。...0xFF 参考 使用 TensorFlow 进行分布式训练 https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/en-snapshot/guide
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