一文读懂长非编码RNA（lncRNA）的分类、功能及测序鉴定方法
RNA的重要调控功能发现历程（Rinn et al. Annu Rev Biochem, 2013） 长非编码RNA，英文名为long noncoding RNAs，缩写为lncRNA，是指长度大于200 核苷酸的非编码RNA。LncRNA因具有非常重要的调控功能，且几乎参与到了各种生物学过程和通路，与各种疾病的发生发展紧密关联，从而成为过去几年和将来的研究热点和重点。对于人类基因组来说，产生的lncRNA数量比编码RNA的数量要多得多，目前除了少数lncRNA的功能比较明确外，大部分lncR
微调(Fine-tune)原理
在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调？这里已VGG16为例进行讲解，下面贴出VGGNet结构示意图。 上面圈出来的是VGG16示意图，也可以用如下两个图表示。 如上图所示 ，VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即图中的conv1~conv5。还有3层是全连接层，即图中的fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层，因此它被称为VGG16。如果要将VGG1
【2019.10.25 OI-Killer的模拟赛】3.鸡数
题目链接 题意： 定义“鸡数”指从高位到低位单调不减的数。求$[a,b]$之间有多少个“鸡数”。$t$组询问。 $1\le t\le 10^5,\; 1\le a\le b\le 2^{31}-1$ 分析： 数位DP。设$f[i][j]$表示长度为$i$，最高位是$j$的“鸡数”个数，那么$$f[i][j]=\sum\limits^9_{k=j}f[i-1][k]$$ 且$$f[1][i]=1\;(1\le i\le 9)$$ 那么对于一个长度为$l$的$n$且由低到高位写
Nature | 新技术scSLAM-seq可在单细胞水平揭示转录动态变化的核心特征
原文地址：https://doi.org/10.1038/s41586-019-1369-y scSLAM-seq reveals core features of transcription dynamics in single cells 摘要 单细胞转录组测序（single-cell RNA-seq, scRNA-seq）强调了细胞间表达异质性在健康和疾病表型变异中的重要作用。然而，目前的scRNA-seq方法仅仅提供了基因表达的一个快照，很少传达关于转录的真实时间动态和随机特性的信息。
APP启动时白屏优化及multidex优化
参考 https://juejin.im/post/5d95f4a4f265da5b8f10714b https://blog.csdn.net/suyimin2010/article/details/80635579 https://www.cnblogs.com/whycxb/p/9312914.html 问题说明 当打开一个Activity时，如果这个Activity所属Application还没有在运行，系统会为这个Activity的创建一个进程（每开启一个进程都会有一个Applica
Linux 配置 - 更好的使用linux
Centos6.x 案例 1、添加用户组和用户 groupadd develop //develop为添加的组名 useradd -g develop pawn //将pawn用户添加至develop分组 passwd pawn //修改pawn用户的登录密码【非必须,如果是用于登录的账户则需要设置密码，如果是用于身份操作则不必设置密码，例如，对mysql的操作创建的用户 对nginx操作创建的用户等】 groups //查看当前用户的分组 whoami //查看当前用户 cat /et
leetcode 动态规划整理
动态规划整理 1.最长公共子序列 # 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长公共子序列。
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# 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
# 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde"
# 的子序列。两个字符串的「公共子序列」是这两个字符串所共同拥有的子序列。
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# 若这两个字符串没有公共子序列，则返回 0。
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眼里似乎只容得下此时与一下步
规划，与伟大愿景早已经消化进了血液，漫长细致的准备，每一个动作，心理，细节能想的都想过很多遍了， 看着是绝壁，前无去路，后无归途，然而那只是我们的看法，众人的感觉，对付每一个看似冷酷的拒绝，都有 训练多年的手段加以对付，做得如此恰到好处！已经没有恐惧容纳的空间。 也许有人觉得那是冷漠，面对很多圈内的高手失手的不幸而无动于衷的样子，其实并不是这样，可能只是 一种冷静和执著，也许这就是我注定的人生。 高达900多米的岩石绝壁，他做到了，并且还纪录了这个过程，让世界看到，在那些危险的地段容不得半点闪
题解 UVa11388
题目大意 \(T\) 组数据，每组数据给定两个整数 \(G,L\)，输出数对 \(x,y\) 满足 \(GCD(x,y)=G,LCM(x,y)=L\) 且 \(x\) 最小。若无解则输出 \(-1\)。 分析 数论水题。当 \(L\%G=0\) 时有解，且解为 \(x=G,y=L\)。这是因为一个整数的因数应当小于等于自身，所以 \(x<G\) 时不成立，而 \(x=G,y=L\) 时恰好成立。 #include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int
Linux运维课程体系大纲
Linux入门： Linux系统管理： Linux服务及安全管理： httpd,lamp,lnmp Cache:memcached,varnish（缓存系统） DB:mysql(mariadb) Linux Cluster： LB Cluster(负载集群):Nginx（七层）,LVS（四层） HA Cluster(高可用集群):Keepalived Linux Ops:ansible Monitoring:zabbix shell脚本编程 http: tomcat的两种架构：lnmt,lam
Science综述 | 用单细胞基因组学将人类细胞表型匹配到基因型
原文地址：https://science.sciencemag.org/content/365/6460/1401 <更多精彩，可关注微信公众号：AIPuFuBio，和大型免费综合生物信息学资源和工具平台AIPuFu：www.aipufu.com> Mapping human cell phenotypes to genotypes with single-cell genomics 摘要 身体所有细胞的累积活动，以及它们无数的相互作用、存亡历程和环境变化，产生了人类个体特有的性状。对人类细胞
[LeetCode] 221. 最大正方形(DP)
题目 在一个由 0 和 1 组成的二维矩阵内，找到只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。 示例: 输入: 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 输出: 4 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximal-square 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 题解 dp[i][j] 表示以matrix[i-1][j-1]为右下角的最大正方形的边长 转移
Laravel框架中Echo的使用过程
今天的这篇文章中给大家分享关于laravel框架中echo的使用，文章的内容是一步一步来的，用了16步走完一个过程，过程很清晰，希望可以帮助到有需要的朋友吧。话不多说，直接看内容。 官方文档推荐使用 Pusher 或者 laravel-echo-server (是一个使用 NodeJS + Socket.IO 实现的 WebSocket 服务端)。 在国内，个人还是不推荐使用 Pusher，访问速度有所影响，而且其还是一个商业产品。 今天利用最简便的「16」步，走一遍代码集成 laradock
c++第五次作业：关于多态
关于多态 一、什么是多态 同样的消息被不同类型的对象接收时导致的不同的行为。对加法而言，如果是浮点数和整型数据相加，就要先将整型转换为浮点型在进行加法运算，这就是典型的多态。 二、关于多态的实现 1.编译时的多态 编译过程中确定同名操作的对象。 2.运行时的多态 在程序运行过程中动态确定操作所指具体对象。 运算符重载 1.主要优点 改变现有运算符的操作方式，以用于类类型，使得程序看起来更直观。 2.重载规则 a.只能重载c++已有的运算符（除了少数几个外都可以重载）。 b.重载之后运算符的优先
CI框架从哪里看起？CI框架怎么开始学习，CI的初始设置
很多朋友不知道CI框架从哪里开始学起，想学一个新的框架其实并不难。只要你认真研究，自习摸索都很简单！ 概述和基本配置参数 配置CI: application/config/config.php:14配置你的域名 application/config/database.php:40配置你数据库的相关参数 配置基于htaccess的重定向 RewriteEngine on RewriteCond $1 !^(index?.php|images|robots?.txt) RewriteRule ^(
Day75drf框架之JWT认证
一.认证规则图 1.django前后端不分离 2.django使用drf框架前后端分离后 认证规则演变图 1.数据库session认证：低效 2.缓存认证：高效 3.jwt认证：高效 缓存认证和jwt认证的区别 1.缓存认证：不易并发 2.jwt认证：易并发 二.JWT认证 优点 """
1) 服务器不要存储token，token交给每一个客户端自己存储，服务器压力小
2）服务器存储的是 签发和校验token 两段算法，签发认证的效率高
3）算法完成各集群服务器同步成本低，路由项目完成集
Science重磅 | 新技术Slide-seq能以高空间分辨率测量全基因组的表达情况
原文地址：https://science.sciencemag.org/content/363/6434/1463.full Slide-seq: A scalable technology for measuring genome-wide expresssion at high spatial resolution 摘要 细胞在组织中的空间位置强烈影响者它们的功能，然而，目前缺乏可高通量且全基因组范围内在单细胞水平对基因表达进行准确捕获的技术。原文作者开发了Slide-seq技术，这是一种
Day76JWT源码分析以及自定义JWT配置
一.drf-jwt手动签发与校验 1.自定义drf-jwt的配置 settings.py文件中配置 import datetime
JWT_AUTH = {
# user => payload
'JWT_PAYLOAD_HANDLER':
'rest_framework_jwt.utils.jwt_payload_handler',
# payload => token
'JWT_ENCODE_HANDLER':
'
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