1.https://www.kegg.jp/kegg/tool/map_pathway2.html 2.如下图,筛选出基因所在的通路,并标上不同的颜色. 3.结果页面如下,有些基因会找不到对应的通路,如下图红字,找到通路的会列在下方,点击可以查看对应通路.

1)安装载入 ------------------------------------------- if("org.Hs.eg.db" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("org.Hs.eg.db")}suppressMessages(library(org.Hs.eg.db))

首先是项目地址: https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator 关于Redis集群生成分布式ID,这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL,EVALSHA命令: https://www.runoob.com/redis/scripting-eval.html https://www.runoob.com/redis/scripting-evalsha.html 讲解一下Redis实现分布式ID的原理,这里用ja

前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系

DAVID网站提供了id转换的功能 1 选择上传gene list文件 2 选择上传ID的类型,我们ID-list.txt中的是Ensembl Gene ID,所以这里选ENSEMBL_GENE_ID 3 这个是类型,因为只做ID转换,所以选Gene List就ok了 4 选择你要转换的ID类型,这里我选的ENTREZ_GENE_ID 5 然后选择提交就ok了 bioDBnet 1 输入文件ID类型 2 输出ID类型,这里的Gene ID就是指ENTREZ GENE ID 3 输入ID列表,点击

对于Objective-C而言,只要几行代码即可搞定. 比如: #import <LocalAuthentication/LocalAuthentication.h> - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; // Do any additional setup after loading the view, typically from a nib. LAContext *context = [[LAContext alloc] init]; if

每个物种都有一个对应的Taxonomy ID: 9606 :人类 10090 :小鼠

尹师妹:“哈师兄,做验证实验好辛苦,老板让我提高筛选差异基因的条件,尽量降低假阳性,我该怎么筛?” 小哈打开Evernote,给尹师妹看张表: “瞧见那个100%了吗?30 million mapped reads的情况下,10次重复,2倍筛选条件,Statistical power100%,找出来的都是真的应答基因:只做3次重复,2倍筛选条件,可以达到87%: 如果测序深度降到15 million mapped reads,需要10次重复,才能到85%.” 尹师妹:“我的样品有30 M map

UUID的生成策略: UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址.纳秒级时间.芯片ID码和许多可能的数字.UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成,是故 UUID 理论上的总数为 ,约等于,也就是说若每纳秒产生1百万个 UUID,要花100亿年才会将所有 UUID 用完(100亿年啊,地球都没了),所以这足够我们的使用了,也能够保证唯一性. UUID的格式: UUID 的十六个八位字节被

数据库自增ID机制原理介绍 在分布式里面,数据库的自增ID机制的主要原理是:数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace into跟insert功能类似,不同点在于:replace into首先尝试插入数据列表中,如果发现表中已经有此行数据(根据主键或唯一索引判断)则先删除,再插入.否则直接插入新数据. 单机mysql数据库的自增id实现如下所示 : 首

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分 算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个

前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel

1.安装,加载所用到到R包 用BiocManager安装,可同时加载依赖包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R") BiocManager::install("clusterProfiler") library(clusterProfiler) ##富集分析library(topGO) ###画GO图library(AnnotationHub) ##获取数据库library(BiocFileCache) ##依赖包

使用KOBAS进行KEGG pathway和Gene Ontology分析 Article from Blog of Alfred-Feng http://blog.sina.com.cn/u/1706691033 现在使用在线的通路注释,一般使用DAVID.KOBAS等工具.不同的工具可能需要输入不同的基因名或基因编号.下面举例操作一遍. 1 在gprofiler网站进行基因ID转换. 进入网址“http://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gconvert.cgi”,选择g:

参考:http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html https://www.jianshu.com/p/9e21f2196178 https://rpubs.com/aemoore62/TopGo_colMap_Func_Trouble

利用DAVID简单的进行GO富集度分析(这里只做简单的分析,即看基因是否存在在GO的三个过程里面) 比如我们有一组要分析的基因:TRPV6    CXADR    PROM1    GRAMD2    SOX10    GPRIN2    VANGL2    GRHL1    BCL11A    MROH8(这里用的是关于人的基因名) 首先打开DAVID网页,选择Functional Annotation: 在左边的框里面按提示输入,步骤1,输入你的ID号,这里可以是基因ID,也可以是基因名,或

生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程,可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大,更新量不断飙涨时,MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案.既然要sharding,那么不可避免的要讨论到sharding key问题,在有些业务系统中,必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等,那么如何生成全局唯一的ID呢,下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案. 1.使用CAS思想 什么是CAS协议 Memcached于1

我们在使用ListView的时候,一般都会为ListView添加一个响应事件android.widget.AdapterView.OnItemClickListener.本文主要在于对OnItemClickListener的position和id参数做详细的解释,我相信有些人在这上面走了些弯路. 先来看一下官方的文档 position The position of the view in the adapter. id The row id of the item that was click

需求描述:页面输入完xxName和xx编码,点击提交,根据两项内容做重复校验(就是看看数据库里有木有相同的) 解决思路:把这两个东西作为查询条件去查,查到有记录,提示已存在,就不执行新增或者修改操作.想着这个小功能,应该不费事,简简单单嘛,结果新增的时候还好说,没有记录的话就save了,有的话重新输入再save就行了,可是,当我给修改功能加校验的时候,发现就有问题了,完犊子,当然不能完犊子. 我分析了一下,修改功能,不仅仅有名字.编码这两项,还有比如说 部门吧,如果你修改的时候,仅仅修改了部门,