估计阅读时长: 8 分钟在之前的BioDeep代谢物数据库整合工作之中，所提取的代谢物注释信息的唯一编码是来自于数据库表之中的递增主键。由于数据库之中的递增主键的唯一编码值是与数据内容完全无关的数据，所以在基于图数据库做数据库整合的结果在两次整合操作之后，可能会因为先后输出顺序不一致的原因，得到的在关系型数据库中的唯一递增编号可能会完全不一样了。这个问题会对数据库更新操作造成非常大的困扰。 Order by Date Name Attachments 450px-Hash_table_5_0_1_1_1_1_1_LL • 26 kB • 444 click 2022年4月16日metadata-table • 58 […]
估计阅读时长: 7 分钟https://github.com/rsharp-lang/bing-academic 我们在进行一个新的课题项目开始之前，会需要经历过一个开题立项的报告过程。在这个过程之中，我们需要收集与课题相关的信息，例如相关的知识背景信息，建立出一个与课题相关的知识网络。基于此知识网络进行课题的技术相关概念的梳理。 Order by Date Name Attachments v2-8119594eef2838042df8fb5af0523c0c_720w • 126 kB • 475 click 2021年8月15日v2-96d82f034d4084cf1ed6eb4784f36ed4_r • […]
估计阅读时长: 9 分钟https://github.com/rsharp-lang/bing-academic 必应学术是由微软必应团队联合微软研究院打造的免费学术搜索产品。旨在为广大研究人员提供海量的学术资源，并提供智能的语义搜索服务。目前已涵盖多学科学术论文、国际会议、权威期刊、知名学者等方面。搜索位置：http://cn.bing.com/academic。 Order by Date Name Attachments Bing_Logo • 14 kB • 406 click 2021年8月14日html-compression • […]
Hello blogger, thank you for sharing this post! We process a large number of metagenomic samples, and every time we…
谢博，您好。阅读了您的博客文章非常受启发！这个基于k-mer数据库的过滤框架，其核心是一个“污染源数据库”和一个“基于覆盖度的决策引擎”。这意味着它的应用远不止于去除宿主reads。 我们可以轻松地将它扩展到其他场景： 例如去除PhiX测序对照：建一个PhiX的k-mer库，可以快速剔除Illumina测序中常见的对照序列。 例如去除常见实验室污染物：比如大肠杆菌、酵母等，建一个联合的污染物k-mer库，可以有效提升样本的纯净度。 例如还可以靶向序列富集：反过来想，如果我们建立一个目标物种（比如某种病原体）的k-mer库，然后用这个算法去“保留”而不是“去除”匹配的reads，这不就实现了一个超快速的靶向序列富集工具吗？ 这中基于kmer算法的通用性和扩展性可能会是它的亮点之一。感谢博主提供了这样一个优秀的思想原型
It’s laborious to find knowledgeable people on this topic, however you sound like you realize what you’re speaking about! Thanks
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确实少有, 这么高质量的内容。谢谢作者。;-) 我很乐意阅读 你的这个技术博客网站。关于旅行者上的金唱片对外星朋友的美好愿望，和那个时代科技条件限制下人们做出的努力，激励人心。