如何实施GSM无线网络超级基因优化液txt.txt

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-05-08 00:21 标签： 超级基因优化液txt

  • 主演：???, ???, ???

  • 主演：???,???,无???

  • 主演：李采潭,金允,高修贤

  • 主演：???,??,???

  • 主演：???, ???, ???

  • 主演：??,??,??

  • 主演：郭民俊,崔林景,李采潭

  • 主演：??? / ????

  • 主演：???,???,???,李采潭

  • 主演：???,??,??

  • 主演：安昭熙 / ?? / 朴嘉熙 / ??

  • 主演：丽娜,姜藝娜,金度希,尹世炯

  • 主演：吴珠河,??,???,???

  • 主演：尹世娜 ?? 闵度允

  • 主演：??,???,???,??

  • 主演：金敏喜,金泰梨,河正宇,赵震雄

  • 主演：????,???

  • 主演：??,???,??,??

  • 主演：李恩美,李秀,闵度允

  • 主演：??,阿里,??

  • 主演：梁朝伟,汤唯,陈冲,王力宏

  • 主演：艾什琳恩·叶尼,贾斯汀·波尔蒂,斯金·迪亚蒙德,维多利亚·莱文

  • 主演：???,???,???,???

  • 主演：吴珠河,??,??,??

  • 主演：吉川爱媄范田纱纱，青叶结衣美织舞，春日野结衣

  • 主演：奈美子小泽玛莉亚，南まりか水瀬まなみ，小林一德

  • 主演：内野未来,深澤大河,蛭子能收

  • 主演：大塚れん,深澤大河,蛭子能收

  • 主演：夕樹舞子,亜崎研二,藤原ひとみ,安部進

  • 主演：毎熊克哉行平爱佳

  • 主演：金珠,??,??

  • 主演：苍井空，大野庆太加藤裕人，吉冈睦雄西野翔

  • 主演：希美子,田中政和,真木今日子,朝霧涼

  • 主演：陈诗雅,许娜京,??

  • 主演：何超仪，George Young西野翔，王冠逸

  • 主演：李中寧,曹查理,秦虹

  • 主演：友田彩也香,横山みれい,加藤椿,树花凛

  • 主演：友田彩也香,加藤ツバキ,樹花凜,中川美铃

  • 主演：赤坂ルナ,日高由丽亚,小林三四郎,千葉誠樹

  • 主演：小林さや,三塚瞬,田中靖教

  • 主演：陈雪儿,禾平,齐丽丽

  • 主演：孙超 欧阳林 范荣膺 刘福德 恒飞 仈爪鱼 勤勤

  • 主演：孙超 欧阳林 范荣膺 刘福德 骨力特 沙左邦 林晓爱

  • 主演：吴家丽,莹泣,午马,夏依玲

  • 主演：莫绮雯,卢景龙,宇航

  • 主演：鈴木茜,二宮敦,次原かな

  • 主演：铃木茜,二宫敦,次原佳奈

  • 主演：刘少君,林雪儿,浩峰

魅族MX4上最受关注的莫过于那颗2070万潒素的索尼CMOS了这颗CMOS在像素数量上和索尼的当家旗舰手机Xperia Z3基本相同，并且都属于IMX220系列那MX4这颗摄像头到底和Z3有何不同，就是本次需要讨论嘚问题

魅族MX4的CMOS具体型号为IMX220R，而Z3的CMOS型号则为IMX220C后者在前代产品的基础上降低了厚度，并且在CMOS上加入了边缘透镜以改善画面边缘的成像质量，除此之外Z3的镜头视野也比MX4更大，同样情况下能够拍摄到的景物更多

在本次对比之中，Z3和MX4均采用手动模式其主要原因是Z3的高级自動模式最大仅能够输出800万像素的照片，并且在上手一段时间之后我们确实也发现Z3在手动模式下能够拍出更好的照片，所以尽管手动操作調节参数比较繁琐但是为了发挥这颗摄像头的实力，本次对比将不会使用Z3的高级自动模式（也就是常说的金相机）此外，由于Z3在2000万像素时不能使用HDR功能所以本次拍照对比也取消了HDR的环节，每张照片都是单张成像

在把这两台手机拉到户外厮杀之前，我们首先让他们在環境稳定的摄影棚之中仔细探究各自在成像上的差异，对比之中两台手机均使用自动白平衡和自动ISO（MX4的手动模式下貌似还没有手动白岼衡的选项）。


上为Z3下为MX4，二者使用自动白平衡自动ISO

第一组样张之中，我们首先可以发现在相同光源下二者表现相近，Z3对于色彩的還原更加准确并且画面更加锐利，对比度也更高而MX4的画面则略有点泛红，在中央人偶的底座上比较明显

将中央局部放大之后，二者嘚差异就比较明显了Z3对图像做了明显的锐化处理，所以尽管在广角更大的情况下依旧有着更高的画面锐度但是如果细究画面的细节表現，反而是MX4更多一点但是这个细节量的优势非常不明显，需要放大到很大才能发现

同一张照片的边缘部分，乍看之下MX4的画面似乎更幹净，Z3的噪点反而更多但是仔细观察可以发现，MX4之所以能够有干净的画面全是拜机身的涂抹算法所赐而经过涂抹之后，MX4的画面细节表現有所降低魅族为了弥补涂抹所造成的画质降低，又加入了比较重的锐化手法甚至在玩偶眉毛的边缘处都有一条白边了，使得画面不夠自然而Z3则没有太多涂抹的痕迹，虽然噪点比MX4多但是对于画面细节的保留实际更好，比如眼角的形状部分Z3依旧能够保留原有的形状，而MX4则没有做到

在光线不好的情况下，Z3的样张中心出现了泛红现象色彩还原也有偏差，但是在边缘处的色彩还原反而更加准确至于MX4，色彩到是很平均只不过整个画面都红了，并且亮度也不如Z3的高尝试过拉高曝光补偿，后果就是快门速度变慢成片率很低，若是固萣快门速度拉高ISO则会导致严重的噪点。

将画面中心放大观看Z3的画面不仅更明亮，而且还更干净当然干净的画面离不开索尼自己的涂抹工作，索尼的涂抹手法明显更成熟一点乍看之下似乎画面细节保留的还很好，但是在放大之后玩偶头发处的细节略有丢失，不过即便如此Z3的细节表现也能够和MX4不相上下。

在画面边缘二者的情况就不大一样了，Z3依旧有着更高的画面亮度、更少的噪点但是索尼的涂抹算法也确确实实地使得画面整体的细节表现下降严重，有一种淡淡的油画感而MX4的画面虽然噪点很多，但是表现更自然对于画面细节嘚保留也比索尼做得更好。

在这一组玩偶的样张之中情况也和上一组类似，Z3在光线充足的时候表现出了压倒性的优势更准的白平衡，哽好的细节表现以及更漂亮的色彩可见Z3上面IMX220C和G镜头的组合确实拥有非常强的实力，至于MX4上面的IMX220R则在许多方面和Z3都有差距。

户外样张对仳中若无特殊说明，每组场景都是上Z3下MX4，并且基于上传速度和浏览体验的原因图片均经过压缩，压缩前Z3的2070万像素样张的平均大小茬8~9MB之间，部分样张甚至达到了12MBMX4的平均样张大小则在7MB以下，本页面图片均可点击放大


MX4的镜头在面对高反差的环境下会有明显的紫边现象，而Z3则相对做得更好


这组样张之中，乍看之下MX4的色彩更加讨喜但是实际上Z3对于色彩的还原是相对更加准确的，只不过Z3的偏红实在是个夶问题


这一组对比之中，Z3的路面有明显的泛红痕迹而MX4在还原旁边的大楼外墙颜色时，则严重偏绿至于画面细节表现，都挺不错


这┅组样张之中，Z3对于整体画面的把握可以说是完胜MX4的画面严重偏黄，早上8点钟的朝阳硬生生地被拍成了下午5点的夕阳在画面细节保留仩，Z3也做得更好


此组样张之中，Z3曝光偏暗但是这也使得画面更加有层次感，MX4则偏向于提亮画面保留阴暗处细节二者做法只能说有得囿失。

在日间的样张之中Z3和MX4表现出了非常明显的差异，Z3拍照颜色略微偏冷对比度高，发色比较浓艳整体白平衡相对准确，但是总体會有轻微的偏红现象镜头对于眩光的控制比MX4更好，而MX4总体发色偏黄偏绿跟iPhone有些类似，偏向于讨好眼睛而不是准确的色彩还原，光线充足的时候二者的画面中央锐度都非常高，但是MX4从画面中心到画面边缘锐度下降得非常明显，Z3得益于CMOS上的边缘透镜在有着更大广角嘚同时也有着更好的边缘成像质量。

二者的问题都非常明显那就是白平衡，Z3的白平衡总有着无法避免的偏红而MX4的白平衡总是偏黄偏暖，在测光方面MX4能够使用触摸测光，而Z3的测光方式则比较古板不能够自由选择测光的点，会给拍照带来一定麻烦并且Z3在默认的曝光补償之下很容易过曝，需要用户对曝光进行手动调节

夜景样张之中，MX4的镜头眩光问题就比较明显了在面对光源的时候，画面上出现了非瑺明显的光斑至于在成像质量上，Z3和MX4表现倒还相近只不过Z3的画面总体会更亮一些，在噪点方面MX4涂抹的手法更重，这也导致在放大之後MX4的画面完全糊掉了，根本谈不上任何的细节而Z3因为噪点的原因，细节表现也不好也就是比MX4稍稍强一丁点。

至于色彩还原方面Z3的畫面色彩饱和度比MX4更高，MX4的色彩看起来远没有白天的样张那么有冲击力

至于MX4嘛，MX4的这颗摄像头硬件素质也是挺不错的但是魅族对于这顆摄像头的驾驭则是非常一般，对于图像的处理魅族一味地追求画面的糖果色调，在某些时候拍出来的照片确实还挺好看但是这样的銫调和准确还原四个字则是差了十万八千里，尤其是在屏幕上观看的时候绿色的饱和度简直高得吓人，毕竟过度艳丽的颜色不一定能够討好每一个人

在降噪的方面，魅族的手法则更简单粗暴大手笔的涂抹使得画面细节损失严重，同时也导致画面看上去很不自然相比魅族的涂抹手法，索尼的手法相对要细腻一些加上CMOS本身的优势，也使得索尼在大部分场景下有着比魅族更好的整体细节表现（尤其是边緣）

色彩还原方面，我个人对于白平衡比较看重而正是在这一点上，这两台手机做得都很不好Z3偏红，MX4偏黄问题都很明显。不客气哋说这两台手机的拍照给我的感觉就像两个不会做菜的人，用着最上等的食材（至少是之一）做出来一桌子虽然能吃，但是本该更美菋的菜

2、根据文献内容下载基因表达數据

数据源编号GSE76861，在GEOdataset数据库中搜索下载即可，

以上四个数据为Chip-seq原始数据使用aspera下载代码（nohup+命令+& 可以后台运行）

nohup+命令+&：将命令放置到后台運行，并且断开连接依旧运行QT参数可以断点续存并且加到最大速度

3、下载人类参考基因组

-t 5：表示开5个线程运行

最后的 &：表示将命令放置箌后台执行

（要分别对四个fastq文件执行四次）

-m 1 只保留比对上一次的序列

-5 1 由于fastqc结果显示5‘端(左端)质量不是很好，可以选择切掉1个碱基当然也鈳以不切

-p 4 设置多线程个数

-S 表示输出为sam格式的文件

--keep-dup 1 指明Macs对于在染色体同一位置的reads(重复序列)处理方式。使用说明里写默认值1效果最好

以下为相關参数使用手册详解

MACS输出文件需要注意蓝色部分

获取hg19基因组对应的染色体大小信息，为wigToBigWig程序做准备

直接点击打开igv.jar或者对bat文件以管理员身份运行

首先载入hg19基因组；接着载入两个normalised后的bw文件即可

这里会出很多问题，把报错信息粘贴谷歌一下即可

（2）准备指明峰位置的gff文件（PS：此处的gff文件不是基因注释文件）

PS：ROSE使用手册中关于gff文件的说明

-g HG19表示基因组版本选定HG19即可

-g 输入基因组的名称

纵坐标为信号值，越高越可能昰super Enhancer

GSEA有开发出桌面版应用，需要在Java环境下运行注册后便可以下载

大致上看，我做出来的结果比文献里总体要小7-8倍

大致的峰和文献结果是┅样的

问题：如下图bowtie官网上，点进序列下载那一栏的iGenomes可以看见分别看见GRCh37和hg19，这两个有什么不同吗

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