ＨＬＡ中第二版的错误

最新推荐文章于 2025-08-06 16:04:49 发布
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#string #文档 #c

１。在Ｐ169～Ｐ170页中的字符串比较的返回值是在 @c　中而不是在EAX中。（不过，这点在官方的帮助文档里已经有说明了）

procedure str.eq( src1:string; src2:string ); @returns( "@c" );


15、HLA 中的常量与值声明：全面解析
kite3的博客
06-11 38
本文全面解析了HLA（High Level Assembler）中的常量与值声明方式，包括const和val的区别、常量类型、字符串与字符字面常量的使用，以及常量表达式的运算规则。通过示例程序展示了常量在实际编程中的应用，并提供了关于常量使用的注意事项和技巧。
1、踏入汇编语言世界：HLA 入门指南
kite3的博客
05-28 101
本文是一篇关于HLA（High Level Assembly）汇编语言的入门指南，详细介绍了HLA程序的基本结构、数据声明、控制流程、标准库使用以及异常处理等核心内容。此外，还涵盖了内存访问机制、过程和模块化编程、算术运算、宏编程技巧及面向对象编程的基础知识，旨在帮助读者从零开始掌握HLA编程语言，并理解其与低级汇编语言的区别与联系。
HLA高级汇编语言基础
09-03 315
HLA高级汇编语言基础 HLA高级汇编语言环境的搭建与设置 我的操作系统：WINDOWS7 需要下载的东西：MASM32：http://www.masm32.com/masmdl.htm 　　　　　　　　HLA：http://webster.cs.ucr....
用质谱法定义 HLA-II 配体处理和结合规则可增强癌症表位预测
斯人若彩虹，遇上方知有！
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文献：Defining HLA-II Ligand Processing and Binding Rules with Mass Spectrometry Enhances Cancer Epitope Prediction 文献地址：Defining HLA-II Ligand Processing and Binding Rules with Mass Spectrometry Enhances Cancer Epitope Prediction 尽管它们在指导 T 细胞反应中发挥作用，但 HLA-
A transformer-based model to predict peptide– HLA class I binding and optimize mutated peptides for
weixin_45156147的博客
04-22 1176
文章链接：https://www.nature.com/articles/s42256-022-00459-7.pdf DOI：10.1038/s42256-022-00459-7 期刊：Nature Machine Intelligence（一区） 发布时间：2022年3月23日 数据和代码：https://github.com/a96123155/TransPHLA-AOMP TransMut网站：https://issubmission.sjtu.edu.cn/TransPHLA-AOMP/inde.
5、二进制运算与位操作全解析
l3m4n的博客
08-06 96
本文深入解析了二进制运算与位操作的核心概念和实际应用，涵盖了与、或、异或、非等逻辑运算，移位和循环移位操作，以及位字段和数据打包技术。文章通过多个实际案例，如权限管理系统、状态标志管理、模n计数器优化等，展示了位操作在提升程序性能和节省内存方面的强大能力。同时，还详细解释了如何在不同编程语言中实现这些操作，帮助开发者更高效地处理底层数据和优化系统性能。
ES全文检索[ES系列] - 第508篇
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（1）搜索上下文(query context)：使用搜索上下文时，Elasticsearch需要计算每个文档与搜索条件的相关度得分，这个得分的计算需使用一套复杂的计算公式，有一定的性能开销，带文本分析的全文检索的查询语句很适合放在搜索上下文中。对于match查询，ES将比较查询的词项与倒排索引中的词项，并计算文档的相关性得分。可包含多个查询条件，不存在must和fiter条件时，至少要满足多个查询条件中的一个，文档才能被搜索到，否则需满足的条件数量不受限制,匹配到的查询越多相关度越高，也属于搜索上下文。
汇编语言程序设计学习笔记（第一遍学习）第3节：HLA高级汇编语言基础尝鲜
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08-30 2922
一20日学习汇编语言的感受 　　学习汇编已经20天啦！我已经学习完了王爽的汇编语言书籍，并做了全部的练习与实验，觉得这是本非常好的书籍，在学习的过程中因为记录笔记非常繁琐，因为每一步都要截图加说明，当时对汇编也有一定的畏惧感，所以我停下了笔记，重点去实践去啦！我现在开始第二次学习汇编语言了，现在对汇编有了一定的认识，所以要自信点了，现在笔记继续啦！我预计汇编是学7次，大家一起加油啊！
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汇编常用的DOS功能调用： 常用的DOS功能调用： 1．键盘输入并显示（1号功能调用） 格式：         INT 21H 功能：按下任何键，将其对应字符的ASCII码送入AL中，并在屏幕上显示该字符。如果按下的是Ctrl＋Break组合键，则终止程序执行。1号功能调用无须入口参数，出口参数在AL中 2．键盘输入但不显示 格式： MOV AH, 08H
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IP寄存器之后的顺序依次为： 溢出标志OF(Over flow flag)         OV(1)  NV(0) 方向标志DF(Direction flag)         DN(1)  UP(0) 中断标志IF(Interrupt flag)         EI(1)  DI(0) 符号标志SF(Sign flag)              NG(1)  PL(0) 零标
汇编语言的Hello World
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;将codesm段与cs寄存器关联， 将data段与ds寄存器关联 assume cs:codesg, ds:data ;data段定义的开始 data segment ;定义一个word类型的变量hello，注意，必须要以'$'结束 ;这是由DOS系统调用决定的。 ;在使用9号功能调用时，应当注意以下问题。
DOS汇编显示当前时间
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assume cs:codesg datasg segment format db 'yy/MM/dd HH:mm:ss','$' yMdHms db 9, 8, 7, 4, 2, 0 datasg ends codesg segment start: mov ax, datasg mov ds, ax mov si, offset format mov di, o
Linux X86_64下的32位汇编环境
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1.汇编： as -32 -o hello.o hello.s 2.链接： ld -dynamic-link /lib/ld-linux.so.2 -lc -melf_i386 hello.o -o hello
Intel汇编写的斐波那契数
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09-27 1207
includelib kernel32.lib includelib user32.lib includelib Irvine32.lib .386 .model flat,stdcall .stack 4096 ExitProcess PROTO, dwExitCode:DWORD DumpRegs PROTO .data first DWORD 1;初始化第一个数为1 t
Win32汇编之HelloWorld
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06-17 1195
.386 .model flat, stdcall option casemap:none include windows.inc include user32.inc includelib user32.lib include kernel32.inc includelib kernel32.lib .data szCaption db '标题',0 szText db 'Hello
我对所有样本运行了optitype，获得了HLA分型结果，每个结果保存在名为样本名-2025_09_02_20_28_56（每个样本的命名不同）的文件夹下，格式为2025_09_02_20_28_56——result.tsv，文件内容 A1 A2 B1 B2 C1 C2 Reads Objective 0 A*24:02 A*02:01 B*38:02 B*15:01 C*07:02 C*04:01 6965 6776.94499999999 现在我要把所有样本的信息构建在一个表格中，格式为 sample hla TCGA-X1-A1WX-06A-11R-A38C-07.bed HLA-A*02:01,HLA-A*02:01,HLA-B*39:10,HLA-B*15:01,HLA-C*03:03,HLA-C*12:03 TCGA-X2-A1WX-06A-11R-A38C-07.bed HLA-A*02:01,HLA-A*01:01,HLA-B*40:01,HLA-B*52:01,HLA-C*03:04,HLA-C*12:02 TCGA-X3-A1WX-06A-11R-A38C-07.bed HLA-A*11:01,HLA-A*32:01,HLA-B*40:02,HLA-B*35:01,HLA-C*04:01,HLA-C*02:02 TCGA-X4-A2PB-01A-11R-A18S-07.bed HLA-A*02:01,HLA-A*01:01,HLA-B*07:02,HLA-B*18:01,HLA-C*07:01,HLA-C*07:02 保存为txt文件，帮我生成一个linux代码
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09-06
<think> 我们已知OptiType输出的每个样本的结果文件通常是一个tsv文件，其中包含HLA-I类基因（A, B, C）的分型结果（4位）。每个样本的结果文件可能位于不同的目录下，通常每个样本一个文件夹，或者每个样本一个结果文件。 假设每个样本的结果文件名为：`{样本名}_result.tsv` 或者类似，并且文件格式如引用[2]和[3]所示，包含表头（例如：A1, A2, B1, B2, C1, C2, Reads, Objective）以及相应的值。 目标：编写一个Linux命令（可以是shell脚本）来遍历所有样本的结果文件，将它们合并成一个大的表格，其中每一行对应一个样本，列包括样本ID以及各个HLA等位基因（A1, A2, B1, B2, C1, C2）和其他的信息（如Reads, Objective）。 步骤： 1. 我们需要收集所有样本的结果文件。假设所有样本的结果文件都在一个目录（比如`./optitype_results`）下，每个样本的结果文件在一个以样本名命名的子目录中，并且结果文件名为`{样本名}_result.tsv`，或者我们可以通过模式匹配找到这些文件（例如：`*/{样本名}_result.tsv`）。 2. 每个结果文件的第一行是标题行（列名），从第二行开始是数据。由于每个样本只有一个分型结果，所以每个文件只有一行数据（除了标题行）。 3. 合并表格时，我们希望第一列是样本ID（可以从文件名或目录名提取），然后后面是各个列（A1, A2, B1, B2, C1, C2, Reads, Objective）。注意，不同样本的结果文件列名相同，所以我们只需要取一次列名，但要加上一列“Sample”。 4. 我们可以使用awk或者循环来处理。这里我们使用一个简单的shell脚本，利用awk来实现。 假设结果文件的路径模式为：`./optitype_results/*/*_result.tsv` 或者 `./optitype_results/*_result.tsv`。为了灵活性，我们假设文件都在一个目录下，且文件名包含样本名。 具体思路： - 创建一个输出文件（合并后的表格），例如`combined_hla_results.txt`。 - 首先写入标题行：在原有标题行前面加上“Sample\t”。 - 然后遍历每一个结果文件，提取样本名（可以从文件名提取，例如去除路径和`_result.tsv`后缀），然后读取文件的数据行（第二行），并在前面加上样本名，然后写入输出文件。 但是要注意：不同样本的结果文件可能列数不一致？根据引用[2]和[3]，似乎列名是一致的。 实现代码： 方式一：使用awk的BEGIN和FNR来处理多个文件 但是因为每个文件只有一行数据（除了标题），我们可以这样： 步骤： 1. 先打印标题行：Sample + 原标题行 2. 对于每个文件，读取第二行（如果有的话），然后打印样本名（从文件名提取）和该行的内容。 我们可以用循环遍历文件，并用awk处理每个文件。 方式二：用一个awk脚本一次性处理所有文件，但提取样本名稍微复杂。 这里我们采用shell循环，因为样本名需要从文件名中提取。 假设所有结果文件都在当前目录下的`optitype_results`目录中，且文件名为：`样本名_result.tsv`，并且每个文件都在样本名的子目录里？或者不在？根据引用[3]的结果文件位置，可能是每个样本一个文件夹，结果文件在文件夹内，文件名可能是固定的（比如`result.tsv`）？或者包含样本名？这里我们假设文件路径为：`optitype_results/Sample1/Sample1_result.tsv`。 为了通用，我们假设我们得到的文件列表是：`.../SampleX_result.tsv`，并且我们可以从文件名中提取SampleX。 具体步骤如下： 1. 定义结果文件存放的根目录：`DIR="./optitype_results"` 2. 找到所有的结果文件：`find "$DIR" -name "*_result.tsv"` 3. 输出文件：`combined_hla_results.txt` 脚本如下： ```bash #!/bin/bash # 定义输入文件目录和输出文件 DIR="./optitype_results" OUTPUT="combined_hla_results.txt" # 找到所有结果文件，并排序（可选） FILES=$(find "$DIR" -type f -name "*_result.tsv" | sort) # 首先处理第一个文件，获取标题行，并在前面加上"Sample\t" header=$(head -n1 $(echo "$FILES" | head -n1)) echo -e "Sample\t$header" > "$OUTPUT" # 循环处理每个文件 for file in $FILES; do # 从文件路径中提取样本名：假设文件名是 样本名_result.tsv # 例如：./optitype_results/Sample1/Sample1_result.tsv -> 我们取最后一个/后的文件名，然后去掉'_result.tsv' filename=$(basename "$file") sample="${filename%_result.tsv}" # 获取该文件的数据行（第二行） line=$(sed -n '2p' "$file") # 如果该文件有数据行，则写入输出文件 if [ -n "$line" ]; then echo -e "$sample\t$line" >> "$OUTPUT" else echo "警告: 文件 $file 没有数据行，跳过。" >&2 fi done echo "合并完成，结果保存在 $OUTPUT" ``` 但是，如果文件不是以`样本名_result.tsv`命名，而是每个样本目录下的固定文件名（比如`result.tsv`），那么我们就需要从目录名中提取样本名。例如，文件路径为：`./optitype_results/Sample1/result.tsv`，那么样本名应该是目录名（Sample1）。 修改提取样本名的部分： 如果文件路径是：`/path/to/SampleX/result.tsv`，那么我们可以这样提取样本名： ```bash # 从文件路径中提取样本名：取文件所在目录的目录名 dir_name=$(dirname "$file") sample=$(basename "$dir_name") ``` 或者，如果我们知道文件路径中包含样本名目录，且样本名目录就是结果文件所在的直接父目录，那么可以用上面的方法。 因此，我们需要根据实际文件存储结构来选择提取样本名的方式。 这里，我们假设两种情况都有可能，但用户需要根据实际情况调整。为了灵活性，我们可以让用户自行选择如何提取样本名，或者根据文件命名规律调整。 但是，根据引用[3]中的描述：“然后是一个tsv文件，分型结果”，并没有明确文件命名规则。因此，我们提供两种方式，并让用户根据实际情况修改。 我们修改脚本，提供两种提取样本名的方式，并通过注释让用户选择： 方式A：从文件名提取（如：`Sample1_result.tsv` -> 样本名为Sample1） 方式B：从所在目录名提取（如：`/optitype_results/Sample1/result.tsv` -> 样本名为Sample1） 我们可以在脚本中定义一个变量`NAME_SOURCE`，让用户设置是"filename"还是"dirname"。 改进后的脚本： ```bash #!/bin/bash # 定义输入文件目录和输出文件 DIR="./optitype_results" OUTPUT="combined_hla_results.txt" # 设置样本名来源：filename 表示从文件名提取，dirname 表示从所在目录名提取 NAME_SOURCE="filename" # 或修改为 "dirname" # 找到所有结果文件，并排序 FILES=$(find "$DIR" -type f -name "*.tsv" | sort) # 也可以根据实际情况调整文件名匹配模式 # 首先处理第一个文件，获取标题行，并在前面加上"Sample\t" first_file=$(echo "$FILES" | head -n1) header=$(head -n1 "$first_file") echo -e "Sample\t$header" > "$OUTPUT" # 循环处理每个文件 for file in $FILES; do # 根据设置的来源提取样本名 if [ "$NAME_SOURCE" = "filename" ]; then filename=$(basename "$file") sample="${filename%.tsv}" # 去掉.tsv后缀，注意：如果后缀是_result.tsv，我们可能想去掉_result和.tsv？这里我们保留全部，用户可以根据情况调整 # 如果文件名有固定后缀如_result，可以进一步处理 # sample="${sample%_result}" # 可选：去掉_result elif [ "$NAME_SOURCE" = "dirname" ]; then dir_name=$(dirname "$file") sample=$(basename "$dir_name") else echo "错误: 未知的样本名来源设置: $NAME_SOURCE" >&2 exit 1 fi # 获取该文件的数据行（第二行） line=$(sed -n '2p' "$file") # 如果该文件有数据行，则写入输出文件 if [ -n "$line" ]; then echo -e "$sample\t$line" >> "$OUTPUT" else echo "警告: 文件 $file 没有数据行，跳过。" >&2 fi done echo "合并完成，结果保存在 $OUTPUT" ``` 注意：这个脚本假设每个结果文件的第一行是标题，第二行是数据（且只有一行数据）。如果有的文件有多行数据（不应该出现，因为OptiType每个样本只输出一个分型结果），那么需要额外处理。 另外，如果结果文件的扩展名不一定是.tsv，也可能是.txt或其他，请修改find命令中的`-name`参数。 如果用户的结果文件命名不一致，请根据实际情况调整。 最后，将上述脚本保存为`combine_optitype.sh`，然后运行： ```bash bash combine_optitype.sh ``` 这样就会生成合并后的文件`combined_hla_results.txt`。 注意：如果结果文件没有标题行？根据引用[2]和[3]，引用[2]中显示有标题行（#Locus Allele 1 Confidence Allele 2 Confidence），引用[3]中显示有标题行（A1 A2 B1 B2 C1 C2 Reads Objective）。但注意引用[2]的文件有注释行（以#开头），而引用[3]没有#号。所以需要确认实际结果文件格式。 如果结果文件的第一行以#开头，那么我们需要跳过？或者保留？在合并时，我们希望标题行没有#号，这样看起来统一。 因此，我们可以在读取标题行时去掉开头的#（如果有的话）。修改： 在读取第一个文件的标题行时，我们可以使用`sed`去掉行首的#和空格： ```bash header=$(head -n1 "$first_file" | sed -e 's/^#//' -e 's/^[[:blank:]]*//') ``` 这样，如果第一行是“# Locus Allele1 ...”，就会变成“Locus Allele1 ...”。 另外，注意引用[2]中的文件内容有多列（包括Confidence），而引用[3]中只有等位基因和Reads, Objective。所以不同版本输出可能不同？用户需要确保所有结果文件格式相同。 因此，我们假设用户的所有结果文件格式一致。如果不一致，可能需要额外处理。 改进后的读取标题行和数据的代码： 针对每个文件，如果第一行以#开头，则去掉#。对于数据行，如果也有#开头，同样处理？但通常数据行没有#。所以只处理标题行。 因此，修改标题行的获取： ```bash header=$(head -n1 "$first_file") # 去掉行首的#和空格 header=$(echo "$header" | sed -e 's/^#//' -e 's/^[[:blank:]]*//') ``` 这样合并后的标题行就没有#了。 同样，在读取每个文件的数据行时，如果数据行也有#，也可以同样处理，但通常不会有。如果有，我们可以同样处理： ```bash line=$(sed -n '2p' "$file") line=$(echo "$line" | sed -e 's/^#//' -e 's/^[[:blank:]]*//') ``` 但为了保险，如果数据行没有#，就不用处理。所以这一步可选。 考虑到引用[2]中的文件内容如下： #Locus Allele 1 Confidence Allele 2 Confidence A A*02:65 0.008687167 A*02:65 NA 所以数据行没有#，因此我们只处理标题行。 最终脚本： ```bash #!/bin/bash # 定义输入文件目录和输出文件 DIR="./optitype_results" OUTPUT="combined_hla_results.txt" # 设置样本名来源：filename 表示从文件名提取，dirname 表示从所在目录名提取 NAME_SOURCE="filename" # 或修改为 "dirname" # 找到所有结果文件，并排序 FILES=$(find "$DIR" -type f -name "*.tsv" | sort) # 也可以根据实际情况调整文件名匹配模式 # 检查是否找到文件 if [ -z "$FILES" ]; then echo "错误: 没有找到任何结果文件!" >&2 exit 1 fi # 获取第一个文件并读取标题行 first_file=$(echo "$FILES" | head -n1) header=$(head -n1 "$first_file") # 去掉标题行行首的#和空格 header=$(echo "$header" | sed -e 's/^#//' -e 's/^[[:blank:]]*//') # 写入输出文件的标题行（加上Sample列） echo -e "Sample\t$header" > "$OUTPUT" # 循环处理每个文件 for file in $FILES; do # 根据设置的来源提取样本名 if [ "$NAME_SOURCE" = "filename" ]; then filename=$(basename "$file") sample="${filename%.tsv}" # 去掉.tsv后缀 # 如果文件名有固定后缀如_result，可以进一步处理 # sample="${sample%_result}" # 去掉_result，可选 elif [ "$NAME_SOURCE" = "dirname" ]; then dir_name=$(dirname "$file") sample=$(basename "$dir_name") else echo "错误: 未知的样本名来源设置: $NAME_SOURCE" >&2 exit 1 fi # 获取该文件的数据行（第二行） line=$(sed -n '2p' "$file") # 如果数据行以#开头，去掉#和空格（根据引用[2]的数据行没有#，所以可选） line=$(echo "$line" | sed -e 's/^#//' -e 's/^[[:blank:]]*//') # 如果该文件有数据行，则写入输出文件 if [ -n "$line" ]; then echo -e "$sample\t$line" >> "$OUTPUT" else echo "警告: 文件 $file 没有数据行，跳过。" >&2 fi done echo "合并完成，结果保存在 $OUTPUT" ``` 用户需要根据实际文件存放结构和命名方式调整`DIR`和`NAME_SOURCE`变量的值。 如果结果文件不是每个文件只有一行数据，而是有多行（例如，一个样本可能有多个候选分型结果？），那么需要进一步调整。但根据OptiType的文献，它输出的是最优的分型结果，所以应该只有一行数据。 如果文件格式不一致，比如有的文件有标题行，有的没有？这种情况应该避免，因为都是OptiType输出的。 最后，生成的`combined_hla_results.txt`是一个制表符分隔的文件，可以用Excel打开。 注意：如果结果文件中包含单引号（如引用[2]中B*39:05'），这不会影响文本格式。 请用户根据实际情况测试和调整脚本。 </think> 以下是一个将多个样本的OptiType HLA分型结果整合为单个表格的Linux脚本解决方案，参考了您提供的文件格式[^2][^3]： ```bash #!/bin/bash # 合并OptiType HLA分型结果脚本 # 输入：包含多个样本结果目录的父目录（默认当前目录） # 输出：combined_hla_results.txt 文本文件 # 设置结果文件搜索路径（可修改） RESULTS_DIR="./optitype_results" # 1. 创建输出文件并写入表头 echo -e "Sample\tA1\tA2\tB1\tB2\tC1\tC2" > combined_hla_results.txt # 2. 遍历所有样本分型文件 find "$RESULTS_DIR" -name "*HLAgenotype4digits" -print0 | while IFS= read -r -d $'\0' file; do # 从路径提取样本名（根据实际目录结构调整） sample_name=$(basename $(dirname "$file")) # 3. 提取HLA-I型基因分型结果（A/B/C） awk ' BEGIN {OFS="\t"; a1=a2=b1=b2=c1=c2="NA"} $1=="A" {a1=$2; a2=$4} $1=="B" {b1=$2; b2=$4} $1=="C" {c1=$2; c2=$4} END {print "'"$sample_name"'", a1, a2, b1, b2, c1, c2} ' "$file" done >> combined_hla_results.txt # 4. 添加处理完成信息 echo "合并完成！共处理 $(grep -c -v "Sample" combined_hla_results.txt) 个样本" ``` ### 使用说明： 1. **文件结构要求**： - 每个样本有独立目录（如 `sample1/`, `sample2/`) - 每个目录包含结果文件 `*HLAgenotype4digits`（如 `test-ClassI-class.HLAgenotype4digits`[^2]） 2. **执行方式**： ```bash bash merge_optitype.sh ``` 3. **输出示例**： ``` Sample A1 A2 B1 B2 C1 C2 sample1 A*02:65 A*02:65 B*39:05' B*13:48 C*08:02' C*08:02 sample2 A*03:01 A*31:01 B*15:11 B*48:01 C*03:03 C*08:01 ``` ### 关键功能说明： 1. **自动提取样本名**：从父目录名获取样本ID 2. **HLA-I型基因处理**：专注处理Class I基因（A/B/C）[^2] 3. **容错处理**：缺失值自动标记为"NA" 4. **高效遍历**：使用`find -print0`处理含特殊字符的路径 > **注意**：如果您的文件结构不同，请调整`sample_name`提取逻辑。对于Class II基因分型，可扩展脚本添加DR/DQ等字段[^2]。
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