2016.01.16回顾

1、php继续学习了2个小节,第一个是多维数组,用array(array(,,),array(,,),array(,,))方法构造,逗号分隔,下标从0开始索引,比如$cars[0][2];第二个学习了php的日期时间处理函数date()、strtotime()、mktime()等,date()可以格式化日期,如date("Y-m-d"),date第二个是可选参数是一个UNIX时间戳,可以把这个时间戳转化成格式化的时间,mktime()可以构造出UNIX时间,语法是mktime(hour,minute,second,month,day,year),strtotime()可以灵活的把一个字符串转换成UNIX时间,再用date格式化,time()可以生成现在的unix时间,ceil()向上舍入为最接近的整数

2、上午弄了一下站长统计,CNZZ和百度统计的都弄好了,开始显示没能检测到代码,我也没懂是什么原因,但是吃饭回来就可以了,可能是要等一会儿,CNZZ有站长统计几个字,可能还需要调整一下位置,就调整到footer就可以了!

3、还看了下网站推广方面,主要是依赖搜索引擎,也就是SEO,看了几个卖家,但不知道靠谱不靠谱,要下班的时候联系了下熟人,免得被骗,要赶紧把这个事情给落实了!

4、自己搜索了一些推广的方案,并做了一些小结,感觉还是要把这部分工作外包给别人来做

5、把第二个项目的需求写给了洋神

6、把指标给给了YAO

7、晚上回去感觉也是什么也没干,东看一下西看一下(打了几个tags),就差不多洗漱睡觉了

总结:不要时不时去关注网站流量,一天查一次就可以了,不然真是浪费时间;做事情专注和效率,把时间用在刀刃上!

【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
<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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