关系数据库

本文介绍了关系模型的三个核心组成部分:关系数据结构、关系操作集合以及关系完整性约束。详细解释了关系模型的数据结构如何构成类似二维表格的形式,以及常见的关系操作如选择、投影等。此外还介绍了关系完整性的重要性,包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性。

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关系模型的三要素分别是关系数据结构、关系操作集合以及关系完整性约束。

关系模型的数据结构就是关系,类似于一张分量不可分的二维表。关系操作包括一般的查询操作和插入、删除、修改操作,其中查询操作是最主要的部分。查询部分可分为选择、投影、连接、除、并、差、交、笛卡尔积等。关系操作的对象和结果都是集合。关系数据语言分为关系代数、关系验算和SQL语言。关系代数和关系演算都是抽象的查询语言,而SQL语言是一种结构化查询语言,它介于关系代数和关系演算语言之间,并集查询、数据定义、数据操作、数据控制功能于一体。

关系的完整性包括实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性,前面两个完整性是数据库必须满足的。

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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