2016.01.25回顾

1、花了一上午看选购的礼物,最后确定了老大的,老二的实在不好选,就作罢,到了那边再看吧,选礼物真是个麻烦事啊

2、中午吃太饱了,下午精神状态非常不好,下午干了什么呢?衣服裤子什么的都没选好,看了回儿优胜美地的游记,聊了回QQ,也看了回算roll rate的事情,联系了拿信用卡的事情,去拿到信用卡

3、晚上回来,衣服选了好久,才选好,效率太低了,下次就看5页来筛。

4、昨天做的为数不多的技术方面的事情就是尝试了image.resize((x,y),Image.ANTIALIAS)中抗锯齿参数,效果真心不错,而且出来的图像体积还要小一些,看来后面网站所有的图片都要重新上传一次。

总结:仍然需要提高效率

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
<think>好的,用户现在的问题是如何获取GBM突变数据的MAF文件,也就是gbm_mutations.maf,用于生物信息学分析。首先,我需要回顾之前的对话历史,确保回答的一致性和连贯性。之前用户提到过高风险和低风险组中GBM的前15个突变基因的分析,并提供了R代码框架,使用MAF文件和风险分组信息。现在用户的需求是获取这个MAF文件,可能是为了进行类似的分析。 用户可能对生物信息学数据获取不太熟悉,特别是TCGA数据库的使用。他们可能知道MAF文件的重要性,但不确定具体的下载步骤。需要详细说明不同的获取途径,并比较它们的优缺点,比如通过GDC门户、使用R包TCGAbiolinks,或者通过Xena浏览器。此外,用户可能需要知道如何处理下载的数据,比如从Firehose获取的MAF文件可能需要解压和整理。 还需要考虑用户的实际操作能力,是否需要命令行操作,比如使用awk命令处理MAF文件,如之前引用中提到的。但根据当前问题,用户主要关注如何获取MAF文件,而不是后续处理,所以可能需要简要提及后续步骤,但重点放在获取方法上。 另外,用户提到了引用[1]中的awk命令,但根据上下文,这可能是一个示例,用户的实际需求是获取原始MAF文件。因此,需要明确回答获取MAF的方法,而不是处理已有MAF文件的子集。 可能的陷阱包括用户混淆不同数据源(如TCGA的MAF和Firehose的MAF),或者不知道如何转换MAF格式(如Xena的TSV转MAF)。需要明确说明每个步骤的注意事项,例如使用TCGAbiolinks时的数据类别选择,或者使用Xena时的格式转换。 用户可能还需要了解数据版本和预处理的重要性,比如不同版本的MAF文件可能包含不同的注释信息,或者需要合并多个文件。此外,数据访问权限的变化,如GDC的数据访问需要dbGaP授权,这也是需要提醒用户的重点。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤说明不同的方法,并提供验证数据完整性的方法,如检查基因突变频率是否符合文献报道。同时,生成的相关问题需要与当前主题相关,帮助用户进一步深入,比如数据预处理、差异分析或可视化。</think>根据生物信息学研究的常规流程,获取胶质母细胞瘤(GBM)突变数据的MAF文件可通过以下途径实现,以下是具体方法和注意事项: --- ### **方法一:通过TCGA官方数据库下载** 1. **访问GDC数据门户** 访问[GDC Data Portal](https://portal.gdc.cancer.gov/),按以下步骤操作: - 选择**Projects** → **TCGA-GBM** - 在**Files**标签下,筛选文件类型为`MAF`(Mutation Annotation Format) - 选择包含体细胞突变(somatic mutations)的MAF文件,如`TCGA.GBM.somatic.maf.gz` - 需注册并获取dbGaP授权(针对受控访问数据)[^1] 2. **使用R包TCGAbiolinks**(自动化下载) ```r library(TCGAbiolinks) query <- GDCquery(project = "TCGA-GBM", data.category = "Simple Nucleotide Variation", data.type = "Masked Somatic Mutation", workflow.type = "Aliquot Ensemble Somatic Variant Merging and Masking") GDCdownload(query) maf_data <- GDCprepare(query) ``` --- ### **方法二:通过Firehose获取标准化数据** 1. **访问Broad GDAC** 下载Firehose预处理的MAF文件(已标准化): ```bash # 下载GBM突变数据 wget http://gdac.broadinstitute.org/runs/stddata__2016_01_28/data/GBM/20160128/gdac.broadinstitute.org_GBM.Mutation_Packager_Calls.Level_3.2016012800.0.0.tar.gz # 解压后找到MAF文件 tar -zxvf gdac.broadinstitute.org_GBM.Mutation_Packager_Calls.Level_3.2016012800.0.0.tar.gz ``` --- ### **方法三:使用UCSC Xena浏览器** 1. **在线获取MAF格式数据** - 访问[Xena Browser](https://xenabrowser.net/) - 选择`TCGA GBM`数据集 → 下载`SNP&CNV`模块中的`MC3 MAF`文件 - 注:Xena提供TSV格式,可用以下命令转为MAF: ```bash awk 'BEGIN{FS=OFS="\t"} {print $1,$2,$3,$4,$5,$6,$7,$8,$9,$10,$11,$12,$13,$14,$15,$16}' xena_data.tsv > gbm_mutations.maf ``` --- ### **关键验证步骤** 1. **数据完整性检查** ```r library(maftools) maf <- read.maf("gbm_mutations.maf") plotmafSummary(maf) # 验证突变类型分布(如错义突变占比) ``` - 预期结果:GBM中高频突变基因如$EGFR$、$PTEN$、$TP53$应位于突变频率前10位[^2] 2. **注释信息核对** - 确保MAF包含必要字段:`Hugo_Symbol`、`Variant_Classification`、`Tumor_Sample_Barcode`、`Chromosome`等 --- ### **注意事项** 1. **数据版本差异** - Firehose数据含标准化注释,而GDC原始数据需自行处理VCF转MAF 2. **样本匹配** - 若需结合临床数据(如风险分组),需确保`Tumor_Sample_Barcode`与临床信息文件一致 3. **突变类型过滤** - 建议排除同义突变(如`Variant_Classification = Silent`)以提高分析特异性 --- ### **应用场景示例** - **驱动基因筛选**:通过`maftools`包中的`oncodrive`函数识别高频驱动基因 - **突变特征分析**:使用`deconstructSigs`包解析GBM的突变特征谱 ---
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