#流程大放送#-CGH芯片分析流程

#流程大放送#aCGH芯片数据整合表达芯片数据分析流程

Agonyr

背景介绍

拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）是基因组除寡核苷酸多态性（SNP）外一种常见的变异，是因染色体重排导致的基因组1kb以上的变异。越来越多的研究表明，CNV在疾病发生发展过程中起着重要的作用。

aCGH 芯片技术是检测基因组拷贝数变异的一种高效且经济的方法。目前市场上有多种aCGH芯片商，但是原理都相同，都是采用双色探针杂交技术，即case基因组和control基因组用不同颜色标记，通过计算log2（case/control）ratio计算拷贝数。

将基因组和转录做整合分析，从基因组异常寻找转录组异常的原因，从转录异常体现基因异常的结果。目前已有许多将两种组学数据整合分析的尝试，如通过整合寻找基因关键的突变，结合网络分析，疾病亚型分析等等。

分析流程：

分析结果示例：

1. CNV与表达谱的整合分析分布点图：

2. CNV的DEL和DUP的不同染色体分布：

3. CNV分布的circos图

SNP芯片数据分析

Affymetrix SNP芯片数据分析方案

项目一、基本分析 包括： 芯片原始数据的处理和基因分型，我们给出有统计意义的SNP列表。 描述性统计，如minor allele frequency，Hardy-Weinberg equilibrium等。 显著性检验，实验组与对照组的差异，假阳性率（FDR）的计算等。 SNP的关联分析，建立线性模型或logistic回归模型等。(所有的统计可以选择由SAS，SPSS，或S-Plus/R给出) 项目二、Copy Number Variation（CNV）的计算。 CNV是目前的一个热点研究内容。SNP芯片数据可以用于精确地计算CNV。我们提供针对SNP芯片的基于CNAG(Copy Number Analyser for GeneChip), dChip(DNA-Chip Analyzer)和CNAT(Chromosome Copy Number Analysis Tool)等算法的CNV计算结果。 项目三、SNP注释 通过SNP在染色体上的位置，利用寻找SNP可能影响的基因( or EST)。我们也可以对相应基因进行功能的注释（gene ontology ，pathway和转录因子分析等），进而解释SNP可能的作用机理。该部分可以参考常规表达谱芯片的分析。 项目四：基于模式识别的SNP挖掘 传统的SNP挖掘使用统计学的方法来进行，往往在敏感性与特异性上有一定的限制。利用一些模式识别/机器学习的方法可以更好解决SNP筛选问题。我们提供基于决策树等SNP挖掘算法。 Hsiang-Yu Yuan et al. FASTSNP: an always up-to-date and extendable service for SNP function analysis and prioritization. Nucleic Acids Research 2006 34(Web Server issue):W635-W641

芯片失效分析的意义

芯片失效分析的意义、主要步骤和内容 2011-8-7 19:13|发布者: https://www.wendangku.net/doc/079265052.html,|查看: 151|评论: 0 摘要: 通过芯片失效分析，可以帮助集成电路设计人员找到设计上的缺陷、工艺参数的不匹配或设计与操作中的不当等问题。 芯片失效分析的意义、主要步骤和内容 一般来说，集成电路在研制、生产和使用过程中失效不可避免，随着人们对产品质量和可靠性要求的不断提高，失效分析工作也显得越来越重要，通过芯片失效分析，可以帮助集成电路设计人员找到设计上的缺陷、工艺参数的不匹配或设计与操作中的不当等问题。 失效分析的意义主要表现 具体来说，失效分析的意义主要表现在以下几个方面： 失效分析是确定芯片失效机理的必要手段。 失效分析为有效的故障诊断提供了必要的信息。 失效分析为设计工程师不断改进或者修复芯片的设计，使之与设计规范更加吻合提供必要的反馈信息。 失效分析可以评估不同测试向量的有效性，为生产测试提供必要的补充，为验证测试流程优化提供必要的信息基础。 失效分析主要步骤和内容 芯片开封：去除IC封胶，同时保持芯片功能的完整无损，保持 die，bond pads，bond wires乃至lead-frame不受损伤，为下一步芯片失效分析实验做准备。

SEM 扫描电镜/EDX成分分析：包括材料结构分析/缺陷观察、元素组成常规微区分析、精确测量元器件尺寸等等。 探针测试：以微探针快捷方便地获取IC内部电信号。镭射切割：以微激光束切断线路或芯片上层特定区域。 EMMI侦测：EMMI微光显微镜是一种效率极高的失效分错析工具，提供高灵敏度非破坏性的故障定位方式，可侦测和定位非常微弱的发光（可见光及近红外光），由此捕捉各种元件缺陷或异常所产生的漏电流可见光。 OBIRCH应用（镭射光束诱发阻抗值变化测试）：OBIRCH常用于芯片内部高阻抗及低阻抗分析，线路漏电路径分析。利用OBIRCH方法，可以有效地对电路中缺陷定位，如线条中的空洞、通孔下的空洞。通孔底部高阻区等，也能有效的检测短路或漏电,是发光显微技术的有力补充。 LG液晶热点侦测：利用液晶感测到IC漏电处分子排列重组，在显微镜下呈现出不同于其它区域的斑状影像，找寻在实际分析中困扰设计人员的漏电区域（超过10mA之故障点）。 定点/非定点芯片研磨：移除植于液晶驱动芯片 Pad上的金凸块，保持Pad完好无损，以利后续分析或rebonding。 X-Ray 无损侦测：检测IC封装中的各种缺陷如层剥离、爆裂、空洞以及打线的完整性，PCB制程中可能存在的缺陷如对齐不良或桥接，开路、短路或不正常连接的缺陷，封装中的锡球完整性。 SAM (SAT)超声波探伤可对IC封装内部结构进行非破坏性检测, 有效检出因水气或热能所造成的各种破坏如：o晶元面脱层，o锡球、晶元或填胶中的裂缝，o 封装材料内部的气孔，o各种孔洞如晶元接合面、锡球、填胶等处的孔洞。

业务流程分析

5. 业务流程分析p83 流程分析的目的是了解各个业务流程的过程，明确各个部门之间的业务关系，明确每个业务处理的意义，为业务流程的合理化改造提供建议，为系统的数据流程变化提供依据。 业务流程分析的步骤可以总结如下： (1)通过调查掌握基本情况。 (2)描述现有业务流程—绘制业务流程图。 (3)确认现有业务流程。 (4)对业务流程进行分析—知识和经验支持。 (5)发现问题提出解决方案。 (6)提出优化后的业务流程。 6. 业务流程再造(Business Process Reengineering,BPR)的概念 BPR是指对企业的业务流程进行根本的再思考和彻底的再设计，从而使企业的关键绩效指标，如成本、质量、服务、效率等，获得巨大的提高。 企业流程再造(BPR)应遵循以下原则： ·有一个明确的、具有启发性的目标，即共同远景。 ·充分考虑顾客的价值。 ·必须服从统一指挥。 ·充分做好横向及纵向沟通。 ·认识流程再造的两大要素—信息技术/信息系统和人员组织管理。 ·树立典范、逐步推进，充分利用变革的涟漪效应。 流程再造方法一般有两大类：全新设计法(Clean Sheet Approach)和系统改造法(SystematicRedesign)，前者遵循“推倒重来”的主张，从根本上抛弃旧流程，零起点设计新流程；后者继承逐步改善的思想即BPI的思想，辨析理解现有流程，在现有流程的基础上，系统渐进地创造新流程。 7. 数据流图DFD p87 结构化分析方法是一种面向数据流的软件分析方法，适合于开发一些数据处理类型的软件的需求分析的方法。 采用数据流图的方式进行数据流程分析一般应遵循以下原则： ·明确系统边界。 ·在总体上遵循自顶向下逐层分解的原则 ·在局部上遵循由外向里的原则

基因芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析，通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类，最终整合杂交点的生物学信息，发现基因的表达谱与功能可能存在的联系。然而每次实验都产生海量数据，如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息，将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来，阐释生命特征和规律以及基因的功能，是生物信息学研究的重要课题[1]。基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析，假如分类还没有形成，非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法；假如分类已经存在，则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3]，我们对基因芯片数据分析方法分类如下。（1）差异基因表达分析：基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异，例如在正常细胞和肿瘤细胞中；（2）聚类分析：分析基因或样本之间的相互关系，使用的统计方法主要是聚类分析；（3）判别分析：以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版，通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法。 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验，可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分析，具体方法包括倍数分析、t检验、方差分析等。 1.1倍数变化(fold change, FC) 倍数分析是最早应用于基因芯片数据分析的方法[4]，该方法是通过对基因芯片的ratio值从大到小排序，ratio 是cy3/cy5的比值，又称R/G值。一般0.5-2.0范围内的基因不存在显著表达差异，该范围之外则认为基因的表达出现显著改变。由于实验条件的不同，此阈值范围会根据可信区间应有所调整[5,6]。处理后得到的信息再根据不同要求以各种形式输出，如柱形图、饼形图、点图等。该方法的优点是需要的芯片少，节约研究成本；缺点是结论过于简单，很难发现更高层次功能的线索；除了有非常显著的倍数变化的基因外，其它变化小的基因的可靠性就值得怀疑了；这种方法对于预实验或实验初筛是可行的[7]。此外倍数取值是任意的，而且可能是不恰当的，例如，假如以2倍为标准筛选差异表达基因，有可能没有1条入选，结果敏感性为0，同样也可能出现很多差异表达基因，结果使人认为倍数筛选法是在盲目的推测[8,9]。 1.2 t检验(t-test) 差异基因表达分析的另一种方法是t检验[10]，当t超过根据可信度选择的标准时，比较

常规封装失效分析流程

常规封装失效分析流程1q5| `4q { H v 芯片设计版图芯片制造工艺制程封装测试,wafer,chip,ic,process,lay out,pack age,F A,QA G L g l ^ d 封装常规失效分析流程 1，接受上级或客户不良品信息反馈及分析请求，并了解客户相关信息。（指失效模式，参数值，客户抱怨内容，型号，批号，失效率，所占比例等，与正常品相比不同之处）芯片设计版图芯片制造工艺制程封装测试,wafer,chip,ic,process,lay out,pack age,F A,QA a/r m)_6D#X B 2，记录各项信息内容，以在长期记录中形成信息库，为今后的分析工作提供经验值。 3，收信工艺信息，包括与此产品有关的生产过程中的人，机，料，法，环变动的情况（老员工，新员工，班次，人员当时的工作状态，机台状况，工夹具，所采用的原材料，工艺参数的变动，环境温湿度的变动等） 通常有：装片机号，球焊机号，包封机号，后固化烘箱号，去飞边机号，软化线号，是否二次软化，测试机台，测试参数，料饼品种型号，引线条供应者及批号，金丝品种及型号，供应者等。https://www.wendangku.net/doc/079265052.html,:? _ F8D8F 2F3J 半导体技术天地Semiconductor Technolo gy World] d ;R R;U R 4，失效确认，可用自已的测试机检测功能、开短路，以确认客户反映情况是否属实。 "s o v z4d*X | a;f 5，对于非开短路情况，如对于漏电流大的产品要彻底清洗（用冷热纯水或有机溶剂如丙酮）后再进行下述烘烤试验：125度烘烤24小时或175度烘烤4小时以上，烘箱关电源后门打开45度角缓慢冷却1小时后再测其功能，如功能变好，则极有可能是封装或者测试问题，对封装工艺要严查。https://www.wendangku.net/doc/079265052.html, o*B\'d ~-M0j 6? n)z v ]3I/\\ y L8m 6，对于开短路情况，观察开短路测试值是开路还是短路，还是芯片不良，如是开路或短路，则要注意是第几脚开路或短路，待开帽后用万用表测量该脚所连的金丝的压区与脚之间的电阻，以判断该脚球焊是否虚焊。 4c\'{ J ` _ i a Y"U 7,对于大芯片薄形封装产品要注意所用材料（如料饼，导电胶）是否确当，产品失效是否与应力和湿气有关（125度烘烤24小时或175度烘烤4小时以上，烘箱关电源后，门打开45度角缓慢冷却1小时后再测其功能，如功能变好，则极有可能是封装或者测试的问题，对封装工艺要严查，如检查去飞边方式，浸酸时间等。）芯片设计版图晶圆制造工艺制程封装测试,wafer,chip,ic,design,fabrication,process,lay out,pac age,test,A,RA,QA m } U Y$P b h9n"j&ZQ 半导体技术天地Semiconductor Technolo gy World]"?$Z u0Z4\\ 8，80倍以上显微镜观察产品外形特征，特别是树脂休是否有破裂，裂缝，鼓泡膨胀。（注胶口，脚与脚之间树脂体和导电物） 半导体技术天地Semiconductor Technolo gy World] n:m b q z4_ 9，对所有失效样品进行X-RAY检查，观察金丝情况，并和布线图相比较，以判断布线是否错误。如发现错误要加抽产品确认失效总数并及时反映相关信息给责任人。芯片设计版图晶圆制造工艺制程封装测试,wafer,chip,ic,design,fabrication,process,lay out,pack age,test,FA,RA,QA Q/p c k L 芯片设计版图晶圆制造工艺制程封装测试,wafer,chip,ic,design,fabrication,process,lay out,pac age,test,A,RA,QA0Y,\\-n+O H |2R v 10，C-SAM即SA T，观察产品芯片分层情况。判断规范另见。样品数量为10只以内/批。 g0@ N/~ P\'] ? M4P m 11，开帽：对于漏电流大的产品采用机械方式即干开帽形式，其它情况用强酸即湿开帽形式。切开剖面观察金丝情况，及金球情况，表面铝线是否受伤，芯片是否有裂缝，光刻是否不良,是否中测，芯片名是否与布线图芯片名相符。样品数量为5只/批。对于开短路和用不导电胶装片的产品要用万用表检测芯片地线和基岛之间电阻检查装片是否有问题。对于密间距产品要测量铝线宽度，确认所用材料（料饼，导电胶，金丝）是否确当开帽后应该再测试，根据结果进一步分析。芯片设计版图芯片制造工艺制程封装测试,wafer,chip,ic,process,lay out,pack age,A,QA G1R M9A } d G y#i%L U

基因芯片数据处理流程与分析介绍

基因芯片数据处理流程与分析介绍 关键词：基因芯片数据处理 当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。 基因芯片的应用 基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。 基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。 要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。

图一、整体分析流程。基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。当R 值超过0.975，我们才将此次的实验结果视为可信，才继续后面的分析流程；(5) 将技术性重复芯片间的数据进行平均，取得一平均之后的数据；(6) 将实验组除以对照组的荧光表现强度差异数据，取对数值(log2 ratio) 进行计算。 找寻差异表现基因 实验组与对照组比较后的数据，最重要的就是要找出显著的差异表现基因，因为这些正是条件改变后而受到调控的目标基因，透过差异表现基因的加以分析，背后所隐藏的生物意义才能如拨云见日般的被发掘出来。 一般根据以下两种条件来筛选出差异表现基因：(i) 荧光表现强度差异达2 倍变化(fold change 增加2 倍或减少2倍) 的基因。而我们通常会取对数(log2) 来做fold change 数值的转换，所以看的是log2 ≧1 或≦-1 的差异表现基因；(ii) 显著值低于0.05 (p 值< 0.05) 的基因。当这两种条件都符合的情况下所交集出来的基因群，才是显著性高且稳定的差异表现基因。

芯片验证与失效分析

芯片验证测试及失效分析1 檀彦卓韩银和李晓维 摘要本文对验证测试与失效分析技术进行了系统介绍，包括验证测试的一般流程、常用的分析方法以及基于验证测试的失效分析。通过分析集成电路设计和制造工艺的发展给测试带来的影响，简要介绍了验证测试面临的挑战以及未来关注的若干问题。 1 芯片的验证测试 在现代集成电路制造工艺中，芯片加工需要经历一系列化学、光学、冶金、热加工等工艺环节。每道工艺都可能引入各种各样的缺陷。与此同时由于特征尺寸的不断缩小，各类加工设施成本也急剧上升。例如有人估计90nm器件的一套掩模成本可能超过130万美元。因此器件缺陷造成的损失代价极为高昂。在这种条件下，通过验证测试，分析失效原因，减少器件缺陷就成为集成电路制造中不可少的环节。 验证测试（Verification Test , Design Debug）是实现“从设计到测试无缝连接”的关键。在0.18微米以下的制造工艺下，芯片验证测试变得更加至关重要。它的主要任务是验证设计和测试程序（Test Programs）的正确性，确定芯片是否符合所有的设计规范（[2], pp.21）。它通过合理的失效分析（Failure Analysis）不仅为探求设计的关键参数所决定的特性空间奠定基础，还为设计人员改进设计及时反馈有效的数据依据，并为优化整体测试流程、减小测试开销以及优化后期的生产测试（Production Test）开拓了便利途径。 对芯片最显著的改进不仅仅在设计流程中产生，而且在芯片调试和验证流程中反复进行。尤其是在高性能芯片研制过程中，随着芯片复杂度的提高，对验证测试的要求更加严格，与设计流程的交互更加频繁。因此，从某种意义上说，“设计”与“验证测试”是一个非常密切的“交互过程”。对于设计工程师而言，关于芯片功能和性能方面的综合数据是关键的信息。他们通常根据设计规范预先假设出关于芯片各项性能大致的参数范围，提交给验证测试人员，通过验证测试分析后，得出比较真实的性能参数范围或者特定值。设计工程师再根据这些值进行分析并调整设计，使芯片的性能参数达到符合设计规范的范围。往往这样的交互过程不只一次。通常一个健全的验证测试策略包含很多详细的信息。它一般以数据文件的形式（Data Sheet）为设计人员和测试人员在修复或者完善设计的交互过程中提供有效的数据依据，主要包括芯片的CMOS工艺等的特征描述、工作机理的描述、电气特征（DC参数，AC参数，上/拉电阻，电容，漏电，温度等测试条件，等等）、时序关系图、应用信息、特征数值、芯片电路图、布局图等等（[3],pp.24 ）。将芯片在验证测试流程中经过参数测试、功能性测试、结构性测试后得出的测试结果与上述数据信息比较，就会有针对性地反映芯片性能方面存在的种种问题。依据这些问题，设计工程师可以对设计做出相应的改进。 随着芯片速度与功能的不断提高，超大规模集成电路尤其是集成多核的芯片系统（System-On-a- Chip, SOC）的出现使得芯片迅速投入量产过程难度增加，由此验证测试变 1本文摘自中国科学院计算技术研究所内部刊物—信息技术快报 2004 年第 9 期

基因芯片数据功能分析

生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用 2009-4-29 随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用, 而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。 本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具： 一、GO基因本体论分类法 最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。 EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。EASE 能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。 由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式

关于施工项目管理业务流程存在的问题分析(doc 8页)

关于施工项目管理业务流程存在的问题分析(doc 8页)

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细部流程则反映各管理环节中业务活动的相互关系和流转过程。 施工项目管理流程，则反映了建设工程施工生产的客观规律和管理活动的特点，将施工过程所需要的信息流和物质流进行有机的结合，并为施工技术作业和管理活动输入行为目标、物质条件、运作规则，促使其产出预期的结果。 施工项目管理全过程的总体性管理流程及主要环节为：（1）项目投标合同阶段：市场调查、施工投标、签订施工合同等；（2）项目管理准备阶段：投标交底与合同评审、选派项目经理与组建项目经理部、施工组织设计和项目管理规划等；（3）项目管理实施阶段：这阶段施工项目管理主要围绕着项目管理目标的控制进行，分别执行质量控制流程，工程进度控制流程，成本控制流程和安全管理流程；（4）项目管理终结阶段：这阶段主要进行工程施工验收、决算、签署工程回访保修证书，建筑物使用说明；施工项目管理效益审计；施工项目管理总结评价等。 根据笔者的观察，从施工项目管理的总体流程到细部业务工作流程，主要存在以下三方面的问题：一是缺少某些重要环节；二是个别管理流程不明确，致使有关管理工作不到位；三是有的管理流程颠倒，起不到应有的作用。

1、缺少某些重要环节 1.1投标交底和合同评审 投标过程和中标情况交底，是指应由施工企业经营部门负责主持投标工作的人员，通过企业经营例会，向其他职能部门负责人及拟选派的施工项目经理人员，传达该工程施工招标情况和投标者竞争情况，最终由本企业中标的原因，标书中已考虑到哪些降低造价的技术措施和管理措施，合同条件等，其作用在于： ①使各职能部门掌握这些信息。 ②引导各职能部门共同进行该工程管理方针、目标和措施的进一步策划，把企业长期生产经营中积累的技术和管理经验，应用于该施工项目的管理中。 ③深入展开合同评审，掌握合同条件和要求，明确各职能部门及项目经理对履行合同所承担的责任。 按照ＩＳＯ9000质量管理与质量保证系列标准中“合同评审”的要求，工程承包企业应对每项标书合同进行评审，评审合同的各项要求是否明确，与投标时不一致的要

基因表达谱芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析(2012-03-13 15:25:58)转载▼ 标签：杂谈分类：生物信息 摘要 基因芯片数据分析的目的就是从看似杂乱无序的数据中找出它固有的规律, 本文根据数据分析的目的, 从差异基因表达分析、聚类分析、判别分析以及其它分析等角度对芯片数据分析进行综述, 并对每一种方法的优缺点进行评述, 为正确选用基因芯片数据分析方法提供参考. 关键词: 基因芯片; 数据分析; 差异基因表达; 聚类分析; 判别分析 吴斌, 沈自尹. 基因表达谱芯片的数据分析. 世界华人消化杂志2006;14(1):68-74 https://www.wendangku.net/doc/079265052.html,/1009-3079/14/68.asp 0 引言 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析, 通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类, 最终整合杂交点的生物学信息, 发现基因的表达谱与功能可能存在的联系. 然而每次实验都产生海量数据, 如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息, 将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来, 阐释生命特征和规律以及基因的功能, 是生物信息学研究的重要课题[1]. 基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析, 假如分类还没有形成, 非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法; 假如分类已经存在, 则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3], 我们对基因芯片数据分析方法分类如下: (1)差异基因表达分析: 基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异, 例如在正常细胞和肿瘤细胞中; (2)聚类分析: 分析基因或样本之间的相互关系, 使用的统计方法主要是聚类分析; (3)判别分析: 以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版, 通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法. 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验, 可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分

芯片失效分析的原因(解决方案-常见分析手段)

芯片失效分析的原因（解决方案/常见分析手段） 一般来说，芯片在研发、生产过程中出现错误是不可避免的，就如房缺补漏一样，哪里出了问题你不仅要解决问题，还要思考为什么会出现问题。随着人们对产品质量和可靠性要求的不断提高，失效分析工作也显得越来越重要，社会的发展就是一个发现问题解决问题的过程，出现问题不可怕，但频繁出现同一类问题是非常可怕的。本文主要探讨的就是如何进行有效的芯片失效分析的解决方案以及常见的分析手段。 失效分析失效分析是一门发展中的新兴学科，近年开始从军工向普通企业普及。它一般根据失效模式和现象，通过分析和验证，模拟重现失效的现象，找出失效的原因，挖掘出失效的机理的活动。失效分析是确定芯片失效机理的必要手段。失效分析为有效的故障诊断提供了必要的信息。失效分析为设计工程师不断改进或者修复芯片的设计，使之与设计规范更加吻合提供必要的反馈信息。失效分析可以评估不同测试向量的有效性，为生产测试提供必要的补充，为验证测试流程优化提供必要的信息基础。 失效分析基本概念1.进行失效分析往往需要进行电测量并采用先进的物理、冶金及化学的分析手段。 2.失效分析的目的是确定失效模式和失效机理，提出纠正措施，防止这种失效模式和失效机理的重复出现。 3.失效模式是指观察到的失效现象、失效形式，如开路、短路、参数漂移、功能失效等。 4.失效机理是指失效的物理化学过程，如疲劳、腐蚀和过应力等。 失效分析的意义1.失效分析是确定芯片失效机理的必要手段。 2.失效分析为有效的故障诊断提供了必要的信息。 3.失效分析为设计工程师不断改进或者修复芯片的设计，使之与设计规范更加吻合提供必要的反馈信息。 4.失效分析可以评估不同测试向量的有效性，为生产测试提供必要的补充，为验证测试流程优化提供必要的信息基础。 失效分析主要步骤和内容芯片开封：

业务流程分析

文档编号：VR_4 业务流程分析 —————————————————————————————————— 基于VR（Virtual Reality）的室内设计 编写人： 使用人： 密级： 日期：

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编写目的 本文档编写是为了明确系统对应的实际业务，保证系统开发有序、保质的进行。有了对具体的业务处理流程，在开发的过程中才会更好地处理计算机与实际业务之间的映射关系，才会更好地使用计算机解决现实业务活动中的繁琐，提高工作的效率。 本文档要求项目组的每个成员都需要阅读，熟悉系统的实际业务，避免开发时对系统业务的茫然，使开发出来的系统更满足需求。 参考资料 《软件需求说明书.doc》 2 业务背景调查 VR（虚拟设计）模块 VR（虚拟设计）模块为用户提供三维虚拟房屋设计的个性化服务功能，在虚拟空间上，用户可以根据自己房间的大小创建虚拟空间，然后自主进行装饰设计；用户可以在虚拟空间里随意摆放家居，当用户摆放家居时，如果空间不足，则提示“空间不足，不能摆放”；可以更换场景中房间墙砖、地板、天花板的材质和颜色；设计后的场景以“3D场景文件”格式保存，方便用户查看，同时，用户可以根据自己的需求，向供应商提出定制要求；最后统计房间中的各种物品，放入购物车中，方便用户下订单。 （图2-1） 顾客模块 顾客模块为顾客提供一些基本操作，如注册、登录、浏览商品、搜索等，还为顾客提供三维虚拟设计特色服务，提高顾客的购物体验，顾客可以看到商品的整体外观，也有效地为顾客避免买到不合适的商品的情况；顾客还可以根据自己的需求向供应商提出定制申请。

（图2-2） 供应商模块 供应商模块主要为供应商提供商品管理、模型管理、订单处理、处理定制需求等，供应商先把商品相关资料上传到系统，由我们创建3D模型，再提交到网站前端；当顾客下订单或提出定制需求时，系统会通知供应商进行处理。该模块提供了数据统计的功能，方便供应商查看商品的销售和评价情况，方便制定相应的销售计划。 （图2-3）

Bioconductor基因芯片数据分析系列(一)：数据的读取

Bioconductor基因芯片数据分析系列（一）：R包中数据的读取 R软件的Bioconductor包是分析芯片数据的神器，今天小编打算推出芯片数据的系列教程。首先讲数据读取，以CLL数据包中的数据为例。 打开R studio。 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.wendangku.net/doc/079265052.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) 图1.显示已经安装好Bioconductor了，版本为3.4 #打开CLL包 library(CLL)

图2.显示打开CLL成功

图3.右侧栏内可见看到目前载入的程序包 data(CLLbatch) #调用RMA算法对数据预处理 CLLrma<-rma(CLLbatch) #读取处理后所有样品的基因表达值 e<- exprs(CLLrma) #查看数据 e 我们可以看到，CLL数据集中共有24个样品（CLL10.CEL, CLL11.CEL, CLL12.CEL, 等），此数据集的病人分为两组：稳定组和进展组，采用的设计为两组之间的对照试验（Control Test）。从上面的结果可知，Bioconductor具有强大的数据预处理能力和调用能力，仅仅用了6行代码就完成了数据的读取及预处理。

Bioconductor基因芯片数据分析系列（二）：GEO下载数据CEL的读取首先得下载一个数据，读取GEO的CEL文件采用如下命令： 登陆pubmed，找到一个你感兴趣的数据库

在底下栏目下载CEL文件 打开R软件 #安装所需的R包以及CLL包，注意大小写，一般函数都是小写的 source("https://www.wendangku.net/doc/079265052.html,/biocLite.R"); biocLite(“CLL”) >library(affy) >affybatch<- ReadAffy(celfile.path = "GSE36376_RAW") 请注意目录的路径，在window下，反斜杠‘\’要用转义字符“\\”表示。 然后可以使用RMA或者MAS5等方法对数据进行background.correction, normaliztion, pm.correct等等一系列处理。如果你一切用默认参数，则可以使用如下命令： >eset<- rma(affybatch)，or eset<- mas5(affybatch) >exp<- exprs(eset) exp就是数字化的表达谱矩阵了 请注意，rma只使用匹配探针（PM）信号，exp数据已经进行log2处理。mas5综合考虑PM和错配探针（MM）信号，exp数据没有取对数。 下一期就得等到2017年春节期间啦，敬请期待~ 另外一种是直接利用GEO上面的GEO2R按钮里面的R script下载文件： # Version info: R 3.2.3, Biobase 2.30.0, GEOquery 2.40.0, limma 3.26.8 # R scripts generated Mon Dec 26 06:54:42 EST 2016 Server: https://www.wendangku.net/doc/079265052.html, Query: acc=GSE36376&platform=GPL10558&type=txt&groups=&color s=&selection=XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX&padj=fdr&logtransform=auto&col umns=ID&columns=adj.P.Val&columns=P.Value&columns=F&c

失效分析处理流程失效分析处理流程

Take the market need as the guidance,Take the technical innovation as the motive. 内容: ?失效分析处理流程 ?生产伙伴的失效分析设备 ?昊宏失效分析设备情况 ?仓库条件

生产控制分析（24小时） 芯片设计失效分析（24小时） QA 部门成立问题分析小组 （12小时） 接收客户投诉信息（24小时）要求流片、封装、测试公司做失效分析试验（由供应商控制） 客户 市场部补货发出(12小时) 初步失效分析（48小时） FAE 提供解决方案（72小时） 输出失效分析报告(12小时)方案一方案二 方案三 记录失效分析过程，给出明确的失效分析结论和改进措施 SOP5 SOP2 SOP3 SOP4SOP1 SOP6 解决芯片设计失效(根据设计周期确定) SOP7 ｝ SOP8

接收客户投诉信息 SOP1 1.QA部收到客户正式的产品投诉后，应填写《产品失效信息表》 1.1投诉反馈内容必须完整，至少应包括以下内容 1.1.1填写投诉表序号、顾客名称/代号、产品的编号； 1.1.2投诉何种缺陷或问题； 1.1.3对应的出货日期及出货数量； 1.1.4不良率有多少（或提供批量及不良数）； 1.1.5顾客方在什么环节发现该问题。 1.2必要时，须包括以下内容 1.2.1顾客是否对产品进行了试验或特殊处理； 1.2.2如果顾客有进行试验或特殊处理，须了解客户的试验条件及 处理过程； 1.2.3顾客的组装工艺。 1.3如有附件/样品，须在反馈表上注明 1.3.1“有附件/样品”字样； 1.3.2在附件/样品上标识相应的投诉序号； 1.3.3如分析后需要把样品返还顾客，请注明“需返还顾客”字 样，并注明返还流程。

√MOS器件及其集成电路的可靠性与失效分析

MOS 器件及其集成电路的可靠性与失效分析（提要） 作者：Xie M. X. (UESTC ，成都市) 影响MOS 器件及其集成电路可靠性的因素很多，有设计方面的，如材料、器件和工艺等的选取；有工艺方面的，如物理、化学等工艺的不稳定性；也有使用方面的，如电、热、机械等的应力和水汽等的侵入等。 从器件和工艺方面来考虑，影响MOS 集成电路可靠性的主要因素有三个：一是栅极氧化层性能退化；二是热电子效应；三是电极布线的退化。 由于器件和电路存在有一定失效的可能性，所以为了保证器件和电路能够正常工作一定的年限（例如，对于集成电路一般要求在10年以上），在出厂前就需要进行所谓可靠性评估，即事先预测出器件或者IC 的寿命或者失效率。 （1）可靠性评估： 对于各种元器件进行可靠性评估，实际上也就是根据检测到的元器件失效的数据来估算出元器件的有效使用寿命——能够正常工作的平均时间（MTTF ，mean time to failure ）的一种处理过程。 因为对于元器件通过可靠性试验而获得的失效数据，往往遵从某种规律的分布，因此根据这些数据，由一定的分布规律出发，即可估算出MTTF 和失效率。 比较符合实际情况、使用最广泛的分布规律有两种，即对数正态分布和Weibull 分布。 ①对数正态分布： 若一个随机变量x 的对数服从正态分布，则该随机变量x 就服从对数正态分布；对数正态分布的概率密度函数为 222/)(ln 21 )(σμπσ--?=x e x x f 该分布函数的形式如图1所示。 对数正态分布是对数为正态分布的任 意随机变量的概率分布；如果x 是正态分布 的随机变量，则exp(x)为对数分布；同样， 如果y 是对数正态分布，则log(y)为正态分 布。 ②Weibull 分布： 由于Weibull 分布是根据最弱环节模型 或串联模型得到的，能充分反映材料缺陷和 应力集中源对材料疲劳寿命的影响，而且具 有递增的失效率，所以，将它作为材料或零件的寿命分布模型或给定寿命下的疲劳强 度模型是合适的；而且尤其适用于机电类产品的磨损累计失效的分布形式。由于它可以根据失效概率密度来容易地推断出其分布参数，故被广泛地应用于各种寿命试验的数据处理。与对数正态分布相比，Weibull 分布具有更大的适用性。 Weibull 分布的失效概率密度函数为 m t m t m e t m t f )/()(ηη--?= 图1 对数正态分布

业务流程案例分析题

1.案例分析 显示器事业部的采购业务的财务处理流程再造 长城电脑显示器事业部的财务部门应付账款的工作就是接受采购部门送来的采购订单副本、仓库的收货单和供应商的发票，然后将三类票据在一起进行核对，查看其中的12项数据是否相符。部门的绝大部分时间被耗费在检查这12项数据上。 原有的业务处理流程图如图1所示： 图1原有的业务处理流程图 第一，采购部门向供货商发出订单并将订单的复印件送往财务部门；第二，供货商发货，显示器的验收部门收检，并将验收报告送到财务部门；第三，供货商同时将产品的发票送至财务部门。 业务重新设计后，财务部门不再需要按发票审核数据，需要核实的数据项减少为三项：零部件名称、数量和供货商代码，米购部门和仓库分别将米购订单和收货确认信息输入到计算机系统后，由计算机进行电子数据匹配。 再造后的公司采购业务流程如图2所示。 图2再造后的公司流程 新流程中包含两个工作步骤：第一，采购部门发出订单，同时将订单内容输入计算机数据库；第二，供货商发货，验收部门核查来货是否与数据库中内容相吻合，如吻合就收货，并在终端机用按键通知数据库，计算机会自动按时付款。

问题：比较原有业务流程与再造后业务流程的差异在何处？分析由此改动后带来的好处是什么？ 差异： 1、加入了数据库系统。 2、不需开订单以及复印件送往相应部门，只需要对电脑输入数据。 3、供货商发货，验收部门验收后还要将验收报告送往财务部，供应商同时把发票送往财务部，财务部何时所有票面数据属实才能付款。而业务流程再造后，验收部门核查来货属实后直接通知数据库，计算机自动付款。中间减少了发送验收报告，以及发送发票流程，财务部门只需要使用计算机便可付款。 好处：总的来说，再造后的业务流程相比原有业务流程主要是加入了一个数据库系统。 1、加入数据库系统，业务流程机械化，不需要人工，提高效率，提高准确信性。 2、简化业务流程，使业务流程更加清晰。 3、操作方便快捷。