开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何摆脱Hg中的一些变化？

在Hg中，要摆脱一些变化，可以通过以下步骤实现：

撤销变更：使用hg revert命令可以撤销对文件的修改，将其恢复到上一次提交的状态。例如，hg revert file.txt将撤销对file.txt文件的修改。
回退到特定版本：使用hg update命令可以将工作区回退到指定的版本。例如，hg update -r 3将工作区回退到版本3。
丢弃未提交的变更：使用hg strip命令可以丢弃未提交的变更。例如，hg strip -r 5将丢弃版本5及其后续的所有变更。
分支管理：使用Hg的分支功能可以将不同的变更隔离开来，从而避免对主要代码的影响。可以使用hg branch命令创建新的分支，并使用hg update命令在不同的分支之间切换。
使用补丁：可以使用hg diff命令生成补丁文件，然后使用hg import命令将补丁应用到其他分支或仓库中。这样可以将特定的变更应用到需要的地方，而不影响其他部分。
使用备份和恢复：定期创建代码仓库的备份，并在需要时进行恢复。这样可以避免因意外变更而导致的问题，同时也可以方便地回滚到之前的状态。

总结起来，摆脱Hg中的一些变化可以通过撤销变更、回退版本、丢弃未提交的变更、分支管理、使用补丁以及备份和恢复等方法来实现。这些方法可以帮助开发人员有效管理代码变更，保证代码的稳定性和可靠性。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云代码托管服务：https://cloud.tencent.com/product/coderepo
腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云数据库服务：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器运维服务：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发服务：https://cloud.tencent.com/product/mss
腾讯云对象存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云虚拟现实服务：https://cloud.tencent.com/product/vr

相关搜索:React router -如何摆脱url中的#如何使用Hive摆脱URL中的查询？如何摆脱InputText中的彩条？-- Android Studio 如何摆脱jquery布局中的边距如何摆脱let之前的用法如何摆脱PowerBI中的100%计算如何摆脱QDialog中的resize-handle？如何摆脱tensorflow类的问题？如何摆脱TextField中的前导0(零)如何摆脱TextInput中怪异的阴影外观？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

为什么应该使用 Go module proxy

自从 Go v1.11 版本之后 Go modules 成了官方的包管理方式，与此同时还有一个 Go module proxy ，它到底是个什么东西？顾名思义，其实就是个代理，所有的模块和依赖库都可以从这个代理上下载。

02

ANNOVAR gene-based annotation

通过基因相关注释，可以知道变异位点在基因组上的位置和对蛋白质编码的影响。在进行注释之前，首先需要下载物种对应的数据库，以human为例，命令如下

02

(14)不同基因坐标转换-生信菜鸟团博客2周年精选文章集

主流有3个，我只介绍了两个：用crossmap代替liftover做基因组坐标转换 liftover基因组版本直接的coordinate转换其实国际三大主流生物信息学数据库运营单位都出了自己的基因组坐标转换，它们分别是 (UCSC liftOver, NCBI Remap, Ensembl API) Ensembl’s Assembly Converter.是基于crossmap的，我觉得挺好用的，就介绍给大家！！！ This online tool currently uses CrossMap, w

不可不知的基因组版本对应关系

不同版本对应关系 hg19，GRCH37和Ensembl75是三种国际生物信息学数据库资源收集存储单位，即NCBI，UCSC和ENSEMBL各自发布的基因组信息。 hg系列，hg18/19/38来自UCSC，也是目前使用频率最高的基因组。从出道至今我就只看过hg19了，但是建议大家都转为hg38，因为它是目前的最新版本。基因组各种版本对应关系综合来看如下所示： GRCh36 (hg18): ENSEMBL release_52. GRCh37 (hg19): ENSEMBL release_59/61/6

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

分享一篇最近被ICCV 2021接收的工作《Online Knowledge Distillation for Efficient Pose Estimation》，利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计。

02

比对到hg19和hg38对somatic变异的寻找影响很大

其中B是正常组织的WES数据，使用varscan找somatic mutation的时候作为normal，然后对另外两个样本（D和T）计算。从这个bam文件可以看到这个WES测序深度不够高，可能平均就 50X吧，如果是 200X的WES数据的bam应该是有20G左右文件大小。

03

hg19转为hg38后居然会导致坐标排序发生变化

如果我们要比较的两个vcf文件的参考基因组版本不一致，就需要使用CrossMap等软件进行参考基因组版本转换，然后里使用 SnpSift 软件的 Concordance 命令比较它们。其中CrossMap软件依赖pyBigWig，使用conda进行安装，代码如下：

02

ATAC-seq分析：Annotating Peaks（9）

一旦注释到基因或增强子的基因，我们就可以开始将 ATACseq 数据与这些基因的特征相关联。（功能注释、表达变化、其他表观遗传状态）。

02

ATAC-seq分析：Annotating Peaks（9）

一旦注释到基因或增强子的基因，我们就可以开始将 ATACseq 数据与这些基因的特征相关联。（功能注释、表达变化、其他表观遗传状态）。

03

一文搞懂TCGA中的分析结果如何来

TCGA中的DNA测序主要用来分析肿瘤患者中的体细胞突变，和GATK的体细胞突变流程类似，前期都经过了一个预处理步骤，这里称之为co-cleanning, 流程示意如下

02

Golang 1.16 中 Module 有什么变化？

golang 1.16 默认开启 Modules，即使不存在 go.mod，Go 命令现在默认情况下也会在 module-aware（模块感知）模式下构建包。

02

SNP注释

人类基因组测序数据分析得到的变异位点，如 SNV、INDEL 等，只是给出了位点信息，不便于解读。需要经过注释。注释主要包括基因定位、人群频率计算、进化保守性预测、蛋白功能影响预测等分析，才能用于遗传分析和解读。

05

【拓展】你真的会写 Markdown 么？

本文使用 Markdown 进行排版，详尽介绍了相关书写规范，排版工具为 mdnice

02

【生信文献200篇】51 探索PDAC癌前病变

「英文标题：」 Precancerous neoplastic cells can move through the pancreatic ductal system

01

使用ASProfile分析可变剪切事件

ASprofile是一款识别可变剪切事件的软件，该软件可以直接将同一个基因的多个转录本进行比较，从而鉴定可变剪切事件，官网如下

02

课前准备--单细胞突变矩阵的获得与有害位点的识别

01

全基因组 - 人类基因组变异分析（PacBio) （5）-- pbsv

染色体结构变异（Structure Variation, SV），指基因组上发生的长度大于50bp的大片段插入(Insertion, INS)、缺失(Deletion, DEL)、倒位(Inversion, INV)、易位(Translocation)、重复（Duplication, DUP）等类型的变异，其中占比最大的就是大片段的插入和缺失（图1）。插入缺失很好理解就是，多了一段或者少了一段DNA序列；重复就是有一段区域的序列重复出现；倒位就是序列翻转了一下，如本来那个位置该是AATTG的，结果变成了GTTAA；易位的话就是序列位置的变化，又进一步分为染色体内易位和染色体间易位。据统计，基因组结构变异可能导致的遗传性疾病已经超过1,000种，对于每个人来讲其基因组都有至少20,000个的结构变异，这些变异带来的影响或许比SNVs或InDels带来的影响更大。

00

OmicCircos--实现多组学数据的环形可视化！

OmicCircos 包可以用于生成高质量的circos图，用于可视化组学数据的变化。

01

使用EXCAVATOR2检测WES的CNV

excavator2是一款利用WES数据进行CNV分析的软件，其他同类软件通常只关注捕获的exon区域，而该软件则进行了延伸，将捕获区域划分为exon和非exon区域两部分，在校正测序深度的分布时对这两部分区域分别分别进行处理，对应的文章发表在Nucleic Acids Research上，链接如下

02

ATAC-seq分析：教程简介（1）

该课程由 2 个部分组成。这将引导您完成正常 ATACseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异可及性测试。

01

Nature子刊：灵活的语音皮质编码可增强与任务相关的声学信息的神经处理

语音是我们日常生活中最重要的声音信号。它所传递的信息不仅可以用于人际交往，还可以用于识别个人的身份和情绪状态。最相关的信息类型取决于特定的环境和暂时的行为目标。因此，语音处理需要具有很强的自适应能力和效率。这种效率和适应性是通过早期听觉感觉区域的自下而上的物理输入处理和自上而下的听觉和非听觉(如额叶)区域驱动的自上而下的调节机制之间的积极相互作用实现的。因此，交互语音模型提出对输入进行初始自下向上的处理，激活声音的多种可能的语言表示。同时，高水平的语音识别机制会对这些相互竞争的解释产生抑制作用，最终导致正确解释的激活。因此，自上而下的调节被认为改变了自下而上的语音处理。然而我们尚不清楚这些自顶向下的调制是否以及以何种方式改变了声音内容的神经表征(以下简称语音编码)。这些变化发生在皮层处理通路的什么部位也不清楚。

03

你要挖的公共数据集作者上传了错误的表达矩阵肿么办（如何让高手心甘情愿的帮你呢？）

事情总不会一直顺风顺水，如果有人带你，学习当然舒服，明天我们会发布学徒招募，敬请期待！尝试一篇文献的表达差异分析和热图重现，主要参考您Github中GEO-master/GSE42872_main的

03

Sentieon DNAscope白皮书：做胚系遗传变异检测，比GATK更好的选择

DNAscope模块，是Sentieon软件的一个精准高效的胚系变异检测模块。其在GATK基础上优化了核心算法，在继承GATK成熟且完整的BAM预处理流程的同时，引入机器学习基因分型模型。相比于GATK金标准而言，在大幅降低计算成本的情况下，DNAscope流程能够大幅度提升SNP和Indel的检测准确度和稳定性。

02

ATAC-seq分析：教程简介（1）

该课程由 2 个部分组成。这将引导您完成正常 ATACseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异可及性测试。

02

【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~~

02

BETA整合ChIPseq和RNAseq

前些天，生信技能树表观转录调控之ChIP-seq和RNA-Seq联合分析介绍了一篇文献取ChIP-seq和RNA-seq数据的交集进行联合分析，小编在底下留言提到了刘Shirley实验室出品的几款整合分析工具，其中有一个BETA软件。本文就此工具做一个使用介绍。

02

25 张图 | 深入浅出「偏向锁」

在 JDK1.5 之前，面对 Java 并发问题， synchronized 是一招鲜的解决方案：

01

RNA-seq(5):序列比对：Hisat2

1 HISAT2官网下载人类和小鼠的索引有现成的，HISAT2官网可以直接下载进行序列比对。如下图所示：选择hg19和mm10的index，文章中RNA-Seq测序数据，可以包括人类和小鼠的数据，因此需要小鼠和人类的索引。

02

Markdown转微信公众号排版神器

目前只支持pc端，欢迎体验http://md.aizhuanqian.online

02

DAOS高性能设计之网络上下文内存池(复用HG内存控制器)

1. 在创建网络上下文(crt_context_create)的时候, 初始化内存池(crt_hg_pool_init)

00

linux系统环境变量一文就够

Linux是一个多用户的操作系统。每个用户登录系统后，都会有一个专用的运行环境。通常每个用户默认的环境都是相同的，这个默认环境实际上就是一组环境变量的定义。环境变量是全局的，设置好的环境变量可以被所有当前用户所运行的程序所使用。用户可以对自己的运行环境进行定制，其方法就是修改相应的系统环境变量。环境变量有很多，需要重点理解的就是PATH，很多时候大家看到教程某些软件的使用，比如 mkdir -p ~/tmp/chrX_Y/hg19/cd ~/tmp/chrX_Y/hg19/#conda inst

05

使用CIRCexplorer2识别环状RNA

CIRCexplorer是一款环状RNA预测软件，专门用于预测exonic circRNA，网址如下

02

hg 使用命令

hg ci -m "close branch" -- close-branch //关闭某个分支

01

WEB中的敏感文件泄漏

文件泄露, 根据泄漏的信息敏感程度, 在WEB漏洞中可以算是中危甚至高危的漏洞, 本篇文章就来介绍下一些常见的泄漏, 主要分为由版本管理软件导致的泄露, 文件包含导致的泄露和配置错误导致的泄露.

03

纳米孔测序SNP与SV检测

将测序数据与参考基因组进行比对之后，得到排序并建立索引的 bam 之后，就可以进行 SV检测了。检测 SV 的工具众多，这里面我们推荐使用 sniffles 与 cuteSV 两款软件来进行处理。

03

WGCNA仅仅是划分基因模块，其它都是附加分析

曾老师给我分享了一篇数据挖掘的文章，里面的WGCNA非常奇怪，我之前没见过这样的模块与表型的相关性热图

02

dbSNP数据库简介

对于每一个提交到dbSNP数据库的SNP位点, 首先会赋予一个唯一的ss ID。由于不同研究结构提交的SNP会存在冗余，提取SNP位点上下游区域的序列，比对参考基因组，如果多个ss ID 比对上相同的位置，说明这几个SNP位点是冗余的，会赋予一个新的reference SNP ID, 以rs开头。

04

ANNOVAR region-based annotation-上篇

通过gene-based annotation 可以得到变异位点与基因之间的关系，除了与基因的关系之外，变异位点在基因组上某些特征区域的分布（比如转录因子结合区域，启动子区，增强子区等）更引人关注，这一功能通过region-based annotation 来实现。

06

Annovar用法大揭秘

拿到测序数据，通过GATK等其他分析软件找到突变位点后，我们最想知道的就是这个位点存在于哪个基因？是有义突变还是无义突变？是否引起了编码氨基酸的变化？它在人群中的频率是多少？如果是做疾病研究的话，我们也很想知道这个位点的突变是否是有害突变等很多问题。没关系，这些问题annovar软件都可以帮你解答，下面我将详细介绍下annovar软件的下载，安装以及具体使用方法。

02

使用基于Python的refgenie自动从（阿拉丁）商店下载参考基因组

该平台由位于弗吉尼亚大学公共卫生基因组学中心的计算生物学和生物信息学研究小组(Sheffield lab of computational biology)建立。上次修改/更新是2021年11月。

02

使用homer进行peak注释

homer软件集成了许多的功能，包括peak calling, peak注释，motif分析等等，通过这一个软件，就可以完成chip_seq的绝大部分分析内容，不可谓不强大。本文主要介绍这个软件进行peak注释的用法。

03

细思极恐.....那些你不经意间的Web敏感文件泄露....

本公众号提供的工具、教程、学习路线、精品文章均为原创或互联网收集，旨在提高网络安全技术水平为目的，只做技术研究，谨遵守国家相关法律法规，请勿用于违法用途。

02

适合 JS 新手学习的开源项目——在 GitHub 学编程

这里是 HelloGitHub 的《GitHub 上适合新手的开源项目》系列的最后一篇，系列文章：

03

GATK Germline_SNP_INDEL_2.0 分析遗传病（耳聋）

备注：docker运行的操作系统，推荐为Linux，windows，macOS系统改下docker可能部分功能（网络）不能正常运行

00

GATK流程_diskeeper怎么用

一、使用GATK前须知事项：（1）对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据，而且全部是基于illumina数据格式，目前还没有提供其他格式文件（如Ion Torrent）或者实验设计（RNA-Seq）的分析方法。（2）GATK是一个应用于前沿科学研究的软件，不断在更新和修正，因此，在使用GATK进行变异检测时，最好是下载最新的版本，目前的版本是2.8.1（2014-02-25）。下载网站：http://www.broadinstitute.org/gatk/download。（3）在GATK使用过程中（见下面图），有些步骤需要用到已知变异信息，对于这些已知变异，GATK只提供了人类的已知变异信息，可以在GATK的FTP站点下载（GATK resource bundle）。如果要研究的不是人类基因组，需要自行构建已知变异，GATK提供了详细的构建方法。

02

CTFHub-技能树-Web

最近一段时间一直在复习Web基础知识，光看生硬的知识点也无趣，就想着边刷题边复习吧，正好看到群里在推荐CTFHub这个平台，于是我就开始刷CTFHub技能树啦🎈 Web前置技能 HTTP协议 HTTP是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写,是用于从万维网（WWW:World Wide Web ）服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。HTTP是一个基于TCP/IP通信协议来传递数据（HTML 文件, 图片文件, 查询结果等）。更多详细请看：HTTP教程

03

全基因组 - 人类基因组变异分析(PacBio) -- minimap2 + Sniffles2

首先从github官网上下载minimap2的二进制文件压缩包，minimap2-2.26_x64-linux.tar.bz2，然后上传到服务器上。

01

开箱即用版本满分室间质评之GATK Somatic SNV+Indel+CNV+SV（2024-04-30更新）

测试数据来自2017年卫计委室间质评提供的bed文件（pipeline会自动下载）和测试数据，修改命名以匹配pipeline输入端，也可以替换为自己的数据文件，因为室间质评目前参考基因组还停留在hg19版本，所以本流程仍然使用hg19（GRCH37），如果要切换到hg38，可以将version_reference变量值设置为hg38，project_bed设置为Illumina_pt2_hg38.bed。pipeline会使用hg38（GRCH38）版本和对应的bed文件。

03

如何计算连续性状的PRS得分

大家好，我是邓飞，对于动植物育种而言，我之前写过PRS和MAS以及GS的关系，有老师评论说PRS更类似GS，因为它可以利用已有的GWAS信息，直接预测候选群的表型，如果按照动植物的GS方法，几十万几百万的样本做GS显然不现实，而PRS提供了这种思路，就可以利用已有的GWAS结果，通过一些质控，来预测候选群的表现（目标群体的风险得分）。

02

bioconductor有新的镜像选择啦（西湖大学）

假如你不使用bioconductor的镜像但是你又在中国大陆地区，就会遇到下面的报错；

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭