CLCGenomicsWorkbench基因组数据分析软件系统技术参数.doc

CLC Genomics Workbench基因组数据分析软件系统技术参数一. CLC Genomics Workbench基因组数据分析软件系统

（一）功能需求：我中心现有Ion torrent二代测序仪，为配合现有Ion torrent 测序仪使用，购买一套CLC Genomics Workbench二代测序数据专用基因

组数据分析软件，进行基因组测序数据分析。

（二）技术参数

1. 软件分析系统

1.1 ★具备Read mapping和De novo组装功能：同时支持short reads、long

reads及paired reads；空位比对和非空位比对；Sanger、Ion torrent、Illumina平台、454平台和SOliD的测序数据；具有color space mapping 比对模块。

1.2 ★具备图形化的SNP检测功能：对带有ORF或者CDS注释的序列，能报告

SNP是同义突变还是非同义突变，能报告氨基酸变异。

1.3 ▲支持多样本分析：具备基于名称的多种类型的多样本（至少5个）方案及

基于标签或条码的多样本（至少5个）分析方案。

1.4 ★能识别基因组重组：支持多种基因组重排的识别，如插入、缺失、重复、

倒位等。

1.5 可进行数字基因表达和小RNA序列分析，并在前体或成熟的miRNA水平上进

行分组注释。

1.6 可分析标签表达谱：具备标签作图功能，支持从携带标签的reads中提取标

签、创建虚拟的标签目录以及用基因名称为标签进行注释。

1.7 ▲可进行表观基因组学分析：含有全套整合的ChIP测序分析方案，可将数

据比对到参考序列，具备得到ChlP测序结果的高级视图和图表输出。数据可以是基于ChlP的单个样本信息，也可以是ChlP样本和对照样本的比较信息。

1.8 ▲可增加定制化模块。

（三）培训及售后服务

现场免费培训，现场验收，仪器验收合格后，提供至少一次免费升级服务。

供货期小于2个月。

备注：★为必需满足条件；▲为重要参数。

代谢组学的数据分析技术

代谢组学的数据分析技术 摘要：代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分。其研究对象大都是相对分子质量1000以内的小分子物质。先进分析检测技术结合模式识别和专家系统等计算分析方法是代谢组学研究的基本方法。文章主要综述了将代谢组学中的图谱、数据信息转换为相应的参数所采用的分析方法。 关键词：代谢组学；数据分析方法 代谢组学是以代谢物分析的整体方法来研究功能蛋白如何产生能量和处理体内物质，评价细胞和体液内源性和外源性代谢物浓度及功能关系的新兴学科，是系统生物学的重要组成部分，其相应的研究能反映基因组、转录组和蛋白组受内外环境影响后相互协调作用的最终结果，更接近反映细胞或生物的表型，因此被越来越广泛地应用。而代谢组学的数据分析包括预处理和统计分析方法，多元统计分析方法主要分为两大类：非监督和监督方法，非监督方法包括主成分分析PCA；聚类分析CA等；监督方法包括显著性分析、偏最小二乘法等，本文就是主要综述代谢组学图谱信息转化为参数信息所采用的数据分析方法。 1预处理 数据的预处理过程包括以下：谱图的处理；生成原始的数据矩阵；数据的归一化以及标准化处理过程。针对实验性质、条件以及样品等因素采用不同的预处理方法。在实际应用过程中，预处理可以通过实验系统自带的软件如XCMS软件。进行，因此一般较容易获得所需的数据形式。 2数据分析方法 2.1 主成分分析PCA是多元统计中最常用的一种方法，它是在最大程度上提取原始信息的同时对数据进行降维处理的过程，其目的是将分散的信息集中到几个综合指标即主成分上，有助于简化分析和多维数据的可视化，进而通过主成分来描述机体代谢变化的情况。PCA 的具体过程是通过一种空间转换，形成新的样本集，按照贡献率的大小进行排序，贡献率最大的称为第一主成分，依次类推。经验指出，当累计贡献率大于85％时所提取的主成分就能代表原始数据的绝大多数信息，可停止提取主成分。在代谢组数据处理中，PCA是最早且广泛使用的多变量模式识别方法之一。，具有不损失样品基本信息、对原始数据进行降维处理的同时避免原始数据的共线性问题等优点，但在实际应用过程中，PCA存在着自身的缺点[1]：离群样本点的存在严重影响其生物标志物的寻找；非保守性的代谢组分扰乱正确的分类以及尺度的差异影响小浓度组分的表现等，其他的问题之前也有讨论[2]。针对PCA 的缺陷采用了不同的改进措施，与此同时，为了简化计算，侯咏佳等[3]。提出了一种主成分分析算法的FPGA实现方案，通过Givens算法和CORD IC算法的矢量旋转，用简单的移位和加法操作来实现协方差矩阵的特征分析，只需计算上三角元素，因此计算复杂度小、迭代收敛速度快。 2.2 聚类分析CA是用多元统计技术进行分类的一种方法。其主要原理是：利用同类样本应彼此相似，相类似的样本在多维空间里的彼此距离应较小，而不同类的样本在多维空间里的

代谢组学在医药领域的应用与进展

代谢组学在医药领域的应用与进展 一、学习指导 1.学习代谢组学的概念及内涵，掌握代谢组学的研究对象与分析方法。 2.熟悉代谢组学数据分析技术手段 3.了解代谢组学优势特点 4.了解代谢组学在医药领域的应用 5.了解代谢组学发展趋势 二、正文 基因组功能解析是后基因组时代生命科学研究的热点之一，由于基因功能的复杂性和生物系统的完整性，必然要从“整体”层面上来理解构成生物体系的各个模块功能。随着新的测量技术、高通量的分析方法、先进的信息科学和系统科学新理论的发展，加上生物学研究的深入和生物信息的大量积累，使得在系统水平上研究由分子生物学发现的组件所构成的生命体系成为可能[1]。系统生物学家们认为，将生命科学上升为“综合”科学的时机已经成熟，生命科学再次回到整合性研究的新高度，逐步由分子生物学时代进入到系统生物学时代[2]。系统生物学不同以往的实验生物学仅关注个别基因和蛋白质，它要研究所有基因、蛋白质，代谢物等组分间的所有相互关系，通过整合各组成成分的信息，以数学方法建立模型描述系统结构[3,4]。 （一）代谢组学的概念及内涵 代谢组学是继基因组学、转录组学和蛋白质组学之后，系统生物学的重要组成部分，也是目前组学领域研究的热点之一。代谢组学术语在国际上有两个英文名，即metabolomics 和metabonomics。Metabolomics是由德国的植物学家Fiehn等通过对植物代谢物研究提出来的，认为代谢组学（metabolomics）是定性和定量分析单个细胞或单一类型细胞的代谢调控和代谢流中所有低分子量代谢产物，从而监测机体或活细胞中化学变化的一门科学[5]。英国Nicholson研究小组从毒理学角度分析大鼠尿液成份时提出了代谢组学（Metabonomics）的概念，认为代谢组学是通过考察生物体系受扰动或刺激后（如某个特定基因变异或环境变化后），其代谢产物的变化或代谢产物随时间的变化来研究生物体系的代谢途径的一种技术[6]。国内的代谢组学研究小组基本用metabonomics一词来表示“代谢组学”。严格地说，代谢组学所研究的对象应该包括生物系统中所有的代谢产物。但由于实际分析手段的局限性，只对各种代谢路径底物和产物的小分子物质（MW<1Kd）进行测定和分析。 （二）代谢组学优势特点 代谢组学作为系统生物学的一个重要组成部分，代谢组可以更好地反映体系表型生物机体是一个动态的、多因素综合调控的复杂体系，在从基因到性状的生物信息传递链中，机体需通过不断调节自身复杂的代谢网络来维持系统内部以及与外界环境的正常动态平衡[7]。

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能得常见指标有: 1、响应时间(Respoｎse time) 响应时间就就是用户感受软件系统为其服务所耗费得时间,对于网站系统来说,响应时间就就是从点击了一个页面计时开始,到这个页面完全在浏览器里展现计时结束得这一段时间间隔,瞧起来很简单,但其实在这段响应时间内,软件系统在幕后经过了一系列得处理工作,贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同,响应时间可以细分为: (1)服务器端响应时间,这个时间指得就是服务器完成交易请求执行得时间,不包括客户端到服务器端得反应(请求与耗费在网络上得通信时间),这个服务器端响应时间可以度量服务器得处理能力。 (２)网络响应时间,这就是网络硬件传输交易请求与交易结果所耗费得时间、?(3)客户端响应时间,这就是客户端在构建请求与展现交易结果时所耗费得时间,对于普通得瘦 客户端Ｗeb应用来说,这个时间很短,通常可以忽略不计;但就是对于胖客户端Web应用来说,比如Java applet、ＡＪＡX,由于客户端内嵌了大量得逻辑处理,耗费得时间有可能很长,从而成为系统得瓶颈,这就是要注意得一个地方。?那么客户感受得响应时间其实就是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应时间。细分得目得就是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上(何为性能瓶颈,下一节中介绍)。2?.吞吐量(Thｒoｕghput) 吞吐量就是我们常见得一个软件性能指标,对于软件系统来说,“吞”进去得就是请 求,“吐”出来得就是结果,而吞吐量反映得就就是软件系统得“饭量",也就就是系统得处理能力,具体说来,就就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它得定义比较灵活,在不同得场景下有不同得诠释,比如数据库得吞吐量指得就是单位时间内,不同SQL语句得执行数量;而网络得吞吐量指得就是单位时间内在网络上传输得数据流量。吞吐量得大小由负载(如用户得数量)或行为方式来决定。举个例子,下载文件比浏览网页需要更高得网络吞吐量、?３。资源使用率(Rｅsouｒｃe utilization) 常见得资源有:CPU占用率、内存使用率、磁盘I/Ｏ、网络Ｉ/O。 我们将在Anａｌysiｓ结果分析一章中详细介绍如何理解与分析这些指标。 4.点击数(Hits per seｃond) 点击数就是衡量WｅｂＳerver处理能力得一个很有用得指标。需要明确得就是:点击数不就是我们通常理解得用户鼠标点击次数,而就是按照客户端向WeｂServeｒ发起了多少次ｈttp请求计算得,一次鼠标可能触发多个ｈtｔp请求,这需要结合具体得Web系统实现来计算。 5、并发用户数(Cｏncurrenｔusｅｒs)?并发用户数用来度量服务器并发容量与同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统得并发处理能力,与吞吐量不同得就是,它大多就是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外,度量软件系统得性能指标还有系统恢复时间等,其实凡就是用户有关资源与时间得要求都可以被视作性能指标,都可以作为软件系统得度量,而性能测试就就是为了验证这些性能指标就是否被满足。 //-———－－-——－-－－-—－--－----—----—————--－—-——--－-———－－-——－－—-—－———-－—--——－—-—--－－-————----——------—－-—-—---- 软件性能得几个主要术语

16种常用数据分析方法

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W险验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数口与已知的某一总体均数口0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。

A虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相 关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量; 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个 以上的自变量和因变量相关；

计算机软硬件系统的组成及主要技术指标

计算机软硬件系统的组成及主要技术指标 硬件组成一般包括：CPU(中央处理器）、内存、主板、显卡、硬盘、显示器、键盘鼠标、音箱等其它外设，有时还有各种专用的设备如扫描仪、打印机、智能卡等，当然还应该有机箱、电源、导线、信号线等基础东西。硬件性能指标：CPU：要看主频（就是xxGHz那个参数），现在还要看核心数（单核、双核甚至四核），架构，步进制程，二级三级缓存，前端总线频率、外频、倍频等等指标。一般都是越高越好。基本总体性能与价格正比（同品牌同类型条件下）内存：容量（512M、1G、2G等），速度（667/800/1066等），技术（D DR、DDR2、DDR3等），现在主流是DDR2 800MHz，质优价廉，但如果是老主板插不上ddr2只能差ddr的，既贵又慢容量又小。所以性能并不和价格正比。主板：主要看芯片组（南桥/北桥），芯片组分为Intel、AMD、SiS、nvidia等多家，不同家的没可比性，现在最多的是Intel和AMD两家。Intel由大致低到高是815、845、865、915、945、P31、P35、P 43、P45等等，还有G31、G43、X38、X48等，目前比较多的是P35、P43、P45；AMD主要的是770、780、790芯片；nvidia有nf520、Mcp78等。上面都是北桥芯片（主芯片），南桥一般是I/O控制类的，一般随北桥档次提升，有ICH7、8、9、10（intel），SB600、7 00、750（AMD）。除此外还要看提供的接口、支持的内存、有没有集成显卡等等。价格除了和芯片有关外，还与生产厂商有巨大关系。比如华硕的P35可能贵于杂牌昂达的P45。性能就不好说了。相同厂家：芯片越先进越好，也越贵；相同芯片组的话，名牌比杂牌贵，性能稳定性可能要好些。显卡：同主板，看芯片。主要有nvidia和ATI（被AMD合并）两家，即俗称N卡A卡。前者主流的产品Geforce6600/7600/8600/9600/9800等，现在卖的最少是8600了，越往后越好；后者主流产品2600/3650/3690/3850/4350/4650/4670/4850/4890等，越后越好。价格和厂商关系巨大。用数字表达性能看以下几点：显示核心频率、显存大小、显存频率、显存颗粒、封装技术等等硬盘：简单说就是看容量、转速、接口（现在都SATA-2了）、缓存等。软件组成：首先要有操作系统（windowsXP/2000/vista等等），然后安装上各种软件就是一个可以使用的电脑了。软件系统一般不做性能比较的。但好的软件应该是：稳定性好、bug少、效率高、代码简洁、兼容性好、界面友好等。

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序，是首次对一个物种的基因组进行测序，用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装，从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种： 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序； 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序； 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序，搭建骨架，再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序，完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件，并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究，为后续的相关研究奠定基础。 实验流程： 公司服务内容 1.基本服务：DNA样品检测；测序文库构建；高通量测序；数据基本分析（Base calling，去接头， 去污染）；序列组装达到精细图标准 2.定制服务：基因组注释及功能注释；比较基因组及分子进化分析，数据库搭建；基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求？

(1) 对于细菌真菌，样品来源一定要单一菌落无污染，否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上)， OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；每次样品制备需要10 μg样品，如果需要多次制备样品，则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物，样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品，最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物，样品来源应选用肌肉，血等脂肪含量少的部位，同一个体取样，最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上)，OD值在1.8～2.0 之间；样品浓度大于30 ng/μl；样品总量不小于500 μg，详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证，用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454，Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中，Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp，经常用于基因组骨架的组装，而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例，对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段，引物序列连接到DNA片段的一端，然后末端加上接头，将片段固定在flow cell上生成DNA簇，上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点，在第一轮测序完成后，去除第一轮测序的模板链，用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增，以达到第二轮测序所用的模板量，进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

代谢组学技术在烟草研究中的应用进展_王小莉

2016-02，37（1）中国烟草科学 Chinese Tobacco Science 89 代谢组学技术在烟草研究中的应用进展 王小莉，付博，赵铭钦*，贺凡，王鹏泽，刘鹏飞 （河南农业大学烟草学院，国家烟草栽培生理生化研究基地，郑州 450002） 摘要：简述了作为研究植物生理生化和基因功能新方法的代谢组学在烟草研究中的主要技术流程及其应用现状，归纳了不同生态环境和不同组织中烟草代谢物差异及产生原因，总结了生物和非生物胁迫及化学诱导处理等条件下的烟草生理生化变化及相关基因功能。最后提出了目前烟草代谢组学研究所面临的问题，并指出与其他组学整合应用是代谢组学在烟草研究领域的发展趋势。 关键词：烟草；代谢组学；胁迫；化学诱导；基因功能 中图分类号：S572.01 文章编号：1007-5119（2016）01-0089-08 DOI：10.13496/j.issn.1007-5119.2016.01.016 Research of Metabolomics in Tobacco WANG Xiaoli, FU Bo, ZHAO Mingqin*, HE Fan, WANG Pengze, LIU Pengfei (College of Tobacco Science, Henan Agricultural University, National Tobacco Physiology and Biochemistry Research Center, Zhengzhou 450002, China) Abstract: Metabolomics has been considered one of the most effective means of investigating physiological and biochemical processes and gene function of plants. Here we review the main process of metabolomics and its application status in tobacco research, the regulation mechanisms of physiological and biochemical reactions when tobacco responds to different environmental, biotic and abiotic stresses, chemically induced processes and genetic modifications. Finally, issues of critical significance to current tobacco metabolomics research are discussed and it is noted that integration with other omics is the trend of metabolomics research in tobacco. Keywords: tobacco; metabolomics; stress; chemical induction; gene function 代谢组学与基因组学、转录组学和蛋白质组学分别从不同层面研究生物体对环境或基因改变的响应，它们都是系统生物学的重要组成部分。植物代谢组学是21世纪初产生的一门新学科，主要通过研究植物的次生代谢物受环境或基因扰动前后差异来研究植物代谢网络和基因功能[1-2]。与微生物和动物相比，植物的独特性在于它拥有复杂的代谢途径，目前发现的次生代谢产物达20万种以上[3]。代谢物差异是植物对基因或环境改变的最终响应[4]，因此，对代谢物进行全面解析，探索相关代谢网络和基因调控机制，是从分子层面深入认识植物生命活动规律的一个重要环节[5-7]。 烟草不仅是重要的经济作物，同时还是一种重要的模式植物，作为生物反应器在研究植物遗传、发育、防御反应和转基因等领域中具有重要意义[8-10]。烟草代谢物非常丰富，目前从烟叶中已鉴定出3000多种[11]，且代谢物理化性质和含量差异较大，给烟草化学及代谢规律研究带来挑战。传统的烟草化学主要集中于研究某一类化学成分或某几种重要物质，如萜类[12]、生物碱类[13]、多酚类等[14]，这很难全面地系统地阐述烟草代谢网络。随着系统生物学的发展，烟草越来越广泛地被用于基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的研究中，例如采用系统生物学的方法找出 基金项目：中国烟草总公司浓香型特色优质烟叶开发（110201101001 TS-01）；上海烟草集团责任有限公司“浓香型特色优质烟叶风格定位研究及样品检测”（szbcw201201150） 作者简介：王小莉（1983-），女，博士研究生，主要从事烟草生理生化研究。E-mail：xiaoliwang325@https://www.wendangku.net/doc/ed4584822.html, *通信作者，E-mail：zhaomingqin@https://www.wendangku.net/doc/ed4584822.html, 收稿日期：2015-09-09 修回日期：2015-11-19

采购内容及技术参数要求

采购内容及技术参数要求

2 网络及业 务支撑安 全管理平 台 ★1、配置要求：专用标准1U机架式千兆平台和安全操作 系统，至少6个千兆电口，存储容量不小与1TB。单台最 大可扩展监控100个监控对象。 ★2、系统要求：包含统一展示、资产管理、告警管理、知 识管理、报表管理、权限管理、系统管理功能，并提供网 络拓扑自动发现与展示、机架拓扑等功能，以及对网络设 备、安全设备、主机服务器的可用性与性能监控功能。 3、系统必须采用B/S架构，管理员只需浏览器即可连接到 系统进行各种操作；用户的浏览器客户端无需安装JRE或 者JAVA Web Start即可访问管理中心；产品要求集成数据 库，无须再独立安装数据库系统，亦无须对数据库进行专 门的维护； 4、支持单级部署和级联部署，支持分布式部署。单级部署： 无需安装任何其他软件和组件，用户只需要安装管理中心 即可实现对全网资源的安全管理；级联部署：两个管理中 心之间可以进行级联，形成大规模统一管理；分布式部署： 一个管理中心可以连接多个分布式采集器或者日志代理， 实现对全网分散IT资源的统一管理。 5、★综合展现：用户登录即可进入综合展示界面。通过该 界面，能够快速的导航到各个功能；用户可以自定义一级 功能菜单，可以根据自身需要调整一级功能菜单的顺序； 在综合展示界面中能够显示系统的基本管理信息，包括最 近30分钟告警状态雷达图、监控按类型汇总、最近24小 时资产告警排行TOP10、最近24小时内业务总体性能趋 势。 6、★资产管理：系统提供基于资产的拓扑视图，可以显示 资产之间的逻辑连接关系。系统可以按列表和拓扑两种模 式显示资产拓扑节点【必须提供截图】；用户可以手工编 辑资产拓扑，包括添加节点，添加/编辑连线，任意拖动节 点，可以对拓扑图进行缩放，可以更换拓扑图背景；用户 在拓扑图上添加的资产节点等同于在资产列表中添加资产 节点；用户可以随意在资产的拓扑视图和列表视图之间进 行切换；能够根据收到的事件的设备地址自动识别新的资 产，并支持自动添加到资产清单中去。 拓扑管理：拓扑管理功能能够运行在Linux和Windows环 境下，无需安装JRE或者使用Java Web Start即可展示网 络拓扑；用户可以手工编辑资产拓扑，包括添加节点，添 加/编辑连线，任意拖动节点，可以对拓扑图进行缩放，可 以更换拓扑图背景；网络拓扑图具备实时设备和链路运行 监控功能，如果设备或者链路发生故障，能够自动的进行 标记；用户可以随意在网络拓扑图和网络设备列表之间进 行切换；系统能够以机架视图的形式可视化地显示设备在 机架/机柜摆放位置；用户可以自定义机架视图。 7、★系统对于各种监控对象都能进行全方位细粒度的监 套 1

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）

代谢组学分析系统技术指标

代谢组学分析系统 1.工作条件： 1.1 电压：220V（±10%）单相，50Hz(±1)。 1.2 环境温度：19-22o C 1.3 相对湿度：<70% * 2.设备用途和基本组成 2.1 仪器用途：所提供仪器为高分辨率，高灵敏度、高通量的分析系统，配以 专业的数据分析处理软件构成代谢组学专用分析系统，从而快速 寻找标记物。 2.2 仪器组成 2.2.1 仪器由超效液相色谱-四极杆/二级碰撞室/飞行时间质谱组成的系统，和 专用代谢组学分析软件以及代谢物分析软件构成，具有先进的中医药代 谢组学研究分析功能。 * 2.2.2 质谱主机要求配置同一厂家生产的液相色谱仪，具有良好的兼容性。 * 2.2.3 具备准确质量测定功能 准确质量测定的内标必须有独立于实测样品的通道进入离子源，内标不得 干扰实际样品的数据结果，并且质量准度<2ppm。 2.2.4 真空系统 要求完全被保护的多级真空系统，具有自动断电保护功能，采用分子涡轮 泵。离子源和质谱间有隔断阀。便于源清洗和日常维护。 * 2.2.5 碰撞室具有两级碰撞功能。分为以下部分： 捕获富集单元：具有离子传输富集、碰撞室两种功能 传输单元：具有离子传输、碰撞室两种功能 * 2.2.6 检测器 检测器由单个微通道板离子计数检测，可检测正负离子和采集MS和 MS/MS的数据, TDC转换速率>4.0 GHz。 * 2.2.7 数据采集和处理系统 工作站用于仪器控制和采集, 1024MB RAM, 200GB硬盘，DVD-ROM，

刻录光盘驱动器，1.44MB 3.5英寸软驱。 软件基于Windows XP 操作系统的应用软件包括集成化的仪器控制、数据处理等软件，代谢组学分析软件以及代谢物分析软件等。 3 仪器的详细技术指标 3.1 液相色谱仪 * 液相色谱仪必须是能够耐超高压（1000bar）的超高效液相色谱仪(UPLC)。3.1.1 可编程二元梯度泵。 溶剂数量：4 流速范围：0.010 - 2mL/min，步进0.001mL/min， 流速精度：< 0.075% RSD，流速准确度：±1%， 泵耐压：0 - 15000psi（1000bar） 梯度设定范围：0 - 100% *系统延迟体积：< 120uL 3.1.2 二极管阵列检测器 波长范围：190-700nm. *测量范围：0.0001～4.0000AUFS *采样速率：40点/秒 流通池：500nl低扩散 3.1.3 自动进样器系统 样品数量：96孔板、384孔板、24x4ml瓶、48x2ml瓶 进样范围：0.1- 50 μL, “针内针”样品探针。 温度范围：4-40摄氏度 3.1.4 在线脱气系统 真空脱气：六通道在线脱气机 3.1.5 柱加热系统 控温范围：室温+5---65摄氏度 3.1.6 专用色谱柱； * 1.7μ, 2.1 mm x 50 mm Column

软件招投标项目技术规格书

软件招标项目技术规格书 一、招标软件一览表 本次公开招标的内容为丽水市档案局数字档案馆系统软件项目，具体内容如下表： 备注： 1、参加投标供应商需保证所提供产品符合本次招标要求及国家相关产品，符合ISO 质量体系认证、售后服务技术支持，具备知识产权保障的最新质量标准的产品软件。有产品质保书或产品合格证书和使用时所必须的各类相关使用操作、系统管理、培训等资料； 2、参加投标供应商须保证所有提供的产品软件包含系统分析、架构开发、安装调试、运维等所有费用。提供相关工程师的技术支持与软件的修改、定制。 3、参加投标供应商应充分考虑软件应具备先进、成熟、可靠、安全、开放、实用、易扩展、性价比好的产品参加项目投标，确保软件使用的稳定性、安全性、后续升级架构可行 性与扩展能力。 二、项目建设目标： 1、以各类数据库（全文数据库、多媒体数据库和关系数据库）为管理工具，以扫描的纸质档案图像、全文内容、经过采编与转换的音视频等多媒体资料、数码照片和档案目录为管理对象，利用海量全文数据库技术、数据加密和压缩存储等技术，实现从档案数字化、档案接收、整理编目到档案利用及档案移交全过程的计算机管理，达到对档案目录、全文和图、文、声、像等多媒体档案统一管理； 2、完成丽水市档案馆档案数据库建设，并提供相应的数据接口和操作规范； 3、以数字环境下档案馆业务流程为改造对象和中心、以满足社会公众的档案利用需求和满意度为目标，改变手工管理时代档案馆内部环节存在重复和冲突，缺少衔接和协调、信息难以共享、统计分析简单等问题，档案馆为了保证档案的准确性、真实性、可读性、完整性、保密性等而增加的实时归档、技术鉴定、存储、载体转换、权限控制、数据迁移和实时发布等业务内容，对现有的业务流程进行再思考和再设计，建设一套从档案的收集、整理、鉴定、统计、保管、利用、编研的档案馆综合业务管理系统，实现丽水市档案馆综合业务的流程化、规范化管理。 4、建立馆内“三个中心”：“数据采集中心”、“业务管理中心”和“档案利用中心”；

全基因组重测序数据分析

全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排 突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使 得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组 学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基 因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需 要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。

监控中心管理软件要求性能参数

中心管理软件要求及性能指标城市治安监控系统中的中心管理软件必须具有先进的、完整的、清晰的管理和应用架构。能适应联网监控规模的变化而进行伸缩；能根据用户需求变化，快速响应并无缝扩容，能随业务、信息、安全技术的发展而不断自我完善。 软件应采用标准化的模块结构，必须具备实用性、扩展性、灵活性、可靠性等基本的网络管理系统要求： 1、智能视频传输协议 使用智能视频传输协议，最大限度地利用网络带宽，特别对于前端网点网络带宽有限的情况下，系统在保证图像质量的基础上，在很低的网络带宽下，也能保证系统正常运行。 2、保证系统稳定高效 应采用预分配技术和写缓冲技术，支持多磁盘阵列，确保系统长时间运行稳定、高效。 3、可扩展的分布式网络结构 支持多个服务器协调运行，在保证整体性的同时，可灵活增添服务器，有效提升系统处理能力。同时多个中心联网监控系统可以进一步集成，在更大范围内实现联网监控。 4、完善的监视功能 在支持实时监视的同时，系统支持报警录像、自动监测录像、录像回放等，能精确控制各个通道的录像情况。 5、集中式管理 整个系统的数据进行集中管理，应具备数据转发功能并能提供多用户实时监视方

案。不同的用户可以通过网络随时随地进行实时监视或录像回放。 6、良好的易操作性 在权限控制下，用户可以通过系统客户端对每个监控点方便地进行控制和设置，系统还需具备电子地图功能。 7、高集成度 系统应把报警信息、语音信息等集成进来。 8、高可靠性 系统应设计专门的容错措施，确保数据完整，系统运行可靠。 9、良好的扩展性 系统面向服务设计，有良好的可扩展性和适应性，以最大限度的保护用户投资。功能参数：

浅谈最常用的代谢组学分析方法

代谢组学是一门对某一生物或细胞所有低分子质量代谢产物（以相对分子质量<1000的有机和无机的代谢物为研究核心区）进行分析的新兴学科。生物样本通过NMR、GC-MS、LC-MS等高通量仪器分析检测后，能产生大量的数据，这些数据具有高维，少样本、高噪声等复杂特征，同时代谢物多且代谢物之间联系密切，因此从复杂的代谢组学数据中确定与所研究的现象有关的代谢物，筛选出候选生物标记物成为代谢物组学研究的热点和难点。 代谢组学分析数据用于统计分析时，数据集通常为一个N ×K 的矩阵（X矩阵），N表示N个样本数，每一行代表一个样品，K表示K个变量，每一列代表一个变量，在代谢组学中变量通常是指代谢物含量。常用的分析方法如图1所示： 数据分析方法 单变量分析 多变量分析差异倍数分析 显著性检验 无监督分析 有监督分析 PLS-DA PCA OPLS-DA 图1 代谢组学常用的数据分析方法 单变量分析 单变量分析方法仅分别分析单个变量，不考虑多个变量的相互作用与内在联系。具有简单性、易应用性和可解释性。但是无法基于整

体数据对所测样品的优劣、差异进行综合评价和分析。 （1）差异倍数分析 差异倍数变化大小（Fold Change，FC）表示实验组与对照组的含量比值，可以快速考察各个代谢物在不同组别之间的含量变化大小。（2）显著性检验 p值即概率，反映某一事件发生的可能性大小，用于区分该变量是否具有统计显著性，通常认为p<0.05具有统计显著性。常用的检验方法有t-test、方差分析（Analysis of Variance，ANOVA），但是由于代谢组学的变量较多，必要时需要进行多重假设检验，对p值进行校正，减少Ⅰ类错误，降低假阳性。 多变量分析 多变量分析方法能同时处理数百或数千个变量，并且能处理变量之间的相互关系。利用变量之间的协方差或相关性，使原始数据在较低维空间上的投影能尽可能地捕获数据中的信息。但是如果存在大量无信息变量可能会妨碍多变量分析的能力，无信息变量的数量越多，减少真阳性数量的效果就越显著。 多变量分析分为无监督分析方法和有监督分析方法。在代谢组学分析中无监督学习有主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），只需要数据集X，而有监督分析方法主要是偏小二乘判别分析（Partial Least Squares Discrimination Analysis, PLS-DA）和正交偏小二乘判别分析（Orthogonal Partial Least Squares

软件系统性能的常见指标

衡量一个软件系统性能的常见指标有： 1．响应时间（Response time） 响应时间就是用户感受软件系统为其服务所耗费的时间，对于网站系统来说，响应时间就是从点击了一个页面计时开始，到这个页面完全在浏览器里展现计时结束的这一段时间间隔，看起来很简单，但其实在这段响应时间内，软件系统在幕后经过了一系列的处理工作，贯穿了整个系统节点。根据“管辖区域”不同，响应时间可以细分为： （1）服务器端响应时间，这个时间指的是服务器完成交易请求执行的时间，不包括客户端到服务器端的反应（请求和耗费在网络上的通信时间），这个服务器端响应时间可以度量服务器的处理能力。 （2）网络响应时间，这是网络硬件传输交易请求和交易结果所耗费的时间。 （3）客户端响应时间，这是客户端在构建请求和展现交易结果时所耗费的时间，对于普通的瘦客户端Web应用来说，这个时间很短，通常可以忽略不计；但是对于胖客户端Web应用来说，比如Java applet、AJAX，由于客户端内嵌了大量的逻辑处理，耗费的时 间有可能很长，从而成为系统的瓶颈，这是要注意的一个地方。 那么客户感受的响应时间其实是等于客户端响应时间+服务器端响应时间+网络响应 时间。细分的目的是为了方便定位性能瓶颈出现在哪个节点上（何为性能瓶颈，下一节中介绍）。 2．吞吐量（Throughput） 吞吐量是我们常见的一个软件性能指标，对于软件系统来说，“吞”进去的是请求，“吐”出来的是结果，而吞吐量反映的就是软件系统的“饭量”，也就是系统的处理能力，具体说来，就是指软件系统在每单位时间内能处理多少个事务/请求/单位数据等。但它的定义比较灵活，在不同的场景下有不同的诠释，比如数据库的吞吐量指的是单位时间内，不同SQL语句的执行数量；而网络的吞吐量指的是单位时间内在网络上传输的数据流量。吞吐量的大小由负载（如用户的数量）或行为方式来决定。举个例子，下载文件比浏览网页需要更高的网络吞吐量。 3．资源使用率（Resource utilization） 常见的资源有：CPU占用率、内存使用率、磁盘I/O、网络I/O。 我们将在Analysis结果分析一章中详细介绍如何理解和分析这些指标。 4．点击数（Hits per second） 点击数是衡量Web Server处理能力的一个很有用的指标。需要明确的是：点击数不 是我们通常理解的用户鼠标点击次数，而是按照客户端向Web Server发起了多少次http请求计算的，一次鼠标可能触发多个http请求，这需要结合具体的Web系统实现来计算。5．并发用户数（Concurrent users） 并发用户数用来度量服务器并发容量和同步协调能力。在客户端指一批用户同时执行一个操作。并发数反映了软件系统的并发处理能力，和吞吐量不同的是，它大多是占用套接字、句柄等操作系统资源。 另外，度量软件系统的性能指标还有系统恢复时间等，其实凡是用户有关资源和时间的要求都可以被视作性能指标，都可以作为软件系统的度量，而性能测试就是为了验证这些性能指标是否被满足。