CDS

在WGS数据的分析过程中，我们会接触到许多生物信息学/基因组学领域所特有的数据文件和它们特殊的格式，在这一节中将要介绍的FASTA和FASTQ便是其中之一二。这是我们存储核苷酸序列信息（就是DNA序列）或者蛋白质序列信息最常使用的两种 文本文件 ，虽然看起来名字有些古怪，但它们完全是纯文本文件（如同.txt）！名字的发音分别是fast-A和fast-Q。这一篇文章内容虽然比较简单，但还是比较长，我在这里详细介绍了这两类文件的格式特点和一些在分析的时候需要考虑的地方。 FASTA 我相信许多人（包括生物信息工程师们）一定不知道FASTA这个文件的来源，竟然是一款名叫“FASTA”的比对软件！名字中最后一个字母A，其实就是Alignment的意思！但这已经是上个世纪的事情了，最初是由 William. R. Pearson 和 David. J. Lipman在1988年所编写，目的是用于生物序列数据的处理。 自那之后，生物学家和遗传学家们也没做过多的考虑，就草率地决定 （其实类似的‘草率’行为在组学领域经常碰到） 把FASTA作为这种存储 有顺序的 序列数据的文件后缀【注】， 这包括我们常用的参考基因组序列、蛋白质序列、编码DNA序列（coding DNA sequence，简称CDS）、转录本序列等文件都是如此，文件后缀除了.fasta之外，也常用.fa或者.fa.gz（gz压缩）

基于FPGA的线阵CCD实时图像采集系统 2015年微型机与应用第13期 作者：章金敏，张 菁，陈梦苇 2016/2/8 20:52:00 关键词： 实时采集 电荷耦合器件 现场可编程逻辑器件 信号处理 　　 摘 要 ： 设计了一种基于 现场可编程逻辑器件 的线阵CCD实时图像采集系统。系统采用线阵CCD TCD2252D作为图像传感器，使用CCD专用 信号处理 芯片AD9826对CCD信号去噪并实现高速A/D转换，同时用USB接口芯片完成CCD数据的传输，最后在上位机显示采集的图像数据。整个系统由基于Verilog的CCD驱动模块、CCD输出信号处理模块、双口RAM缓存模块、USB接口控制模块等组成，结合上位机模块实现对CCD输出图像的准确采集、显示和保存。实验结果表明，该系统能 实时采集 和显示图像信息，USB传输速度可达28 MB/s，系统实时性好。 　　 关键词 ： 实时采集； 电荷耦合器件 ；现场可编程逻辑器件；信号处理 0 引言 　　目前，随着科学研究和工业生产的需要，越来越多的场合需要实时高速的图像采集处理系统。线阵CCD作为一种光电转换图像传感器，它利用光电转换原理将图像光信号转换为电信号，经过预处理和A/D转换后变为数字信号，通过一种上位机通信方式，可在逻辑器件的控制下实现对图像数据的采集传输，并在PC端进行后续处理。利用CCD采集图像具有检测精度高、处理速度快

Python实战社群 Java实战社群 长按识别下方二维码， 按需求添加 扫码关注添加客服 进Python社群▲ 扫码关注添加客服 进Java社群 ▲ 开源最前线（ID：OpenSourceTop） 猿妹整编 综合自：https://github.com/Tencent/TencentKona-8 2019年3月，阿里重磅发布其 OpenJDK 发行版 Alibaba Dragonwell。紧接着腾讯也不甘示弱开源自家Tencent JDK—— Tencent Kona 。 关于Alibaba Dragonwell，猿妹之前已经和大家介绍过了，今天就和大家介绍一下Tencent Kona。 Tencent Kona是基于OpenJDK8，由腾讯专业技术团队提供技术维护、优化及安全保障的JDK产品。腾讯的Java应用场景丰富，结合微服务、云原生应用、大数据等实际应用场景进行开发。 Kona可为以上场景提供最优的Java生产环境及解决方案，并为开发者开发的Java应用提供平滑的迁移。目前，Kona为腾讯微服务平台TSF、 腾讯TBDS大数据套件、腾讯 TI 智能钛机器学习平台等提供了稳定保障。 Tencent Kona的特性优势如下： 1. 高性能： 结合腾讯云场景的特点，腾讯Kona进行有针对性的优化。腾讯Kona带来了显著的启动速度、性能以及存储方面的提升。 2. 稳定可靠：

​本文根据高新刚老师在〖2020 Gdevops全球敏捷运维峰会〗现场演讲内容整理而成。 （点击文末“阅读原文”可获取完整PPT） 讲师介绍 高新刚， 京东数科数据库团队负责人，负责京东数科数据库平台的管理维护工作，带领团队平稳护航多次 6·18、11·11的大促活动；对数据库多业务场景架构设计，高并发解决方案，数据生态管控有着丰富的实践经验；对数据库库中间件、分布式事务数据库和自动化智能化运维平台设计开发有着深入的实践和探索；长期专注于数据库产品化输出和国产数据库的探索研究。 当我们遇到海量这个词的时候，大家第一时间会想到和数据库相关的哪些内容？比如海量的数据量、大规模的数据库的节点数、高并发的业务访问。海量的数据带来的是存储和弹性扩展的问题，大规模的数据库节点给我们带来的是批量运维的困扰，高并发访问带来的是性能的问题。 所以我认为，解决大部分的海量数据的问题，一般有三种通用的方法： 第一、我们要有一个数据的全生命周期的管理体系，从数据库的写入到数据库的存储，到TP的查询，AP的查询，到后面的一些冷热数据分离和大数据实时或异步抽取，我们要有一系列的管控工具帮助我们实现高效的解决方案； 第二、我们要有一个非常稳定、平稳高效的架构体系，也就是说不管你怎么去做弹性的缩扩容，不管你怎么去做数据的搬迁，也都是在这一个相对固定的TP和AP的架构框架下面去运行； 第三

中国制造业要从产品竞争走向供应链竞争、生态平台竞争，就必须通过协同研发的方式弥补技术创新与产业发展之间的断层。 出品 | 常言道 作者 | 丁常彦 改革开放之初，我国珠三角地区凭借廉价的劳动力、低廉的土地成本等优势，承接了大量发达国家的产业转移，通过“三来一补”、“前店后厂”等模式，实现了快速发展；历经二十余年的发展后，珠三角地区的制造业企业，已经积累起一定的资金、技术和人才资源。 但进入21世纪后，低端制造业对环境的压力持续增加，再加上“用工荒”导致的人力成本增加等，传统制造业正在加速向东南亚地区转移；与此同时，受贸易战影响，西方发达国家也在积极推动高端制造业回归，在这种情况下，珠三角地区制造业加快转型升级，实现高质量发展已经势在必行。 当前，在新一代信息技术的推动下，数字化浪潮已经席卷全球，全球产业链正在被重塑，这无疑给粤港澳大湾区产业升级带来了前所未有的新机遇。但如何实现从“中国制造”向“中国智造”、“中国创造”转型，却是一个不小的难题。 2020年12月18日，“协同创新业态 智享云端研发”为主题的橙色·云工业产品协同研发平台推介会在深圳盛大召开，在此次推介会上， 橙色云设计有限公司针对粤港澳大湾区制造企业的转型升级，发布了“橙色·云工业产品协同研发平台” ，倡导共建“研发设计产业互联网新业态”，这无疑为制造企业的转型升级和企业研发上云提出了新思路。 产业转型加速

欢迎关注”生信修炼手册”! 鉴于代码的排版问题，建议在电脑上阅读本文。 组装得到基因组的序列只是开展基因组研究的第一步，基因的结构是基因组后续功能研究的基石。在NCBI中，除了提供基因组序列外，还提供了基因结构的信息，采用的就是GFF格式。human示例如下 GFF全称Generic Feature Format, 描述了基因组上各种特征的区间信息，包括染色体，基因，转录本等。GFF文件本质上是一个 \t 分隔的，共9列的纯文本文件。 1. column1 第一列是 seqid , 代表序列ID, 通常是染色体的ID, 每条染色体拥有一个唯一的ID。 2. column2 第二列是 source , 代表基因结构的来源，可以是数据库的名称，比如来自 genebank 数据库，也可以是软件的名称，比如用 GeneScan 软件预测得到，当然，也可以为空，用 . 点号填充。 3. column3 第三列是 type , 代表区间对应的特征类型，比如 gene , exon 等。 4. column4 第四列是 start , 代表区间的起始位置。 5. column5 第四列是 end , 代表区间的终止位置。 6. column6 第六列是 score , 软件提供了统计值，如果没有，就用 . 填充。 7. column7 第七列是 strand , 代表正负链的信息, + 表示正链

“三代转录组”是什么？对于混迹在科研领域的一员，如果现在还不了解全长转录组测序，恐怕都不好意思说自己了解高通量测序了呢！ 今天小编总结了一些三代全长转录组测序的相关问题，给大家来一个详细全面的解释，希望可以帮到爱学习的您哦！ 1.什么是三代全长转录组测序 三代全长转录组测序，即利用PacBio三代测序平台对某一物种的mRNA进行测序研究。它以平均超长读长10-15kb的优势、结合多片段文库筛选技术，实现了无需拼接的转录本分析，克服了传统二代转录组Unigene拼接较短、转录本结构不完整的缺陷，也由于其可直接获得单个RNA分子从5’端到3’端的高质量全部转录组信息而得名。 2.为什么要做全长转录组测序？ 转录本非常多样和复杂，绝大多数基因不符合“一基因一转录本”的模式，这些基因往往存在多种剪切形式。通过二代测序，我们可以很准确地进行基因的表达及定量的研究，但是受限于读长的限制，不能得到全长转录本的信息。 基于二代测序平台的转录组产品，首先是把RNA打成小的短片断进行测序，然后再通过生物信息的方法进行拼接，将拼接后的序列交付给客户。但是基于二代测序平台的转录组，由于读长的限制（PE150），在转录本组装的过程中会存在较多的嵌合体，并且不能准确地得到完整转录本的信息，从而会大大降低表达量、可变剪接、基因融合等分析的准确性。 图1. 二代和三代转录组测序原理及读长对比

Envoy为什么能战胜Ngnix——线程模型分析篇 导读：随着Service Mesh在最近一年的流行，Envoy 作为其中很关键的组件，也开始被广大技术人员熟悉。作者是Envoy的开发者之一，本文详细说明了Envoy的线程模型，对于理解Envoy如何工作非常有帮助。内容较为深入，建议细细品读。 关于Envoy的基础技术文档目前相当少。为了改善这一点，我正在计划做一系列关于Envoy各个子系统的文章。 这是第一篇文章，请让我知道你的想法以及你希望涵盖的其他主题。最常见的问题之一是对Envoy使用的线程模型进行描述。 本文将介绍Envoy如何将连接映射到线程，以及Envoy内部使用的线程本地存储（TLS）系统，正是因为该系统的存在才可以保证Envoy以高度并行的方式运行并且保证高性能。 线程概述 图1：线程概述 Envoy使用三种不同类型的线程，如图1所示。 Main：此线程可以启动和关闭服务器。负责所有xDS API处理（包括DNS ， 运行状况检查和常规集群管理 ）， 运行时 ，统计刷新，管理和一般进程管理（信号， 热启动等）。 在这个线程上发生的一切都是异步的和“非阻塞的”。通常，主线程负责所有不需要消耗大量CPU就可以完成的关键功能。 这可以保证大多数管理代码都是以单线程运行的。 Worker：默认情况下，Envoy为系统中的每个硬件线程生成一个工作线程。（可以通过-

原创 | Java 13 明天发布，最新最全新特性解读 △Hollis, 一个对Coding有着独特追求的人△ 这是Hollis的第 229篇原创分享 作者 l Hollis 来源 l Hollis（ID：hollischuang） 2017年8月，JCP执行委员会提出将Java的发布频率改为每六个月一次，新的发布周期严格遵循时间点，将在每年的3月份和9月份发布。 目前，JDK官网上已经可以看到JDK 13的进展，最新版的JDK 13将于2019年9月17日发布。 目前，JDK13处于Release-Candidate Phase（发布候选阶段），将于9月17日正式发布。目前该版本包含的特性已经全部固定，主要包含以下五个： JEP 350，Dynamic CDS Archives JEP 351，ZGC: Uncommit Unused Memory JEP 353，Reimplement the Legacy Socket API JEP 354: Switch Expressions (Preview) JEP 355，Text Blocks (Preview) 下面来逐一介绍下这五个重要的特性。 1、Dynamic CDS Archives 这一特性是在JEP310：Application Class-Data Sharing 基础上扩展而来的，Dynamic CDS