如何获取目标基因的转录因子(上)一文中我们以人类基因组为例,从ensemble网站下载了基因组中基因位置信息矩阵GRCh38.gene.bed和基因组中转录因子结合位点信息矩阵GRCh38.TFmotif_binding.bed)
布尔值和布尔代数的表示完全一致,一个布尔值只有True、False两种值,要么是True,要么是False,在Python中,可以直接用True、False表示布尔值(请注意大小写),也可以通过布尔运算计算出来:
最近在公司遇一个需求,要从上个月甚至是半年的日志文件中筛选出用户首次访问站点,是通过什么入口跳转进来的,访问的资源有哪些等等一些信息,无奈日志实在太大,需要经过重重筛选才能获得到自己想要的数据。这其中用到的数据过滤,对上千万行,甚至上亿行文件内容比较,取文件交集、并集、差集等等操作,这其中不仅仅只是用到了awk一个操作,但我们这几期内容重点分享一下awk使用心得。
2. 删除元素,SREM命令用来从集合中删除一个或多个元素,并返回删除成功的个数
Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。
Redis支持多种类型的数据结构,最简单的字符串(strings),适合存储对象的哈希(hash),简单的字符串列表(list),无序集合(set),有序集合(sorted set),以及用于做基数统计的HyperLogLog,其中使用频率相对较高的便是集合。
至此,我们介绍了linux系统中常用命令的使用方法,简述了bash程序的使用方法和工作流程。在使用bash编写脚本程序时,熟练掌握这些工具的用法,往往能够达到事半功倍的效果。
当你能够针对一个url进行请求,获取数据,继续请求的时候,说明你的爬虫已经可以自给自足的爬起来。但是这样的爬虫其效率将会严重限制在单进程效率极限之下,时间的主要消耗还是在请求返回的等待时间,如果想进一步提高效率那么多进程以及分布式就会你提高效率的最好手段。而且分布式并不意味着你一定要很多台电脑,只要你在本机测试通过一样可以方便迁移。构建分布式爬虫主要是构建分布式环境,至于写爬虫并不复杂。咱们一步步来。
在移动应用的业务场景中,我们需要保存这样的信息:一个 key 关联了一个数据集合,同时还要对集合中的数据进行统计排序。
前面学习了 set 集合,本节来一一学习 set 类型提供的方法。首先,通过 dir(set) 命令可以查看它有哪些方法:
数量可以是正数 负数 和0 ,正数表示从头到尾删个数, 负数从尾到头删个数 0
Redis是当前比较热门的NOSQL系统之一,它是一个key-value存储系统。和Memcache类似,但很大程度补偿了Memcache的不足,它支持存储的value类型相对更多,包括string、list、set、zset和hash。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作。在此基础上,Redis支持各种不同方式的排序。
因为5份数据集以csv格式存储,首先就是获得存储路径下所有的csv格式文件的文件名,用到的命令是
今天我们了解一下Redis中的集合类型,也就是set集合。在Redis中set也是可以保存多个字符串的。那么set集合和list链表到底有什么不同呢?下面我们重点介绍一下它们之间的不同。
5.2 如何获取目标基因的转录因子(上)——biomart下载基因和motif位置信息
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库理念,泛指非关系型的数据库。随着互联网 web 2.0 网站的兴起,传统的关系数据库在应付 web 2.0 网站,特别是超大规模和高并发的 SNS(社交) 类型的 web 2.0 纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL 数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
Bedtools是由犹他大学昆兰实验室开发的基因组算法工具集,用于广泛的基因组学分析任务。它堪称是基因组分析工具中的瑞士军刀。其设计灵活,可以轻松地与其他命令行工具集成,如 awk、grep、sort 等,使得它成为基因组研究和数据分析中不可或缺的工具之一。此外,bedtools 支持多种基因组数据格式,其中最常用的是 BED 格式,但也支持 VCF、GFF 和其他一些标准格式。由于其广泛的应用和功能,bedtools 成为了生物信息学家和基因组学者工具箱中的标准工具之一
索引合并是MySQL查询优化器在处理复杂查询条件时使用的一种技术。简单来说,当WHERE子句中有多个条件,并且每个条件都可以利用不同的索引时,优化器会考虑将这些索引的扫描结果合并,从而得到最终的结果集。
现在我们建立了两个用户,用户 user1 群组有:group1 group2 group3 group4 用户 user2 群组有:group2 group3 group4 group5
查看到有两个版本的Redis,豁然开朗,将原始版本(Redis v3.2.11),清除Redis v3.2.11(make clean),并删除/user/local/redis。然后重新安装Redis v4.0,但是另一个问题出现了、安装路径变了,无法直接执行redis-server命令,于是进行如下操作:
kallisto 是2016年发布的一款无须比对的转录本定量工具,采用了名为pseudo-alignment的算法。传统的定量算法是根据reads的比对位置来确认其属于哪个转录本或者基因,而pseudo-alignment 算法不关系reads具体的比对位置,而是通过reads的kmer特征来判断其属于哪一条转录本,示意图如下
做运维的朋友应该知道,公司IDC机房经常有上架、下架、报修和报废的服务器。如果服务器数量很多的时候很容易造成监控遗漏。 大的互联网公司把监控系统和CMDB(资产管理系统|配置管理数据库系统)集成在一起,当上架一台新机器的时候CMDB里面会记录相关的信息,Zabbix根据CMDB里面信息自动Link相关的模块,添加|删除监控。很多小的公司没有资产管理系统,但作为监控的负责人应该每天知道上架了哪些新的机器,确保能添加到Zabbix监控里面。 首先给大家说一下脚本思路: 1)通过Nmap工具扫描网段,扫描出已经使用的IP地址。 2)通过Nmap检测已经扫描IP的3389或者22端口是否开放,可以判断那些事windows机器,那些是Linux机器。 3)Linux下面通过ssh + hostname命令找出Linux主机名。 4)Windows下面通过nmblookup -A 命令找出Windows主机名。 5)用Python脚本读扫描结果文件,把主机名写到列表里面。 6)用Zabbix python API 调用已经监控的主机名,写到列表里面。 7)两个列表取交集,用for循环判断哪些主机名没有监控。 8)发邮件通知监控负责人。
博客资源 : https://download.csdn.net/download/han1202012/87431411
有小伙伴拿自己的数据试了一下,反馈预测结果太多了。一般对于多个数据库或者多个软件预测的结果,可以通过取交集来提高预测结果的可信度,并且这样也能大大减少最后预测结果的数目。
PorterDuff的由来: PorterDuff其实来自两个人名:Tomas Porter和Tom Duff ,他们是最早在SIGGRAPH上提出图形混合概念的大神级人物.有感兴趣的同学可以自己查下并深入了解,在此不再做过多描述. 利用ProterBuff.Mode我们可以完成任意2D图像测操作, 比如涂鸦画板应用中的橡皮擦效果,绘制各种自定义的进度,等等很强大的效果,下面请看效果:
持有这样迂腐陈旧观念的不在少数,比如文章:《IFI44L is a novel tumor suppressor in human hepatocellular carcinoma affecting cancer stemness, metastasis, and drug resistance via regulating met/Src signaling pathway》,因为他们自己研究里面这个IFI44L基因在癌症里面是低表达,而且它表达量越低肝癌病人预后越差,非常符合守旧派的抑癌基因的理念。主要是实验数据:the expression of IFI44L in 217 pairs of normal liver and HCC tumor tissues were analyzed by IHC and Western blotting analysis.
“ 当数据库数据量过大的时候,大量的IO操作会成为网站性能的瓶颈,而Redis可以大量减少与数据库的交互,提高网站性能。”
本文包括Redis中常用的一些命令,包括针对所有的键相关的命令,以及5种常用数据类型:字符串、哈希、列表、集合以及有序集合的一些命令。
有序集合可以保存可排序的数据,在set存储结构的基础之上添加可排序字段。有序集合数据结构如下图所示:
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,泛指非关系型的数据库。 NoSQL 不依赖业务逻辑方式存储,而以简单的key-value模式存储。因此大大的增加了数据库的扩展能力。它相比于传统的关系型数据库有以下几个区别:不遵循SQL标准、不支持ACID原则、它的性能远超于SQL。
对于Redis的介绍这里只写一句:Redis是一种基于内存的高性能非关系型数据库,它以kye-value的形式来存储数据。
PorterDuff的由来: 相信大多数人看到这个ProterDuff单词很奇怪了吧,这肿么个意思呢,然后就用有道啊,金山啊开始翻译,但是翻译软件给出的结果肯定还是 ProterDuff或者”未找到”. 这是什么情况呢?PorterDuff其实来自两个人名:Tomas Porter和Tom Duff ,他们是最早在SIGGRAPH上提出图形混合概念的大神级人物.有感兴趣的同学可以自己查下并深入了解,在此不再做过多描述. 利用ProterBuff.Mode我们可以完成任意2D图像测操作, 比如涂鸦画板应用中的橡皮擦效果,绘制各种自定义的进度,等等很强大的效果,下面请看效果:
首先要在代码中开启webview debug 然后输入Chrome://inspect 然后切换driver 获取元素控件 如果想要在继续测试原生,则需要将driver切换回来
线上的Redis服务经经常有业务反馈响应慢的问题,针对这类问题,最好的分析方法是确定一个Redis的基准性能,然后去分析究竟什么原因导致的Redis变慢。
man 是linux 命令的 帮助电子书 ,其中包含了对应的几个章节。但对应的,man 也相对比较复杂,不太方便临时查看某个命令的一些参数(还是要找一阵子的~)。
Redis 是一个key-value存储系统。和Memcached类似,但是解决了断电后数据完全丢失的情况,而且她支持更多无化的value类型,除了和string外,还支持lists(链表)、sets(集合)和zsets(有序集合)几种数据类型。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。
大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了。
大家如果是做后端开发的,想必都实现过列表查询的接口,当然有的查询条件很简单,一条 SQL 就搞定了,但有的查询条件极其复杂,再加上库表中设计的各种不合理,导致查询接口特别难写,然后加班什么的就不用说了(不知各位有没有这种感受呢~)。
valid = set(['yellow', 'red', 'blue', 'green', 'black'])
本文会对redis中的集合对象进行学习。关于对象是什么,之前已经总结过,本文不再赘述,直接开始介绍集合对象。
它将普通文件或者结果集当作数据库表,几乎支持所有的SQL结构,如WHERE、GROUP BY、JOINS等,支持自动列名和列类型检测,支持跨文件连接查询,这两个后边详细介绍,支持多种编码。
redis 是一个高性能的key-value数据库。redis的出现,很大程度补偿了memcached这类keyvalue存储的不足,在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用。它跟memcached类似,不过数据可以持久化,而且支持的数据类型很丰富。有字符串,链表,集合和有序集合。支持在服务器端计算集合的并,交和补集(difference)等,还支持多种排序功能。所以Redis也可以被看成是一个数据结构服务器。
本篇主要介绍annotate, concat, merge, isec, stats这五个命令。
大家平时都怎么查Linux日志呢?像我平时会用tail、head、cat、sed、more、less这些经典系统命令,或者awk这类三方数据过滤工具,配合起来查询效率很高。但在使用过程中有一点让我比较头疼,那就是命令参数规则太多了,记的人脑壳疼。
像我平时会用tail、head、cat、sed、more、less这些经典系统命令,或者awk这类三方数据过滤工具,配合起来查询效率很高。但在使用过程中有一点让我比较头疼,那就是命令参数规则太多了,记的人脑壳疼。
文章目录 bash shell 基础命令 sed 文本流编辑器 shell 编程 bash 循环命令 执行脚本的命令 shell array 重复执行直到成功 cat 命令 find 命令 文件文本的交集和差集 bash shell 基础命令 man+命令:查阅命令的手册 man + k +命令:查阅命令手册 linux下的通配符:?代表一个字符;×代表0个或者多个字符; touch 文件名 #创建新文件 rm -i 文件 #判断是否删除 cat filename #文件名字 more /etc
问题描述: 由于某种原因,我必须需要将某个集合的键(Key)复制一份副本。并移动到目标库
肿瘤免疫微环境我们讲了很多内容了,主要是 ESTIMATE 算法和CIBERSORT算法 ,目录是:
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