学习 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（本图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。由于临床专业的研究生，这些东西是没人带的，只好自己研究。开始时大概的知道等位基因位点在假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对了数千份序列后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两
个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下： 说明：第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面1～2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知
干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出
限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。
高通量测序数据存储系统技术需求说明 二〇一五年五月
目录 一、项目介绍 (3) 二、采购产品一览表 (3) 三、产品清单及指标要求 (3) 1. 存储系统 (3) 四、集成和方案要求 (5) 1 系统集成要求 (6) 2 方案要求 (7) 五、实施和服务要求 (7) 1 进度要求 (7) 2 文档要求 (7) 3 实施团队要求 (7) 4 售后服务要求 (8) 5 培训要求 (8) 六、系统验收 (8)
一、项目介绍 高通量测序数据存储系统主要应用在基于大规模重测序开展的研究、利用高通量测序数据对高等植物的全新组装以及之后的基因组分析、利用高通量测序平台开展植物功能基因组研究以及平台高通量测序本身对存储的需求这四个方面，每个方面的工作都需要少则几十TB，多则上百TB的数据存储量，购置该设备对植物基因和功能基因组学平台开展上述工作起到必不可少的支撑作用。此次采购内容为存储系统，是为了满足本用户单位的使用需求，包括系统集成、集成开发、货物到货安装、调试、售后质量保证及技术支持、培训等服务。 二、采购产品一览表 三、产品清单及指标要求 重要性是指该指标项的重要程度，与评分细则的扣分项相对应。★代表最关键指标，不满足该指标项将导致废标，#代表重要指标，无标识则表示一般指标项。 1.存储系统
四、集成和方案要求 投标方必须确保其技术建议以及所提供的软硬件的完整性和可用性，保证软硬件能够按时投入正常运行。若出现由于投标方提供的软硬件不满足要求或其所提供的技术支持和服务不全面而导致系统功能无法按时实现或不能完全按时实现，由投标方负全部责任。
1系统集成要求 本用户单位原已有三台存储设备组成存储集群，前端连接万兆以太交换机，后端连接QDR Infiniband交换机，请见图一。此次采购的存储系统需要与原存储系统集成，使得本期存储节点能够与原有存储节点组成统一存储系统，形成全局命名空间的单个存储池，进行统一管理。并且在该统一存储池基础上，需要进行集成开发，要求集成开发达到的功能如下： 用户门户网站接入功能： 1、统一的用户登陆平台； 2、集成的Web Terminal操作界面； 3、提供基于Web端的数据上传、下载、数据操作权限管理功能； 用户权限管理功能 在该存储系统中，用户的权限安全认证是至关重要的部分。通过一套完整的身份安全认证系统与存储系统、相结合。提供web登陆、VPN接入、集群系统、数据存取的统一用户权限管理系统，功能需求如下： 1、实现每个用户从远程接入、数据上传、集群计算、数据下载等功能的统一用户认证功能； 2、实现多个单位、多课题组、多用户的多层全局权限管理功能； 3、实现异构系统（windows、mac、linux、unix）的统一用户认证。 图一
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
EXCEL中回归函数分析处理监控量测数据 xxx （中铁xx局x公司） 【摘要】本文通过例题讲述了利用电子表格（Excel）处理隧道监控量测数据的详细步骤，以及回归成果在围岩收敛基本稳定判定中的应用，不需第三方软件的情况下，在Excel内完成所有数据的回归分析工作，可使监控量测数据分析更准确、更快捷、更及时、更方便观测数据的管理，为隧道施工及时提供反馈及预测信息，使施工更科学、更安全。 【关键词】隧道围岩变形监控量测回归分析回归函数Excel 我国铁路隧道的设计越来越多地采用了复合式衬砌形式，复合式衬砌一般由锚喷支护和模筑混凝土衬砌两部分组成，为了掌握施工中围岩稳定程度与支护受力、变形的力学动态或信息，以判断设计、施工的安全与经济，必须将现场监控量测项目列入施工组织设计，并在施工中认真实施。《铁路工程质量检验评定标准》JTG F80/1-2004第10.1.2条规定：采用钻爆法施工、设计为复合式衬砌的隧道，承包商必须按照设计和施工规范要求的频率和量测项目进行监控量测，用量测信息指导施工并提交系统、完整、真实的量测数据和图表。由此可见，监控量测工作是复合式衬砌隧道施工中的一项非常重要的工序。 本文主要介绍利用Excel对收敛量测数据的分析整理及应用。 收敛量测数据的分析整理主要包括：绘制收敛—时间曲线、回归分析、量测成果的分析应用，而以上部分的数据分析整理均可通过Excel来实现，可避免繁琐的手工计算。 一、利用Excel绘制收敛—时间曲线 例1：（某隧道一个断面）收敛观测数据表 1、将表1中的数据输入Excel工作表中：如图1所示
图1：表1的Excel工作表 2、选择区域A1：C12，如图1所示，在工具栏中点击Excel图表向导，在“图表类型”中选择“折线图”：如图2所示，在“子图表类型”中选择第4种折线图，并点击“下一步”，即可得到图3和图4 图2：折线图的绘制图3：折线图的绘制
高通量测序基础知识简介 陆桂 什么是高通量测序？ 高通量测序技术（High-throughput sequencing，HTS）是对传统Sanger测序（称为一代测序技术）革命性的改变,一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing，NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。 什么是Sanger法测序（一代测序） Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成，每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP)，并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团，使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整，使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点，但终止在不同的的核苷酸上，可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段，凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。 什么是基因组重测序（Genome Re-sequencing） 全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序，并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低，人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序，实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点，以及结构变异等，具有重大的科研和产业价值。 什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序：其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序，利用生物信息学分析手段对序列进行拼接，组装，从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展，基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低，大规模基因组测序渐入佳境，基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力，可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。 什么是外显子测序（whole exon sequencing） 外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低，对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势，但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。
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。
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是 有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维
在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。 那么大数据思维是怎么回事？我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
岩土工程课程设计 学生姓名：赵小凯 学号：11201070102 班级：11地质一班 设计课题：人行地下通道监控量测方案指导教师：汪东林
一、设计资料 (2) 二、监控量测目的和意义 (4) 三、监控量测内容（必测项目和选测项目） (5) 3.1 监控量测内容 (5) 四、测试的方法和测试工具； (6) 1、基坑开挖 (6) 2、钢筋工程 (6) 2.1、钢筋加工 (6) 2.2、钢筋绑扎与安装 (7) 五、测点布置原则为： (8) 六、地下洞室的变形监测 (8) 七、工程周围地表的沉降监测 (10) ①建筑物变形监测 (11) ②地下管线的变形监测 (12) 八、监测频率的确定 (12) 九、测数据分析及处理方法及监控量测管理 (13) 1、监测数据分析及处理方法 (13) 2、监控量测管理 (13) 十、参考资料 (14) 地下通道施工工艺流程（附图一） (16) 十一、材料计划 (17) 十二、结构防水工程施工 (19) 十三、养护及拆模 (21) 十四、结构防水工程施工 (21)
一、设计资料 题目2：某地下人行通道在道路两侧及路中BRT站台处分别设置出入口。通道主体断面形式为拱顶直墙，开挖跨度为6.54米，开挖高度5.1米，通道长约52米。结构覆土厚度约为4米。 此通道所处位置地貌单元属南淝河一级阶地，上部第四系覆盖层厚度约19.0m，根据探测报告显示上部覆土1.6～5m为杂填土，结构顶局部含有淤泥质填土，对施工不利，。结构底部位于粉质粘土中，与下层粉细砂联通，底板以下粉土夹粉细砂中赋存承压水，承压水头3m。所处位置及断面设计如图3和图4所示。 出入 A 图3 地下通道平面图
基于高通量测序的基因序列分析软件使用说明 第一章简介 本软件是一款综合性的基因序列分析软件，界面友好、操作简单，能够快速方便的获取、贮藏和分析基因序列，并通过数据库查询获得的序列相关信息。 本软件兼容性很强，能把几乎所有文本文件打开作为序列。当程序不能辨别序列的格式时（通过寻找常用序列格式的特征），会显示这个文件的文本形式，以便你编辑生成正确的蛋白质或DNA序列，编辑后可以再被载入程序。此外，本软件在一个项目中可以加入几千个序列或引物，并在整个项目中分析这些序列及标题，每个序列或引物都会自动添加文本标题。 第二章文件菜单 1. 保存文件 保存PSG文件－允许用户保存序列文件的不同的亚组，依据不同的选项设置选定。 2. 查看菜单 允许用户选定哪种类型的信息用于生成序列列表。如果方案包含超过700个序列，用于展示序列列表的列表框容量将过载。为了避免这些，序列列表的每一行被修短以容纳当前方案中的所有序列。
3. 加工菜单 4. 一般设置 从下拉列表中选择的期望终止值被用于程序的每个部分以区别重要的和不重要的 blast 比对。选定的值被用于所有的 blast 程序选择。若用户希望使用不同的终止值用于 blastn 比对，用户必须改变优先选择表中的值。
5. 截短行 通过选择选项 2(only UID remnants)或选项 3(UID remnants and name of the organism)从行的右端移除这些残余部分。
6. 隐藏行 7. 移除行 输入“()”强迫移除括号中的关键词。“<-:”暗示：若在行的前 15 字符找到“:”，行是被左截短的。选项对于“，”同样适用。
高通量测序错误总结 一、生信分析部分 1）Q20/Q30 碱基质量分数与错误率是衡量测序质量的重要指标，质量值越高代表碱基被测错的概率越小。Q30代表碱基的正确判别率是99.9%，错误率为0.1%。同时我们也可以理解为1000个碱基里有1个碱基是错误的。Q20代表该位点碱基的正确判别率是99%，错误率为1%。对于整个数据来说，我们可以认为100个碱基里可能有一个是错误的, 在碱基质量模块报告的坐标图中，背景颜色沿y-轴将坐标图分为3个区：最上面的绿色是碱基质量很好的区，Q值在30以上。中间的橘色是碱基质量在一些分析中可以接受的区，Q值在20-30之间。最下面红色的是碱基质量很差的区。在一些生信分析中，比如以检查差异表达为目的的RNA-seq分析，一般要求碱基质量在Q在Q20以上就可以了。但以检查变异为目的的数据分析中，一般要求碱基质量要在Q30以上。 一般来说，测序质量分数的分布有两个特点： 1.测序质量分数会随着测序循环的进行而降低。 2.有时每条序列前几个碱基的位置测序错误率较高，质量值相对较低。 在图中这个例子里，左边的数据碱基质量很好，而右边的数据碱基质量就比较差，需要做剪切（trimming），根据生信分析的目的不同，要将质量低于Q20或者低于Q30的碱基剪切掉。 2）序列的平均质量 这个是碱基序列平均质量报告图。横坐标为序列平均碱基质量值，纵坐标代表序列数量。通过序列的平均质量报告，我们可以查看是否存在整条序列所有的碱基质量都普遍过低的情况。一般来说，当绝大部分碱基序列的平均质量值的峰值大于30，可以判断序列质量较好。如这里左边的图，我们可以判断样品里没有显着数量的低质量序列。但如果曲线如右边的图所示，在质量较低的坐标位置出现另外一个或者多个峰，说明测序数据中有一部分序列质量较差，需要过滤掉。 3）GC含量分布 这个是GC含量分布报告图。GC含量分布检查是检测每一条序列的GC含量。将样品序列的GC 含量和理论的GC含量分布图进行比较，用来检测样品数据是否有污染等问题。理论上，GC含量大致是正态分布，正态分布曲线的峰值对应基因组的GC含量。如果样品的GC含量分布图不是正态分布，如右图出现两个或者多个峰值，表明测序数据里可能有其他来源的DNA序列污染，或者有接头序列的二聚体污染。这种情况下，需要进一步确认这些污染序列的来源，然后将污染清除。 4）序列碱基含量
案例一 虽然RNA-seq早已被大家所熟知，特别是在高通量测序越来越便宜的今天，但是RNA-seq数据的分析仍令多数小菜抓狂。多个软件的使用，参数设置，参考基因组准备，输出结果的解读等等，都让很多初次接触测序数据或者非生物信息专业的人头疼不已。 哈哈，不用怕，有云生信，这都不是事儿！今天我就向大家简单介绍一下如何用云生信做RNA-seq数据的常规分析。不过在此之前，我要稍稍啰嗦一下RNA-seq的常规分析流程，请不要拍砖头。图1是RNA-seq数据从产生到分析的常规分析流程：根据实验设计，提取细胞RNA，并将RNA提交给测序公司，就可以坐等测序数据了。测序公司会根据客户提供的RNA进行建库，上机测序。拿到测序数据后，就到了我们大显身手的时候了。首先，我们要对测序结果做个简单的质量评估，剔除低质量的数据。然后，根据基因组数据（这里我们讲的是基因组数据已知的物种，基因组未知的有套独立的流程，这里不讲），将测序数据组装。根据组装结果，计算基因或转录本的表达量。最后，同芯片数据一样，我们可以根据表达量数据做很多分析，如差异表达分析，网络分析（包括蛋白互作网络，共表达网络等），也可以结合临床数据做分析（如预后，亚型分类、关联，药效等）。 图1. RNA-seq常规分析流程
叨叨完毕，进入正题。 进入尔云后，打开“测序数据处理”模块，我们会看到图2的结果。在这一模块，我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步：1、数据质控和过滤低质量数据；2、基因组组装，计算基因表达量。对于上面两部，尔云又根据是双端测序还是单端测序，分了两块。以edgeR 为例，输出的DEGs.txt就是根据我们设定的参数得到的差异表达基因的列表，有geneSymbol, logCPM, PVlue信息。 图2. 测序数据处理模块 质控结束后，尔云会给出全部的质控结果。图3是以demo数据为例的双端测序的质控结果，好多好多呀，可以下了慢慢看。建议主要关注一下xxx_qc_TABLE，该表格是对质控前后的数据统计，反应了测序的好坏。Clean_xxx.fq是质控后的干净的fastq数据，是第2步组装的输入文件。 图3.质控结果 组装完成后，会返回一个expression.txt的表达矩阵文件，该文件是下一步差异表达分析的输入分析。 得到表达矩阵后，我们就可以进入到第3步差异表达数据分析。进入尔云的“差异分析”模块（如下图所示），它针对芯片和测序两种检测技术提供了不同的分析方案。对于RNA-seq
隧道监控量测方案 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
四川省雅安至康定高速公路工程项目 C17合同段 隧道监控量测实施方案 中铁隧道股份有限公司 雅康高速公路C17合同段项目经理部 二0一四年九月十五日
目录
一、编制依据 1、《工程测量规范》（GB 50026-2007） 2、《公路工程技术标准》JTG B01-2003 2、《公路隧道施工技术规范》（JTG F60-2009） 4、隧道监控施工技术规范 3、招投标文件、设计图纸等有关资料。 二、编制目的 现场监控量测是斜井施工管理的重要组成部分，它不仅能指导施工，预报险情，确保安全，而且通过现场监测获得围岩动态的信息（数据），为修正和确定初期支护参数及混凝土衬砌支护时间提供信息依据，为完善斜井工程设计与指导施工提供可靠的足够的数据。 三、工程概况 雅安至康定高速公路项目路基土建工程施工C17标段位于四川省西部二郎麓、甘孜藏族自治州东南部，界于邛崃山脉与大雪山脉之间，大渡河由北向南纵贯全境。川藏公路穿越东北部，是进藏出川的咽喉要道，素有之称。 本合同段横跨泸定县烹坝乡喇嘛寺村与黄草坪村、康定县姑咱镇大杠村与上瓦斯村，涉及2县2乡镇4村，起讫桩号为 K108+450～K118+370，线路全长9.92km。本标段工程主要包括路基工程：1段长283.5米；桥梁工程：3座总长522.5米；隧道工程：3座隧道，其中大坪隧道长3021米，最大埋深863m；大杠山隧道长
4799米，最大埋深669米，龙进隧道长1287.5米，最大埋深 328m；涵洞工程：钢筋混凝土盖板涵，33m+12.52m两处。 四、监控量测管理 1、成立隧道现场监控量测小组，受项目总工领导并配齐必须的检测仪器、设备、用品，明确工作职责和标准，承担量测任务。 2、量测组负责测点埋设、日常量测、数据处理和仪器设备的保养维修工作，并及时将量测信息反馈于施工和设计。 3、现场监控量测按制定的量测工作计划认真组织实施，并与其它施工环节紧密配合，不间断的贯穿于整个施工过程中。 4、各预埋测点埋设要牢固可靠，易于识别并妥善保护，不能任意撤换和避免破坏。 5、按现场监控量测计划，在做好现场量测工作的同时，及时分析整理内业资料并分类归档，按规范要求做好量测竣工文件。 6、监控量测组织机构框图 图一监控量测组织机构图 五、监控量测技术要求 1．量测数据必须准确可靠。
附件三生物信息学分析 一、基础生物信息学分析 1.有效测序序列结果统计 有效测序序列：所有含样品barcode（标签序列）的测序序列。 统计该部分序列的长度分布情况。 注：合同中约定测序序列条数以有效测序序列为准。 图形示例为： 2.优质序列统计 优质序列：有效测序序列中含有特异性扩增引物、不含模糊碱基、长度大于可供分析标准的序列。 统计该部分序列的长度分布情况。 图形示例为：
3.各样本序列数目统计： 统计各个样本所含有效测序序列和优质序列数目。 结果示例为： 4.OTU生成： 根据序列的相似性，将序列归为多个OTU（操作分类单元），以便后续分析。 5.稀释曲线（rarefaction 分析） 根据第4条中获得的OTU数据，做出每个样品的Rarefaction曲线。本合同默认生成OTU相似水平为0.03的rarefaction曲线。 rarefaction曲线结果示例：
6.指数分析 计算各个样品的相关分析指数，包括： ?丰度指数：ace\chao ?多样性指数：shannon\simpson ?本合同默认生成OTU相似水平为0.03的上述指数值。 多样性指数分析结果示例： 注：默认分析以上所列指数，如有特殊需要请说明。 7.Shannon-Wiener曲线 利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线，反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。当曲线趋向平坦时，说明测序数据量足够大，可以反映样品中绝大多数的微生物信息。绘制默认水平为：0.03。 例图：
8.Rank_Abuance 曲线 根据各样品的OTU丰度大小排序作丰度分布曲线图。结果文件默认为PDF格式（其它格式请注明）。 例图： 9.Specaccum物种累积曲线（大于10个样品） 物种累积曲线( species accumulation curves) 用于描述随着抽样量的加大物种增加的状况，是理解调查样地物种组成和预测物种丰富度的有效工具，在生物多样性和群落调查中，被广泛用于抽样量充分性的判断以及物种丰富度( species richness) 的估计。因此，通过物种累积曲线不仅可以判断抽样量是否充分，在抽样量充分的前提下，运用物种累积曲线还可以对物种丰富度进行预测。
EXCEL在隧道监控量测数据分析中的应用 【摘要】本文通过例题讲述了利用电子表格（Excel）处理隧道监控量测数据的详细步骤，以及回归成果在围岩收敛基本稳定判定中的应用，不需第三方软件的情况下，在Excel内完成所有数据的回归分析工作，可使监控量测数据分析更准确、更快捷、更及时、更方便观测数据的管理，为隧道施工及时提供反馈及预测信息，使施工更科学、更安全。 【关键词】隧道围岩变形监控量测回归分析回归函数Excel 我国公路隧道的设计越来越多地采用了复合式衬砌形式，复合式衬砌一般由锚喷支护和模筑混凝土衬砌两部分组成，为了掌握施工中围岩稳定程度与支护受力、变形的力学动态或信息，以判断设计、施工的安全与经济，必须将现场监控量测项目列入施工组织设计，并在施工中认真实施。《公路工程质量检验评定标准》JTG F80/1-2004第10.1.2条规定：采用钻爆法施工、设计为复合式衬砌的隧道，承包商必须按照设计和施工规范要求的频率和量测项目进行监控量测，用量测信息指导施工并提交系统、完整、真实的量测数据和图表。由此可见，监控量测工作是复合式衬砌隧道施工中的一项非常重要的工序。 本文主要介绍利用Excel对收敛量测数据的分析整理及应用。 收敛量测数据的分析整理主要包括：绘制收敛—时间曲线、回归分析、量测成果的分析应用，而以上部分的数据分析整理均可通过Excel来实现，可避免繁琐的手工计算。 一、利用Excel绘制收敛—时间曲线 例1：（某隧道一个断面）收敛观测数据表 1、将表1中的数据输入Excel工作表中：如图1所示
图1：表1的Excel工作表 2、选择区域A1：C12，如图1所示，在工具栏中点击Excel图表向导，在“图表类型”中选择“折线图”：如图2所示，在“子图表类型”中选择第4种折线图，并点击“下一步”，即可得到图3和图4 图2：折线图的绘制图3：折线图的绘制
高通量测序与功能分析 微生物群落测序是指对微生物群体进行高通量测序，通过分析测序序列的构成分析特定环境中微生物群体的构成情况或基因的组成以及功能。借助不同环境下微生物群落的构成差异分析我们可以分析微生物与环境因素或宿主之间的关系，寻找标志性菌群或特定功能的基因。对微生物群落进行测序包括两类，一类是通过16s rDNA，18s rDNA，ITS区域进行扩增测序分析微生物的群体构成和多样性；还有一类是宏基因组测序，是不经过分离培养微生物，而对所有微生物DNA进行测序，从而分析微生物群落构成，基因构成，挖掘有应用价值的基因资源。 以16s rDNA扩增进行测序分析主要用于微生物群落多样性和构成的分析，目前的生物信息学分析也可以基于16s rDNA的测序对微生物群落的基因构成和代谢途径进行预测分析，大大拓展了我们对于环境微生物的微生态认知。 目前我们根据16s的测序数据可以将微生物群落分类到种（species）（一般只能对部分菌进行种的鉴定），甚至对亚种级别进行分析， 几个概念： 16S rDNA（或16S rRNA）：16S rRNA基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。16S rRNA基因序列包括9个可变区和10个保守区，保守区序列反映了物种间的亲缘关系，而可变区序列则能体现物种间的差异。16S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。 OTU：operational taxonomic units (OTUs)在微生物的免培养分析中经常用到，通过提取样品的总基因组DNA，利用16S rRNA或ITS的通用引物进行PCR 扩增，通过测序以后就可以分析样品中的微生物多样性，那怎么区分这些不同的序列呢，这个时候就需要引入operational taxonomic units，一般情况下，如
隧道监控量测数据分析与应用 伍进 摘要：在隧道施工中，监控量测是隧道新奥法施工三大要素之一，通过量测及时收集施工中围岩变形与支护受力数据，对数据整理分析及时反馈指导施工。隧道施工监控量测因用途的不同有各种选项，拱顶沉降和周边位移是最常用的二项，本文以某隧道量测结果为例，主要讲述拱顶沉降和周边位移量测数据通过回归分析建立数学模型,从而评价和预测围岩的稳定情况。 关键词：监控量测沉降周边位移收敛回归分析函数 1 概述 1.1我国公路隧道设计越来越多的采用了复合式衬砌形式，即由初期支护和模筑砼两部分组成。设计的初期支护形式是否可以满足围岩的变形压力，模筑砼最佳浇注时间都是要通过监控量测来确定。 1.2隧道开挖后，对已开挖裸露的围岩及时进行初期支护，对初期支护的受力进行监控量测。通过观测拱顶沉降与周边位移变化情况，掌握围岩和支护的变化信息并对量测数据运用概率论与数理统计学原理，通过数学公式计算进行分析评估，并预测出围岩以后的发展趋势，以达到以下目的： 1.2.1了解隧道围岩、支护变形情况，以便及时调整支护形式，保证开挖坑道的稳定。 1.2.2依据量测数据的分析资料采取相应的支护措施和应急措施，保证施工安全。
1.2.3为二次衬砌施工提供依据。 2 监控量测方法 2.1人员及设备组织 2.1.1成立监控量测小组，小组成员为3～5名，设一名组长。编制量测方案，根据现场情况，和施工工序，合理安排，尽量减小现场监控量测与隧道施工的相互干扰。 2.1.2周边位移采用收敛仪，根据开挖断面合理选择收敛仪型号。拱顶沉降多采用精密水准仪和铟钢尺进行量测。一般应选用简单可靠、耐久、成本低、稳定性好，便于携带量测仪器，且被测的物理概念明确，有足够大的量程。 2.2监控量测点布置 图1 拱顶沉降与周边位移观测布点如图1，拱顶沉降每个断面根据开挖跨度布设1～3个测点，周边位移观测每个断面根据开挖方法布设1～3条水平测线。一般全断面开挖布设1条水平测线，台阶法开挖时每台阶设1条水平测线，特殊地段按规范要求布设水平测线。拱顶沉降及周边位移观测点应布于同一断面上，为保证初次读数的及时性，测点应距开挖面2m范围内，根据围岩情况5～50米一个断面。
大数据分析的流程浅析之一：大数据采集过程分析 数据采集，就是使用某种技术或手段，将数据收集起来并存储在某种设备上，这种设备可以是磁盘或磁带。区别于普通的数据分析，大数据分析的数据采集在数据收集和存储技术上都是不同的。具体情况如下： 1.大数据收集过程 在收集阶段，大数据分析在时空两个方面都有显著的不同。在时间维度上，为了获取更多的数据，大数据收集的时间频度大一些，有时也叫数据采集的深度。在空间维度上，为了获取更准确的数据，数据采集点设置得会更密一些。 以收集一个面积为100 平方米的葡萄园的平均温度 为例。小数据时代，由于成 本的原因，葡萄园主只能在 葡萄园的中央设置一个温度 计用来计算温度，而且每一 小时观测一次，这样一天就 只有24个数据。而在大数据 时代，在空间维度上，可以 设置100个温度计，即每个 1平方米一个温度计；在时间维度上，每隔1分钟就观测一次，这
样一天就有144000个数据，是原来的6000倍。 有了大量的数据，我们就可以更准确地知道葡萄园的平均温度，如果加上时间刻度的话，还可以得出一个时间序列的曲线，结果看起来使人很神往。 2.大数据的存储技术 通过增加数据采集的深度和广度，数据量越来越大，数据存储问题就凸现。原来1TB的数据，可以使用一块硬盘就可以实现数据的存储，而现在变成了6000TB，也就是需要6000块硬盘来存放数据，而且这个数据是每天都是增加的。这个时候计算机技术中的分布式计算开始发挥优势，它可以将6000台甚至更多的计算机组合在一起，让它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，这样人们就不用再害怕大数据了，大数据再大，增加计算机就可以了。实现分布式计算的软件有很多，名气最大的，目前市场上应用最广的，就是hadoop技术了，更精确地说应该是叫hadoop框架。 hadoop框架由多种功能性软件组成，其自身只是搭建一个和操作系统打交道的平台。其中最核心的软件有两个，一个是hdfs分布式文件系统,另一个是mapreduce分布式计算。hdfs分布式文件系统完成的功能就是将6000台计算机组合在一起，使它们的硬盘组合成一块巨大的硬盘，至于数据如何在硬盘上存放和读取，这件事由hadoop和hdfs共同完成，不用我们操心，这就如我们在使用一台计算机时只管往硬盘上存放数据，而数据存放在硬盘上的哪个磁道，我们是不用关心的。
隧道监控量测工作总结 隧道现场监控量测与信息化施工管理，是新奥法的重要内容。现场监控量测是监控施工中围岩稳定性，检验设计与施工是否正确合理的重要手段，搞好监控量测并及时将量测信息反馈到设计施工中去，可以掌握围岩在和支护在施工过程中的力学动态及稳定程度，保证安全，为评价和修改初期支护参数，调整掘进进尺和施工方法及二次衬砌施作提供信息依据。 根据地质条件和围岩等级，围岩等级较高的可采用爆破的方法进行掘进，围岩等级较低的可采用挖机挖掘土方的方法进行掘进。挖出隧道内壁后迅速用工字钢支护，再向隧道内壁喷浆，以防止土方因裸露、氧化而带来的坍塌、坠落。 为能对围岩及支护结构的性态作较全面的分析，并且获得完整数据，同时又使各项数据间能相互比较、相互验证，因此，地表监测点与洞内拱顶沉降点及水平净空收敛点均布置在同一断面上。 工作步骤： （1）水平净空收敛实测步骤：根据设计要求随时掌握岩石的变化情况，测点安装应靠近开挖面又不宜被破坏的地方，并且保证在开挖后12小时（最迟不超过24小时）内埋设，且在下一次循环开挖前量测到初次读数，初期观测为每天两次，如岩石没有异常变化按照上表中量测频率进行观测。监测点的钢筋根部应深入岩石并灌入水泥砂浆使其牢固。量测方法：每个监测断面两次挂尺，第一次量测完成后，记录量测数据，然后交换尺头再次量测，两次量测结果误差在0.5mm内取平均数作为水平净空量测结果。 （2）洞内拱顶沉降监测实测步骤：首先在隧道的仰拱埋设水准点，拱顶监测点位置和埋设时间同水平收敛点相同，埋设方法同水平收敛点一样要把钢筋插入岩石内使其牢固。水准点均埋设三角钩，测量时，使用鱼竿挂尺，水准仪量测。 洞内水平净空收敛的精度分析：收敛仪钢尺受温度影响较小，隧道内温度基本稳定，初次量测温度和日常量测时温度基本一致，不必考虑温度改正。收敛仪的最小读数为0.01mm，量测结果的取值也为0.01mm，能够反映围岩的细微变化，满足精度要求。 洞外监控量测的实施 （1）监测点的布置 地表上沿隧道轴线布置的监测点与洞内拱顶沉降及水平收敛点布置在同一断面内，用现浇混凝土方式埋设，沿隧道纵断面断面间距按下表执行。横断面地表监测点间距取3～5M，在同一量测断面内取7～11个监测点。 （2）监控量测的方法和实施 首先沿隧道轴线方向每隔100～150M埋设一个水准工作基点构成水准网，工作基点埋设在稳定的基岩面上并与隧道开挖线保持一定距离，以免受隧道施工影响工作基点的稳定，采用现浇混凝土方式埋设，工作基点按照《二等水准测量规范》联测。对每个断面上的监测点也按照《二等水准测量规范》进行观测，依次对每条断面上的监测点进行闭合或符合水准路线测量。地表下沉量测应在开挖工作面前方H+h（隧道埋置深度+隧道高度）处开始，直至衬砌结构封闭，下沉基本停止时为止。 数据分析： 业主规定我们的报告包括周报和月报。周报主要是对这一个星期来某个标的监控量测工作的总结。包括各新老断面的各项数据及其变化，并做数据分析，并附上时空变化图。并根据数据来做安全评判，及时发现异常情况和紧急情况，同业主，施工单位做好沟通交流，同时要对下一个星期的工作做好安排。月报是对这一个月来的我们监控量测工作的总结报告。是向业主回报我们这一个月某个标的工作情况，数据情况等。