大家好，这是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 本期，我们讲讲甲基化RNA免疫共沉淀(MeRIP-seq/m6A-seq)实验怎么做，从技术原理、建库测序流程、信息分析流程和研究套路等四方面详细介绍。 一、甲基化RNA免疫共沉淀(MeRIP-seq/m6A-seq)测序技术原理 表观转录组
TCP/IP常见面试问题1.OSI七层协议以及四层协议 实际使用时只包含四层协议：从上到下依次是 应用层(http) 传输层(tcp/udp) 网络层(ip) 网络接口层(以太网协议) 2.在网络中具体的传输过程 从上图可见传输的数据每经过一层，就会添加该层的协议首部，相反的在到达目标地址时，每经过一层
问题描述：表中主键ID的最大值为89510，而序列号的下一个值为87510，如何让序列号增大到89510呢？ 查询序列号的下一个值： select T_QUALITY_REPORT_INFO_SEQ.nextval from dual 修改序列号的步长为2000 alter sequence t_quality_report_info_seq increment by 2000; 执行下面sql后，序
目录Cell | 黄学辉/黄三文/韩斌/李家洋受邀发表作物驯化育种的遗传学研究综述Mol Plant | 中国农科院夏兰琴/马有志：高效代理引导基因编辑器并在水稻中率先实现多基因精准编辑PBJ | 英国厄尔汉姆研究所：全基因组测序揭示了六倍体小麦渐渗系的基因组结构变异和转录组图谱Nature Plant
wireshark抓包分析 TCP协议概述 面向连接的，可靠的，基于字节流的传输层通信协议。 TCP连接的3个阶段 3次握手 数据传输 4次挥手 基本概念 Seq（Sequence Number），标识在某个连接上传输的字节数；注意，syn和fin报文会占用一个序号。 Ack ，标识在某个连接上接收到的字节数；注意，ack的值等于发
创建自增序列 https://blog.csdn.net/songchunyi/article/details/7711108?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-7711108-blog-79727948.pc_relevant_antiscanv3&depth_1-utm_source=distribute.pc
题解 题意 有一个长度为 \(n\) 的序列，数列中每个数都是 $ \left[ 0,p-1 \right] $ 之间的整数。 给定\(m\)个询问表示区间\(\left[l,r\right]\)之间所有数的和对\(p\)取模的结果。 求最多能满足前几次询问。 思路 先不想区间的问题，考虑如果\(x\)和\(y\)都是\(p\)的倍数，那么显然\(x
一、基本概念 seq：表示本次发送数据的偏移量，也就是从哪里开始发送数据。 len：表示本次tcp携带的数据长度。 ack：首先意味着已经收到对方多少字节数据，其次告诉对方接下来的包的seq要从ack确定的数值继续接力。 二、Wireshark抓包 本地请求61.135.185.32这个ip，这个过程的抓包如下。
搞来搞去又搞回来了。。。 可以参考一下：https://www.runoob.com/w3cnote/python-yield-used-analysis.html def main(seq): n = len(seq) for i in range(n): yield seq[i], seq[(i+1)%n] print('已经执行完yeild') if __name__ == '__main__':
流水线通用原理 在之前的SEQ模型中，由于一条指令的所有部分必须在一个时钟周期内完成，所以时钟周期无比的慢，所以系统的吞吐量就很慢，吞吐量即每秒能够处理的指令数量。 流水线系统的思路和工厂流水线一样，比如一个服装工厂流水线需要通过裁剪、缝合、贴商标、装袋这四个步骤，想象一下是
首先在postgres中设置一个id字段,其类型设置为int型 由于postgres并没有想mysql数据库那样可以直接设置主键自增,所以需要创建一个序列,然后将id设置为默认值字段为序列的nextval 具体操作如下: 创建序列: create sequence tb_id_seq start with 1 increment by 1 no minva
R语言中seq函数用于生成序列 1、 > seq(1,10) ## 指定起点和终点， 默认步长为1 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > seq(1,10, 2) ## 指定步长为2 [1] 1 3 5 7 9 > seq(1,10, 3) ## 指定步长为3 [1] 1 4 7 10 > seq(5,20, 4) ## 更换起点和终
join 将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。 >>> seq = ("a", "b", "c") >>> print('-'.join(seq)) #参数：连接的元素序列 a-b-c >>> print(''.join(seq)) abc anagram 所谓anagram，就是两个词所用的字母及其个数都是一样的，但是它们字母的位置不一
def add(a, b): return a + b partial function application def add1(num): return add(1, num)print("add1:", add1(1)) # add1: 2from functools import partialadd2 = partial(add, 1)print("add2:", add2(1)) # add2: 2 currying def curried_
Part Seq Chess Pref
前言 这几天持续摆烂了几天，原因是我自己对于Kaggle电影评论情感分析的这个赛题敲出来的代码无论如何没办法运行，其中数据变换的维度我无法把握好，所以总是在函数中传错数据。今天痛定思痛，重新写了一遍代码，终于成功。 从国籍分类入手 在这个题目之前，给了一个按照姓名分类国籍的写法 h
在oracle中使用序列（Sequence）来处理主键字段，现在想要在Mysql中也实现类似的效果。 1、新建序列表 1 drop table if exists sequence; 2 create table sequence ( 3 seq_name VARCHAR(50) NOT NULL, -- 序列名称 4 current_val INT NOT NULL,
@Entity：@Table(name=”“)：表明这是一个实体类。一般用于jpa这两个注解一般一块使用，但是如果表名和实体类名相同的话，@Table可以省略 @MappedSuperClass:用在确定是父类的entity上。父类的属性子类可以继承。 @NoRepositoryBean:一般用作父类的repository，有这个注解，spring不会去实例
1、简述osi七层模型和TCP/IP五层模型 01.osi7层模型 01.物理层提供为建立、维护和拆除物理链路所需要的机械的、电气的、功能的和规程的特性；有关的物理链路上传输非结构的位流以及故障检测指示。 02.数据链路层：在网络层实体间提供数据发送和接收的功能和过程；提供数据链路的流控。
1、查找表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断 select * from people where peopleId in (select peopleId from people group by peopleId having count(peopleId) > 1) 2、删除表中多余的重复记录，重复记录是根据单个字段（peopleId）来判断，只留有rowid
python enumerate用法总结 enumerate()说明 enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举、列举的意思 对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值 enumerate多用于在for循环中得到计数 例如对于一
序号 seq() 分页行数
TCP三次握手 说明 第一次：Client发送一个SYN段指明Client打算连接的Server的端口，以及初始序号seq 第二次：Server发回包含Server的初始序号的SYN报文段作为应答。同时，将确认序号ACK设置为Client的seq+1以对Client的SYN报文段进行确认。一个SYN将占用一个序号 第三次：Client必须讲确
split() - 拆分方法： 格式：string.split(str="", num) 作用：以str为分割符拆分string，str如不填写则默认包含空格，'\n','\t','\r'。如果num有指定值，则拆分为num+1个子字符串。 例如：结果 3个元素 结果 4个元素
数据增广库。 pip3 install git+https://github.com/aleju/imgaug #从github安装 pip3 install Augmentor –user #pip直接安装 该数据增强库也非常容易上手，加入我们已经读取了二维的图像数据，记为images，images应该有四个维度，分别为（N,height,weidth,channels）就是图像数量，图像高
