Count值计算的几种方式，你会吗

       在转录组定量分析领域，源码多种软件提供不同方式来计算转录本表达量。安装其中，源码RSEM、安装双临界主图指标公式源码eXpress、源码salmoe、安装kallisto、源码featureCounts等软件在网上的安装教程丰富，用户可自行学习。源码本教程推荐使用Stringtie -eB和featureCounts两种方法进行转录本定量分析。安装解析源码整套

       Stringtie -eB通过组装后的源码merge.gtf注释信息与.bam文件进行转录本表达量的比对，获得转录本的安装FPKM值。随后，源码使用Ballgown包进行后续分析。完成此步骤后，每个样本会生成新的.gtf文件。分析过程中，可以结合R语言中的ballgown包进行深入研究。

       Stringtie软件附带的prepDE.py程序也是获取转录本丰度的实用工具。与HISAT2+Stringtie+Ballgown组合相比，prepDE.py提供更灵活的软件源码市场下游分析选项，推荐在获取count值后再进行深入分析。

       featureCounts是subread软件中的脚本，用于在bam文件上进行转录本定量分析。安装方式可选使用conda或源码安装。运行时，建议使用前期使用hisat2、bowtie2、bwa或STAR等软件映射的bam文件。

       HTseq-count是另一个常用的计数软件，与featureCount功能类似。安装和运行HTseq-count软件，vba源码解密可以实现转录本的计数。

       对于需要将count值转换为FPKM值的用户，可以使用Perl脚本完成此转换。通过运行Perl脚本进行转换，并使用cut命令提取所需信息。常用的转换脚本为CountToFPKM.pl。

       本教程覆盖了转录组定量分析的多种方法，以及相关的软件和工具。除了上述提到的方法，还有其他流程如salmon定量分析，用户可根据需求选择合适的气球抽奖 源码方法。在定量后，通常会生成gene_count_matrix.csv文件，该文件可用于后续的分析。

       在进行转录组定量分析时，确保选择合适的软件和参数，以获取准确的转录本表达量。同时，了解不同工具的优缺点，有助于提高分析的效率和准确性。

一次NPM前端项目的CI-Build速度优化

       基础设施部分，项目部署在中国的亚马逊云，使用了 AWS 的容器服务（ECS）、容器注册表（ECR）、对象存储（S3）与弹性计算（EC2）。源码管理采用 Atlassian 的 Bitbucket，一个基于 Git 的代码仓库。CI/CD 通过 Jenkins 实现，使用插件 pipline 进行维护。项目使用 Node.js 语言进行开发，代号为 salmon。项目打包与发布采用 NPM 和 Docker。

       流程分为标准发布流程。在收到同事 A 和 B 的反馈后，对 CI/CD 过程进行了深入分析。主要分为三个关键步骤：编译代码（stage{ 'Build'}）、推送到仓库（stage{ 'Publish'}）和运行服务（stage{ 'Deploy'}）。在分析“编译”步骤时，发现 npm run build 占用了最多时间，约为 9 分钟。进一步分析发现，容器化 CI 流程的基础设施为纯净、无状态的环境，这与传统基础设施存在差异，可能是速度差异的关键。

       为复现非容器化构建流程，使用 EC2（2 核 8GB）进行测试。结果显示，已 build 过的项目目录进行后续 build 耗时显著减少，原因可能是生成了编译缓存文件。对比发现，删除 .next 目录后，项目容量减少 MB，定位到编译后的 node_modules/ 目录下存在 .cache 文件夹，经过多次调试验证，build 前后差异 MB 文件的确位于 .cache 目录中。将 .cache 内容应用到已执行 npm install 未 build 的目录，构建速度得到提升。

       为优化缓存，考虑维护线上缓存池，使用 AWS S3 服务进行目录同步。在 EC2 测试机上运行结果良好。对 Dockerfile 进行改造，添加了 AWS CLI 工具以操作 S3。验证优化效果后，Jenkins blue-ocean 统计显示，提速效果明显。实施线上缓存池后，对其他项目进行了评估，发现无法广泛应用此优化策略。虽然工具相对简单，但在优化过程中取得的工程逻辑与解决问题的方法论，对项目和读者都具有启发意义。