利用KEGG数据库进行ID转换

利用KEGG数据库进行ID转换

clusterProfiler can convert biological IDs using OrgDb object via the bitr function. Now I implemented another function, bitr_kegg for converting IDs through KEGG API.library(clusterProfiler)

data(gcSample)

hg

head(hg)## [1] '4597' '7111' '5266' '2175' '755'

'23046'

eg2np ## Warning in bitr_kegg(hg, fromType = 'kegg', toType = 'ncbi-proteinid',

## organism = 'hsa'): 3.7% of input gene IDs are fail to map...

head(eg2np)## kegg ncbi-proteinid

## 1 8326 NP_003499

## 2 58487 NP_001034707

## 3 139081 NP_619647

## 4 59272 NP_068576

## 5 993 NP_001780

## 6 2676 NP_001487

np2up

head(np2up)## ncbi-proteinid uniprot

## 1 NP_005457 O75586

## 2 NP_005792 P41567

## 3 NP_005792 Q6IAV3

## 4 NP_037536 Q13421

## 5 NP_006054 O60662

## 6 NP_001092002 O95398

The ID type (both fromType & toType) should be one of

'kegg', 'ncbi-geneid', 'ncbi-proteinid' or 'uniprot'. The 'kegg' is the primary ID used in KEGG database. The data source of KEGG was from NCBI. A rule of thumb for the 'kegg' ID is entrezgene ID for eukaryote species and Locus ID for prokaryotes.Many prokaryote species don't have entrezgene ID available. For example we can check the gene information of ece:Z5100 in

http://www.genome.jp/dbget-bin/www_bget?ece:Z5100, which have NCBI-ProteinID and UnitProt links in the Other DBs Entry, but not NCBI-GeneID.If we try to convert Z5100 to ncbi-geneid, bitr_kegg will throw error of ncbi-geneid is not supported.bitr_kegg('Z5100', fromType='kegg',

toType='ncbi-geneid', organism='ece')

## Error in KEGG_convert(fromType, toType, organism) :

## ncbi-geneid is not supported for ece ...

We can of course convert it to ncbi-proteinid and uniprot:bitr_kegg('Z5100', fromType='kegg',

toType='ncbi-proteinid', organism='ece')

## kegg ncbi-proteinid

## 1 Z5100 AAG58814

bitr_kegg('Z5100', fromType='kegg', toType='uniprot', organism='ece')

## kegg uniprot

## 1 Z5100 Q7DB85

search_kegg_organismclusterProfiler supports more than 4k species listed in

http://www.genome.jp/kegg/catalog/org_list.html for hypergeometric test (enrichKEGG & enrichMKEGG) and GSEA (gseKEGG & gseMKEGG). We can use bitr_kegg to convert ID for all these 4k species. To facilitate searching scientific name abbreviate used in the organism parameter of these functions, I implemented the

search_kegg_organism function. We can search by

kegg_code, scientific_name or common_name (which is not available for prokaryotes).search_kegg_organism('ece', by='kegg_code')## kegg_code

scientific_name common_name

## 334 ece Escherichia coli O157:H7 EDL933 (EHEC)

ecoli

dim(ecoli)## [1] 64 3

head(ecoli)## kegg_code

scientific_name common_name

## 329 eco Escherichia coli K-12

MG1655

## 330 ecj Escherichia coli K-12

W3110

## 331 ecd Escherichia coli K-12

DH10B

## 332 ebw Escherichia coli

BW2952

## 333 ecok Escherichia coli K-12 MDS42

## 334 ece Escherichia coli O157:H7 EDL933 (EHEC)

keyType parameterWith the ID conversion utilities built in clusterProfiler, I add a parameter keyType in enrichKEGG, enrichMKEGG, gseKEGG and gseMKEGG. Now we can

use ID type that is not the primary ID in KEGG database.x head(summary(x))## ID

Description GeneRatio

## hsa04072 hsa04072 Phospholipase D signaling pathway 11/133

## hsa04060 hsa04060 Cytokine-cytokine receptor interaction 14/133

## hsa04390 hsa04390 Hippo signaling pathway 10/133

## hsa04975 hsa04975 Fat digestion and absorption 5/133

## hsa05221 hsa05221 Acute myeloid leukemia 6/133

## BgRatio pvalue p.adjust

qvalue

## hsa04072 216/9275 0.0002654190 0.03901659

0.03240905

## hsa04060 354/9275 0.0005349245 0.03931695

0.03265855

## hsa04390 213/9275 0.0009536247 0.04199404

0.03488227

## hsa04975 58/9275 0.0014014886 0.04199404

0.03488227

## hsa05221 86/9275 0.0014283687 0.04199404

0.03488227

##

geneID

## hsa04072

O95398/Q99777/P49619/Q6FGP0/Q8WVM9/O14807/P41 594/A8K5P7/P10145/A0A024RDA5/P16234

## hsa04060

A0N0N3/O00574/P19876/P01589/P10145/A0A024RDA5/ B4DGA4/Q99665/P16234/P78556/Q6I9S7/P42830/P2793 0/Q9UBN6

## hsa04390

Q8WW10/A8K141/Q9UI47/P35240/A0A024R1J8/Q659G9 /Q9UJU2/P22003/M9VUD0/O00144

## hsa04975

Q9UNK4/A0A087WZT4/A0A0C4DFX6/Q9UHC9/P04054 ## hsa05221

Q659G9/Q9UJU2/Q03181/A0A024RCW6/Q06455/B2R6I 9

## Count

## hsa04072 11

## hsa04060 14

## hsa04390 10

## hsa04975 5

## hsa05221 6

setReadableFor GO analysis, we have a readable parameter to control whether traslating the IDs to human readable gene name. This parameter is not available for KEGG analysis. But we still have the ability to translate input gene IDs to gene name using setReadable function if and only if corresponding OrgDb object is available.y head(summary(y))## ID

Description GeneRatio

## hsa04072 hsa04072 Phospholipase D signaling pathway 11/133

## hsa04060 hsa04060 Cytokine-cytokine receptor interaction 14/133

## hsa04390 hsa04390 Hippo signaling pathway 10/133

## hsa04975 hsa04975 Fat digestion and absorption 5/133

## hsa05221 hsa05221 Acute myeloid leukemia 6/133

## BgRatio pvalue p.adjust

qvalue

## hsa04072 216/9275 0.0002654190 0.03901659

0.03240905

## hsa04060 354/9275 0.0005349245 0.03931695

0.03265855

## hsa04390 213/9275 0.0009536247 0.04199404

0.03488227

## hsa04975 58/9275 0.0014014886 0.04199404

0.03488227

## hsa05221 86/9275 0.0014283687 0.04199404

0.03488227

##

geneID

## hsa04072

RAPGEF3/RAPGEF3/DGKG/MRAS/MRAS/MRAS/GRM5/ GRM5/CXCL8/CXCL8/PDGFRA

## hsa04060

CXCR6/CXCR6/CXCL3/IL2RA/CXCL8/CXCL8/IL12RB2/IL 12RB2/PDGFRA/CCL20/CXCL5/CXCL5/IL1R2/TNFRSF1 0D

## hsa04390

CTNNA3/CTNNA3/CTNNA3/NF2/NF2/LEF1/LEF1/BMP5/ BMP5/FZD9

## hsa04975

PLA2G2D/PLA2G2D/NPC1L1/NPC1L1/PLA2G1B

## hsa05221

LEF1/LEF1/PPARD/PPARD/RUNX1T1/RUNX1T1

## Count

## hsa04072 11

## hsa04060 14

## hsa04390 10

## hsa04975 5

## hsa05221 6经常有人问我用enricher或GSEA分析的话，没有readable参数，要知道这两函数是通用的富集分析工具，对于你要做什么（包括知识库，物种，ID类型）是没有任何假设的，请问我该如何来为你自动转ID，答案是不可能，但你自己做什么，心里应该有点B数，那么我为你提供了setReadable函数，可以帮忙解决部分的ID转换问题，当然肯定不是全部。

另外文章《ko数据库ID转换》一文中也展示了利用KEGG 进行ID转换，它的内容拓展了本文，不单是基因之间的ID 可以转换，而且可以把基因映射到通路上，或者反之，都是clusterProfiler所支持的。

数据库及其应用

数据库及其应用 1、名词解释（英文一定要写全称！） DB:即数据库(Database)，是统一管理的相关数据的集合。DB能为各种用户共享具有最小冗余度数据间联系密切而又有较高的数据独立性。 DBS：即数据库系统(Database System)，是实现有组织地、动态地存储大量关联数据方便多用户访问的计算机软件、硬件和数据资源组成的系统即采用了数据库技术的计算机系统。 DBMS：即数据库管理系统(Database Management System)，对数据库进行管理的系统软件，是与数据库之间的接口。DBA：即数据库管理员(Database Administrator)，是数据库系统中的高级用户，全面负责数据库系统的管理、维护、正常使用等工作。 ODBC：即开放数据库互连(Open Database Connectivity)，是微软公司开放服务结构(WOSA，Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分，它建立了一组规范，并提供了一组对数据库访问的标准API（应用程序编程接口）。 SQL：结构化查询语言(Structured Query Language)，是美国国家标准局ANSI确认的关系数据库语音的标准。OOP：即面向对象的程序设计(Object Oriented Programming)，是一种计算机编程架构，由单个能起到子程序作用的单元或者对象组合而成。 E-R图：是E-R模型的图形表示法，它是直接表示概念模型的有力工具。 数据模型：表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。它可分为概念数据模型和结构数据模型两种类型。 主关键字：所有字段中最重要的，唯一能确定其他字段值的关键字。 外部关键字：关系表中某个属性或属性组合并非关键字，但却是另一个关系表的主关键字。 元数据：是最小数据，不可再分割的数据就是元数据。 数据处理：对各种数据的进行收集、存储、分类、计算、加工、检索和传输的过程。 面向对象的概念 类：把具有相关性的一类对象的整体的总和。 基类：即基本类，系统提供的内部定义的类，可用作其他用户自定义类的基础。 子类：在基类上派生出来的类。 对象：是类的实例化的产物，并具有相关的成员变量和成员函数（方法）。 属性：描述对象特性的字段称为属性。 15：20事件：是单一的一个动作 方法：是事件如何运行的操作手段 工作区：work space 在内存里单独存储一张表的区域，一张表对应一个工作区。 主控索引：当前起作用的索引称为主控索引。 关系模型：是用二维表结构来表示实体以及实体间联系的模型。 参照完整性：对关系数据库中建立关联关系的关系间数据参照引用的约束，也就是对外键的约束。准确的说，参照完整性是指关系中的外键必须是另一个关系的主键有效值，或者是Null。 2、文件的扩展名：（t都是备用选择填空题） ●项目文件：.PJX 、.PJT ●表文件：.DBF 、.FPT 、.CDX ●数据库：.DBC 、.DCT 、.DCX

手把手教你Oracle数据库转换SQL Server

手把手教你Oracle数据库转换SQL Server 2010年11月26日14:33IT168 字号：T|T 近期为公司的一个项目数据库进行了转换,将Oracle的Db转换为SqlServer(2000或2005均可),一开始在网上找了一些资料,发现有个工具叫SwisSql的,尝试了一下,没成功,继续查找.后来经同事提醒,使用SqlServer的导入和导出工具,尝试一下,确实可以转换.操作步骤如下所述. 所需要的环境比较简单,就是本机可以同时连接Oracle和SqlServer即就,注意:这里不必为Oracle数据库建立ODBC,采用直连方式即可,需要新建一个SqlServer数据库,用于加载Oracle的数据.下面以SqlServer2005为例 l 步骤1 打开Sqlserver,如图-1,选中目标数据库,右键->任务->导入数据 转播到腾讯微博

图-1 l 步骤2: 选择”导入数据”菜单,会出现向导,点击下一步,出现如图-2所示界面 转播到腾讯微博

图-2 这里要说明下,最好选择”MicroSoft OLE DB Provider for Oracle方式,选择另外一种方式导入数据时会报错. 输入服务器名称和用户密码,测试成功后,一定要勾选”允许保存密码” l 步骤3 此步骤就是选择目标数据库,如图-3所示 转播到腾讯微博

图-3 步骤4 导入数据有两种方式,一种方式是可视化选择Db表或视图;另一种方式是通过sql语句实现,一般批量导入选择第一种方式 转播到腾讯微博

图-4 l 步骤5 此步骤就是选择我们需要导入的Db对象,如图-5所示 转播到腾讯微博

不确定有限状态自动机的确定化

编译原理实验报告 实验名称不确定有限状态自动机的确定化 实验时间 院系计算机科学与技术学院 班级 学号 姓名

1.试验目的 输入：非确定有限（穷）状态自动机。 输出：确定化的有限（穷）状态自动机 2.实验原理 一个确定的有限自动机（DFA）M可以定义为一个五元组，M＝（K，∑，F，S，Z），其中： （1）K是一个有穷非空集，集合中的每个元素称为一个状态； （2）∑是一个有穷字母表，∑中的每个元素称为一个输入符号； （3）F是一个从K×∑→K的单值转换函数，即F（R，a）＝Q，（R，Q∈K）表示当前状态为R，如果输入字符a，则转到状态Q，状态Q称为状态R的后继状态； （4）S∈K，是惟一的初态； （5）Z?K，是一个终态集。 由定义可见，确定有限自动机只有惟一的一个初态，但可以有多个终态，每个状态对字母表中的任一输入符号，最多只有一个后继状态。 对于DFA M，若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记符连接形成的字符串可为DFA M所接受。若M的初态结点同时又是终态结点，则称ε可为M所接受（或识别），DFA M所能接受的全部字符串（字）组成的集合记作L（M）。 一个不确定有限自动机（NFA）M可以定义为一个五元组，M＝（K，∑，F，S，Z），其中： （1）k是一个有穷非空集，集合中的每个元素称为一个状态； （2）∑是一个有穷字母表，∑中的每个元素称为一个输入符号； （3）F是一个从K×∑→K的子集的转换函数； （4）S?K，是一个非空的初态集； （5）Z?K，是一个终态集。 由定义可见，不确定有限自动机NFA与确定有限自动机DFA的主要区别是： （1）NFA的初始状态S为一个状态集，即允许有多个初始状态； （2）NFA中允许状态在某输出边上有相同的符号，即对同一个输入符号可以有多个后继状态。即DFA中的F是单值函数，而NFA中的F是多值函数。 因此，可以将确定有限自动机DFA看作是不确定有限自动机NFA的特例。和DFA一样，NFA也可以用矩阵和状态转换图来表示。 对于NFA M，若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记（ε除外）连接形成的字符串可为M所接受。NFA M所能接受的全部字符串（字）组成的集合记作L（M）。 由于DFA是NFA的特例，所以能被DFA所接受的符号串必能被NFA所接受。 设M 1和M 2 是同一个字母集∑上的有限自动机，若L（M 1 ）＝L（M 2 ），则称有 限自动机M 1和M 2 等价。

数据库及其应用

数据库及其应用重考复习资料 一、名词解释 1、数据处理：对各种数据的进行收集、存储、分类、计算、加工、检索和传输的过程 2、对象：是类的实例，类是对于拥有数据和一定行为特征的对象集合的描述。每个对象都有其属性和方法，并能响应特定的事件。可以通过对象的事件、属性和方法来处理对象 3、ODBC：开放式数据库互连ODBC是一种用于数据库服务器的标准协议，通过ODBC可访问多种数据库中的数据，可安装多种数据库的ODBC驱动程序，从而使VFP可以与该数据库相连，访问数据库中的数据。 4、超关键字：二维表中能唯一确定记录的一个或几个列的组称为“超关键字后（superkey）”。如果是用单一的列构成关键字，则称其为“单一关键字（Single Key）”；如果是用两个或两个以上的列构成关键字，则称其为“合成关键字（Composite Key）”。 5、主控索引:在复合索引的多个索引中，在某一时刻只有一个索引对表起作用，这个索引标志称为主控索引。 6、事件 7、类 8、数据处理 二、单项选择题 1、表单文件的扩展名是（ B ）。 A. PRG B. SCX C. MPR D. VCX 2、Visual FoxPro是一个（D ）。 A. 数据库管理员 B. 数据库 C. 数据库系统 D. 数据库管理系统 3、在Visual FoxPro环境下，运行表单的命令是（ A ）。 A. DO FORM <表单名> B. DO <表单名> C. CREATE FORM <表单名> D. REPORT FORM <表单名> 4、检测数据库文件指针是否已到文件头的函数是（D ）。

A. BOF（） B. EOF（） C. END（） D. FIEL（） 5、逻辑运算符的优先顺序是（a ）。 A. .NOT.、 .AND. 、.OR. B. .NOT.、 .OR.、 .AND. C. .AN D.、 .OR. 、.NOT. D. .AND.、 .NOT.、 .OR. 6、设S=“南京大学计算机基础教学部”，从变量S中取出“计算机”三个字的表达式是（）。 A. SUBS（S，5，3 ） B. SUBS（S，9，6） C. SUBS（S，9，3） D. SUBS（S，5，6） 7、下列字符中不能做变量名的开头的是（ d ）。 A. 英文字母 B. 下划线 C. 汉字 D. 数字 8、将当前表ZGB．DBF中男职工的工号、姓名、工资、奖金四个字段的数据复制成GZB1 .DBF表文件，应使用命令（）。 A. COPY TO GZB1 FIEL工号，姓名，工资，奖金FOR 性别="男" B. COPY GZB1 FIEL工号，姓名，工资，奖金FOR 性别="男" C. COPY TO GZB1 FOR性别="男" D. COPY TO GZB1 FIEL工号，姓名，工资，奖金 9、根据需要，可以把查询的结果输出到不同的目的地。以下不可以作为查询的输出类型的是（D）。 A. 自由表 B. 报表 C. 临时表 D. 表单 10、关系模型的基本结构是（A ）。 A. 二维表 B. 树形结构 C. 无向图 D. 有向图 11、表单的前景色由属性（ C ）的值确定。 A. BackColor B. Picture C. ForeColor D. Caption 12、在数据库表字段的扩展属性中，通过对（）可以限定字段内容取值的范围。 A. 字段格式 B. 输入掩码 C. 字段标题和注释 D. 字段级规则 13、DBA是（）。 A. 数据库管理员 B. 数据库 C. 数据库系统 D. 数据库管理系统 14、页框（PageFrame）能包容的对象是（）。 A. 列(Column) B. 标头(Header) C. 页面(Page) D. 表单集(FormSet) 15、下列说法正确的是（）。 A. 当数据库打开时，该库中的表将自动打开。

数据库及其应用(选择题)

测验1 一、单选 1、 下列四项中说法不正确的是( )。 （分数：2 分） A. 数据库减少了数据冗余 B. 数据库中的数据可以共享 C. 数据库避免了一切数据的重复 D. 数据库具有较高的数据独立性 标准答案是：C。 2、 单个用户使用的数据视图的描述称为（）。 （分数：2 分） A. 外模式 B. 概念模式 C. 内模式 D. 存储模式 标准答案是：A。 3、 数据库物理存储方式的描述称为( ) 。

（分数：2 分） A. 外模式 B. 内模式 C. 概念模式 D. 逻辑模式 标准答案是：B。 4、 在下面给出的内容中，不属于DBA职责的是( ) 。 （分数：2 分） A. 定义概念模式 B. 修改模式结构 C. 编写应用程序 D. 编写完整性规则 标准答案是：C。 5、 在数据库三级模式间引入二级映象的主要作用是( ) 。 （分数：2 分） A. 提高数据与程序的独立性 B. 提高数据与程序的安全性

C. 保持数据与程序的一致性 D. 提高数据与程序的可移植性 标准答案是：A。 6、 DB、DBMS和DBS三者之间的关系是( ) 。 （分数：2 分） A. DB包括DBMS和DBS B. DBS包括DB和DBMS C. DBMS包括DB和DBS D. 不能相互包括 标准答案是：B。 7、位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件是（）。（分数：2 分） A. DBS B. DB C. DBMS D. MIS 标准答案是：C。 8、数据库的三级模式中，数据的全局逻辑结构用（）来描述。（分数：2 分） A. 子模式 B. 用户模式 C. 模式

access与SQL数据库之间的转换

用Access将XLS与MDB文件格式互相转换 最近，网络管理员在服务器上分给我一块空间，用来展示一些资料。为了方便大家在网络上查询，便作了一个简单的ASP查询系统，其中所链接的是MDB格式的Access数据库，而在建网之前，资料是用Excel表格 将ACCESS转化成SQL2000要注意的问题 很多朋友想用SQL2000数据库的编程方法，但是却又苦于自己是学ACCESS 的，对SQL只是一点点的了解而已，这里我给大家提供以下参考---将ACCESS 转化成SQL2000的方法和注意事项一，首先，我说的是在ACCESS2000，SQL2000之间转换，其他的我也还没有尝试过，希望大家多多试验，肯定是有办法的； MicrosoftAccess秘密技巧和陷阱 不正确地调用Windows应用程序接口可能会产生一些意想不到的副作用，以及潜在地对一个应用程序的代码及数据段的破坏。正确地使用一个空的32位指针在MicrosoftAccess中是十分必要的。当对表格和报表进行操作时，MicrosoftAccess有一个无正式文本的特性。这个特性允许你从设计视窗性质sheetwindow中进行过程调用，调用的方法时同时按下shift和F2键 在ASP程序中访问Access数据库 在基于微软IIS/PWS的网络平台上，通过服务器端运行的ASP程序来访问后台数据库，是一种最常见的模式了。而对于小型的数据库应用需求，微软的Access数据库，应该是与ASP程序配套使用的首选。由于Access数据库的ODBC驱动程序支持的SQL指令全，执行效率高，所以Access后台数据库+ASP 服务器端程序+客户端IE浏览器，是一个精练实用高效的组合模式。 建立Access 数据库的安全门 在Office 2000下，Access数据库的安全机制已经更为完善。除了对数据库设置密码保护，对数据库进行编码压缩，还可以启用用户级的安全机制，在用户级别上控制对数据库的访问。一、数据库设置密码对于单机使用的数据库或者是需要工作组共享的数据库，仅设置密码保护较为合适。知道密码的组成员，都有数据库的完全操作权限，彼此之间的使用权限没有什么区别。 以独占方式打开Access数据库 在默认情况下，Access 2000/2002数据库是以“共享”的方式打开的，这样可以保证多人能够同时使用同一个数据库。不过，在共享方式打开数据库的情况下，有些功能比如压缩和修复数据库是不可用的。此外，当系统管理员要对数据库进行维护时，也不希望他人打开数据库。以下的方法可以让你以独占的方式打开Access数据库。 给你的数据库文件减肥 在数据库的设计过程中经常要添加、删除数据库对象，这会使数据库内部留有许多碎片，不能有效地利用磁盘空间，文件会逐渐增大。

利用KEGG数据库进行ID转换

利用KEGG 数据库进行ID 转换 clusterProfiler can convert biological IDs using OrgDb object via the bitr function. Now I implemented another function, bitr_kegg for converting IDs through KEGG API.library(clusterProfiler) data(gcSample) hg head(hg)## [1] '4597' '7111' '5266' '2175' '755' '23046' eg2np ## Warning in bitr_kegg(hg, fromType = 'kegg', toType = 'ncbi-proteinid', ## organism = 'hsa'): 3.7% of input gene IDs are fail to map... head(eg2np)## kegg ncbi-proteinid ## 1 8326 NP_003499 ## 2 58487 NP_001034707 ## 3 139081 NP_619647 ## 4 59272 NP_068576 ## 5 993 NP_001780 ## 6 2676 NP_001487 np2up head(np2up)## ncbi-proteinid uniprot ## 1 NP_005457 O75586 ## 2 NP_005792 P41567 ## 3 NP_005792 Q6IAV3 ## 4 NP_037536 Q13421

数据库及其应用(选择题)

一、单选 1、 下列四项中说法不正确的是( )。 （分数：2 分） A. 数据库减少了数据冗余 B. 数据库中的数据可以共享 C. 数据库避免了一切数据的重复 D. 数据库具有较高的数据独立性 标准答案是：C。 2、 单个用户使用的数据视图的描述称为（）。 （分数：2 分） A. 外模式 B. 概念模式 C. 内模式 D. 存储模式 标准答案是：A。 3、 数据库物理存储方式的描述称为( ) 。 （分数：2 分） A. 外模式

C. 概念模式 D. 逻辑模式 标准答案是：B。 4、 在下面给出的内容中，不属于DBA职责的是( ) 。 （分数：2 分） A. 定义概念模式 B. 修改模式结构 C. 编写应用程序 D. 编写完整性规则 标准答案是：C。 5、 在数据库三级模式间引入二级映象的主要作用是( ) 。 （分数：2 分） A. 提高数据与程序的独立性 B. 提高数据与程序的安全性 C. 保持数据与程序的一致性 D. 提高数据与程序的可移植性 标准答案是：A。 6、 DB、DBMS和DBS三者之间的关系是( ) 。

（分数：2 分） A. DB包括DBMS和DBS B. DBS包括DB和DBMS C. DBMS包括DB和DBS D. 不能相互包括 标准答案是：B。 7、位于用户和操作系统之间的一层数据管理软件是（）。（分数：2 分） A. DBS B. DB C. DBMS D. MIS 标准答案是：C。 8、数据库的三级模式中，数据的全局逻辑结构用（）来描述。（分数：2 分） A. 子模式 B. 用户模式 C. 模式 D. 存储模式 标准答案是：C。 9、用户涉及的数据逻辑结构用（）描述。（分数：2 分） A. 模式 B. 存储模式 C. 概念模式 D. 子模式 标准答案是：D。 10、

数据库及其应用补考复习资料(一)

《数据库及其应用》补考复习资料（一） 一、单项选择题：（每题2分，共20题，共40分） 1、下列描述的实体联系方式中错误的是（）。 A、一对一 B、一对二 C、一对多 D、多对多 2、文件系统与数据库系统的主要区别是（）。 A、文件系统简单,而数据库系统复杂 B、文件系统不能解决数据冗余和数据独立性问题,而数据库系统可以解决 C、文件系统管理的数据量少,而数据库系统可以管理大量数据 D、文件系统只能管理数据文件,而数据库系统可以管理各种类型文件 3、不同实体之所以不同是根据（）的不同加以区分的。 A、主键 B、外键 C、属性的语义、类型和个数 D、名称 4、存放金额数据，不能使用的字段数据类型是（）。 A、文本型 B、单精度数字型 C、双精度数字型 D、货币型 5、存放身份证号码最好采用（）。 A、数字型中的字节型 B、数字型中的整型 C、数字型中的长整型 D、文本型并设置字段大小为15 6、下列字段的数据类型中，不能作为主键的数据类型是（）。 A、文本 B、是／否 C、自动编号 D、数字 7、在表的设计视图中创建表，必须对每个字段进行定义的是（）。 A、字段名称和说明 B、字段名称、数据类型和说明 C、字段名称和标题 D、字段名称和数据类型 8、通过输入数据创建表，下列说法中错误的是（）。 A、系统自动提供10列21行的空表供用户输入数据

B、在一列中可以输入不同类型的数据 C、用户可以更改字段名 D、在空表的一列中均输入日期值，则该列字段将被指定为日期型 9、建立关系的两个表，主表与相关表（）。 A、具有相同的主键 B、主表的主键字段必须出现在相关表的字段中 C、相关表没有重复的值 D、主表可以有重复的值 10、Access中的基本查询类型是（）。 A、选择 B、交叉表 C、参数 D、操作 11、在查询设计视图窗口中设置（）行，可以使该字段只用于设置准则，而查询结果并不出现在查询数据表视图中。 A、准则 B、排序 C、显示 D、字段 12、如果在查询准则中输入Like张[小中大]军，能查到的是（）。 A、张伟军 B、张广军 C、张利军 D、张大军 13、下列关于选择查询论述中错误的是（）。 A、查询数据源可以来自于一个表 B、查询数据源可以来自于多个表或其他查询 C、查询数据源可以来自于一个数据库 D、查询数据源可以来自于网络数据库服务器中的某个表 14、下列设置的查询工资在1500元到2000元之间的准则正确的是（）。 A、>=1500 or <=2000 B、1500 and 2000 C、Between 1500 and 2000 D、Between >=1500 and <=2000 15、假定职工表只含姓名和出生日期两个字段，现要求在查询中建立一个年龄字段并计算出职工的年龄，下列设置中错误的是（）。 A、年龄Year(Date())-Year([]生日期]) B、年龄Year(Date())-Year(出生日期) C、年龄Year(Now())-Year([]生日期]) D、年龄Date()-Year(出生日期)

有限状态自动机的确定化

有限状态自动机的确定化 姓名：翟彦清学号：E10914127 一、实验目的 设计并实现将 NFA确定化为DFA的子集构造算法，从而更好地理解有限自动机之间的等价性，掌握词法分析器自动产生器的构造技术。该算法也是构造LR分析器的基础。 输入：非确定有限(穷)状态自动机。 输出：确定化的有限(穷)状态自动机二、实验原理 一个确定的有限自动机(DFA M可以定义为一个五元组，M k( K,E, F, S, Z),其中： (1)K是一个有穷非空集，集合中的每个元素称为一个状态； (2)刀是一个有穷字母表，刀中的每个元素称为一个输入符号； (3)F是一个从K XE^ K的单值转换函数，即 F (R, a)= Q ( R, Q€ K)表示当前状态为R,如 果输入字符 a,则转到状态 Q,状态Q称为状态R的后继状态； (4)S€ K,是惟一的初态； (5)Z K,是一个终态集。 由定义可见,确定有限自动机只有惟一的一个初态,但可以有多个终态,每个状态对字母表中的任一输入符号,最多只有一个后继状态。 对于DFAM,若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记符连接形成的字符串可为DFAM所接受。若M的初态结点同时又是终态结点，则称&可为 M所接受(或识别)，DFA M所能接受的全部字符串(字)组成的集合记作 L(M)。 一个不确定有限自动机(NFA M可以定义为一个五元组，M=(K, E, F, S, Z), 其中：( 1) k 是一个有穷非空集,集合中的每个元素称为一个状态； (2)E是一个有穷字母表，E中的每个元素称为一个输入符号； (3)F是一个从K xE^ K的子集的转换函数； (4)S K,是一个非空的初态集； (5)Z K,是一个终态集。 由定义可见，不确定有限自动机 NFA与确定有限自动机DFA的主要区别是： (1)NFA的初始状态S为一个状态集，即允许有多个初始状态； (2)NFA中允许状态在某输出边上有相同的符号，即对同一个输入符号可以有多个后继状态。即DFA中的F是单值函数，而NFA中的F是多值函数。 因此，可以将确定有限自动机DFA看作是不确定有限自动机NFA的特例。和DFA—样，NFA也可以用矩阵和状态转换图来表示。 对于NFAM,若存在一条从某个初态结点到某一个终态结点的通路，则称这条通路上的所有弧的标记(&除外)连接形成的字符串可为M所接受。NFAM所 能接受的全部字符串(字)组成的集合记作 L(M)。 由于DFA是 NFA的特例，所以能被DFA所接受的符号串必能被NFA所接受。 设M和M是同一个字母集E上的有限自动机，若 L (M)= L (M),贝U称有限自动机M和M等价。 由以上定义可知，若两个自动机能够接受相同的语言，则称这两个自动机等价。DFA是 NFA的特例，因此对于每一个 NFAM总存在一个DFAM，使得L (M) 二L (M)。即一个不确定有限自动机能接受的语言总可以找到一个等价的确定有限自动机来接受该

数据库时间格式转化

数据库时间格式转化? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 select CONVERT(varchar, getdate(), 120 ) 2004-09-12 11:06:08 select replace(replace(replace(CONVERT(varchar, getdate(), 120 ),'-',''),' ','') 20040912110608 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 23 ) 2008-04-01 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 111 ) 2004/09/12 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 112 ) 20040912 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 102 ) 2004.09.12 其它不常用的日期格式转换方法: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 101 ) 09/12/2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 103 ) 12/09/2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 104 ) 12.09.2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 105 ) 12-09-2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 106 ) 12 09 2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 107 ) 09 12, 2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 108 ) 11:06:08 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 109 ) 09 12 2004 1 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 110 ) 09-12-2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 113 ) 12 09 2004 1 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 114 )

有限自动机ATM机状态转换

有限自动机ATM机状态转换 0引言 有限自动机源于20世纪40年代，是一种用于研究离散事件动态系统的数学模型,1943年麦克卡赛(McCulloch)与皮特斯(Pitts)建立了模拟神经网络的自动机。1956年莫尔(Moore)建立了描述计算机的时序机的概念。此后,自动机理论迅速发展,与计算机技术密切结合,在人工智能、自动控制等领域有广泛应用。有限自动机是计算机科学的重要基石,它可以用来研究时序线路与计算机的构造,是计算机硬件的理论基础。由于计算机中的数以二进制形式表示,所以计算机基本的加法器功能可以用有限自动机来实现。计算机的操作系统在信息处理进程中需要一定资源。在不同资源条件下,进程处于不同的状态。进程活动中要不断提出申请资源和归还资源的请求,这些请求与进程的状态和资源的条件有关。操作系统的这些活动体现了一个有限自动机的功能特征,因此操作系统的信息处理过程可以用有限自动机来刻画。 1 ATM机状态分析 ATM机是当前银行较为常用的一种用户自助操作的机器，它是以实时操作系统软件基础实现的强实时系统。ATM机具有事务的基本特性，即：原子性、一致性、隔离性、持久性。其中，原子性保证了事务的操作是一个完整的过程，要么做，要么不做；一致性：保证事务从一个一致性状态转换到另外一个一致性状态，此特性与原子性密切相关；隔离性：即一个事务的执行不被其他事务所干扰，各事务之间执行互不干扰；持久性：即一个事务一旦提交，它对数据库中的数据改变就是永久性的。从插卡到某个动作操作成功为一个原子操作，要么成功，提交事务，更新数据库；要么失败，退回到插卡前的操作，数据库中数据仍为原来的数据，不发生改变。本文从ATM机的基本状态出发来讨论ATM机中的状态迁移。 ATM机的基本状态包含了插卡，输入密码，余额查询，取款，存款，转账，退出这几个基本状态。其中初始阶段为等待插卡阶段，此阶段等待磁卡的插入；插入以后则系统状态变为插卡状态，此状态判断插入的磁卡是否有效，有效则跳转到输入密码状态，系统状态变为登录状态，此时可以根据需要进行查询、取款、存款、转账等状态的转换；若输入密码错误则继续保持插卡状态等待正确的用户

数据库及其应用(二)

数据库及其应用（二） 一、单项选择题（本大题共20小题，每小题2分，共40分） 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1.从用户需求观点看，对数据库全局逻辑结构的描述是数据库的( ) A.概念模型 B.逻辑模型 C.外部模型 D.内部模型 2.在数据库系统阶段，如果在整体逻辑结构和应用程序，不影响用户的逻辑结构及应用程序，我们就认为数据库达到（） A.物理数据独立性 B.关系数据独立性 C.逻辑数据独立性 D.概念数据独立性 3.下列选项中，不．属于关系模型三类完整性的是( ) A.实体完整性规则 B.参照完整性规则 C.用户定义完整性规则 D.数据完整性规则 4.下列哪种操作是对一个关系进行垂直分割，消去某些列，并重新安排列的顺序 ( ) A.连接 B.笛卡尔积 C.选择 D.投影 5.Access是一个( ) A.DB B.DBS C.DBMS D.OS 6.在Access数据库中真正存储数据的对象是（） A.表 B.窗体 C.报表 D.数据访问页7.下列选项中，不．属于Access数据库对象的是( ) A.表 B.查询 C.窗体 D.组 8.有学生和成绩表：S(学号，姓名，性别，系名称)和SC(学号，课程号，分数)。如下图所示，SC表是S表的子表，则S与SC之间的关系是( ) A.一对一 B.一对多 C.多对多 D.无关系 题8图 9.关于数据库的密码，下列说法错误的是（） A.维护数据库的安全性 B.维护数据库的可靠性 C.以独占方式才能打开数据库 D.撤销数据库密码需要原来的密码 10.在查询的设计视图中，若设置查询准则如图所示，则查询准则表达式是( ) A.BETWEEN 18 AND 60 AND"男" B.BETWEEN 18 OR 60 AND"男" C.年龄>=18AND 年龄<=60 AND 性别="男" D.年龄>=18AND 年龄<=60 OR 性别="男" 题10图 11.创建一个查询，若该查询在执行时能够根据输入的学号显示一个学生的成绩单，则这个查询是( ) A.追加查询 B.操作查询

数据库时间格式转化

select CONVERT(varchar, getdate(), 120 ) 2004-09-12 11:06:08 select replace(replace(replace(CONVERT(varchar, getdate(), 120 ),'-',''),' ',''),':','') 20040912110608 select COUNVRT(varchar(12) , getdate(), 23 ) 2008-04-01 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 111 ) 2004/09/12 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 112 ) 20040912 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 102 ) 2004.09.12 其它不常用的日期格式转换方法: select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 101 ) 09/12/2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 103 ) 12/09/2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 104 ) 12.09.2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 105 ) 12-09-2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 106 ) 12 09 2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 107 ) 09 12, 2004 select CONVERT(varchar(12) , getdate(), 108 ) 11:06:08

自动机操作说明书1

操 作 说 明 书 市瑞林工控自动化设备 ： 审核(Checked) 周军 2013-8-1. 制定(Prepared) 艳平 2013-8-1

5.4 人机界面操作说明：(操作人机界面时请勿用硬物触击) 界面分为:欢迎画面,主画面，自动画面，手动画面，参数设定画面，,产品数据画面,，产量清除画面（弹出画面）,留言画面。 5.4.1 欢迎画面: 在欢迎画面中有本设备制造公司的名称、地址、网址、传真、。以方便客户与本公司联系。 图2: 欢迎画面 注：进入操作，需密码许可。用户名；1，密码：565638

5.4.3自动画面: 在自动画面上也可对目标产量进行设定,可显示实际产量、达成率 ,可对自动/手动、连动/单动，真空泵等按键进行控制.可点击相应按键进入手动画面.有报警信息显示窗口 有报警 时，在此 处可显示 报警原因 图4: 自动画面 1) 换盘清零：当料盘没有做完需换盘时，请按此键清零，否则会按上一盘的取料顺序 进行取料。 2) 拔料关：关闭此开关，拔料动作不做，请根据产品拔料情况进行选择。 4) 真空泵开关：此开关是用来控制真空泵是否工作，如关闭则真空泵不工作，自动运行时 请打开真空泵，否则无法启动。 5）单步关：单步打开时，在自动运行状态下，按一下启动按钮，就做一个动作。 6) 程序复位: 当程序动作做到一半时，不想继续做完时，需按“程序复位”键进行复位， 然后重新启动。。 7）手动/自动转换键：此按键是用来进行手动/自动模式转换的，在手动模式时，机器只能进行手动。在自动模式时，机器才能进行自动运行。 8) 单动/连动：此键只有在自动模式时才有效，在单动时，机器起动后只做一个单循环动， 然后自动停止。连动模式时，机器可连续动作，直到按下停止键、急停键或有异常发 生时，机器才会停止。 9）画面转换键：点击“主画面”键，可进入主画面，点击“手动画面”键，可进入手动第一个画。

不同数据库之间数据转移经验总结

不同数据库之间数据转移经验总结 https://www.wendangku.net/doc/5f10144907.html, 不知道是不是自己幸运还是不幸，工作就一年的时间，我却接触了两次程序改版，而且是之间将其他语言写的程序改成php的。我其实觉得这是幸运。第一个是.net写的一个导医系统，使用的access数据库，第二个是.net写的一个内容管理系统，使用的sqlsever数据库。都要改为php+mysql的。从这两次经验中，我的确是学到了不少东西。并且也千万不要以为是多么复杂的事情，虽然是有点复杂。 既然是程序改版，当然就要涉及到原来数据的转移，虽然时下有不少所谓的数据转移工具，但是我们学习程序的人也知道，不同的数据库结构设置等等肯定有差别，而且还有令很多人头疼的编码问题，对于编码问题，我也是有一些研究的，过几天会写一个有关程序编码的问题的总结。今天我主要是说说我们怎么来做不同数据库之间的数据转移。授人以鱼不如授人以渔。相信对要做类似功能（比如数据处理、往期数据分析、数据转移等）的程序员有一定的帮助。 首先的前提是，不要奢望有最便捷成型的现成程序或软件来帮你，最好就是通过自己熟悉的语言，自己动手写程序来转移。 程序数据转移以我的方式来分的话可以分为两大类，当然可以更加细分。第一类是：由其他程序转移到自己专业的开源程序；第二类是由其他程序转移到自己专业的自己开发或自己团队开发的私有程序。不要小看，这有很大的不同。如果是转移到开源程序，虽然人家是开源的，但是不见得我们就完全熟悉人家的每个功能与设计吧，尤其是数据库字段的设计。那么我们在数据转移前就要仔细分析其数据库、表设计，而如果是自己的程序，就相对从容了许多。而来源数据因为是自己不熟悉，甚至是根本不知道的程序写的，那更要分析了，这就不用说了。 那么首先就先说说分析数据， 1是分析旧版程序，程序都是相通的，有的时候我们转移数据并一定是说有数据，可能有的你只要转移文章表，转移较之采集(虽然也可以用采集实现)的好处就是可以保证数据的高度一致，就是id这个字段也一样，因为文章很多都是用id组合的文件名、路径，这样我们就可以通过配合栏目目录保证文章的路径不变。如果是内容管理系统类的旧程序，最好也是往自己熟悉的开源程序上转，以为这些开源程序历经时间的考验真的是相当的完善，至少要比你自己考虑的要全面很多，比如织梦、帝国这样的开源程序，其巧妙的模型设计几乎可以让我们实现任何功能。而一些系统类、功能类的程序，可能用一些这样的内容管理开源程序就不合适了，最好就是自己开发了。而分析旧版程序也没有必要让你直接学会另一门语言，我们只需要通过后台、数据库、前端，来弄清楚数据的结构，展示、分类、等等。比如文章类的，我们要找清楚对应的分类，对应的表在哪里，是单独的表还是所有分类都是用的一个表(这个很重要)，就足够了，因为内容类的，我们几乎就是需要其文章内容；而系统类的，就比较麻烦一点，人家可能要求尽可能保证原来所有的数据，那我们在没有旧版程序开发说明书的情况下就要自己摸索了，最好能自己装个测试版，一个功能一个功能的来分析，今天操作，记录数据库数据变化，结合其字段注释，自己的尝试经验等来分析各个字段的意义。弄清楚了这个就好办了，一个系统真正复杂的表其实也没几个，先从简单的入手，因为表直接可能是有联系的，你简单的不明白是不可能弄懂其在别的表作为外键时的意义的。并且最好是有测试人员或辅助人员，因为自己很容易就弄乱。 2是分析新版系统，新版系统针对的是我们使用的开源系统，，最重要的一点就是要添加测

数据库及其应用第一次作业

题号:1 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:2.5 下列程序段的输出结果是______。 CLOSE DATA a=0 USE 教师GO TOP DO WHILE .NOT. EOF() IF 主讲课程＝"数据结构" .OR. 主讲课程＝"C语言" a=a+1 ENDIF SKIP ENDDO ?a ?A、4 ?B、5 ?C、6 ?D、7 学员答案：c 说明： 本题得分：2.5 题号:2 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:2.5 运行下列程序段后，输出的值是______。 y=DTOC(DATE(), 1) y=.NULL. ? TYPE("y") ?A、C ?B、D ?C、L ?D、NULL

说明： 本题得分：0 题号:3 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:2.5 在CJ（成绩）表中有KCDH（课程代号，字符型）和CJ（成绩，数值型，宽度3，无小数位）字段。现要创建一个索引，要求先根据课程代号排序，课程代号相同时，再根据成绩排序，则索引表达式应为______。 ?A、KCDH+CJ ?B、KCDH-CJ ?C、KCDH+STR(CJ,3) ?D、DTOC(KCDH)+STR(CJ,3) 学员答案：c 说明： 本题得分：2.5 题号:4 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:2.5 JS（教师）表中，有XDH（系代号，字符型）字段和GZRQ（参加工作日期，日期型）字段。现要创建一个索引，要求先根据系代号排序，系代号相同时，再根据参加工作日期排序，则索引表达式应为______。 ?A、xdh+gzrq ?B、DTOC(xdh)+DTOC(gzrq) ?C、xdh+DTOC(gzrq,1) ?D、DTOC（xdh,1）+DTOC(gzrq,1)

利用KEGG数据库进行ID转换

利用KEGG数据库进行ID转换 clusterProfiler can convert biological IDs using OrgDb object via the bitr function. Now I implemented another function, bitr_kegg for converting IDs through KEGG API.library(clusterProfiler) data(gcSample) hg head(hg)## [1] '4597' '7111' '5266' '2175' '755' '23046' eg2np ## Warning in bitr_kegg(hg, fromType = 'kegg', toType = 'ncbi-proteinid', ## organism = 'hsa'): 3.7% of input gene IDs are fail to map... head(eg2np)## kegg ncbi-proteinid ## 1 8326 NP_003499 ## 2 58487 NP_001034707 ## 3 139081 NP_619647 ## 4 59272 NP_068576 ## 5 993 NP_001780 ## 6 2676 NP_001487 np2up

head(np2up)## ncbi-proteinid uniprot ## 1 NP_005457 O75586 ## 2 NP_005792 P41567 ## 3 NP_005792 Q6IAV3 ## 4 NP_037536 Q13421 ## 5 NP_006054 O60662 ## 6 NP_001092002 O95398 The ID type (both fromType & toType) should be one of 'kegg', 'ncbi-geneid', 'ncbi-proteinid' or 'uniprot'. The 'kegg' is the primary ID used in KEGG database. The data source of KEGG was from NCBI. A rule of thumb for the 'kegg' ID is entrezgene ID for eukaryote species and Locus ID for prokaryotes.Many prokaryote species don't have entrezgene ID available. For example we can check the gene information of ece:Z5100 in http://www.genome.jp/dbget-bin/www_bget?ece:Z5100, which have NCBI-ProteinID and UnitProt links in the Other DBs Entry, but not NCBI-GeneID.If we try to convert Z5100 to ncbi-geneid, bitr_kegg will throw error of ncbi-geneid is not supported.bitr_kegg('Z5100', fromType='kegg', toType='ncbi-geneid', organism='ece') ## Error in KEGG_convert(fromType, toType, organism) :