AIX下无法使用seq这个命令

seq指RNA-seq。RNA-seq即转录组测序技术，就是用高通量测序技术进行测序分析，反映出mRNA,smallRNA,noncodingRNA等或者其中一些的表达水平。相关信息：在过去的十年中，RNA-Seq技术迅速发展，并成为了在转录组水平上分析差异基因表达/mRNA可变剪切的不可缺少的工具。随着下一代测序技术的发展，RNA-Seq技术应用范围变得更加广泛：一是在RNA生物学领域，RNA-Seq可以应用于单细胞基因表达/蛋白质表达/RNA结构的分析；二是空间转录组的概念也逐渐兴起。长读长/直接RNA-Seq技术以及更好的数据分析计算工具有助于生物学家们利用RNA-seq加深对RNA生物学的理解——例如转录何时何地开始；体内折叠和分子间作用如何影响RNA功能等问题。

机票中SEQ是序列号的意思，英语sequence的简写。飞机票上的序号含义：一般备注栏还会有一个票号的信息，ETKT开头后面的一组数字，这是中国民航特有的机票票号，每张机票都对应着一个票号。票号都是以ETKT四个英文字母大头，后面是13位数字，数字的前3位是出票的航司，比如ETKT 859xxxxxxxxxx，859代表的是祥鹏航空，那就是从祥鹏航空买的票。扩展资料机票上的小秘密1、GTE：如果你的机票上出现GTE字样，说明意味着这架飞机的座位被航空公司超卖了，没有多余的座位，所以没有给你安排座位号。需要等待机组人员安排座位或者安排改签。（这在有些国家的航空公司中是合法存在的）。2、CHML：登机牌持有人有儿童用餐请求。3、WCHR：登机牌持有人有需要使用轮椅。

TCP的三次握手，这个东西的eq的值是初始值的意思，这个具体的三次握手是怎么握手的，你可以查看相关的技术，只能获得到网上搜索TCP的相关信息就可以得到你想要的答案了，希望我的回答能够对你有所帮助。

seq代表sequencenumber,nextseq是根据当前的seq和包的大小决定的,相加.seq和ack的作用是保证传输可靠性，双方用号码验证数据包的顺序。并且还用来实现retransmission.

机票中SEQ是序列百号的意思，英语sequence的简写。飞机票上的序号含义：一般备注栏还会有一个票号的信息，ETKT开头后面的一组数字度，这是中国民航特有的机票票号，每张机票都对应着一个票号。票号都是以ETKT四个英文字母大头，后面是13位数字，数字的前3位是出票的航司，比如ETKT 859xxxxxxxxxx，859代表的是祥鹏航知空道，那就是从祥鹏航空买的票。扩展资料：出票时打印出的登机卡上没有座位号，显示的是GTE这三个字母，zd这意味着机舱已经满了。一般由于航空公司超卖机票导致机舱无座位，为避免乘客产生不满反应，故在座位处用GTE标注。买到GTE座位的乘客，需要在登机口排队等待舱位。F舱为头等舱公布价，C舱为公务舱公布价，Y舱为普通舱（经济舱）公布价，K舱为普通舱8折,H舱为普通舱8.5折，M舱为普通舱7折，N舱为普通舱6.5折，G舱为普通舱免折和常旅客免票。S舱为联程、缺口程等特殊舱位，L舱为普通舱7.5折，Q舱为普通舱6折（含教师、医护人员、县级（含）以上劳模），E舱为普通舱4折，V舱为常旅客专用舱（国航知音卡旅客订座）.A舱为头等舱免折、常旅客免票；D舱为公务舱免折、常旅客免票；B舱为普通舱9折，T舱为普通舱5.5折，X舱为普通舱5折（含学生、长者（年满55周岁的中国大陆公民）），U舱为普通舱4.5折，W舱为普通舱3.5折，R舱为普通舱3折，O舱为普通舱2.5折，Z舱为代码共享留座专用舱。参考资料：百度百科——登机牌

seq和ack号存在于TCP报文段的首部中，seq是序号，ack是确认号，大小均为4字节。seq：占 4 字节，序号范围[0，2^32-1]，序号增加到 2^32-1 后，下个序号又回到 0。TCP 是面向字节流的，通过 TCP 传送的字节流中的每个字节都按顺序编号，而报头中的序号字段值则指的是本报文段数据的第一个字节的序号。ack：占 4 字节，期望收到对方下个报文段的第一个数据字节的序号。扩展资料：一个TCP连接的建立是通过三次握手来实现的1. (A) _> [SYN] _> (B)假如服务器B和客户机A通讯. 当A要和B通信时，A首先向B发一个SYN (Synchronize) 标记的包，告诉B请求建立连接.注意: 一个 SYN包就是仅SYN标记设为1的TCP包(参见TCP包头Resources). 认识到这点很重要，只有当B受到A发来的SYN包，才可建立连接，除此之外别无他法。因此，如果你的防火墙丢弃所有的发往外网接口的SYN包，那么你将不能主动连接外部任何主机，除非不是TCP协议。2. (A) <_ [SYN/ACK] <_(B)接着，B收到后会发一个对SYN包的确认包(SYN/ACK)回去，表示对第一个SYN包的确认，并继续握手操作.注意: SYN/ACK包是仅SYN 和 ACK 标记为1的包.3. (A) _> [ACK] _> (B)A收到SYN/ACK 包,A发一个确认包(ACK)，通知B连接已建立。至此，三次握手完成，一个TCP连接完成Note: ACK包就是仅ACK 标记设为1的TCP包. 需要注意的是当三此握手完成、连接建立以后，TCP连接的每个包都会设置ACK位握手阶段：参考资料来源：百度百科-三次握手

转录组测序技术。炼钢是指把废钢或生铁放入炼钢炉内按一定工艺熔炼得到的钢，将所含过量碳和其它杂质转为气体或炉渣除去，在炼钢中需要使用转录组测序技术，转录组测序技术又称seq。seq指RNAseq，RNAseq即转录组测序技术，就是用高通量测序技术进行测序分析出的结果。

数据流中的序号。新风系统seq，等于该主机选择本次连接的初始序号加上报文段中第一个字节在整个数据流中的序号，所以新风系统seq是数据流中的序号意思。新风系统是指通过一些列的技术，将室内的新鲜空气净化，并引入卧室、客厅等需要新鲜空气的区域，同时将室内的污浊空气排出到室外。

编码问题，你去掉encoding = "latin1"就行了

SEQ业务需求，会SQL脚本编写。对接平台维护，会45G华为后台网管，到岗时间6月内，华为5G后台需求，会5G各项指标优化，日常NSASA问题处理。

SEQ是sequence的缩写，意思是顺序，序号，次序

没见过

sequence ["si:kwu0259ns]基本翻译n. [数][计] 序列；顺序；续发事件vt. 按顺序排好网络释义sequence:序列 | 次序 | 顺序

谢谢求采纳

seq 是Linux 中一个预设的外部命令，一般用作一堆数字的简化写法。

SEQ：等于该主机选择本次连接的初始序号加上报文段中第一个字节在整个数据流中的序号。在连接建立的时候，会随机选择一个初始序号，如果发送的数据包中的字节是整个数据流中的第 256 字节到 512 字节。 应该是这意思。。

seq是序列号，这是为了连接以后传送数据用的，ack是对收到的数据包的确认，值是等待接收的数据包的序列号。在第一次消息发送中，A随机选取一个序列号作为自己的初始序号发送给B；第二次消息B使用ack对A的数据包进行确认，因为已经收到了序列号为x的数据包，准备接收序列号为x+1的包，所以ack=x+1，同时B告诉A自己的初始序列号，就是seq=y；第三条消息A告诉B收到了B的确认消息并准备建立连接，A自己此条消息的序列号是x+1，所以seq=x+1，而ack=y+1是表示A正准备接收B序列号为y+1的数据包。seq是数据包本身的序列号；ack是期望对方继续发送的那个数据包的序列号。

seq和ack号存在于TCP报文段的首部中，seq是序号，ack是确认号，大小均为4字节。seq：占 4 字节，序号范围[0，2^32-1]，序号增加到 2^32-1 后，下个序号又回到 0。TCP 是面向字节流的，通过 TCP 传送的字节流中的每个字节都按顺序编号，而报头中的序号字段值则指的是本报文段数据的第一个字节的序号。ack：占 4 字节，期望收到对方下个报文段的第一个数据字节的序号。扩展资料：一个TCP连接的建立是通过三次握手来实现的1. (A) _> [SYN] _> (B)假如服务器B和客户机A通讯. 当A要和B通信时，A首先向B发一个SYN (Synchronize) 标记的包，告诉B请求建立连接.注意: 一个 SYN包就是仅SYN标记设为1的TCP包(参见TCP包头Resources). 认识到这点很重要，只有当B受到A发来的SYN包，才可建立连接，除此之外别无他法。因此，如果你的防火墙丢弃所有的发往外网接口的SYN包，那么你将不能主动连接外部任何主机，除非不是TCP协议。2. (A) <_ [SYN/ACK] <_(B)接着，B收到后会发一个对SYN包的确认包(SYN/ACK)回去，表示对第一个SYN包的确认，并继续握手操作.注意: SYN/ACK包是仅SYN 和 ACK 标记为1的包.3. (A) _> [ACK] _> (B)A收到SYN/ACK 包,A发一个确认包(ACK)，通知B连接已建立。至此，三次握手完成，一个TCP连接完成Note: ACK包就是仅ACK 标记设为1的TCP包. 需要注意的是当三此握手完成、连接建立以后，TCP连接的每个包都会设置ACK位握手阶段：参考资料来源：百度百科-三次握手

seq是序列文件。根据查询相关公开信息显示：以seq结尾大小为1-2K的文件是序列文件，直接使用文本编辑器就可以打开。

应该是dna序列文件，可以使用DNAstar，DNAman，bioedit之类的软件打开

seqC/C++关键字seq般用表示sequence序列

和图里的结果不一样，那我就按照你问题里的来解释吧，你可以举一反三。seq表示测序技术，说明这个结果是通过测序技术获得的；[hg19]是指参考基因组版本，此为人类参考基因组hg19版本；dup是指染色体重复，和染色体缺失（del）对应；（2）是指2号染色体；p是指染色体短臂，与染色体长臂q对应；16.3指染色体的16.3区带位置。这个结果合起来解释就是，2号染色体p16.3到p16.2区域发生染色体重复，为异常结果。

tcp首部有6个标志比特，syn是其中之一，它是个同步序号，当tcp连接建立时会把syn置1，一般请求端会发送一个报文，其中包含这样的字段syn1415531521：1415531521(0)，然后服务端收到后会返回一个ack1415531522，ack表示确认收到；你说的seq和an我就不知道了，希望能够帮到你

Sequence Generation: 生成规律的序列。seq是一个带有默认方法的标准通用。seq.int是一种原始的东西，它可以快得多，但也有一些限制。seq_along和seq_len是两个常见情况的参数。 使用方法： 参数说明： from ：生成向量的起点。 to ：生成向量的终点。 by ：序列的增量，默认步长为1（可修改）。 length.out ：这个序列的输出长度。 对于seq和seq.int来说，如果分数的话，将会被四舍五入。 参考1： R语言中seq函数的用法 参考2：

( fName, "reader", [cache] )是创建用于读取seq文件的接口sr当我在matlab中以sr = seqIo( "V001.seq", "r", 2048 )

create table news( ---建一个名为news的表 newsid number primary key, ----主键为newsid title varchar2(20), ----剩下的其他字段 content varchar2(1000), createdate varchar2(20) ); create sequence news_seq ----创建一个时序 minvalue 1 ----最小值1 maxvalue 9999999 ----最大9999999 start with 1 ----从1开始 increment by 1 ----增减值1 nocache; Create Or Replace Trigger news_tri --创建一个触发器 Before insert ---条件是执行insert之前触发 on student ---下边的是触发字段和事件 for each row begin select news_seq.NEXTVAL into :new.newsid from dual; end; 自己找本sql的书，自己转。别人动手自己永远学不会

TCP首部有6个标志比特。SYN是其中之一百，它是个同步序号，当TCP连接建立时会把SYN置度1。一般请求端会发送一个报文，其中包含这样的字段SYN 1415531521：1415531521(0)。然后服问务端收到后会返回一个ack 1415531522，ack表示确认收到。SYN，ACK是标志位。SEQ，AN是数据包序号。SYN=1, ACK=0, SEQ=200 的意思是：发送答的为一个SYN请求，发送端专的初始数据包序号为200SYN=1, ACK=1, SEQ=4800, AN=201 的意思是：接收端的确属认信息，且接收端的初始数据包。序号为4800。seq和ack号存在于TCP报文段的首部中，seq是序号，ack是确认号，大小均为4字节。seq：占 4 字节，序号范围[0，2^32-1]，序号增加到 2^32-1 后，下个序号又回到 0。TCP 是面向字节流的，通过 TCP 传送的字节流中的每个字节都按顺序编号，而报头中的序号字段值则指的是本报文段数据的第一个字节的序号。ack：占 4 字节，期望收到对方下个报文段的第一个数据字节的序号。扩展资料：一个TCP连接的建立是通过三次握手来实现的1. (A) _> [SYN] _> (B)假如服务器B和客户机A通讯. 当A要和B通信时，A首先向B发一个SYN (Synchronize) 标记的包，告诉B请求建立连接.注意: 一个 SYN包就是仅SYN标记设为1的TCP包(参见TCP包头Resources). 认识到这点很重要，只有当B受到A发来的SYN包，才可建立连接，除此之外别无他法。因此，如果你的防火墙丢弃所有的发往外网接口的SYN包，那么将不能主动连接外部任何主机，除非不是TCP协议。2. (A) <_ [SYN/ACK] <_(B)接着，B收到后会发一个对SYN包的确认包(SYN/ACK)回去，表示对第一个SYN包的确认，并继续握手操作.注意: SYN/ACK包是仅SYN 和 ACK 标记为1的包.3. (A) _> [ACK] _> (B)A收到SYN/ACK 包,A发一个确认包(ACK)，通知B连接已建立。至此，三次握手完成，一个TCP连接完成Note: ACK包就是仅ACK 标记设为1的TCP包. 需要注意的是当三此握手完成、连接建立以后，TCP连接的每个包都会设置ACK位。参考资料：百度百科-三次握手

具体内容呢?

seed和seq的选择如下1、random.randint(start,stop)这是一个产生整数随机数的函数，参数start代表最小值，参数stop代表最大值，两端的数值都可以取到；函数算法时间复杂度为：O(1)核心源码：returnself.randrange(a,b+1)#调用randrange函数来处理实例：importrandomforiinrange(20):print(random.randint(0,10),end="")结果：1175101410877210686031。2、random.randrange(start,stop,step)也是一个随机整数函数，参数可选只有一个参数时，默认随机范围是0到该参数，前闭后开；两个参数时，表示最小值和最大值，前闭后开三个参数时，表示最小值，最大值和步长，前闭后开函数算法时间复杂度：O(1)核心源代码：returnistart+istep*self._randbelow(n)#调用randbelow函数处理。

是机场为乘坐航班的乘客提供的登机凭证。登机牌，机场为乘坐航班的乘客提供的登机凭证。根据机票的等级，登机证可分为4种，分别为经济舱登机证、头等舱登机证、公务舱登机证和过站登机证。磁条登机牌，自1983年起开始使用，条形码上的一些弊端使得航空公司和旅客在使用上有一些限制。磁条登机牌需要在机场办理登机手续的柜台或值机亭安装昂贵的打印机，使旅客拿到登机牌的途径受限。而且，磁条登机牌还需要价格昂贵和特殊材质的纸。扩展资料登机牌号码含义：1、每种等级又按照正常票价和多种不同特殊优惠票价划分为不同的舱位代号。头等舱代号为F，A；公务舱代号为C，D等等。2、经济舱的代号，如：有的航线经济舱划分为Y、M、L、K、T五种代号，代表不同的票价，分别拥有不同的座位数量，世界上各个航空公司一般均自行定义使用那些字母作为舱位代号，在舱位代号上无统一的规定。旅客只要预订上了规定的舱位，就可使用规定的价格。3、登机牌使用防伪水印纸印制，防伪纸采用“SW”和“MH”组合字样的水印图案，并套印国家税务总局监制章，取代了《行程单》上“国家税务总局监制”字样。为便于大众识别真伪，旅客和报销单位可以通过以下方式对电子客票和《行程单》进行验证。参考资料来源：百度百科-登机牌

DNA man 能导出seq

打开MEGA，将all_seq.fasta拖入MEGA主界面，选择Alignment – Align by ClustaIW.参数选择默认，点击OK，进行比对，此过程一般在2分钟以内。一般来说，我们下载的fasta文件的基因命名比较复杂，可能包含基因组ID，物种名，地点等信息。为了复现文章中的效果，我们需要将序列名进行更名。更名方法如下，双击第一列就可以直接更改从Data-Export Alignment保存为，meg或者fasta格式。改文件就是比对后文件。回到主界面，将比对后的meg或fasta文件拉入主界面。选择Phylogeny-Construct/Text Maximum Likelihood Tree，参数根据需要设置，一般默认。点击Subtree-Root, 然后点击你希望设置成外群的分支。在这里，我们希望将Mus musculus设置成外群。

这里提供了截取出来的一次client端和server端TCP包的交互过程。建议将图单独放到一台设备、或者打印出来查看，以便不断核对下述内容。 再开始分析之前，还需要论述一下seq、ack表示什么意思，应该以什么样的角度去理解这两个序列号。 上面这几条原则第一次读会有些抽象，可以先继续往下读分析过程，再回过头来查看这个三个原则。 1、 2、 3、 4、 5、 6、 7、 8、 9、 10、 剩下的7个packet可以留作练习题自己分析。可以看到的是，从【7】开始，client端这边就只负责做响应，发送ACK数据包，而并没有实际的数据发送到server端。所以，从【7】开始，所有的ACK数据包的seq都是相同的726，因为ACK不像SYN/FIN可以让seq增加，所以发送再多的ACK包都只能让seq原地踏步。 由此可以看到，无论对于client端还是server端，这一次刚收到的对方的packet的seq，一定要和最后一次发送时的packet的ack相等。 因为最后一次发送时的packet的ack，是对下一次接收的packet的seq做的预测。如果两者不等，则表明中途有数据包丢失了！

这个是统计某个系列的序号例如数据库表如下城市, 地区---------------上海, 普陀上海,虹口北京,曹阳北京,bb北京,cc那么你seq(地区)的时候 显示的是 1,2 1,2,3 可以自己试试

在我们分析数据报文被丢弃的实际过程中，我们完全可以利用SACK的功能来确认被丢弃的具体数据报文。SACK的块左边界值为SLE，SACK的块右边界值为SRE，在加上ACK的确认序列号这三个参数的数值，我们基本上就可以计算出被丢弃的数据报的序列号和长度了。

这是染色体数目正常，46，XN是因为不能告诉您性别，所以是N表示。前面seq是您做产前诊断用的方法，指的CNVseq测序。hg19是分析用的参考基因组版本。总之是一个数目正常的结果！

.SEQ文件是DNA分析用的生物学软件的数据文件。 打开.SEQ文件，可以使用DNASTAR Lasergene或View with a text editor软件打开。1、DNASTAR Lasergen是全面的生物医学软件，用作DNA和蛋白质序列分析、重叠群拼接和基因工程管理。包含了7个模块：2、SeqBuilder －－可视化和序列编辑。3、SeqMan Pro －－序列集结和SNP发现。4、MegAlign －－序列组合。5、PrimerSelect －－oligo primer 设计。6、Protean －－蛋白质结构分析和预测。7、GeneQuest －－基因查找。8、EditSeq －－导入特殊文件工具。

seq(16)×3意思是16号染色体三体。16号染色体三体是属于染色体的疾病，通常会造成流产的情况出现，不能进行正常的生育。16号染色体三体的出现是因为受精卵在形成的过程中，16号染色体没有成功造成分裂，形成了三条16号染色体，从而造成了16号染色体三体。

意思是特定基因的拷贝数为三个。SEQ是测序的意思，18指的是染色体18，而3则表示该染色体上特定基因的拷贝数多于正常人群的拷贝数，通常为两个，因此seq18乘以3表示对染色体18进行基因组测序后发现特定基因的拷贝数为三个，比正常人的拷贝数多一个。

这是绒毛高通量测序结果，是什么意思？

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生成一个列表，包含seq长度个数的，1的列表。[1]*3 返回 [1,1,1]

对于RNA-seq而言，由于 技术误差 ， 测序深度不同 ， 基因长度不同 ，为了能够比较不同的样本，比较不同的基因的表达量，以及使表达水品分布符合统计方法的基本假设，就需要对原始数据进行标准化。 对于一个新兴的领域，通常会有50多种算法，但是最后常用的，其实也就那么几个。在RNA-seq标准化这个领域也是如此，目前用的最多也就是, RPKM/FPKM, TPM,但是注意，有些时候一个方法出现的多，单纯是因为公司没有修改他们的分析流程。 为了方便理解，假设目前你在一次测序中(即剔除批次效应)检测了一个物种的3个样本，A,B,C，这个物种有三个基因G1,G2,G3, 基因长度分别为100, 500, 1000. 通过前期数据预处理，你得到了尚未标准化的表达量矩阵，如下所示。 基因表达量矩阵 先说三个简单的策略，也就是最容易想到的方法 上面方法都相似，考虑到我的例子只有三个基因，所以只展示TC方法的结果. 可以发现，原本比其他组观测值的A-G2，目前反而是最高。 如果省去TC中的 "乘以不同样本的总比对数的均值" 这一步，那么差不多就是CPM (counts per million)的策略，也就是根据直接根据深度对每个样本单独进行标准化. 在edgeR和 limma/voom 里面都有出现过。 TMM（trimmed mean of M value)方法出现在2010年，比TC、 UQ、Med, CPM方法高级一点，基本假设是绝大数的基因不是差异表达基因.计算方法有点复杂，简单的说就是移除一定百分比的数据后，计算平均值作为缩放因子，对样本进行标准化。这次我们用R/edgeR来算. 和之前不同，A组的G2基因标准化后还是最低，这就是trim所引起。 DESeq2/DESeq有自己专门的计算缩放因子(scaling factor)的策略，它的基本假设就是绝大部分的基因表达在处理前后不会有显著性差异，表达量应该相似，据此计算每个基因在所有样本中的几何平均值(geometri mean), 每个样本的各个基因和对应的几何平均数的比值的中位数就是缩放因子(scaling factor). 这里仅仅提到思想，不做计算。 上述方法都是对样本整体进行标准化，标准化的结果只能比较不同样本之间的同一个基因的表达水平。如果要同时比较不同样本不同基因之间的表达量差异，就得考虑到每个基因的转录本长度未必相同，毕竟转录本越长，打算成片段后被观察到的概率会高一点。最长尝试解决这个问题，应该是单端测序时代的RPKM(双端则是FPKM), 全称为Reads Per Kilobase Million, 其中K象征的是转录本长度, M象征的是测序量. 对于A-G1而言，他的表达量就是300*1000 / (2000 x 100) = 1.5, 其中系数10e6在这里不需要使用。你可以认为它是先对文库大小进行标准化，然后再根据基因长度标准化 一波操作下来，感觉数值就有点可比性了。 下面介绍TPM(transcript per million), 计算公式如下，其中X表示比对到基因上的read数，l表示基因的长度。 如果手动计算的话，那就是先进行 长度标准化 ， 然后进行文库标准化，即每一列各个数值除以每一列的和 目前还有一种技术叫做UMI，可以进行转录本的绝对定量，一个转录本有多少特异的UMI,就一定程度上代表了它的表达量。 RNA-seq数据标准化其实要分为两种，样本间标准化和样本内标准化。 对于差异表达分析而言，样本内对不同转录本长度进行标准化 毫无必要 ，是的，真的是没啥意义，粗略比较同一个基因在两个样本间是否有差异，只要处理好测序深度这个问题就行，任何要求用RPKM/FPKM而不是raw count作为差异表达分析的原始数据的分析方法都需要被淘汰掉，而沿用这种分析策略的公司都已经很久没有更新自己流程了。 此外，如果你要比较不同样本内的基因表达情况，那么目前更推荐用TPM。 因为在它的计算方法中，能更有效的标准化不同转录本组成上的差异，而不是简单除以文库大小。 题外话 ，我最近看到一篇发在Nature上ATAC-seq文章，Method部分提到他用RPKM这个方法对每个bin的read count进行标准化。考虑到每个bin的大小都一样，我觉得这个标准化的方法从定义上更接近CPM。 对于差异表达分析而言，标准化不但要考虑测序深度的问题，还要考虑到某些表达量超高或者极显著差异表达的基因导致count的分布出现偏倚, 推荐用TMM, DESeq方法进行标准化。

没有太大的问题

分子标记 ：是遗传标记的一种，直接在 DNA 分子上检测遗传变异。分子标记能对不同发育时期的个体、组织器官甚至细胞作检测，数量极多，遍及整个基因组，多态性高，遗传稳定，不受环境及基因表达与否的影响。目前常见分子标记主要有 SNP 、InDel、SSR 等。 SNP ：（Single Nucleotide Polymorphisms） 单核苷酸多态性，是指在基因组上由单个核苷酸变异形成的遗传标记，其数量众多，多态性丰富。从理论上来看每一个 SNP 位点都可以有 4 种不同的变异形式，但实际上发生的只有两种，即转换和颠换，二者之比为 1:2。SNP 在CG 序列上出现最为频繁，而且多是 C 转换为 T，原因是 CG 中的 C常为甲基化的，自发地脱氨后即成为胸腺嘧啶。一般而言，SNP 是指变异频率大于 1%的单核苷酸变异。SNP calling：我们通过 samtools 和 picard-tools 等工具对比对结果进行染色体坐标排序、去掉重复的 reads 等处理，最后通过变异检测软件 GATK2 分别进行 SNP Calling，并对原始结果进行过滤，得到分析结果。 Indel ：(insertion-deletion)，插入缺失。是指相对于参考基因组，样本中发生的小片段的插入缺失，该插入缺失可能含一个或多个碱基。 SSR ：Simple Sequence Repeat，简单重复序列。指的是基因组中由 1-6个核苷酸组成的基本单位重复多次构成的一段 DNA，广泛分布于基因组的不同位置，长度一般在 200 bp 以下。 参考链接： 分子标记_百度百科 (baidu.com) 分子标记（包括基因测序） - (jianshu.com)

1、关于FPKM, RPKM, TPM 在RNA-Seq的分析中，对基因或者转录本的reads count数目进行标准化是一个很重要的步骤，因为落在一个基因区域内的read数目取决于基因长度和测序深度。基因越长read数目越多，测序深度越高，则一个基因对应的read数目也相对越多。所以必须要标准化，而标准化的两个关键因素就是 基因长度 与 测序深度 。我们常用RPKM、FPKM和TPM作为转录组数据定量的表示方法。FPKM／RPKM／TPM都是描述相对定量的单位。 RPKM: Reads Per Kilobase of exon modelper Million mapped reads：主要用来对单端测序（single-end RNA-seq）进行定量的方法。RPKM(推荐软件: Range, Deseq) 。 在一个样本中一个基因的RPKM等于落在这个基因上的总的read数(total exon reads)与这个样本的总read数(mapped reads (Millions))和基因长度(exon length( KB )) 的乘积的比值。 FPKM Fragments Per Kilobase of exon model per Million mapped fragments: 主要是针对pair-end测序表达量进行计算。FPKM (推荐软件:cufflinks, Stringtie) 和RPKM 的计算方法基本一致。 FPKM和RPKM的区别就是一个是fragment，一个是read。对于单末端测序数据，由于Cufflinks计算的时候是将一个read当做一个fragment来算的，故而FPKM等同于RPKM。 对于双末端测序而言，如果一对paired-read都比对上了，那么这一对paired-read称之为一个fragment，而如果一对paired-Read中只有一个比对上了，另外一个没有比对上，那么就将这个比对上的read称之为一个fragment。而计算RPKM时，如果一对paired-read都比对上了会当成两个read计算，而如果一对paired-read中只有一个比对上了，另外一个没有比对上，那么就计read数为1。 故而即使是理论上将各个参数都设置成一样的，也并不能说FPKM=2RPKM。对于单末端测序，虽然理论上FPKM等同于RPKM, 但是实际上即使是使用同一个mapping软件得到的mapping结果，然后再分别去计算同一个基因的RPKM (自己人工计算，或者用现成的一些软件都能算)和FPKM(用Cufflinks计算)，结果却仍然是不同，因为Cufflinks有自己的模型和自己的一些内在算法。 TPM Transcripts Per Kilobase of exonmodel per Million mapped reads ：TPM (推荐软件:RSEM, Stringtie) ，优化的RPKM计算方法，可以用于同一物种不同组织的比较。 TPM概括了基因的长度、表达量和基因数目。TPM可以用于同一物种不同组织间的比较，因为sum值总是唯一的。 不管是计算FPKM、RPKM，还是计算TPM，我们都要先得到一个ReadCount的矩阵（行为基因，列为样本）。在计算FPKM和RPKM时，都是先按列（也就是这个样本的总read数）进行标化，之后再对对个基因的长度进行标准化。而TPM是先对基因长度进行标准化，之后再对列（这个时候就不再是这个样本的总read数了）进行标化。这样使得最终的TPM矩阵的每列都相同（列和都等于1），也就是说每个样本中的TPM的和都是一样的。这样就会使得我们更容易去比较同一个基因在不同样本中所占的read数的比例。而RPKM/FPKM由于最终的表达值矩阵的列和不同，故而不能直接比较同一个基因在不同样本中所占的read数的比例。 reads_count

sprintf用处很多，这里的意思是把长型浮点数打印到字符串中。sprintf(book_seq, "%ld", seq)的解释为：把seq的值“打印”（你也可以理解为转换）出来，以字符串的形式存入到book_seq中，因此此处boo_seq必须是 char * 类型。sprintf的具体用法可以参考百度百科的解释：http://baike.baidu.com/view/1295144.htm

先说下生物体内RNA的大致组成： 编码RNA:根据中心法则我们知道，DNA转录为mRNA，mRNA通过tRNA翻译为蛋白质，蛋白质行使生命功能,例如呼吸，运动，消化等等。人类只有2万左右个蛋白质编码基因，这些编码基因只占人类全基因组的2%左右。mRNA占细胞RNA总量的2%～5%， tRNA占细胞RNA总量的15%左右。 非编码RNA:有些DNA转录为RNA后，不继续编码蛋白质，这种RNA叫非编码RNA（ncRNA），包括microRNA,lncRNA,cirRNA，之前人们认为这些RNA是“垃圾”，但是近年来的研究证明，这些RNA对编码基因发挥着重要的调控作用，是当下研究的热点。 rRNA：核糖体RNA,占RNA总量的80%左右。 广义上说占总RNA95%左右的rRNA和tRNA也属于非编码RNA，但是一般研究中，使用的是它的狭义概念，即除去rRNA和tRNA之外的非编码RNA。 正常情况下，非编码RNA调控基因的转录翻译，这些都是有序进行的。 但是当处于异常条件下，或者由于自身衰老变异或者受到外部的刺激，比如细菌病毒的感染，射线照射等，这之后往往导致非编码RNA表达的变化，进而影响蛋白表达的变化，从而引起一系列的病理反应，最终导致疾病。 那么反过来，如果我们想了解某一疾病具体的发病机理，我们是不是可以提取某一疾病状态下组织或者细胞的总RNA，去分析它们和正常组表达的异同，我们有理由相信，这些差异表达的RNA分子，很可能与发病机制有关，研究这些差异分子，可以给我们对这一疾病的发病机制的研究提供重要线索，从而研发出更有效的诊断和治疗方法。 通过上面的分析，接下来面临的问题就是，我怎么分析某一疾病状态下组织或者细胞所有RNA的表达情况，一个一个分析，肯定不现实，而且可能还有很多未被发现但是很重要的分子。怎么办？只有一个办法，转录组测序，即RNA-Seq, 某一条件下所有转录出来的RNA碱基序列，我都给你测出来是什么。 那么这涉及6个步骤 1、提取组织或细胞总RNA后，除去占大部分的rRNA和tRNA，剩下编码RNA 和非编码RNA 2、对这些RNA进行测序，理想情况下，是直接检测，但是不现实，只有通过碱基互补配对的合成过程，才能知道原来样品中模板的序列，但是这个合成的长度是有限制的，所以只能先把这些RNA切割成小片段，再检测这些小片段的序列。具体原理见陈巍学基因视频。这个过程得到两种数据，一种是许许多多的碱基序列，一个是这些序列的表达频率。也就是一个是RNA是什么碱基序列，一个是RNA表达了多少量 3、由于上一步把RNA切割了，好像是一块拼图打散了，所以，这一步需要将这一个个的小块再重新拼成一个完整的图片。也就是比对，将检测到的RNA碱基序列，比对到参考基因组上，看某段RNA位于参考基因组的哪段序列上。这一步就好像一个拼好的拼图，上面有高高低低的小块，有些分子表达量高，它对应那个小块就高，反之就低。通过这一步，实验组和对照组都得到一个高高低低的拼图。 4、把实验组和对照组的拼图比较一下，看哪些RNA小块表达量是不一样的。或者你高我低，或者我高你低，从而得到这些差异表达基因名字的列表。因此这一步的结果都是一些基因名字或者转录本编号了。 5、将这些差异表达的分子，进行下游功能分析，比方看看它们都跟什么信号通路相关啊，可能跟什么功能有联系啊等等。这一步得到的就是很多结果图了。 6、下一步就是将筛选到的差异基因，结合你感兴趣的生物学功能或者过程，挑选出几个，进行再进一步的机制研究。这步就是湿实验了，也是决定文章层次的核心，这是需要人力和财力，再加上运气的事情，不过就算不做这一步，前5步也能发篇小文章灌灌水了。由于这一步涉及基础医学的机制研究方法，不在这篇文章的讨论范围内。 样品送测序仪器后，也就是上述第2步后得到会产生大量的数据，可能是多少个G的级别，有几万，甚至几十万的碱基序列，首先你要比对到参考基因组吧，然后你要看看实验组和对照组哪些基因表达有差异吧，其实这不是很复杂的事情，就是数据量太大了，如果就几十个，你完全可以用EXCEL查找，再标记，但是几十万个基因，谁能做到啊。所以现在需要一种工具，可以对数据进行批量编辑和操作。 感谢计算机发达的技术，前人早就帮我们想出来。Linux操作系统就可以实现对大量数据的批量编辑 ，R语言可以实现大量数据的统计和做图。 好了，我们的下一步就是学习Linux操作系统和R语言了。 但是这两个部分包含了很多很多的知识，我们完全零基础，要是从头开始学，效率有点低，毕竟不是专业计算机出身，不需要一下子把所有东西都学会，先把目前需要掌握的学到，将来再举一反三，慢慢学其它的。 所以现在就开始模拟实战，从一个测序数据的样本开始，看看是怎么一步步得到文章中的结果的。 未完待续... 这两天宝宝得了幼儿急疹，耽误了几天，现在真的是上有老，下有小了，生活的压力会逼得你迅速成长起来。到这个时候才能深刻体会到时间是非常宝贵的，尽量少干不必要的事情，抓紧提升吧~

seq函数是R语言中的基本函数，其功能是生成一个向量。使用方法如下：seq(0,1,length.out=100)上一行语句生成一个100个值的等差数列，首项为0，末项为1-seq(-3,3,0.02)生成3到-3的间隔为0.02的等差数列拓展：你还可以使用rep函数生成向量。用法如下：rep(0,100)第一个位置表示重复的单元，第二个位置表示重复的次数。这样会生成一个100个0的向量

u2003u2003RNA-seq可以从核酸层面为各种生物研究提供支持，最常见的就是实验处理下差异表达基因的筛选；并且随着测序成本减少，RNA-seq已经是大多数实验的标配。 u2003u2003有时候，项目经费有限的情况下，我们应该怎么设计实验，尽可能地达到实验目的，需要考虑到实验重复和测序深度的选择。 u2003u2003这儿有篇文章详细讨论了RNA-seq 中生物重复与测序深度的选择： Efficient experimental design and analysis strategies for the detection of differential expression using RNA-Sequencing. BMC Genomics.2012 Sep 17;13:484. doi: 10.1186/1471-2164-13-484. 在生物学实验中，实验重复分为生物重复和技术重复： 通常情况下，技术重复上的误差我们可以通过实验设计和操作的改进得以减小；然而，生物样本间的差异是难以控制的。 RNA-seq中， 重复的设计是实验设计不可缺少的一部分： 文章对TPR与FPR的估计： 第一类错误和第二类错误： 测序深度不变，随着生物重复增加（n=2 -> n=12），差异表达基因检出率从0.44%提升到5.12%；FPR从0.04%上升到0.06%，最终再回到0.04%；TPR从3.26%提升到41.57%。总的来说，差异表达基因检出率和TPR有了明显上升，FPR保持不变。 u2003u2003在RNA-seq实验设计中，更多的生物重复不仅可以提高差异表达基因检出率，还可以提高差异表达基因检出质量和可靠性。 u2003u2003对于不同生物重复实验情况下，随着测序深度的减少，FPR有着缓慢降低的趋势，但始终低于0.1%；而TPR降低的趋势明显一些，尤其是在15%以下迅速降低。灰色实线是n个生物重复在 1/n的测序深度下TPR值的变化，TPR随着n增加改善，这种趋势一直持续到n=32与n=96；但从n=32增加到n=96，TPR改善的效果并不大。 u2003u2003不同生物重复和测序深度实验条件下FPR与TPR值。 u2003u2003表2中，所有组合条件下，FPR始终低于0.1%，并且随着生物重复增加和测序深度增加，FPR只从0.02%（n=2, depths = 25%）增加至0.04%（n=12, depths =100%）； u2003u2003表3中，随着生物重复增加和测序深度增加，TPR不断改善， TPR从1.57%（n=2, depths = 25%）增加至41.57%（n=12, depths =100%）； RNA-seq实验设计中，生物重复对TPR有明显的影响，提高差异表达基因检出的质量和可靠性； u2003u2003在RNA-seq实验设计中，测序深度在从100%降到15%，对TPR和FPR产生的影响可以忽略； u2003u2003测序技术已经得到了很好地发展，测序深度一般可以满足，因此实验设计中可以考虑适当增加生物重复数；现在，一般最少做三个样本重复，但是三个有时候并不一定足够。