估计阅读时长: 3 分钟在BILIBILI上观看视频:《【GCModeller教程】基因组GO功能注释原理》 哈喽,各位小伙伴们好啊,你们可爱的六神无主鸠今天又开新课了。今天主要为大家讲解的内容是GO基因功能注释的原理和操作。在开始今天的新视频前,我先为大家来讲一个圣经中的神话: 大洪水过去后, 诺亚的三个儿子的后裔形成了人类的三大支系,居住在世界各地,遍布地面。那时候人们的语言、口音都没有分别。他们在往东边迁移的时候,在示拿这个地方遇见一片平原,就在那里住下。因为在平原上,用作建筑的石料很不易得到,他们就发明了制造砖的方法,用泥作成方块,再用火烧透,他们就拿砖当石头,又拿石漆当灰泥,建造起繁华的巴比伦城。 人们为自己的业绩感到骄傲,他们决定在巴比伦修一座通天的高塔,来传颂自己的赫赫威名,并作为集合全天下弟兄的标记,以免分散。因为大家语言相通,同心协力,阶梯式的通天塔修建得非常顺利,很快就高耸入云。 上帝是不允许凡人达到自己的高度的。他看到人们这样统一强大,心想,他们语言都一样,如果真修成宏伟的通天塔,那以后还有什么事干不成呢? 必须制止人类接近自己的狂妄。上帝就离开天国到人间,变乱了人们的语言。人们各自操起不同的语言,感情无法交流,思想很难统一。修造工程因语言纷争而停止了,通天塔的建造终于半途而废了。 Order by Date Name Attachments gene_ontology_annotation • 576 kB […]
博客文章
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  1. 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

  2. WOW, display an image on a char only console this is really cool, I like this post because so much…

  3. 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。