分析

1）准备分析数据在SPSS数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在SPSS数据编辑窗口中通过计算产生。2）启动线性回归过程单击SPSS主菜单的“Analyze”下的“Regression”中“Linear”项，将打开线性回归过程窗口。3) 设置分析变量设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“Dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“Dependent”因变量显示栏里。设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“Independent(S)”自变量显示栏里。设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。选择标签变量: 选择为标签变量。选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。4）回归方式预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“Method”框中选中“Enter”选项，建立全回归模型。5）设置输出统计量单击“Statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：①“Regression Coefficients”回归系数选项：“Estimates”输出回归系数和相关统计量。“Confidence interval”回归系数的95%置信区间。“Covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。选择“Estimates”输出回归系数和相关统计量。②“Residuals”残差选项：“Durbin-Watson”Durbin-Watson检验。“Casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：“Outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；“All cases”选择所有观测量。提交执行在主对话框里单击“OK”，提交执行，结果将显示在输出窗口回归模型统计量：R 是相关系数；R Square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；Adjusted R Square 调整后的判定系数；Std. Error of the Estimate 估计标准误差。

给你讲一个笑话，一个美国留学生在中国某大学留学，参加了大学英语四级考试，竟然没有及格。哈哈哈。

level1：业务分析师--统计学、概率论基础知识level2：建模分析师-统计学、概率论和数理统计、数据 挖掘、机器学习 大数据分析师-大数据分析基础、Hadoop 理论、数据库 与数据仓库、机器学习理论level3：数据科学家-计算机科学、大数据架构、机器学习 与深度学习、数据治理、项目管理

数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。

对于Gene ontology 而言，目前共有2万多个Go trems。 做完富集分析后，我们可能会得到几百甚至几千个富集到的GO terms, 这样的一个数据量对于人工一个个检索而言，仍然是一个艰巨的任务。为了有效的利用GO富集分析的结果，我们势必需要对结果再次进行过滤。 所有GO的层次结构关系如下图所示 这样的结构我们称之为有向无环图DAG, 虽然在图这种数据结构中，节点并没有严格的层级关系，但是由于在GO这张图中，存在了祖先节点，即最上层的3个节点，其他的节点都可以看做是其子节点，从而引用了树状结构中的level的概念，定义子节点到祖先节点的路径上包含的节点数即为该节点的level，祖先节点的level为1. 示意图如下 需要注意的是，由于子节点到祖先节点的路径不止一条，所以一个子节点可能拥有用多个level, 这意味着GO terms的level不是一个值，在使用level对GO Terms进行过滤时就需要注意。 想象一下，对于一个有多个level的GO term, 我们采用哪个值来表征其level, 是取最大值，还是最小值，或者是均值，由于不同取值算法带来的不确定性，所以采用level对GO过滤会存在一定风险，特别是level很大时。比如我们只选取level > 7的GO terms, 无论是用哪个值作为level, 其过滤的结果和我们预期的都是不符合的。 GO官网对于GO level也进行了说明，参考以下链接 http://www.geneontology.org/faq/how-can-i-calculate-level-go-term 传统的费舍尔精确检验也好，GSEA也罢，这些富集分析的算法都只是为单个GO term进行分析，不会考虑该GO term在整个网状结果中的层级关系。对于这些分析的结果，采用上述的GO level 进行过滤时，只能是采用较小的level, 在一下R包中，比如goprofiler， 推荐的最小层级是level为2。 采用level对结果过滤效果有限，为了有效筛选结果，出现了Gene Ontolgy network analysis，示意图如下 根据所有富集到的GO terms, 从整个GO Graph中取出一个子图subgraph， 图中有颜色的节点为富集到的GO, 颜色的深浅有P值决定， 节点的大小由degree决定。 根据这个network, 应用图论的算法可以挖掘出其中重要的GO term，从而实现对GO富集结果的过滤。 ———————————————— 原文链接： https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/83744087

　　美国手机运营商优劣势分析。跟着来看看吧。 　　又是一年升学季，马上就要启航去美国开启人生新篇章的莘莘学子们肯定是期待与担忧并存。独自在陌生环境学习生活，除了过硬的心理素质，我们还需要万全的准备来减小生活琐事对学习和社交活动的干扰和压力。下面，我就为大家解读一下留学美国手机运营商优劣势。 　　手机卡在现代社会的重要性不言而喻，我们基础的社交和沟通都需要其发挥作用。本期，商僧就对美国留学生赴美之后都会面临的问题-选择手机卡运营商，做一下盘点。 　　美国的主要手机运营商有四家，分别是AT&T，Verizon，T-mobile和Sprint。这四家公司占据了美国电信业90%的市场，可谓是各有千秋，竞争激烈。 　　在中国我们使用2G，3G，4G的手机网络可谓非常方便，一般的手机卡插上之后都至少能使用3G网络，但是美国的手机网络却要麻烦的多，你需要详细了解自己手机的频段，否则可能你的手机插卡之后可能只能使用GPRS了哦。 　　中国的手机，从制式上来说分为三种，GSM(联通)，CDMA(电信)，TD(移动)。 　　从技术上来说，美国的运营商也基本分为两派。一派是是使用GSM(欧洲开发的全球通)或是WCDMA(宽带码分多址，一种3G网络)，代表公司是AT&T，可以单独购买SIM卡。 　　另一派则是CDMA(码分多址，一种2G网络)，代表公司是Verizon 和Sprint，这两个公司必须要根据套餐，买一部手机才能购买SIM卡。 　　T-mobile是少数两个兼有的公司。 　　当然，这只是粗略的派别划分，实际上现在主要的四大公司一直都在研发更好地技术，抢占4G的LTE的市场。 　 　一、 AT&T 　　AT&T(American Telephone & Telegraph，美国电话电报公司)是美国最大的本地和长途电话公司，和美国无线的第二大运营商，创立于1877年，世界500强企业之一，主营业务包括电话、电视、移动通信。是美国iphone的独家经销商，也是美国4G网络速度派的代表。这个公司的业务主打就是网络速度快信号好，但是相应的价格也就比较昂贵。没有SSN，AT&T会要求你先交纳500美元的押金，之后可以根据你是否购置手机，办理何种套餐来具体收费，根据购机的同学的反映，一般是为： 　　第一次交费金额=通话分钟数+data package(数据流量)+手机费用+$36激活费用(押金另算)。对于长期准备在美国，又对网络要求比较高的同学们算是一个选择。 　 　二、T-mobile 　　T-mobile正式名称为T-Mobile USA，它是德国电信的子公司，属于Freemove 联盟一员。该公司拥有1.09亿用户，是世界上最大的移动业务公司。前段时间还经历了被AT&T收购和收购未成功的一系列波折。T-mobile最大的特点就是收费便宜。该公司提出的50美元包月不限量电话和短信服务，极大地压缩了这个行业的潜力，并且提高了行业竞争。对于追求性价比的同学们是一个好选择。但是需要注意T-mobile的服务地区，部分地区有信号非常差的反馈。 　　 三、 Verizon 　　Verizon是由由贝尔大西洋公司(Bell Atlantic)与美国通用电话电气公司(GTE)于2000年5月合并而成。Verizon是美国最大的无线运营商，第一大地方电话公司和第二大电信服务商。覆盖全美超过205个城市，但是主要集中在美国东部，西部相对较少。它一直以来都是覆盖面积最广信号最好的运营商，但是相对的价格也是最高的，其套餐强制购机，因为有很多机型属于机卡一体，分为450分钟通话，900分钟通话和无限量通话。同时也不断推陈出新，推出一系列例如：旅游套餐，亲友套餐，家庭套餐等减免长途漫游费用的套餐，其后更是迅速上线即按即谈(push to talk)等功能功能，这种一键通话，类似于对讲机的功能神兽消费群体青睐。 　 　四、Sprint 　　Sprint Nextel公司是美国第三大移动运营商，成立于1938年，前身是1899年创办的Brown电话公司，当时是堪萨斯州的一家小型地方电话公司。 　　2005年8月由Sprint公司和Nextel兼并而成。Sprint在美国本土扩展的非常好，用户也相对稳定，但是一般不是留学生第一选择，对于学生来说，sprint价格高于T-mobile，而且是电话卡和手机必须是捆绑销售，在同比情况下，其信号状态又不太理想，所以一般没有长留美国打算的留学生都转其他运营商了。不过升级后的AT&T和Verizon一直在客户服务上面有一些例如共享家庭流量包的强制举措，在此基础上，有外媒预计，Sprint可能会在客户服务上下更多功夫以争取更多的市场份额，有需要的小伙伴可以密切关注一下Sprint的信息，相信在不就得将来，Sprint可能会推出更多的优惠套餐和便利消费者的服务与资费调整哦~ 　　关于留学美国手机运营商优劣势就为大家介绍到这里，希望对申请者能够有所帮助。

the+形容词 可表示 名词，所以看上文有没有其他名词咯，如果有的话the better应该是对其更好事物的指代

这句话你确定没漏词吗

文中有一段文字是叙述花季少女在年轻时如何迷人而最终嫁作人妇，生儿育女，容颜不复。其实花季少女、传教士、儿时玩伴、猎手等等角色最终都是遵循了自然的法则以死亡告终。即使是对生命充满眷恋的麋鹿，在艰难反抗之后也步入了死亡。这些不同的角色的相同结局，或许就是为了说明死亡是生命的法则，自然根本不在乎单独的个体，无论是何种身份拥有何种能力，最终自然所要实现的目的只是延续而已，因此个人的也终将迎来死亡。这些人物在文中大部分并没有语言，仅仅是在老KOSKOOSH的想法中出现。这些角色的性格不明或许也是为了说明文章的主旨。

这里的coming是动名词（不是现在分词！），而a long time则是coming的定语。

Zhu S , Beaulaurier J , Deikus G , et al. Mapping and characterizing N6-methyladenine in eukaryotic genomes using single molecule real-time sequencing[J]. Genome Research, 2018, 28(7):gr.231068.117. Xiao C L , Zhu S , He M , et al. N6-Methyladenine DNA Modification in the Human Genome[J]. Molecular cell, 2018, 71(2). 简单来说，这篇文章从“华夏1号”的PacBio三代测序数据出发， 前6个results 介绍了PacBio测序寻找6mA修饰的精准度，并对基于二代测序的6mA-IP-seq，基于质谱的LC-MS/MS，以及基于qPCR的6mA-IP-qPCR和6mA-RE-qPCR等方法进行验证和补充说明，结论是基于二代测序的6mA-IP-seq能够得到的6mA修饰位点在SMRT的数据中都有，但是位点要显著少于SMRT测序数据能找到的6mA位点。 Result-7和Result-8 分别介绍了基于猜想寻找人类系统中6mA修饰的甲基化和去甲基化酶，分别是N6MT1和ALKBH1。这里主要是进行了一系列细胞水平的过表达或者干扰/敲除实验，以及体外甲基化实验。首次鉴定了人类基因组6mA修饰的甲基化酶——N6AMT1。最后两个 结果9和10 主要是粗略研究了一下一小部分gastric cancer 和liver cancer病人中的6mA修饰情况以及N6AMT1/ALKBH1的表达情况，得出 癌组织比癌旁组织的6mA修饰少 ， 值得注意的一点是，这篇文章当中，对癌和癌旁组织中的6mA进行检测用的方法是免疫组织化学（IHC），而不是测序的方法 。并且发现6mA修饰水平和预后有关。通过对肿瘤细胞系做N6AMT1和ALKBH1过表达、沉默实验发现6mA修饰水平的高低会影响肿瘤细胞的增殖、迁移、侵袭等表型。 个人觉得这篇文章值得参考的地方是利用PacBio的测序数据去提取修饰信息的Bioinformatics分析部分。 Cell. 2018 Nov 15;175(5):1228-1243.e20. doi: 10.1016/j.cell.2018.10.006. Epub 2018 Nov 1 N6-methyladenine DNA Modification in Glioblastoma. 我个人感觉 这篇文章思路比较迷 （也许应该说比较丰富，所以一遍读不明白），发表于第二篇文章之后，出现很多有意思的，与第二篇文献的结论完全相反的结果。在看了Author Contribution之后我的感觉更加强烈——即这篇文章应该是两个竞争课题组后来整合成果共同发表为一篇文章的套路。（只是猜测，不一定对哈）由于相对来说这篇文章比肖传乐的文章更复杂，所以在附上完整思路整理图的同时，我对单个result进行拆分梳理如下。前三个结果主要谈论的是N6-mA修饰；后三个结果主要谈论的是ALKBH1这个基因。 首先是 背景 ，值得一说的是为什么作者选择了神经胶质母细胞瘤（Glioblastoma）来研究DNA的6mA修饰。Glioblastoma是一种发病率很高，并且很具侵略性的原发性脑肿瘤， 这个癌种被证明有广泛的表观遗传修饰失调 ，例如DNA 5mC的高甲基化、染色质重塑酶基因如EZH2和BMI1的表观修饰变化。然后作者们就选择了用来自病人的胶质母细胞瘤细胞对DNA 6mA修饰及其功能进行研究。 这部分主要用dot blot, MS和免疫细胞荧光(ICC)三种技术对Glioblastoma病人衍生的干细胞GSCs和两个primary tissues进行研究(primary tissues只做了dot blot)，然后发现 在GSCc和primary tissues中的6mA修饰都比human astrocytes (人类形形胶质细胞，作为normal control)中要高。这个结论与第二篇肖传乐等人的文章中得出的‘normal组织中的6mA修饰水平更高"刚好相反 。 这个部分主要是对两个GSCs细胞系和一个primary组织进行了N6-mA DIP-seq测序。分析测序结果发现(1) 每个样本能检测到7,282-17,263个N6-mA peak, 这一结果与2018-molecular cell上发表的肖传乐等人的文章中用的6mA-IP-seq在HuaXia1基因组中检测到的(21,129)差不多？ (2) 每条染色体上都检测到了N6mA，其中7号染色体、19号染色体和21号染色体上最多； 而关于分布的染色体的特征，肖传乐等人的文章似乎表示6mA在常染色体上的分布是比较均一的？ (PS: 在文章中进行了Genome Background比较得出的这个结论，由于我是生信菜鸟，我不太懂，希望有专业人士可以指导一下~)(3) GO富集分析发现m6A修饰的基因主要富集在神经发生和神经发育通路；(4) motif分析发现6mA的常见修饰寡核苷酸是GGAAT，肖传乐等人的文章中得到的motif是[G/C]AGG[C/T] 。 作者提出 “N6mA是一种抑制性的表观修饰” 。怎么说呢，因为在Result-2中鉴定到的富含6mA修饰的DNA motif- GGAAT-是人类大部分微卫星重复序列的结构，而人类微卫星重复序列主要在异染色质区域。所以Result-3就开始探索N6mA与异染色质之间的关系。首先对Result-2部分的三个样本进行了H3K9me3，H3K27me3和H3K4me3的ChIP-seq，发现80%的N6-mA的峰能和异染色质marks，即H3K9me3, H3K27me3重合。之后又对387这个GSC做了WGBS (全基因组甲基化测序)，发现有轻微差异。（小声：连显著性都没标是不是因为没有显著差异，23333） 这个结果部分首先对ALKBH1这个基因进行体外和体内实验，均证明能影响6mA的量； 最重要的是，这篇文章也做了N6AMT1这个基因，通过CRISPR构建N6AMT1敲除的细胞系的6mA修饰水平没有发生变化。体外的实验也没有变化。这里有几个地方我个人认为比较不明确：首先，做CRISPR-Cas9敲除的GSCs细胞系未告知明确是哪个；然后做dot blot的DNA用量也没有标明。因此不能和肖传乐等人的文章进行更精确的比较。 _________________________________________________________________________ 还有不解的是：后面他们先是做了CRISPR敲除ALKBH1基因的细胞系，然后去做了RNAseq，得到表达变化了的差异基因；然后他们用shRNA干扰ALKBH1表达的细胞做N6-mA DIP-seq去找ALKBH1被knockdown之后N6mA修饰发生改变的位点，然后比较ALKBH1被敲除后表达下调的基因的N6-mA的修饰的变化情况。为什么不直接用ALKBH1-KO的细胞系做N6-mA DIP-seq呢？？？关键是他文写的还是"after ALKBH1 deleption"？？？感觉略混乱啊。。 ________________________________________________________________________ 继续‘震惊"的是，他们又做了ATAC-seq，发现ATAC-seq的峰刚好和N6-mA DIP-seq的峰呈负相关。。。这思路真(kan)清(bu)奇(dong)。。。难道前面不是已经证明了N6-mA喜欢在异染色质区域吗？异染质区域难道不是开放性弱的区域吗？？那么不是理论上就是在ATAC-seq不能拉到的区域吗？？ ________________________________________________________________________ 然后，为了搞明白ALKBH1到底是怎么去掉N6-mA修饰的，他们做了ALKBH1 pull-down实验。发现ALKBH1喜欢跑到带有N6-mA修饰的寡聚核苷酸那里去。。为了解释这种现象，他们又做了ALKBH1的ChIP-seq。。。然后发现ALKBH1 ChIP-seq的峰和N6mA的峰重叠。。然后得到的结论是：ALKBH1是一个转录因子，它跑到N6-mA富集的地方去并且移除N6-mA修饰的抑制作用。。思路绕吗？？可能CNS级文章就是这样吧。。 第五个结果比较简单，但是到了第五个结果这里，ALKBH1, Histone modification (eg, H3K9me3), N6-mA modification和Gene expression这4者之间的关系其实相对来说似乎就明朗了。 (1) ALKBH1升高会减少N6-mA的修饰； (2) N6-mA修饰减少会去掉基因表达的抑制性修饰，所以理论上来说正常组织中带有较多N6-mA修饰的基因在ALKBH1表达升高之后它们的表达也会升高，即ALKBH1的水平与基因表达呈正相关； (3) N6-mA修饰与H3K9me3的修饰peaks高度重叠 ； 所以在第五个结果里，通过对ALKBH1 knockdown的细胞系做H3K9me3 ChIP-seq，弥补上了ALKBH1与H3K9me3的关系。本文的研究结果是： 检测到ALKBH1 knockdown的细胞系基因组中有更多H3K9me3 peaks，因此认为ALKBH1可以调控组蛋白修饰的形成。 这篇文章内容很丰富，思路很丰满，太累了。后面主要是设计了相对完整的对照实验做RNAseq等实验证明N6-mA与缺氧调控通路的关系，以及去做了个ALKBH1敲除后的肿瘤细胞表型实验等。 Wu T P , Wang T , Seetin M G , et al. DNA methylation on N6-adenine in mammalian embryonic stem cells[J]. Nature, 2016. Yao B , Cheng Y , Wang Z , et al. DNA N6-methyladenine is dynamically regulated in the mouse brain following environmental stress[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):1122. 这篇文章的第二个结果，通过6mA-IP-seq测了3对stress/control鼠脑PFC区的6mA变化，得到主要变化——不论gain 6mA还是loss-of 6mA都是发生在intergenic基因间区。当关注基因内的6mA变化时，发生主要是发生在introl区。 而2018-Moleculer Cell-肖传乐等人的文章的结果是6mA在基因内intragenic的修饰区域主要是在exon区。 在第四个结果里，通过对RNAseq的数据进行分析，并且结合6mA-IP-seq数据，把所有基因分为以下四类：① gain-of-6mA/upregulated; ② gain-of-6mA/downregulated; ③ loss-of-6mA/upregulated; ④ loss-of-6mA/downregulated。GO分析之后发现只有第③类loss-of-6mA/upregulated的基因能够富集到与神经发育及功能相关的通路上。 Liu J , Zhu Y , Luo G Z , et al. Abundant DNA 6mA methylation during early embryogenesis of zebrafish and pig[J]. Nature Communications, 2016, 7:13052. 这篇文章比较短，只有7页pdf，接下来按照文章给出的result来理一下整个项目的思路。 首先第一个结果部分 (1) DNA 6mA modification during early embryogenesis of zebrafish ，作者主要利用UHPLC-QQQ-MS/MS超高分辨率-三重四级杆-串联质谱，以斑马鱼为模型，非常细致地研究了斑马鱼的精细胞、卵子、早期胚胎发育的各个细胞时期（受精卵、2细胞、4细胞、8细胞、16细胞、32细胞、64细胞、128细胞、256细胞、512细胞时期）以及成年斑马鱼的不同组织器官（包括脑、眼睛、心脏、卵巢、精囊、肌肉和肠）进行了6mA丰度研究，平均每一个实验组需要约10,000个细胞提取的基因组DNA。结果表明精细胞中6mA/A的比例约在0.003%，卵母细胞中约为0.015%；在32-64细胞时期6mA/A的比例达到最高，约为0.1%，之后慢慢下降，直至回归原始基因组水平。 同时成年斑马鱼的不同组织器官中6mA/A的丰度也是符合一般水平，无明显变化。

看情况而定。一般抖音数据分析申请条件：粉丝数≥1000，最近一周内投稿数天数不小于3天。可按如下方法进行操作：1、在“我”界面点击右上角三横图标，选择“创作者服务中心”。2、点击“开通数据看板能力”。3、满足条件后点击“立即开通”即可。当粉丝不足1000时，可按如下方法进行操作：我们在浏览器里面去搜索抖音创作者服务平台。然后官网登录进去之后，点击视频数据总览，点击立即解锁就可以。

组织中细胞类型的空间位置从根本上塑造了细胞之间的相互作用和功能，but the high-throughput spatial mapping of complex tissues remains a challenge。We present сell2location , a principled and versatile Bayesian model（贝叶斯模型） that integrates single-cell and spatial transcriptomics to map cell types in situ in a comprehensive manner。在准确性和全面性的方面，cell2location的表现优异，In the mouse brain, we use a new paired single nucleus and spatial RNA-sequencing dataset to map dozens of cell types and identify tissue regions in an automated manner。We discover novel regional astrocyte subtypes including fine subpopulations in the thalamus and hypothalamus（新的发现）。In the human lymph node, we resolve spatially interlaced immune cell states and identify co-located groups of cells underlying tissue organisation.（细胞共定位）。我们在空间上绘制罕见的萌发前中心B细胞种群，并预测与干扰素反应相关的推定细胞相互作用。总之方法很好用。 这里我们需要注意的一点就是， 贝叶斯模型 ，这个模型在建模的时候很常用，这里就不多介绍了，推荐大家看一本书《机器学习原理、算法与应用》，书中讲述了很多有关机器学习的算法和基础知识，有利于我们加深生信分析的算法原理。 The cellular architecture of tissues, where distinct cell types are organized in space, underlies cell-cell communication, organ function and pathology.（组织是一个复杂的统一体）。Emerging spatial genomics technologies hold considerable promise for characterising tissue architecture, providing key opportunities to map resident cell types and cell signalling in situ, thereby helping guide in vitro tissue engineering efforts.（空间转录组的主要应用价值）。但是空间转录组仍然存在挑战，One reason is the enormous variation in tissue architecture across organs, ranging from the brain with hundreds of cell types found across discrete anatomical regions to immune organs with continuous cellular gradients and dynamically modified microenvironments。To create and map comprehensive tissue atlases, experimental and computational methods need to be aligned to cope with this variation and in particular, enable mapping numerous resident cell types across diverse and complex tissues in situ.（技术挑战）。 coupled single-cell and spatially resolved transcriptomics offer a scalable approach to address these challenges（单细胞和空间转录组的技术互补）。首先第一步要从解离的组织中识别各种细胞类型（单细胞转录组），然后匹配各个细胞类型的空间位置分布。目前的挑战是First, spatial RNA-seq measurements (i.e. locations) combine multiple cell types as array-based mRNA capture currently do not match cellular boundaries in tissues. Thus, each spatial position corresponds to either several cell types (Visium, Tomo-Seq) or fractions of multiple cell types (Slide-Seq, HDST). Second, spatial RNA-seq measurements are confounded by different sources of variation as 1) cell numbers vary across tissue positions, 2) different cells and cell types differ in total mRNA content, and 3) thin tissue sectioning captures variable fractions of each cell"s volume. Computational approaches need to appropriately model and account for all of these factors。 Here, we present cell2location, a principled and versatile Bayesian model for comprehensive mapping of cell types in spatial transcriptomic data.（我们关注的重点）Cell2location uses reference gene expression signatures of cell types derived from scRNA-seq to decompose multi-cell spatial transcriptomic data into cell type abundance maps（简单的原理与其他方法相同，算法有差异）。The model accurately maps complex tissues, including rare cell types and fine subtypes, and it identifies tissue regions and co-located cell types downstream in an automated manner（能够识别共定位的细胞类型，这个很重要）。下面是两个应用案例，证明这个方法好。 Cell2location maps the spatial distribution of cell types by integrating single-cell RNAseq (scRNA-seq) and multi-cell spatial transcriptomic data from a given tissue。 我们首先解决一下J-S散度和PR曲线。 KL散度又称为相对熵，信息散度，信息增益。KL散度是是两个概率分布P和Q 差别的非对称性的度量。 KL 散度是用来 度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的位元数。 典型情况下，P表示数据的真实分布，Q表示数据的理论分布，模型分布，或P的近似分布。 定义如下： 因为对数函数是凸函数，所以 KL散度的值为非负数。 相对于PR曲线，ROC曲线了解的更多一些，大家可以参考我关于ROC曲线的讲解 深入理解R包AUcell对于分析单细胞的作用 . 而PR曲线 模型的简单介绍 For a complete derivation of the cell2location model, please see supplementary computational methods. Briefly, cell2location is a Bayesian model, which estimates absolute cell density of cell types by decomposing mRNA counts U0001d451 s,g of each gene U0001d454 = {1, . . , U0001d43a} at locations U0001d460 = {1, . . , U0001d446} into a set of predefined reference signatures of cell types g f g .For 10X Visium data, this matrix can be directly obtained from the 10X SpaceRanger software and imported into data format used in a popular python package Scanpy(利用scanpy来读取10X分析数据，也可以联合Suerat进行分析)。d s,g should be fltered to a set of genes expressed in the single cell reference g f g .这个地方的处理在于单细胞与空间转录组映射的时候，表达基因的相同。cell2location的图表模型如下图：

1.在内核中, dev_t 类型(在 <linux/types.h>中定义)用来持有设备编号 — 主次部分都包括.其中dev_t 是 32 位的量, 12 位用作主编号, 20 位用作次编号1 #ifndef _LINUX_TYPES_H2 #define _LINUX_TYPES_H34 #include <asm/types.h>56 #ifndef __ASSEMBLY__7 #ifdef __KERNEL__89 #define DECLARE_BITMAP(name,bits) /10 unsigned long name[BITS_TO_LONGS(bits)]1112 #endif1314 #include <linux/posix_types.h>1516 #ifdef __KERNEL__1718 typedef __u32 __kernel_dev_t;1920 typedef __kernel_fd_set fd_set;21 typedef __kernel_dev_t dev_t; //用来持有设备编号的主次部分22 typedef __kernel_ino_t ino_t;23 typedef __kernel_mode_t mode_t;...2．在 <linux/kdev_t.h>中的一套宏定义. 为获得一个 dev_t 的主或者次编号, 使用:2．1设备编号的内部表示MAJOR(dev_t dev);MINOR(dev_t dev);2．在有主次编号时, 需要将其转换为一个 dev_t, 可使用:MKDEV(int major, int minor);在linux/kdev_t.h中有下了内容...4 #define MINORBITS 205 #define MINORMASK ((1U << MINORBITS) - 1)6 7 #define MAJOR(dev) ((unsigned int) ((dev) >> MINORBITS))8 #define MINOR(dev) ((unsigned int) ((dev) & MINORMASK))9 #define MKDEV(ma,mi) (((ma) << MINORBITS) | (mi))//高12为表示主设备号,低20位表示次设备号...3．分配和释放设备编号register_chrdev_region函数下面摘自文件fs/char_dev.c内核源代码184 /**185 * register_chrdev_region() - register a range of device numbers186 * @from: the first in the desired range of device numbers; must include187 * the major number.188 * @count: the number of consecutive device numbers required189 * @name: the name of the device or driver.190 *191 * Return value is zero on success, a negative error code on failure.192 */193 int register_chrdev_region(dev_t from, unsigned count, const char *name)194 {195 struct char_device_struct *cd;196 dev_t to = from + count; //计算分配号范围中的最大值1280＋400＝1680197 dev_t n, next;198 199 for (n = from; n < to; n = next) {/*每次申请256个设备号*/200 next = MKDEV(MAJOR(n)+1, 0);/*主设备号加一得到的设备号，次设备号为0*/201 if (next > to)202 next = to;203 cd = __register_chrdev_region(MAJOR(n), MINOR(n),204 next - n, name);205 if (IS_ERR(cd))206 goto fail;207 }208 return 0;209 fail:/*当一次分配失败的时候,释放所有已经分配到地设备号*/210 to = n;211 for (n = from; n < to; n = next) {212 next = MKDEV(MAJOR(n)+1, 0);213 kfree(__unregister_chrdev_region(MAJOR(n), MINOR(n), next - n));214 }215 return PTR_ERR(cd);216 }这里, from是要分配的起始设备编号. from 的次编号部分常常是 0, 但是没有要求是那个效果. count是你请求的连续设备编号的总数. 注意, 如果count 太大, 要求的范围可能溢出到下一个次编号;但是只要要求的编号范围可用, 一切都仍然会正确工作. 最后, name 是应当连接到这个编号范围的设备的名子; 它会出现在 /proc/devices 和 sysfs 中.如同大部分内核函数, 如果分配成功进行, register_chrdev_region 的返回值是 0. 出错的情况下, 返回一个负的错误码, 不能存取请求的区域.4．下面是char_device_struct结构体的信息fs/char_dev.cstatic struct char_device_struct {struct char_device_struct *next; // 指向散列冲突链表中的下一个元素的指针unsigned int major; // 主设备号unsigned int baseminor; // 起始次设备号int minorct; // 设备编号的范围大小const char *name; // 处理该设备编号范围内的设备驱动的名称struct file_operations *fops; // 没有使用struct cdev *cdev; /* will die指向字符设备驱动程序描述符的指针*/} *chrdevs[MAX_PROBE_HASH];80 /*81 * Register a single major with a specified minor range.82 *83 * If major == 0 this functions will dynamically allocate a major and return84 * its number.85 *86 * If major > 0 this function will attempt to reserve the passed range of87 * minors and will return zero on success.88 *89 * Returns a -ve errno on failure.90 *//*** 该函数主要是注册注册注册主设备号和次设备号* major == 0此函数动态分配主设备号* major > 0 则是申请分配指定的主设备号* 返回0表示申请成功,返 回负数说明申请失败*/91 static struct char_device_struct *92 __register_chrdev_region(unsigned int major, unsigned int baseminor,93 int minorct, const char *name)94 {/*以下处理char_device_struct变量的初始化和注册*/95 struct char_device_struct *cd, **cp;96 int ret = 0;97 int i;98 //kzalloc()分配内存并且全部初始化为0,99 cd = kzalloc(sizeof(struct char_device_struct), GFP_KERNEL);100 if (cd == NULL)//ENOMEM定义在include/asm-generic/error-base.h中,//15 #define ENOMEM 12 /* Out of memory */ 101 return ERR_PTR(-ENOMEM);102 103 mutex_lock(&chrdevs_lock);104 105 /* temporary */ 106 if (major == 0) {//下面动态申请主设备号107 for (i = ARRAY_SIZE(chrdevs)-1; i > 0; i—) {//ARRAY_SIZE是定义为ARRAY_SIZE(a) (sizeof(a) / sizeof((a)[0])) //#define ARRAY_SIZE(a) (sizeof(a) / sizeof((a)[0]))108if (chrdevs[i] == NULL)//chrdevs是内核中已经注册了的设备好设备的一个数组109 break;110 }111 112 if (i == 0) {113 ret = -EBUSY;114 goto out;115 }116 major = i;117 ret = major;//这里得到一个位使用的设备号118 }119 //下面四句是对已经申请到的设备数据结构进行填充 120 cd->major = major;121 cd->baseminor = baseminor;122 cd->minorct = minorct;/*申请设备号的个数*/123 strlcpy(cd->name, name, sizeof(cd->name));124/*以下部分将char_device_struct变量注册到内核*/ 125 i = major_to_index(major);126 127 for (cp = &chrdevs[i]; *cp; cp = &(*cp)->next)128 if ((*cp)->major > major || //chardevs[i]设备号大于主设备号129 ((*cp)->major == major &&130 (((*cp)->baseminor >= baseminor) || //chardevs[i]主设备号等于主设备号，并且此设备号大于baseminor131 ((*cp)->baseminor + (*cp)->minorct > baseminor))))132 break;133 //在字符设备数组中找到现在注册的设备134 /* Check for overlapping minor ranges. */135 if (*cp && (*cp)->major == major) {136 int old_min = (*cp)->baseminor;137 int old_max = (*cp)->baseminor + (*cp)->minorct - 1;138 int new_min = baseminor;139 int new_max = baseminor + minorct - 1;140 141 /* New driver overlaps from the left. */142 if (new_max >= old_min && new_max <= old_max) {143 ret = -EBUSY;144 goto out;145 }146 147 /* New driver overlaps from the right. */148 if (new_min <= old_max && new_min >= old_min) {149 ret = -EBUSY;150 goto out;151 }152 }153 /*所申请的设备好号能够满足*/154 cd->next = *cp;/*按照主设备号从小到大顺序排列*/155 *cp = cd;156 mutex_unlock(&chrdevs_lock);157 return cd;158 out:159 mutex_unlock(&chrdevs_lock);160 kfree(cd);161 return ERR_PTR(ret);162 }以上程序大体上分为两个步骤：1.char_device_struct类型变量的分配以及初始化94～123行2.将char_device_struct变量注册到内核，12行页到162行1.char_device_struct类型变量的分配以及初始化(1)首先，调用 kmalloc 分配一个 char_device_struct 变量cd。检查返回值，进行错误处理。(2)将分配的char_device_struct变量的内存区清零memset。(3)获取chrdevs_lock读写锁，并且关闭中断，禁止内核抢占，write_lock_irq。(4)如果传入的主设备号major不为0，跳转到第(7)步。(5)这时，major为0，首先需要分配一个合适的主设备号。将 i 赋值成 ARRAY_SIZE(chrdevs)-1，其中的 chrdevs 是包含有256个char_device_struct *类型的数组，然后递减 i 的值，直到在chrdevs数组中出现 NULL。当chrdevs数组中不存在空值的时候，ret = -EBUSY; goto out;(6)到达这里，就表明主设备号major已经有合法的值了，接着进行char_device_struct变量的初始化。设置major, baseminor, minorct以及name。2.将char_device_struct变量注册到内核(7)将 i 赋值成 major_to_index(major)将major对256取余数，得到可以存放char_device_struct在chrdevs中的索引(8)进入循环，在chrdevs[i]的链表中找到一个合适位置。退出循环的条件：(1)chrdevs[i]为空。(2)chrdevs[i]的主设备号大于major。(3)chrdevs[i]的主设备号等于major，但是次设备号大于等于baseminor。注意：cp = &(*cp)->next，cp是char_device_struct **类型，(*cp)->next是一个char_device_struct *类型，所以&(*cp)->next，就得到一个char_device_struct **，并且这时候由于是指针，所以对cp赋值，就相当于对链表中的元素的next字段进行操作。(9)进行冲突检查，因为退出循环的情况可能造成设备号冲突(产生交集)。如果*cp不空，并且*cp的major与要申请的major相同，此时，如果(*cp)->baseminor < baseminor + minorct，就会发生冲突，因为和已经分配了的设备号冲突了。出错就跳转到ret = -EBUSY; goto out;(10)到这里，内核可以满足设备号的申请，将cd链接到链表中。(11)释放chrdevs_lock读写锁，开中断，开内核抢占。(12)返回加入链表的char_device_struct变量cd。(13)out出错退出a.释放chrdevs_lock读写锁，开中断，开内核抢占。b.释放char_device_struct变量cd，kfree。c.返回错误信息 下面程序出自fs/char_dev.c动态申请设备号...218 /**219 * alloc_chrdev_region() - register a range of char device numbers220 * @dev: output parameter for first assigned number221 * @baseminor: first of the requested range of minor numbers222 * @count: the number of minor numbers required223 * @name: the name of the associated device or driver224 *225 * Allocates a range of char device numbers. The major number will be226 * chosen dynamically, and returned (along with the first minor number)227 * in @dev. Returns zero or a negative error code.228 */229 int alloc_chrdev_region(dev_t *dev, unsigned baseminor, unsigned count,230 const char *name)231 {/* dev:仅仅作为输出参数，成功分配后将保存已分配的第一个设备编号。baseminor:被请求的第一个次设备号，通常是0。count:所要分配的设备号的个数。name:和所分配的设备号范围相对应的设备名称。b.返回值：成功返回0，失败返回负的错误编码*/232 struct char_device_struct *cd;233 cd = __register_chrdev_region(0, baseminor, count, name);234 if (IS_ERR(cd))235 return PTR_ERR(cd);236 *dev = MKDEV(cd->major, cd->baseminor);237 return 0;238 }239 ...

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ARI/S型，其实这个结过，还要结合你在量表上第六部分的答案。从这个来看，您是一个艺术，现实，加探索/或者说是社会型的人。 AIR：建筑师、画家、摄影师、绘图员、环境美化工、雕刻家，包装设计师、陶器设计师、绣花工、漫画工。ASI：音乐教师、乐器教师、美术教师、管弦乐指挥、合唱队指挥、歌星、演奏家、哲学家、作家、广告经理、时装模特

　　厨房是我们日常生活中常用到的功能空间，它每一部分的装修我们都应该仔细考虑。比方说用来洗菜洗碗的水槽究竟是用台上盆好呢，还是用台下盆更好。其实在以前人们对水槽也没这么多说道，但随着人们生活水平的提高，对生活品味也变得不一样，什么事也要追求精致和完美。既然如此，就让小编来带大家了解一下“厨房水槽是台上盆高?还是台下盆好?”吧。　　一、厨房水槽台上盆好还是台下盆好　　1、台上盆　　优点:台上盆是橱柜的商家比较默认的一种安装方法，一般的口直径都会大于橱柜台面开口。优点就是安装方便，后期维护也方便。在安装时可以直接放在台面上就可以，然后再用玻璃胶给它固定了就可以。　　缺点:但是就是清理起来不方便，玻璃胶发黑发霉很难看。　　2、台下盆　　优点：台上盆好打理，台面上的水、饭渣、菜叶轻轻一抹就到水盆里了，清洁方便!　　缺点:安装台下盆的注意了!安装台下盆需要加工费，拿到厂里去加工一般要收390的加工费。(价格来源于网络，仅供参考。)交接的地方需要打胶，如果这个工艺没做好很容易出现渗水，安装费用也是比较贵，比台上盆贵些了。而且台下盆安装比台上盆安装比较麻烦，承重能力也差一些，后期用久了有掉下来的风险，一旦坏了也麻烦，整个台面都要换掉了。　　二、厨房水槽的品牌推荐　　1.欧琳Oulin　　宁波欧琳厨具有限公司，创建于1995年，是国内最早进军整体厨房行业、专业设计力量最强大、产品线最丰富的厨具品牌之一。主要从事高档橱柜、厨房电器等厨房产品制造，致力于智能美学橱柜、高端厨电和健康水槽的设计研发，是厨房整体解决方案的提供者和经典生活方式的倡导者。　　2.摩恩Moen　　摩恩(上海)厨卫有限公司，始于1937年美国，全球著名的高级水龙头，厨盆，卫浴五金配件的专业制造公司之一。摩恩，水龙头—花洒十大品牌，卫浴五金—水槽十大品牌，美国摩恩旗下品牌，行业领先品牌，畅销世界品牌，全球著名的高级水龙头，厨盆，卫浴五金配件的专业制造公司之一。　　3.佳德GORLDE　　佳德，中国十大水槽品牌之一。珠海科勒厨卫产品有限公司，隶属于美国科勒公司，国内最早生产不锈钢水槽的厂商之一，集生产、研发、销售水槽、水龙头等厨卫产品为一体的现代化企业。　　4.科勒kohler　　科勒(中国)投资有限公司，创立于1873年美国，1995年香港设立办事处正式进驻中国市场，涉及厨卫产品、发动机和发电系统、家具、家庭装饰、酒店服务产业以及一流高尔夫俱乐部等领域的大型企业集团美国最古老/最大的家族企业之一，百年历史。　　5.普乐美Primy　　珠海普乐美厨卫有限公司，国际高端厨卫品牌，全球不锈钢卫浴领航品牌，不锈钢水槽行业知名品牌，产品以不锈钢为主材，专注于不锈钢水槽、水龙头、花洒等位于五金产品的研发生产。产品性能卓越品质优良，旨在为全球消费者提供更优质的用水创新科技产品和服务，为现代家庭带来更舒适的生活体验。　　以上就是小编给大家介绍的关于厨房水槽到底是台上盆好还是台下盆好的内容，相信很多朋友在看了小编的介绍之后对厨房水槽的台上盆和台下盆分别都有了一定的了解。其实在小编看来呢，这种事情完全是看个人的喜好，因为不管是台上盆还是台下盆都有它们各自的好处和缺点。究竟选哪个还是看业主的个人意愿。如果在确定了选择台上盆还是台下盆之后，大家可以考虑去选购小编给大家推荐的厨房水槽的品牌，这些都是值得购买的好平台哦。土巴兔在线免费为大家提供“各家装修报价、1-4家本地装修公司、3套装修设计方案”，还有装修避坑攻略！点击此链接：【https://www.to8to.com/yezhu/zxbj-cszy.php?to8to_from=seo_zhidao_m_jiare&wb】，就能免费领取哦~

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In America（地点状语） when a mistake has made(时间状语),it （代词，指代后面的 aknowledge his or her error and to apologize to anyone）is considered fitting for the person as fault to acknowledge his or her error and to apologize to anyone who has been inconvenienced（who这一句是作为定语从句修饰前面的anyone）.it is considered as fault to……by the way，acknowledge拼错了。。

The need analysis and product design

其中的分析和可视化是用Gephi做的，Gephi是非常流行的图分析工具。但作者觉得使用Neo4j来实现更有趣。 节点中心度 节点中心度给出网络中节点的重要性的相对度量。有许多不同的方式来度量中心度，每种方式都代表不同类型的“重要性”。 度中心性(Degree Centrality) 度中心性是最简单度量，即为某个节点在网络中的联结数。在《权力的游戏》的图中，某个角色的度中心性是指该角色接触的其他角色数。作者使用Cypher计算度中心性： MATCH (c:Character)-[:INTERACTS]- RETURN c.name AS character, count(*) AS degree ORDER BY degree DESC character degree Tyrion 36 Jon 26 Sansa 26 Robb 25 Jaime 24 Tywin 22 Cersei 20 Arya 19 Joffrey 18 Robert 18 从上面可以发现，在《权力的游戏》网络中提利昂·兰尼斯特（Tyrion）和最多的角色有接触。鉴于他的心计，我们觉得这是有道理的。 加权度中心性（Weighted Degree Centrality） 作者存储一对角色接触的次数作为 INTERACTS 关系的 weight 属性。对该角色的 INTERACTS 关系的所有 weight 相加得到加权度中心性。作者使用Cypher计算所有角色的这个度量： MATCH (c:Character)-[r:INTERACTS]- RETURN c.name AS character, sum(r.weight) AS weightedDegree ORDER BY weightedDegree DESC character weightedDegree Tyrion 551 Jon 442 Sansa 383 Jaime 372 Bran 344 Robb 342 Samwell 282 Arya 269 Joffrey 255 Daenerys 232 介数中心性（Betweenness Centrality） 介数中心性：在网络中，一个节点的介数中心性是指其它两个节点的所有最短路径都经过这个节点，则这些所有最短路径数即为此节点的介数中心性。介数中心性是一种重要的度量，因为它可以鉴别出网络中的“信息中间人”或者网络聚类后的联结点。 图6中红色节点是具有高的介数中心性，网络聚类的联结点。 为了计算介数中心性，作者使用Neo4j 3.x或者apoc库。安装apoc后能用Cypher调用其170+的程序： MATCH (c:Character) WITH collect(c) AS charactersCALL apoc.algo.betweenness(["INTERACTS"], characters, "BOTH") YIELD node, scoreSET node.betweenness = scoreRETURN node.name AS name, score ORDER BY score DESC name score Jon 1279.7533534055322 Robert 1165.6025171231624 Tyrion 1101.3849724234349 Daenerys 874.8372110508583 Robb 706.5572832464792 Sansa 705.1985623519137 Stannis 571.5247305125714 Jaime 556.1852522889822 Arya 443.01358430043337 Tywin 364.7212195528086 紧度中心性（Closeness centrality） 紧度中心性是指到网络中所有其他角色的平均距离的倒数。在图中，具有高紧度中心性的节点在聚类社区之间被高度联结，但在社区之外不一定是高度联结的。 图7 ：网络中具有高紧度中心性的节点被其它节点高度联结 MATCH (c:Character) WITH collect(c) AS charactersCALL apoc.algo.closeness(["INTERACTS"], characters, "BOTH") YIELD node, scoreRETURN node.name AS name, score ORDER BY score DESC name score Tyrion 0.004830917874396135 Sansa 0.004807692307692308 Robert 0.0047169811320754715 Robb 0.004608294930875576 Arya 0.0045871559633027525 Jaime 0.004524886877828055 Stannis 0.004524886877828055 Jon 0.004524886877828055 Tywin 0.004424778761061947 Eddard 0.004347826086956522 使用python-igraph Neo4j与其它工具（比如，R和Python数据科学工具）完美结合。我们继续使用apoc运行 PageRank和社区发现（community detection）算法。这里接着使用python-igraph计算分析。Python-igraph移植自R的igraph图形分析库。 使用 pip install python-igraph 安装它。 从Neo4j构建一个igraph实例 为了在《权力的游戏》的数据的图分析中使用igraph，首先需要从Neo4j拉取数据，用Python建立igraph实例。作者使用 Neo4j 的Python驱动库py2neo。我们能直接传入Py2neo查询结果对象到igraph的 TupleList 构造器，创建igraph实例： from py2neo import Graphfrom igraph import Graph as IGraph graph = Graph query = """ MATCH (c1:Character)-[r:INTERACTS]->(c2:Character) RETURN c1.name, c2.name, r.weight AS weight """ig = IGraph.TupleList(graph.run(query), weights=True) 现在有了igraph对象，可以运行igraph实现的各种图算法来。 PageRank 作者使用igraph运行的第一个算法是PageRank。PageRank算法源自Google的网页排名。它是一种特征向量中心性(eigenvector centrality)算法。 在igraph实例中运行PageRank算法，然后把结果写回Neo4j，在角色节点创建一个pagerank属性存储igraph计算的值： pg = ig.pagerank pgvs = for p in zip(ig.vs, pg): print(p) pgvs.append({"name": p[0]["name"], "pg": p[1]}) pgvs write_clusters_query = """ UNWIND {nodes} AS n MATCH (c:Character) WHERE c.name = n.name SET c.pagerank = n.pg """graph.run(write_clusters_query, nodes=pgvs) 现在可以在Neo4j的图中查询最高PageRank值的节点： MATCH (n:Character) RETURN n.name AS name, n.pagerank AS pagerank ORDER BY pagerank DESC LIMIT 10 name pagerank Tyrion 0.042884981999963316 Jon 0.03582869669163558 Robb 0.03017114665594764 Sansa 0.030009716660108578 Daenerys 0.02881425425830273 Jaime 0.028727587587471206 Tywin 0.02570016262642541 Robert 0.022292016521362864 Cersei 0.022287327589773507 Arya 0.022050209663844467 社区发现（Community detection） 图8 社区发现算法用来找出图中的社区聚类。作者使用igraph实现的随机游走算法（ walktrap）来找到在社区中频繁有接触的角色社区，在社区之外角色不怎么接触。 在igraph中运行随机游走的社区发现算法，然后把社区发现的结果导入Neo4j，其中每个角色所属的社区用一个整数来表示： clusters = IGraph.community_walktrap(ig, weights="weight").as_clustering nodes = [{"name": node["name"]} for node in ig.vs]for node in nodes: idx = ig.vs.find(name=node["name"]).index node["community"] = clusters.membership[idx] write_clusters_query = """ UNWIND {nodes} AS n MATCH (c:Character) WHERE c.name = n.name SET c.community = toInt(n.community) """graph.run(write_clusters_query, nodes=nodes) 我们能在Neo4j中查询有多少个社区以及每个社区的成员数： MATCH (c:Character) WITH c.community AS cluster, collect(c.name) AS members RETURN cluster, members ORDER BY cluster ASC cluster members 0 [Aemon, Alliser, Craster, Eddison, Gilly, Janos, Jon, Mance, Rattleshirt, Samwell, Val, Ygritte, Grenn, Karl, Bowen, Dalla, Orell, Qhorin, Styr] 1 [Aerys, Amory, Balon, Brienne, Bronn, Cersei, Gregor, Jaime, Joffrey, Jon Arryn, Kevan, Loras, Lysa, Meryn, Myrcella, Oberyn, Podrick, Renly, Robert, Robert Arryn, Sansa, Shae, Tommen, Tyrion, Tywin, Varys, Walton, Petyr, Elia, Ilyn, Pycelle, Qyburn, Margaery, Olenna, Marillion, Ellaria, Mace, Chataya, Doran] 2 [Arya, Beric, Eddard, Gendry, Sandor, Anguy, Thoros] 3 [Brynden, Catelyn, Edmure, Hoster, Lothar, Rickard, Robb, Roose, Walder, Jeyne, Roslin, Ramsay] 4 [Bran, Hodor, Jojen, Luwin, Meera, Rickon, Nan, Theon] 5 [Belwas, Daario, Daenerys, Irri, Jorah, Missandei, Rhaegar, Viserys, Barristan, Illyrio, Drogo, Aegon, Kraznys, Rakharo, Worm] 6 [Davos, Melisandre, Shireen, Stannis, Cressen, Salladhor] 7 [Lancel] 角色“大合影” 《权力的游戏》的权力图。节点的大小正比于介数中心性，颜色表示社区（由随机游走算法获得），边的厚度正比于两节点接触的次数。现在已经计算好这些图的分析数据，让我们对其进行可视化，让数据看起来更有意义。 Neo4j自带浏览器可以对Cypher查询的结果进行很好的可视化，但如果我们想把可视化好的图嵌入到其它应用中，可以使用Javascript可视化库Vis.js。从Neo4j拉取数据，用Vis.js的neovis.js构建可视化图。Neovis.js提供简单的API配置，例如： var config = { container_id: "viz", server_url: "localhost", labels: { "Character": "name" }, label_size: { "Character": "betweenness" }, relationships: { "INTERACTS": }, relationship_thickness: { "INTERACTS": "weight" }, cluster_labels: { "Character": "community" } }; var viz = new NeoVis(config); viz.render; 其中： 节点带有标签Character，属性name； 节点的大小正比于betweenness属性； 可视化中包括INTERACTS关系； 关系的厚度正比于weight属性； 节点的颜色是根据网络中社区community属性决定； 从本地服务器localhost拉取Neo4j的数据； 在一个id为viz的DOM元素中展示可视化。

主句是：They are better educated。比较状语从句：than their mothers and grandmothers had been - or than their young counterparts are now.

主语：the intervier谓语：take down 宾语：some notes状语：while the person is anwsering questions have been interviewed是the person的定语.我有点怀疑你这个句子是不是错了…have been好像应该删掉…...

1. Analytical chemistry — 分析化学2. Inorganic chemistry — 无机化学3. Organic chemistry — 有机化学4. Physical chemistry — 物理化学5. Biochemistry — 生物化学6. Theoretical chemistry — 理论化学7.pharmaceutical chemistry — 药物化学8. Environmental Chemistry —环境化学9. Materials Chemistry —材料化学等等……化学分类--传统地分为无机化学、有机化学、物理化学和分析化学四个分支。把化学内容一般分为生物化学、有机化学、高分子化学、应用化学和化学工程学、物理化学、无机化学等五大类共80项，实际包括了七大分支学科。根据当今化学学科的发展以及它与天文学、物理学、数学、生物学、医学、地学等学科相互渗透的情况，化学可分为无机化学、有机化学、物理化学、分析化学、高分子化学、核放射性化学、生物化学。其它与化学有关的边缘学科还有地球化学、海洋化学、大气化学、环境化学、宇宙化学、星际化学等。依照所研究的分子类别和研究手段、目的、任务的不同，化学传统地分为无机化学、有机化学、物理化学和分析化学四个分支。20年代以后，由于世界经济的高速发展，化学键的电子理论和量子力学的诞生、电子技术和计算机技术的兴起，化学研究在理论上和实验技术上都获得了新的手段，导致这门学科从30年代以来飞跃发展，出现了崭新的面貌。把化学内容一般分为生物化学、有机化学、高分子化学、应用化学和化学工程学、物理化学、无机化学等五大类共80项，实际包括了七大分支学科。其它与化学有关的边缘学科还有：地球化学、海洋化学、大气化学、环境化学、宇宙化学、星际化学等。

　　生物化学与分子生物学专业是在多年开展生物化学、生物信息学、基因工程、发酵工程和分子生物学等课程教学，以及生化药物、基因工程药物、免疫学、植物与微生物相互作用、转基因抗逆植物等相关科研工作的基础上，以研究明确生物体的生物化学代谢过程为基础、利用分子生物学手段揭示其代谢变化的机理为生长点。欢迎大家来阅读相关信息！ 　　美国南加州大学生物化学与分子专业分析解读 　　生物化学与分子医学理学硕士 　　Biochemistry and Molecular Medicine， M.S. 　　生物化学与分子医学理学硕士是STEM课程，旨在为生物化学与分子医学相关研究提供严格的理论和实践培训。学生在遗传疾病、癌症、发育、干细胞、药物发现、表观遗传学、结构生物学和生物信息学等领域进行研究。我们的大多数毕业生都成功地进入了生物技术或制药行业，完成顶级博士课程或进行实习/工作。生物化学与分子医学理学系每年都收到超过1600万美元的研究资金，附属项目包括遗传医学研究所、Norris综合癌症中心和Zikha神经遗传研究所。 　　我们的使命 　　依托先进的设备和设施，通过一系列的研究与培训，我们背景多元的知名教师团队，将生物化学的基本概念与广泛的跨学科主题相结合，让学生更好地了解研究人类疾病的潜在机制，并在药物开发、治疗科学、疾病病因学、基因组学和疾病的预防和诊疗等方面取得重大突破。 　　课程亮点 　　u25c8 本专业为期两年，严格的课程设置将课题论文和指导研究完美结合； 　　u25c8 以课题论文为导向，运用先进的实验方法，内容侧重：癌症生物学、治疗科学、遗传疾病、药物发现、表观遗传学、生物信息学、干细胞生物学、以及结构生物学等； 　　u25c8 课程关注学生能力的培养，包括：科学写作（应用于正式的论文撰写）、公众演讲报告、独立批判性思维、解决问题的能力等 　　u25c8 课程第二年，学生将参与生物医学年度研讨会，与来自不同背景的科研人员进行交流； 　　u25c8 学生将有机会与人合著发表刊物。 　　课程安排 　　该硕士项目要求学生至少完成34个学分的研究生水平课程。第一学年共计16个学分的必修课程，将帮助学生深刻理解并学习传统的和最先进的概念与方法，其中包括生物统计学课程。第二学年，学生需完成至少10个学分的定向研究，余下8个学分，学生可以在系内外自由选课。 　　第一学年 　　秋季 　　BIOC581 生物化学与分子生物学工具箱 4学分 　　BIOC511 分子医学基础 4学分 　　BIOC000 教师研究报告 0学分 　　春季 　　BIOC515 疾病机制研究的逻辑和设计 4学分 　　TRGN527 应用数据科学与生物信息学 4学分 　　BIOC590 定向研究 2学分 　　夏季 　　INTD500 生物医学研究中的伦理与责任 0学分 　　第二学年 　　秋季 　　BIOC590 定向研究 2-6学分 　　BIOC594A 硕士论文 2学分 　　BIOC599 探索数据发布方法 2学分 　　*选修课最多4学分 　　春季 　　BIOC573 最佳研究简报 0学分 　　BIOC590 定向研究 2-6学分 　　BIOC594B 硕士论文 2学分 　　*选修课最多4学分 　　*选修课 　　秋季 　　BIOC561 分子生物学 4学分 　　INTD531 高等细胞生物学 4学分 　　INTD504 癌症分子生物学 4学分 　　INTD572 系统生理学与疾病（一）4学分 　　BIOC575 癌症治疗中的预测和预后生物标志物 2学分 　　BIOC580 癌症（表观）基因组学 1学分 　　春季 　　BIOC543 人类分子遗传学 4学分 　　BIOC549 蛋白质化学 4学分 　　MEDS537 途径和目标发现 4学分 　　INTD573 系统生理学与疾病（二） 4学分 　　BIOC580 癌症（表观）基因组学 1学分 　　夏季 　　PM579 高维数据统计分析 4学分 　　职业方向 　　该项目录取的学生来自世界各地，包括中国、印度、韩国、日本、泰国、沙特阿拉伯、加拿大、芬兰和瑞士。 　　毕业生可担任多种职务 　　制药或生物技术行业内的研发人员 　　技术支持和销售部门工作人员 　　大学或研究机构的教职人员 　　学术研究实验室的研究助理 　　内科医师 　　药剂师 　　专利律师 　　技术作家 　　还有许多毕业生选择继续攻读博士学位，录取院校包括：南加州大学、加州理工学院、康奈尔大学、杜克大学、牛津大学、加州大学伯克利分校、加州大学洛杉矶分校、圣路易斯华盛顿大学、犹他大学和明尼苏达大学等。

SAGE是一项快捷、有效的基因表达研究技术，任何具备PCR和手动测序器具的实验室都能使用这项技术，结合自动测序技术能够在3个小时内完成1000个转录物的分析。另外使用不同的锚定酶（识别5～20碱基的Ⅱ类核酸内切酶），使这项技术更具灵活性。首先SAGE可应用于人类基因组研究。1995年 Velculescu 等选择Bsm F I和Nia Ⅲ分别作为标签酶和锚定酶，使用计算机对9碱基标签数据进行分析并对GenBank检索。在分析的1000个标签中，95%以上的标签能够代表唯一的转录物。转录水平依标签出现频率分为4类：① 超过三次 共380个，占45.2%；② 出现三次 共45个，占5.4%；③ 出现两次 共351个，占7.6%；④ 仅出现过一次 共840个，占41.8%。所以SAGE能够快速、全范围提取生物体基因表达信息，对已知基因进行量化分析。SAGE也能应用于寻找新基因。虽然SAGE的标签仅包括9个碱基，但加上锚定酶的位点序列（4个碱基）共可确认13碱基序列。如果一个标签检索已知序列时没有同源序列，13碱基片段就可作为探针筛选cDNA文库得到cDNA克隆。其次，SAGE可用于定量比较不同状态下的组织细胞的特异基因表达。Stephen L等（1997）利用SAGE技术比较小鼠胚囊纤维细胞基因表达。小鼠胚囊纤维细胞能产生对温度敏感的P53肿瘤抑制蛋白，就可通过SAGE分析，比较两种不同温度下基因表达的差异。从约15 000个分析的基因中，发现有14个基因的表达依赖于P53蛋白，有3个基因的表达与P53蛋白的失活显著相关。Zhang等（1997）比较正常细胞和肿瘤细胞基因表达的300000个转录物发现：在分析的4500种转录物中，至少有500种在两种细胞组织中的表达有显著差异。第三，由于SAGE能够同时最大限度的收集一种基因组的基因表达信息，转录物的分析数据可用来构建染色体表达图谱（Chromosomal expression map）。Victor等分析了酵母基因组的基因表达，从60633个转录物中发现了4655个基因（表达水平分布在0.3～2.0/细胞），其中1981个基因已被确认了功能，2684个还未被报道过。利用基因的表达信息与基因组图谱融合绘制的染色体表达图谱，使基因表达与物理结构连系起来，更利于基因表达模式的研究。（Velculescu,1997） SAGE是基因表达定性和定量研究的一种有效工具，非常适合于比较不同发育状态或疾病状态的生物基因表达。另外SAGE能够接近完整地获得基因组表达信息，能够直接读出任何一种类型细胞或组织的基因表达信息。SAGE技术的应用将大大加快基因组研究的进展，但必须和其它技术相互融合、互为补充，才能最大可能地进行基因组基因表达的全面研究。

此题属于语法题。本句中Concerns were raised是主句部分，witness might be encouraged...是从句，修饰名词concerns；而从句中主谓齐全，应该是concerns的同位语，故只有选项[D]that可引导同位语从句，是正确答案。选项[B]when在语意上与本句不符。选项[A] what不可引导同位语从句，一般引导主语从句或宾语从句，例如：What you have said confused me．又如：I will tell you what have happened．选项[C]which可用于引导主语从句、宾语从句或定语从句，考生应特别注意which引导的定语从句和that引导的同位语从句，要记住前者在从句中充当主语或宾语，而后者在从句中不充当成分，试比较：1)The news which excited us is that our team has won．2)The news that our team has won excited us all．

第一，一个9～10碱基的短核苷酸序列标签包含有足够的信息，能够唯一确认一种转录物。例如，一个9碱基顺序能够分辨262144个不同的转录物（49），而人类基因组估计仅能编码80000种转录物，所以理论上每一个9碱基标签能够代表一种转录物的特征序列。第二，如果能将9碱基的标签集中于一个克隆中进行测序，并将得到的短序列核苷酸顺序以连续的数据形式输入计算机中进行处理，就能对数以千计的mRNA转录物进行分析。 （1） 以biotinylated oligo(dT）为引物反转录合成cDNA，以一种限制性内切酶（锚定酶 Anchoring Enzyme， AE）酶切。锚定酶要求至少在每一种转录物上有一个酶切位点，一般4碱基限制性内切酶能达到这种要求，因为大多数mRNA要长于256碱基（44）。通过链霉抗生物素蛋白珠收集cDNA3′端部分。对每一个mRNA只收集其polyA尾与最近的酶切位点之间的片段。（2） 将cDNA等分为A和B两部分，分别连接接头A或接头B。每一种接头都含有标签酶（Tagging Enzyme TE）酶切位点序列（标签酶是一种Ⅱ类限制酶，它能在距识别位点约20碱基的位置切割DNA双链）。接头的结构为引物A/B序列+标签酶识别位点+锚定酶识别位点。（3） 用标签酶酶切产生连有接头的短cDNA片段（约9～10碱基），混合并连接两个cDNA池的短cDNA片段，构成双标签后，以引物A和B扩增。（4） 用锚定酶切割扩增产物，抽提双标签（Ditga）片段并克隆、测序。一般每一个克隆最少有10个标签序列，克隆的标签数处于10～50之间。（5） 对标签数据进行处理。在所测序列中的每个标签间以锚定酶序列间隔，如图1中锚定酶采用Nia Ⅲ限制性内切酶，则以CATG/GTAC序列确定标签的起始位置和方向。图1 基因表达系列分析（SAGE）示意 锚定酶（AE）和标签酶（TE）是NiaⅢ、FokI X和O分别表示不同标签的核苷酸顺序 由于双标签体的长度基本相同，不会导致扩增的偏态性，同时数量和种类极大的转录物使同一种标签连接成双标签体的可能性极小，这保证了克隆中的每一个标签代表一种转录物在当前细胞状态下的一个单位的转录产物，因此通过计算机软件的分析能够得到上千种基因表达产物的标签序列以及丰裕度。虽然SAGE技术能够尽可能全面地收集生物组织的基因表达信息，但也不能完全保证涵盖所有的低丰度的mRNA。另外标签体的连接可能因接头的干扰造成克隆所包含的标签体过少和克隆序列末端不能高效地连入载体。Powell利用磁性生物素珠特异吸附引物，避免了接头的干扰（Powell 1998）。

1995年Velculescu等提出了基因表达系列分析(Serial Analysis of Gene Expression,SAGE)技术，能同时对上千个转录物进行研究。SAGE是一种快速分析基因表达信息的技术,它通过快速和详细分析成千上万个表达序列标签（Expressed Sequenced Tags, EST)来寻找出表达丰度不同的SAGE标签序列，从而接近完整地获得基因组表达信息。SAGE技术与基因芯片一起为目前两种最常见的基因表达谱研究方法。随着第三代测序技术的发展，通过构建cDNA文库，然后利用第二代测序技术的高通量优势对mRNA文库进行测序，进而进行基因表达谱分析的方法在基因表达谱研究中占有越来越重要的地位。在此方法中，通过限制性酶切可以产生非常短的cDNA（10-14bp）标签，并通过PCR扩增和连接，随后对连接体进行测序。SAGE大大简化和加快了3"端表达序列标签的收集和测序。同DD一样，SAGE是一个“开放”的系统，可以发现新的未知的序列。在进行标本的比较之前，SAGE在cDNA的产生和处理上需要较多个步骤。由于SAGE是一个依赖DNA测序的基因计量方法，它对基因表达的测定比DD更加量化。由于需要进行大量的测序反应，所以费用因素使大多数研究机构对其广泛应用的主要限制。

我建议你找电信的大客户经理，他会给你们比较便宜的价格

赞同楼主啊，ACTRAN成为已噪声分析软件的主流！

fsdgsagag

ANSYS,需要机械行业的知识.

要是CAD做些简单的分析，UG，Pro-E，Catia都可以，要是专业的CAE分析的话，如果你不是力学专业毕业，那就很难从0开始了，还是要一定的力学基础，做CAE的话，一般硕士以上学历吧；

基本上电驴，各大论坛里的版块都有。各有利弊，主要看你做哪个方面。

机械结构振动噪声推荐ACTRAN，你可以去海基官网看看！

现在的噪声分析软件主要有Vone（高频）、Sysnoise和ACTRAN等。Sysnoise的创始人Jean-Pierre和Jean-Louis认识到有限元技术和无限元技术在计算声学领域具有广阔的前景，因此FFT公司在成立之初就专注于基于有限元和无限元技术的计算声学软件ACTRAN的开发，今天当更多的计算声学软件供应商也认识到有限元和无限元技术在计算声学中的领先地位时，FFT公司已经在这个领域辛勤耕耘了十年，这一切使FFT成为计算声学领域的领跑者.所以ACTRAN必将成为噪声分析软件的主流！ACTRAN是当今市场上最完善的声学模拟软件。基于有限元和无限元方法的通用技术，ACTRAN提供了丰富的单元库、材料库、边界条件、求解配置和求解器。ACTRAN被最挑剔的工程师、研究人员和教师用来求解具有挑战性的振动声学和流动声学问题。作为计算声学领域的技术领先者，ACTRAN的先进性主要体现在以下了四个方面：完整性ACTRAN除了包含其它计算声学软件的全部特征之外还包含了许多独有的技术特征，例如：声波在非均质运动流体中的传播物理座标与模态座标求解技术相结合，增大了ACTRAN的解题规模内含对有回响和无回响空间的模拟声音通过复合材料/夹层结构的传输和吸收面向工程的激励和边界条件，包括：声衬边界条件、扩散声场激励、湍流边界层激励、落雨激励和随机运动学激励与其它有限元软件的内在一致性ACTRAN基于一个众所周知、经过充分验证的数值技术——有限元方法。ACTRAN因而与其它有限元程序保持了内在的一致性，容易与其它主要的CAE工具连接、结合以及比较。计算性能ACTRAN中含有很多特色解算器，典型的如ACTRAN中的快速计算频率响应函数的Krylov解算器，不仅革命性的大幅提高了解算效率，而且还带来以下优点：计算频率响应函数的速度比传统有限程序至少快一个数量级。接近于线性的并行加速比。既可用于无阻尼系统，也可用于阻尼系统。集成ACTRAN具有NASTRAN、ABAQUS、ANSYS结构分析程序的无缝接口。ACTRAN具有Fluent、Star_CD、Star_CCM、Powerflow、Ensight等CFD程序的直接接口，以及通用的HDF格式接口，用于提取声源和加入非均质流体效应。与主流的有限元前后处理工具直接无缝集成，包括I-DEASMasterSeries、MSC.Patran及Hypermesh。用户可以使用这些工具的标准功能以及具有同样风格的ACTRAN对话框和图标菜单。ACTRAN模块：ACTRANAcoustics是所有ACTRAN软件系列的基础，它可以高效率地模拟声音辐射问题以及声音在管道和空腔中的传播。典型应用包括变速箱辐射噪声、汽车进气和排气噪声、水下声传播，以及飞机、汽车、建筑物的空调系统噪声。ACTRAN是完整的振动声学模拟软件。它提供丰富的单元库、材料库以及各种面向工程实际的边界条件，可以模拟振动噪声、声振耦合、声疲劳等复杂问题，与ACTRAN相结合，可以耦合求解当今最具挑战性的振动和流动噪声耦合问题。ACTRANforNASTRAN是包含ACTRAN和NASTRAN所有技术优势的高级振动声学模拟软件。用来模拟汽车、飞机、航天飞行器的舱室装饰优化及其它所有的声振耦合问题。ACTRANTMACTRANTM是分析旋转机械噪声辐射、优化声衬等声学处理部件的专业软件。典型应用包括飞机发动机、管道冷却系统和直升机涡轮噪声模拟等。ACTRANDGM利用非连续有限元求解线性欧拉方程。用于模拟在复杂流动条件下的噪声传播。典型应用包括涡轮排气噪声、大型涡轮进气噪声等。ACTRAN专业的湍流噪声模拟工具。即可以求解外声场（机翼噪声、后视镜噪声、起落架噪声），也可以求解内部声场（HVAC内部噪声、管道内流动噪声）ACTRANVI是ACTRAN家族所有产品前后处理工具。ACTRAN系列软件已经被广泛应用航空航天、汽车、铁路机车、船舶、兵器、工业机械、家用电器等行业，成为主流的噪声模拟软件。Actran软件在欧洲得到广泛应用。空客公司与Actran常年合作。

分析诺基亚手机的兴衰的原因也是多种多样的。诺基亚公司（Nokia Corporation）是一家总部位于芬兰埃斯波 ，主要从事移动通信设备生产和相关服务的跨国公司。诺基亚成立于1865年，以伐木、造纸为主业，后发展成为一家手机制造商，以通信基础业务和先进技术研发及授权为主。2011年2月11日，诺基亚与微软达成全球战略同盟并深度合作共同研发Windows Phone操作系统。[1]面对新操作系统的智能手机的崛起，诺基亚全球手机销量第一的地位在2012年第一季度被三星超越，结束了长达14年的市场霸主地位。[2]诺基亚未来将努力发展Here地图服务、解决方案与网络（NSN）和领先科技三大支柱业务。[3]2014年4月25日，诺基亚完成与微软手机业务交易，将设备与服务业务出售给微软退出手机市场；[4]同日，诺基亚任命拉吉夫·苏里（Rajeev Suri）担任诺基亚总裁兼CEO。[5]2014年11月18日，诺基亚正式发布第一款Android平板电脑（Nokia N1），[6]之后诺基亚将致力于移动网络基础设施软件和服务、测绘导航和智能定位、先进技术研发及授权。所以说还是运气的成分。

新兰吧！结局一般都是美好的

结局是未知的，因为那个73老头就是那样……吊人胃口……如果青山不给好结局的话，大家一起开个贴吧骂他好了

是和美国比较~

The Structure of the Contacts Module|——/packages/apps/Contacts/src/com/android/contacts| |——ContactsListActivity.java| |——ContactsManagementActivity.java| |——DialtactsActivity.java| |——ExportVCardActivity.java| |——GroupsManagementActivity.java| |——ImportVCardActivity.java| |——ViewContactActivity.java| || |——model| | |——ContactsSource.java| | |——EntityDelta.java| | |——FallbackSource.java| | |——Sources.java| || |——ui| | |——EditContactActiviry.java| | | |——widget| | |——BaseContactEditorView.java| | |——ContactEditorView.java| | |——GenericEditorView.java| | |——KindSectionView.java| | |——PhotoEditorView.java| | |——ReadOnlyContactEditorView.java| || |——util| |——Constants.java| |——EmptyService.java||——/packages/apps/Contacts/res| |——drawable| |——drawable-finger| |——drawable-hdpi| |——drawable-hdpi-finger| |——drawable-mdpi| |——drawable-mdpi-finger| |——layout| |——menu| |——values| |——values-zh-rCN| |——AndroidManifest.xml||——/packages/providers/ContactsProviders/src/com/android/providers/contacts| |——ContactsDatabaseHelper.java| |——ContactsProvider.java| |——ContactsProvider2.java| |——SQLiteContentProvider.java||——The database address and name |——data/data/com.android.providers.contacts/databases/contacts2.db

主句的主语：you 谓语动词：will have 宾语：a great time 地点状语：in every situation if 引导条件状语从句 其中的主语：you 谓语：relax, take your time, and show confidence 意思：每一种场合,如果你放松下来,不着急,并展示信心,你就会感觉良好.（或过得开心）

漫长的季节 分析如下：《漫长的季节》虽然是电视连续剧，但其拍摄手法很多时候都让你恍惚之间觉得像是在看电影，有的时候很精致，有的时候很宏大，有的时候很写实，有的时候很浪漫。第十二集大结局，知道了儿子死因的王响倒在了那座桥上，养子王北赶来抱住了他，就像当年他在铁路边抱住被遗弃的孩子一样。下雪了，王响说，这雪是从过去来的。《漫长的季节》由此进入一段长达三分半钟的特写镜头，九位主要人物十八年前的生活片段逐一切换，高度概括了《漫长的季节》所有的悲与喜。快乐的火车司机王响提着午饭走出家门，他有一个平凡又温暖的家，不求大富大贵但求平平安安。王响的生活理想很简单，妻子、儿子、桦钢、机务段、火车头几乎是他生活的全部，如果没有意外，也许他这一辈子都会普普通通走下去。导致王响人生转换的意外是什么？是沈墨？是宋厂长？是邢三？是龚彪？还是他那个宝贝儿子王阳？王响媳妇对生活的追求似乎比王响更简单，她最惦记的似乎只有两件事，一件是自己心脏搭桥的手术费什么时候能给报了，一旦报销了，家里的经济状况就能得到极大缓解，不用买便宜的菜了。第二件事则是王阳什么时候能进厂，一旦王阳进了厂，他的人生就会像王响一样稳稳当当走下去。可惜，罗美素的人生拐了一个大弯，手术费遥遥无期，王阳进厂没有消息不说，唯一的儿子还死了，罗美素的人生没有了任何希望，在她眼里，自杀似乎是她唯一能够解脱的途径。刚刚因为殴打宋厂长导致自己被保卫科群殴的龚彪走出会场，屋漏偏逢连夜雨，他的皮鞋也坏了，这双“破皮鞋”似乎成了他人生悲剧的写照。本来龚彪作为九十年代的本科生在桦钢前途很看好，却因为一个像“破皮鞋”的女人导致他一时冲动毁了前程。悲哀的是，“破皮鞋”终究是“破皮鞋”，十八年后，龚彪依然被其伤害。

漫长的季节分析如下：1、暗示人物的经历：漫长的季节在文学里的使用很多，主要是为了加深人物命运的情感厚度。例如，在《百年孤独》中，马尔克斯用芒果树叶萎蔫、欧阳江上下雨来表达布恩迪亚家族的命运多舛。2、表现时间中的间隔与变化：漫长的季节具有周期性，可以暗示一段时间的划分和人物在这段时间中所经历的生活变化和发展。如《静静的顿河》通过反复描述四季的转换来强调时间的流逝和事件的发展。3、突显社会历史背景漫长的季节不仅仅代表某个区域的气候景象，还有可能暗示社会历史的背景。例如茨威格的《霍乱时期的爱情》，以不同季节特有的气息，描写出战争等社会历史背景中人性、爱情、生命等重要问题。4、增强意境和氛围漫长的季节一方面是通过细致入微的描写，来深刻表达一种情感色彩；另一方面则在气氛和情景上更具张力，常常用于营造惊心动魄的场面和氛围，如王小波的《黄金时代》。5、通过反复强调达到修辞效果漫长的季节是一种修辞手法，即反复描述同一个场景、同一件事物的不同状态，达到强调某种情境、某种心理描写的功效。如林语堂的《儒林外史》中，对春夏秋冬四季景色的常规描述加上生活情趣的描写，使读者产生耳目一新的感觉。综上所述，漫长的季节在文学中有着广泛应用，主要体现在暗示人物经历、表现时间中的间隔与变化、突显社会历史背景、增强意境和氛围以及通过反复强调达到修辞效果等方面。漫长的季节可以提高读者对某种情境甚至是整本作品的感知深度，同时更直接地联系着读者情感共鸣的基础。漫长的季节在文学中驻足停留，正是因为文艺化地把作者的感受和思考丰富深入地传达给了读者。

相信很多人都知道是这样计算的，那到底为什么是这样呢？ 源码分析基于Android28源码 什么是Context呢？可以理解为上下文、运行环境，当需要获取资源、系统服务以及启动Activity、Service用到，也可以通过它跟系统交互。 通过以下继承关系可以看出，Activity是继承ContextWrapper ContextWrapper内部有一个Context类型的成员变量mBase mBase是通过attachBaseContext()方法赋值 是创建Activity的关键， 主要工作 （1）createBaseContextForActivity()内部实例化ContextImpl 对象； （2）mInstrumentation.newActivity()内部通过反射实例化Activity对象； （3）activity.attach()内部会调用attachBaseContext()方法给mBase对象赋值； 通过以下继承关系可以看出，Application是继承ContextWrappe 是创建Application的关键， 主要工作： （1）ContextImpl.createAppContext()实例化ContextImpl ； （2）mActivityThread.mInstrumentation.newApplication()，内部通过反射实例化Application，并把appContext传递过去，通过attach()方法给mBase赋值； 跟Activity类似就不再做分析。 经过分析发现： 1.每个Activity，Service，Application都有一个ContextImpl 类型的成员变量mBase，ContextImpl是Context的实现类。 2.细心的读者可能发现，Activity，Service，Application都是继承Context，其实他们本身是一个Context，也都实现了Context的抽象方法， 那么一个Activity是否就拥有两个Context呢? 是不是 这样计算比较合适呢？ 下面看下Context中常用的三个方法， ContextImpl继承Context，并实现了这三个方法， Activity间接继承Context，主要是在ContextWrapper实现了以上三个方法，从源码中可以看出，最终还是调用了ContextImpl的实现。 下图可以看出这几个的关系，ContextWrapper顾名思义就是Context的包装类（有ContextImpl的成员变量），并且实现了Context，这是一种装饰者设计模式。当在Activity中调用getAsset()时，其实最终是调用mBase的getAsset()。 Activity间接继承了Context，是为了拥有跟ContextImpl一样的功能，但真正起作用的是mBase这个成员变量，所以一个Activity其实就只有一个Context起作用，那就是ContextImpl类型的mBase。 这种计算方法应该是没有问题呢。 或许有人有这样的疑问，一个应用不是只有一个Application吗，为什么计算公式是加上Application个数？单进程应用来说，一个应用确实只有一个Application，而多进程应用，那么一个应用就有多个Application，所以应该说一个应用有一个或多个Application，一个进程有一个Application。 另外其他关于Context的常见面试题 1.Activity的this跟getBaseContext区别。 前者是Activity对象本身，后者是通过attachBaseContext传入的ContextImpl对象mBase，两者功能是一样的，通过this最终还是会调到mBase对象中。 2.getApplication和geApplicationContext区别。 两者都是返回Application对象，前者是Activity和Service里面的方法，后者是Context中定义的方法。 3.应用组件的构造，onCreate、attachBaseContext的执行顺序。 先是组件构造化，接着attachBaseContext，传入ContextImpl对象，最后是onCreate方法。 4.谈谈你对Context的理解 先是Context的作用，然后是有几种Context，Application、Service、Activity的Context有什么区别以及继承关系， 最后是mBase变量是如何实例化的。 以上分析有不对的地方，请指出，互相学习，谢谢哦！

这首歌我也超级喜欢，下面是歌词和翻译，希望别采纳，谢谢！My friends say I"m a fool to think我的朋朋友都说我习惯简单思考That you"re the one for me而你就是我的唯一I guess I"m just a sucker for love我想我应该是个爱情白痴‘Cuz honestly the truth is that因为事实上You know I"m never leavin"你知道的，我从不背叛‘Cuz you"re my angel sent from above因为你是上天派遣给我的天使Baby you can do no wrong所以宝贝，你不能背叛我My money is yours我的钱就是你的Give you little more because I love ya, love ya给你再多一点，是因为我爱你，With me, girl, is where you belong而我就是你的最佳归属Just stay right here只要站在这里I promise my dear I"ll put nothin above ya. above ya我保证亲爱的，你比我的任何东西都重要Love me, Love me爱我吧，Say that you love me说你爱我Fool me, Fool me欺骗我吧Oh how you do me哦，就这样做Kiss me, Kiss me亲吻我吧Say that you miss me说你想我Tell me what I wanna hear说一切我乐意听的Tell me you (love me)说你爱我Love me, Love me爱我吧Say that you love me说你爱我Fool me, Fool me欺骗我Oh how you do me噢，就这么做吧Kiss me, Kiss me亲吻我Say that you miss me说你想我Tell me what I wanna hear说一切我乐意听的Tell me u love me说你爱我People try to tell me人们试图告诉我But I still refuse to listen但是我还是拒绝聆听Cuz they don"t get to spend time with you因为他们不值得我花时间A minute with you is worth more than和你在一起的一分钟都弥足珍贵A thousand days without your love, oh your love1000个没有你的爱的日日夜夜Baby you can do no wrong宝贝，你不要背叛我My money is yours我的钱就是你的Give you little more because I love ya, love ya给你多一点，因为我爱你With me, girl, is where you belong我就是你的最佳归属Love Me 爱我吧Just stay right here就待在这I promise my dear I"ll put nothin above ya. above ya我保证，你比我的一切都重要Love me, Love me爱我吧Say that you love me说你爱我Fool me, Fool me欺骗我Oh how you do me噢就这样做吧Kiss me , kiss me亲吻我Say that u miss me说你想我Tell me what I wanna hear说一切我乐意听的Tell me you love me.说你爱我Love me, Love me爱我吧Say that you love me说你爱我Fool me, Fool me欺骗我Oh how you do me噢，就这么做吧Kiss me , kiss me亲吻我Say that u miss me说你想我Tell me what I wanna hear说一切我乐意听的Tell me you love me.说你爱我My heart is blind but I don"t care我的心已经坏了，但是我不在乎‘Cuz when I"m with you everything has disappeared因为和你在一起，所有的东西都消失了And every time I hold you near每当我靠近你I never wanna let you go, oh我就不想让你离开我，噢Love me, Love me爱我吧Say that you love me说你爱我Fool me, Fool me欺骗我Oh how you do me哦，就这么做吧Kiss me , kiss me亲吻我Say that u miss me说你想我Tell me what I wanna hear说一切我乐意听的Tell me you love me.说你爱我Love me, Love me爱我吧Say that you love me说你爱我Fool me, Fool me欺骗我Oh how you do me哦，就这么做吧Kiss me , kiss me亲吻我Say that u miss me说你想我Tell me what I wanna hear说一切我乐意听的Tell me you love me说你爱我

ONe到position那里是主语 所以用的是isto state表目的that到do是宾语从句

to commemorate the alliance of France with the American colonies(目的状语）during the American Revolution（时间状语）chartered in 1785（做插入语）He（主语）reminded（谓语） his wife（宾语） that（引导宾语从句） they（宾语从句中的主语） needed to buy some coffee and sugar。

“Rip Van Winkle” is an American masterpiece of the short story.It is based on local history but is rooted in European myth and legend.Irving reportedly wrote it one night in England,in June,1818,after having spent the whole day talking with relatives about the happy times spent in Sleepy Hollow.The author drew on his memories and experiences of the Hudson River Valley and blended them with Old World contributions. “Rip Van Winkle” is such a well-known tale that almost every child in the United States has read it or heard it narrated at one time or another.Rip is a simple-minded soul who lives in a village by the Catskill Mountains.Beloved by the village,Rip is an easygoing,henpecked husband whose one cross to bear is a shrewish wife who nags him day and night. One day he wanders into the mountains to go hunting,meets and drinks with English explorer Henry Hudson"s legendary crew,and falls into a deep sleep.He awakens twenty years later and returns to his village to discover that everything has changed.The disturbing news of the dislocation is offset by the discovery that his wife is dead.In time,Rip"s daughter,son,and several villagers identify him,and he is accepted by the others.

1.否定的祈使句，其中why you can‘t是定语从句，修饰原因。Don"t give yourself all the reasons why you can"t.2.否定的祈使句，其中until……引导时间状语从句。Do not wait until you have everything you need.3.my life主语，is连系动词，work of art表语，whose……引导定语从句，修饰表语work of art。My life is work of art whose creator is myself.4.to the untraied eye动词不定式短语，做状语。this句子主语，may seem连系动词，like……介词短语做表语。a school……paradise的同位语，其中so…that…引导定结果状语从句。To the untrained eye,this might seem like a slacker"s paradise,a school wish so few requirements that to not graduate would be impossible.5.the curriculum句子主语，was aimed被动语态谓语，towards……介词短语做方向状语，其中who……引导定语从句。修饰attracting students。The Curriculum was aimed toward attracting students who are naturally inquisitive.

因为这相当于and we makemaking表示伴随

你好,同学,很高兴回答你的问题 正确答案如下： What do you think of the sad young man? 这句话的意思是：你认为这个悲伤的年轻人怎么样? 可以根据课文的具体内容回答,如 I think he is a poor man, but he is very brave. 我认为他是一个可怜的人,但是他很勇敢. 我也没有见到原文,所以随便给你写了一句,最好有原文,然后再回答. ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ 希望能帮到你,祝更上一层楼O(∩_∩)O 不明白请继续追问,可以详谈嘛(*^__^*) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

换个系统，某个封装系统的家伙删除创建帐户删除不干净导致的结果，不检查好就直接传网上，一点职业道德都没有

1 是主语从句2 assume也可以是vi.装腔作势;设想；想当然；相信这里取 想当然 的意思3。 assume主要是vt.可以由被动语态，但是在这里根据句子意思会有歧义，因为vt.是假设句子想表达 （从句）是不对的荒谬的如果用assume被动，句子译过来就是 一些人假设我们面对困难会脆弱和消极。句子语义就不完整了

这是 tread on 的现在分词或动名词短语。treading on 意思是 “踏步前进”， heavily 是程度状语， with feet 是方式状语，to make sth. 是目的状语，字面意思 “踏着沉重的步伐向前去做某事”，可以变通翻译为 “为做某事而艰难跋涉”。

首先我们如果我们已经在管理里面删除里用户的话，那接下来就是解决方法打开注册表找到HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftWindows NTCurrentVersionProfileList的子键里有2个用户，一个是administrator，另外一个是首次装系统建立的用户名，记住两个的名字，先把首次装系统建立的用户名的注册表删除接着找到HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftWindowsCurrentVersionGroup Policy，同样把首次装系统建立的用户名子键删除掉然后就可以封装了，希望能帮到你们

第二句拆分成：No necessity of making a living away from home + results in neglect of children。这是对的。只是你的汉语理解就不对了。应为：没有任何一种必要会导致孩子无人照管。也就是书上所讲的，“人们没有必要离家谋生，所以不会产生孩子无人管的问题”。而的汉语翻译（没有离家谋生的必要导致了孩子无人管），其英文应是：Necessity of not making a living away from home results in neglect of children.至于第一句，其实没有什么好讲的。除主句“what would civilization be like without its benefits?”外，前面的所有内容，其实就是一个名词，而不是句子。一个名词用逗号隔开没有什么好奇怪的，这在中英文中都是常见现象。比如：孩子，知道爸爸很爱你吗？这有什么语法错误吗？所以，第一句，除开修饰成份，其实意思就是：教育，如果不受其惠，文明将会如何呢？因此，书上弄出一个什么单元句来，实在没有必要。前面就是一个大名词而已。

Of all the qualified judges,是状语。I 是主语don"t know 是谓语on what account shewas appointed to the Supreme Court.是宾语从句作宾语。其中on what account 引导宾语从句并作从句中的状语。she是从句中的主语was appointed to the Supreme Court是从句中的谓语。

appointed 作 person 的定语will have demonstrated 是将来完成时， already 就可以使用了。

lie (in) 在本句中表示“在于”，作谓语。前半句完整表达应为“The value of life doesn"t lie in the length of days”,“生命的价值不在于其长短”；后半句中“we make of them”做“the use”的定语从句，“而在于我们怎么来利用它。”make use of:利用

是主系表的补语，或者表语的补语，前者单独看作句子的成分，后者要一起看作表语。

能够列举在真实报告中，会使用的文字处理技巧，如选择性粘贴、样式、图表、目录、三级标题等。这说明该学生经历过或听说过制作报告的基本过程。</p><p>得50分答案：能说出真实报告的技巧，并且能准确说明这些技巧使用带来的作用和价值。</

在逮捕后的一年零六个星期，也就是2月4号那一天，理查德从牢狱中得到释放。她希望Vincent能够理解她的生活并不空乏，因为她的爱永存。所有人，不管你是富裕还是贫穷，强壮还是虚弱，权贵还是平民，都应该是相互依存的，同心协力挖掘人类的潜能。

informed of what is going on here宾语补足语，与them是逻辑上的主谓关系。informed of ...是不分家的，否则意思不完整We should make the artist privileged to visit the gallery.中privileged to visit the gallery做宾语补足语以上两句中的宾补事实上与句中的谓语动词有关，keep sb +adj //make sb +adj 使某人怎么样而This is a artist privileged to visit the gallery.中privileged to visit the gallery只能是后置定语

They help with the housework.=they help (her) (do) the housework. They help with the housework.=they help (him) (do) the housework. They help with the housework.=they help (to) (do) the housework. They help with the housework.=they help (her) (with) the housework.

批改网截止后还能分析。如果有学生过了截止时间还没有提交作文，可以通过修改作文的截止时间让学生顺利提交。修改作文截止时间方式如下：1、登录老师账户；2、在题目列表中找到要修改的题目，点击题目右侧的“修改”，进入作文布置页面；修改作文的截止时间后，点击“修改作文要求”。

按要求改写下列句子。1。加强下列句子中否定的要求：支持我的班里没有人。（而不是一个单一的……）2。改写以下句子，通过添加适当的标签的问题：你宁愿我没去。3。把下列句子变成感叹：这些难民在危险情况下的4。把下列句子变成被动，如果必要的话，使用的短语：你通过EMS寄我的包？5。改变以下句子使用情态动词：难道你不认为这是可取的，每个男人和女人有助于保护环境？6。使用非有限结构：这是今年最好的书。7。结合句子使用的协调：学生的研究目前在星期五下午发生的事件。如果有什么特别的研究，他们有8次联赛。结合句子使用从属：你答应做你自己。你不必今天下午去聚会。9。结合句子使用从句：我坐在椅子上。突然collapsed.10。写反事实条件句的基础上给定的事实：商店没有货物妥善包装，所以他们有damaged.11。下列句子使用析取改写：很显然，有一个mistake.12。用倒装：所有的学生李翻译给你看了，你应该懂吧

我也是！！！昨天11：45交的

是因为网路问题，重启电脑即可解决问题。批改网说明的中式英语等可能就是它的语料库本身不完善，很多好句型可以去如：British National Corpus去找。大家为了分数的话还是要改，只不过不能在大脑里留下“这个表达是中式英语，以后不能再用”的想法。举个非常简单的例子： learn knowledge就是中式英语，应该用obtain，get等，这些就需要去查证，也许批改网会报错。扩展资料：使用流程教师通过句酷批改网布置作文，写明要求，系统生成作文号；学生获得作文号，在学生帐户页面搜索作文号找到教师布置的作文题目，并进行答题；系统对学生作文进行分析，给出打分，并生成详细的图文报表；教师获得学生作文分析结果并对部分学生作文进行批改。

绝地求生11.1版本中主要对SCAR/VSS/MINI这三把武器做了改动，那么在改动后它们的伤害如何呢?下面一起来看看绝地求生11.1武器伤害调整分析吧。绝地求生11.1武器伤害调整分析根据蓝洞官方公告，新赛季将会对部分武器做出调整，主要涉及SCAR/VSS/MINI三种武器的伤害调整，和M762与SLR的后坐力属性调整。由于篇幅问题，本文先来评测伤害部分的调整情况，先看调整公告：Mini-14：伤害量提高1;(46 → 47)VSS：伤害量提高2;(41 → 43)SCAR-L：伤害量提高1;(41 → 42)一，MINI：_我们先看MINI的伤害：对二级头甲伤害对比在对二级头甲的伤害提升方面，MINI并没有明显的提升，没有超出伤害阈值。_比如：脖脖组合调整前后都需要3枪;躯干组合调整前后100%需要4枪等等;再来看对三级甲方面：对三级甲伤害对比对三级甲伤害也没有太大的加强，该打5枪还是打5枪。二，VSS：VSS作为一把落地才会捡的武器，我们对比的着重点应该放在对无头甲，一级套的伤害对比上。先来看对无头甲目标的伤害对比：对无头甲伤害对比提升有但是还是不明显，对胸部伤害提高到了49.6但是没到50，所以依旧需要3枪。再看一级头甲：对一级头甲伤害对比重点来了!_新版VSS对一级甲的胸部伤害为34.7，意味着三枪就能使一甲目标倒地，_并且打击对方躯干时，命中两枪胸部就能造成69.4的伤害，此时补一枪上腹/下腹也能使目标倒地。再来对比落地后有可能使用的中距离单点武器对一级头甲的伤害：主流中距离架枪武器伤害对比伤害方面几乎完爆所有556步枪，被连狙略微完爆。但是要注意以上武器均要搭配3倍镜才能和VSS拥有一样的视距。所以VSS对一级头甲敌人，史诗级加强!_最后看对二级套方面：对二级套伤害对比有加强，但是前后区别不大。一般VSS出城就扔了，对二级甲，三级甲的情况比较少。所以区别不大也无所谓。三，SCAR：_作为一把目前没几个人拿的下水道步枪，SCAR终于获得了伤害补正，先看对二级套的表现：对二级甲伤害请看仔细红色斜体的三个伤害数值：新版SCAR在对二级甲躯干的伤害表现上获得极大加强，我通过简单的加权平均数来简单表示：(胸部/上下腹部伤害为3份，中腹部为1份)计算新旧对躯干平均伤害理想情况下：老SCAR之所以被称为刮痧枪，是因为部分情况下命中躯干需要5枪而且射速慢;_但是我们可以看到新SCAR的对躯干伤害已经明显超过25点，也就是命中躯干需要5枪致命的情况被极大减少。_我又比较了一下新SACR和M416：两种武器对比单从理论数据上分析，贴脸M416已经打不过新SCAR了。然后来看三级甲部分：对三级甲伤害比较556系列对三级甲依旧还是刮痧，虽然有加强但是力度明显不大。最后看一下本次的补丁前后武器全自动DPS的排名变化：武器DPS排名_(新VSS的DPS可以比肩M762，估计游戏里能出现不少绝活哥。)文章总结：MINI的伤害加强有些许鸡肋，虽然该武器本来就不是靠伤害取胜，聊胜于无吧。VSS史诗级加强，特别是一些物资较穷的城区作战，别人中距离架点需要3倍以上倍镜+主武器，你一把VSS就能主宰战场。SCAR的加强有待实战检验，单从数据分析SCAR加强很大，甚至部分情况下能替换M416。

批改网的保存分析在我的自测界面，学生登录批改网之后,找到自测作文,就可以将自己的作文放到里面进行批改的,提交作文之后批改结果的保存分析就会保存在“我的自测”里面了。所以批改网的保存分析在我的自测界面。

"Chinese" to cross the road, the biggest reason is that our way of distribution and the semaphore set "rude". In Spain, the fork of the pedestrian way to over motor vehicles. According to the relevant traffic laws and regulations, in the intersection, as long as the pedestrians are given a clear gestures or a foot to pedestrian crossing through intent, one motor vehicle must be stopped to wait for pedestrians to pass. But if have the right will have responsibility, where pedestrians in the crosswalk to cross the road or ignored the traffic light, will be fined. Is the so-called "culture has no rival, system have advantages and disadvantages", a good system, does not have high quality guarantee, is the premise of high quality. "Chinese" crossing the road can not blindly blame "quality ? China favours in the setting of traffic light motor vehicles, domestic to this phenomenon is more prominent. Right turn vehicles is not affected by light control, too much kerb radius turn right lead to vehicle speed is too high; Both directions of right turn vehicles may force through the same crosswalk, occupy the pedestrian passage of time, lead to the pedestrian and the conflict of right turn vehicles, pedestrians in the signal within the stipulated time finish crossing the street, then forced through a red light or stranded in the middle of the road. Pedestrians and vehicles turning conflicts may cause the pedestrian crossing during green light time rather than cross the street more dangerous strange phenomenon during the red light.

现在流式细胞仪的厂家很多。没有啥最好一说，而是根据你的需求，能满足你需求和有能负担得起的就是最好的。开口就说啥牌子贵，啥牌子好是不负责任的广告。具体考虑一下几个因素：多少个激光，多少个通道。即使型号相同的机器，配置了不同的激光，价格也相差很多。还有就是激光的功率，和光路的几何形状，功率越大，光路直径越小，分辨率就越高。第二是运行的成本。大部分的机器是靠鞘液来带样本的，需要随时添加。有些可以采集微量样本。有些是注射器形式吸取样本，同时可以定量。还要考虑的就是维护成本，包括日常配件，或者日后保修合同的价格等等。目前市场上，除了常见的BD， beckman, Millipore, Life technology等国际大型公司的产品，还有一些小公司的产品也很有特色。总之要看你购机的需求是啥。我在美国从事流式细胞仪工作很多年了。你有啥需求，我可以给你专业建议。

质子X射线荧光是一种多元素定量分析技术。包括样品制备、X射线能谱仪的标定、特征X射线谱的测量与数据处理，都要处理适当，方能保证质量。质子激发元素特征X射线，既有多元素射线谱的叠加，也有Kα、Kβ，Lα、Lβ甚至是Mα、Mβ的叠加。对于痕量元素分析，不能不考虑其影响。尤其是各元素射线谱的相互干扰如表11-2-1所示。能量峰相差几个或几十个电子伏。所以，质子X射线荧光分析的数据处理中能量峰的辨认和重叠峰的分解是一个重要内容。解谱方法与γ射线相同，比较有利的是元素的Kα、Kβ或Lα、Lβ峰的位置有固定的能量差。表11-2-1 几种特征X射线峰的干扰（一）薄样品元素含量测量当入射质子穿过样品其能量损失与总能量相比，可以忽略时，该样品称为薄样品。反之为厚样品（厚薄以mg/cm2表示）。例如，生物样品在1 mg/cm2以下的为薄样品，大于1 mg/cm2的为厚样品。薄样品可以不做样品厚度吸收校正。1.薄样品中元素含量的绝对测量方法根据解X射线谱峰中得到某元素j的特征X射线峰计数率Nj（即扣除本底后的谱峰面积）即全谱峰计数率，可用下式计算样品中j元素的绝对含量Ci（g）：核辐射场与放射性勘查式中：Aj为j元素的相对原子质量；n0为入射到样品上的质子数，个/cm2，由实验得到；σxj为j元素的特征X射线产生截面（×10-28m2）；Ω为对样品所张的立体角；εj为探测器对j元素特征线的探测效率；T为j元素的特征线在样品中的透射率，对薄样品T=1；N0为阿伏加德罗常数。2.薄样品中元素含量的相对测量方法在制备薄样品的同时，制作标准样品。两者衬底相同，元素含量近似，在同样条件下进行测量，则样品中j元素含量为核辐射场与放射性勘查式中：C0j和N0j为标准样品的含量和计数。一般是分析一个元素用一个相同标准元素，比较复杂。为此有人研究提出单标准测定法如下。在样品中加入一种内标元素，可分析多种待测元素，不用多元素标样，所以这是一种简便的常用方法。图11-2-3 不同质子能量下的相对灵敏度曲线假定加入内标元素重量为Ws，单位g；参照（11-2-2）式，可得：核辐射场与放射性勘查令核辐射场与放射性勘查则核辐射场与放射性勘查式中：Ns、σxs和εs为内标元素的特征峰计数（峰面积）、截面和探测效率。由（11-2-6）式可见，Sj可以认为是以内标元素为标准的各种元素的相对灵敏度（系数）。在测量条件不变的情况下，Sj仅与原子序数有关。在一定测量条件下，可以测得各元素的Sj，得到Sj与z的相对灵敏度变化曲线（图11-2-3），用于计算样品中各元素的含量。除上述两种方法之外，还有内标法和标定曲线法，与前述的基体校正方法基本相同。图11-2-4 质子能量与K、L层电离截面（二）厚样品元素含量的测量厚样品含量计算比薄样品复杂，主要是质子在样品中损失和样品结构（粒度和表面粗糙）的影响。质子激发样品的有效深度，是质子在样品中射程的20%～30%。所以，厚样品给出元素含量一般是样品表面的几微米到十几微米厚度的平均含量。1.质子激发的电离截面设入射质子粒子数为n。它与密度为ρ的靶元素发生相互作用；入射距离Δx，发生靶原子的电离数为ΔN，则电离截面为核辐射场与放射性勘查由于质子随入射深度的能量损失计算比较复杂，许多学者提出多种经验和半经验公式。其中Johansson等提出的半经验公式为核辐射场与放射性勘查式中：x=ln（Ep/λ·ui），Ep为质子能量；λ为质子质量与电子质量之比，取1840；uj为元素j壳层电子结合能（常数吸收限能量代替）；bn为与原子壳层结合能和n有关的系数。计算与实测数据相比符合较好，如图11-2-4所示。由图可见质子能量降低，电离截面迅速下降。即质子在样品深部能量损失，激发效率迅速降低。2.厚样品元素含量计算假定厚样品中元素分布均匀。入射质子能量为E0，如图11-2-5所示。在样品中由x→x+dx层时，质子能量损失，E0→E0-dE；经过的路径为R→R+dR，特征X射线在样品中穿过厚度为ξ→ξ+dξ。n0个质子穿过dR厚样品时，样品中发射j元素的特征X射线数为核辐射场与放射性勘查样品对质子的阻止本领为核辐射场与放射性勘查若样品中有m种元素，每种元素含量CK，则S（E）应是各种元素对质子阻止本领的加权平均值：图11-2-5 质子荧光厚样品含量计算原理核辐射场与放射性勘查式中：SK（E）计算比较复杂，不同学者提出多种经验公式进行计算，最后得到下列原样中各种待测元素含量计算公式：核辐射场与放射性勘查式中：j=1，2，3，…m；μk为元素k的特征X射线的线吸收系数；kj为j元素荧光分支比。式（11-2-9）为厚样品中元素相对含量计算公式。该式考虑了质子能量在样品中的损失，电离截面随质子能量变化，以及出射X射线的吸收校正。若考虑基体增强效应的校正，则公式中Nj应换成Nj/（1+ej），式中ej为j元素的增强因子。实际上利用（11-2-9）式计算含量是困难的，因为吸收系数和阻止本领中都会有未知数。需要解的这个积分方程组也相当复杂。可以结合实际，取一些特殊情况进行简化。通常用迭代法进行计算。在（11-2-9）式中设：核辐射场与放射性勘查Qj称校正因子，不同元素的校正因子是不同的。将（11-2-10）代入（11-2-9）式得：核辐射场与放射性勘查因为：核辐射场与放射性勘查由（11-2-11）、（11-2-12）和（11-2-13）式可得：核辐射场与放射性勘查式（11-2-14）和（11-2-10）式是迭代计算的基本公式。若令Qj=Qj0=1，即认为样品中各种元素的电离截面和吸收都相等。这时含量计算比较简便。对于液体样品可以制成薄样品，也可以利用非真空直接测量液体样品。总的来讲，厚样品影响因素较多，其分析灵敏度比薄样品的要降低1～2个数量级。（三）非真空样品分析非真空分析是将质子束通过铍窗引到空气中来（见图11-2-2）激发样品，质子在空气中能量损失较大，分析灵敏度降低。有人研究，对生物薄样品，相对灵敏度为（0.01～0.5）×10-6，气体样品为（1～10）×10-6。矿石厚样品分析，相对灵敏度为（1～10）×10-6。绝对灵敏度一般为10-12 g。图11-2-6是非真空相对灵敏度曲线。（四）样品制备及应用制样分为薄样品和厚样品。薄样品的优点是本底低，灵敏度高，数据处理简便，准确度和精确度比较高。应用中薄样品居多，但制样难度较大。厚样品制备简便、快速，对于元素分布均匀的样品，厚样品相对讲效果更好。样品的底衬，常用的是铝箔、碳膜、塑料膜或在塑料膜下镀一层高纯铝，塑料类衬底样品种类很多。薄样品制作方法很多。生物样品制作难度较大，液体样可以滴在衬底上，干后即可（如不均匀则要另外处理）。气溶胶分析是环境研究的重要内容。一般定性分析，只要将衬底置于需要取样的区域，让空气中灰自然沉降；经过一定时间后，在沉积物上加一滴黏合剂，即可对沉积物进行质子荧光分析。定量分析时需要抽取一定量的空气通过衬有一定面积 Nuclepore或Millipore膜的过滤器，使空气中的灰尘和其他污染物沉积于过滤器上，在滤膜上滴上黏合剂，即可进行质子荧光测量。如果样品过厚，也可以溶解后重新制样。图11-2-6 非真空相对灵敏度曲线图11-2-7 空气污染物PIXE能谱图（Ep=2.5MeV）1.实例一，环境污染监测经常性的环境监测方法必须是快速和费用低的分析方法。PIXE只要几分钟即获得结果，它已广泛用于大气、水体、土壤以及生物体的污染元素监测。图11-2-7为滤纸上空气沉积物的分析结果。加利福尼亚大学以Crocker核实验室为中心建立大气监测网，以该实验室PIXE作自动常规测量装置。图11-2-8 吉林陨石（样品）PIXE能谱图图11-2-9 地气采样膜的PIXE特征X射线谱PIXE可以直接测量植物叶片中吸收的重元素含量，进行环境污染物被植物吸收的监测。2.实例二，地球科学中应用从吉林陨石（1976年3月8日）上取样品几百微克，以锆为内标，制成薄样品。用能量1.2MeV，束流100×10-9A的质子束激发，测量PIXE能谱。如图11-2-8所示。地气找矿（Geogas prospecting）要求使用高灵敏度和高精度的分析方法，是较早应用PIXE的地质找矿方法。图11-2-9是地气采样膜测得的质子X射线荧光特征谱线。由图可见，PIXE不仅是分析灵敏度高，而且一次测量采样收集的所有元素。

好抗体

不要到网上找，自己动手。

HPLC分析法分别在发酵开始后4小时、8小时和12小时，取1ml样品进行糖分和有机酸分析。将样品用95%乙醇萃取，加入树胶糠醛作为内标。混匀并离心处理，取上清液注入已经用甲醇冲洗过的C18柱子（Waters Corp.,Milford,MA, USA），糖分先用5ml甲醇后用5ml水洗脱。色谱系统：waters 600 HPLC 柱子 Ion 33 300 mm×7.8 mm 流速0.4ml/分钟 流动相-0.005N硫酸（0.01mol/L） 检测器--waters 410 示差检测器（RID）和waters 996 二极管阵列检测器（PAD）其中二极管阵列检测器用来分析乳糖、葡萄糖、半乳糖、水苏糖、棉子糖、蔗糖、果糖、乙酸和乳酸。使用相应的可靠地标准品来定量。后面的都是废话了，得到结果当然是对照比较了。另外那几个组分不是很清楚，我不是搞发酵的。

解释如下The irony is that by stepping away from all things digital for a while, I actually felt even more appreciative of it. After all, technology is a part of me now and it"s how I interact with many of the most important people in my life; it"s also made me who I am both professionally and personally.这个句子有2段，前面一句是The irony是主语，is为系动词。that by stepping away from all things digital for a while, I actually felt even more appreciative of it. 是名词性从句。后面一句technology。。是并列结构。