sra2演算法
❶ 公司管理中，SRA是什麼意思
電話線之間串畢襲話會嚴重影響ADSL的數據速率，且串話電平的變化會導致ADSL掉線。AM無線電干擾、溫度變化、潮濕等因素也會導致ADSL掉線。ADSL2通過採用SRA(Seamless Rate Adaptation)技術來解決這些問題，使ADSL2系統可以在工作時在沒有任何服務中斷和比敗數祥特錯誤的情況下改變連接的速率。ADSL2通過檢測察搏信道條件的變化來改變連接的數據速率，以符合新的信道條件，改變對用戶是透明的。
用於公司就是一個溝通橋梁，團隊協作的意思
❷ 的空調故障代碼大全
E1：壓機過流，過熱，排氣過高，模塊保護;
E2：室內防凍結保護;
E3：室內溫度感溫包開，短路;
E4：室內管溫開，短路;
E5：室內外通訊故障。
：定頻機故障代碼：
E1：壓縮機高壓保護
E2：蒸發器防凍結保護
E3：壓縮機低壓保護
E4：壓縮機排氣溫度過高保護
E5：過電流(低電壓保護)
KF-60L WAK分體立櫃式房間空調器故障代碼﹕
E1 1﹑冷凝器前有障礙物
2﹑控制迴路巽常
3﹑室外環境溫度高於43度時開始製冷
4﹑高壓管壓力過大使高壓開關動作
E2 1﹑室內風機不轉或風口堵住
2﹑室內環境溫度低於18度
3﹑管溫感溫頭折斷
4﹑管溫感溫頭插頭沒插好
5﹑控制迴路巽常
6﹑電容C7漏電
LF-12WAK分體立櫃式房間空調器故障代碼﹕
E1 1﹑冷凝器前有障礙物
2﹑控制迴路巽常
3﹑三相電源缺相
3﹑室外環境溫度高於43度時開始製冷
4﹑工作電流過大使過護器動作或高壓管壓力過大使高壓開關動作
E2 1﹑室內風機不轉或風口堵住
2﹑室內環境溫度低於18度
3﹑管溫感溫頭折斷
4﹑管溫感溫頭插頭沒插好
5﹑控制迴路巽常
6﹑電容C7漏電 格力空調故障代碼格力：變頻櫃機E1-E5
E1：壓機過流，過熱，排氣過高，模塊保護;
E2：室內防凍結保護;
E3：室內溫度感溫包開，短路;
E4：室內管溫開，短路;
E5：室內外通訊故障。
：定頻機故障代碼：
E1：壓縮機高壓保護
E2：蒸發器防凍結保護
E3：壓縮機低壓保護
E4：壓縮機排氣溫度過高保護
E5：過電流(低電壓保護)
KF-60L WAK分體立櫃式房間空調器故障代碼﹕
E1 1﹑冷凝器前有障礙物
2﹑控制迴路巽常
3﹑室外環境溫度高於43度時開始製冷
4﹑高壓管壓力過大使高壓開關動作
E2 1﹑室內風機不轉或風口堵住
2﹑室內環境溫度低於18度
3﹑管溫感溫頭折斷
4﹑管溫感溫頭插頭沒插好
5﹑控制迴路巽常
6﹑電容C7漏電
LF-12WAK分體立櫃式房間空調器故障代碼﹕
E1 1﹑冷凝器前有障礙物
2﹑控制迴路巽常
3﹑三相電源缺相
3﹑室外環境溫度高於43度時開始製冷
4﹑工作電流過大使過護器動作或高壓管壓力過大使高壓開關動作
E2 1﹑室內風機不轉或風口堵住
2﹑室內環境溫度低於18度
3﹑管溫感溫頭折斷
4﹑管溫感溫頭插頭沒插好
5﹑控制迴路巽常
6﹑電容C7漏電 格力空調故障代碼格力：變頻櫃機E1-E5
E1：壓機過流，過熱，排氣過高，模塊保護;
E2：室內防凍結保護;
E3：室內溫度感溫包開，短路;
E4：室內管溫開，短路;
E5：室內外通訊故障。
：定頻機故障代碼：
E1：壓縮機高壓保護
E2：蒸發器防凍結保護
E3：壓縮機低壓保護
E4：壓縮機排氣溫度過高保護
E5：過電流(低電壓保護)
KF-60L WAK分體立櫃式房間空調器故障代碼﹕
E1 1﹑冷凝器前有障礙物
2﹑控制迴路巽常
3﹑室外環境溫度高於43度時開始製冷
4﹑高壓管壓力過大使高壓開關動作
E2 1﹑室內風機不轉或風口堵住
2﹑室內環境溫度低於18度
3﹑管溫感溫頭折斷
4﹑管溫感溫頭插頭沒插好
5﹑控制迴路巽常
6﹑電容C7漏電
LF-12WAK分體立櫃式房間空調器故障代碼﹕
E1 1﹑冷凝器前有障礙物
2﹑控制迴路巽常
3﹑三相電源缺相
3﹑室外環境溫度高於43度時開始製冷
4﹑工作電流過大使過護器動作或高壓管壓力過大使高壓開關動作
E2 1﹑室內風機不轉或風口堵住
2﹑室內環境溫度低於18度
3﹑管溫感溫頭折斷
4﹑管溫感溫頭插頭沒插好
5﹑控制迴路巽常
6﹑電容C7漏電 格力空調故障代碼格力：變頻櫃機E1-E5
E1：壓機過流，過熱，排氣過高，模塊保護;
E2：室內防凍結保護;
E3：室內溫度感溫包開，短路;
E4：室內管溫開，短路;
E5：室內外通訊故障。
：定頻機故障代碼：
E1：壓縮機高壓保護
E2：蒸發器防凍結保護
E3：壓縮機低壓保護
E4：壓縮機排氣溫度過高保護
E5：過電流(低電壓保護)
KF-60L WAK分體立櫃式房間空調器故障代碼﹕
E1 1﹑冷凝器前有障礙物
2﹑控制迴路巽常
3﹑室外環境溫度高於43度時開始製冷
4﹑高壓管壓力過大使高壓開關動作
E2 1﹑室內風機不轉或風口堵住
❸ 如何從SRA文件中分離出從對短序paired-end reads
很多時候我們從NCBI的SRA文檔中分離paired-end sequencing數據。但是當我們陸中祥使用SRA
toolkit的fastq-mp工具時，往往只能得到一個文件，而不是兩個文件。如何才能將這個文件分離成兩個或者更多的文件呢？答案是不一定。首
先我們可以試早搏試使用fastq-mp的–split-3參數。對於–split-3參數，是這樣介紹的：
Legacy 3-file
splitting for mate-pairs: first biological reads satisfying mping
conditions are placed in files *_1.fastq and *_2.fastq If only one
biological read is present it is placed in *.fastq. Biological reads and
above are ignored
也就是說如果SRA文件中只有一個文件，那麼這個參數就會被忽略。如果原文件中有兩個培態文件，那麼它
就會把成對的文件按*_1.fastq,
*_2.fastq這樣分開。如果還有出現了第三個文件，就意味著這個文件本身是未成配對的部分。可能是當初提交的時候因為事先過濾過了一下，所以有一部
分數據被刪除了。
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Traces/sra/sra.cgi?view=toolkit_doc&f=fastq-mp
Tool: fastq-mp
Usage:
fastq-mp [options] <path/file> [<path/file> ...]
fastq-mp [options] <accession>
Frequently Used Options:
General:
-h
|
--help
Displays ALL options, general usage, and version information.
-V
|
--version
Display the version of the program.
Data formatting:
--split-files
Dump each read into separate file. Files will receive suffix corresponding to read number.
--split-spot
Split spots into inpial reads.
--fasta <[line width]>
FASTA only, no qualities. Optional line wrap width (set to zero for no wrapping).
-I
|
--readids
Append read id after spot id as "accession.spot.readid" on defline.
-F
|
--origfmt
Defline contains only original sequence name.
-C
|
--mpcs <[cskey]>
Formats sequence using color space (default for SOLiD). "cskey" may be specified for translation.
-B
|
--mpbase
Formats sequence using base space (default for other than SOLiD).
-Q
|
--offset <integer>
Offset to use for ASCII quality scores. Default is 33 ("!").
Filtering:
-N
|
--minSpotId <rowid>
Minimum spot id to be mped. Use with "X" to mp a range.
-X
|
--maxSpotId <rowid>
Maximum spot id to be mped. Use with "N" to mp a range.
-M
|
--minReadLen <len>
Filter by sequence length >= <len>
--skip-technical
Dump only biological reads.
--aligned
Dump only aligned sequences. Aligned datasets only; see sra-stat.
--unaligned
Dump only unaligned sequences. Will mp all for unaligned datasets.
Workflow and piping:
-O
|
--outdir <path>
Output directory, default is current working directory (".").
-Z
|
--stdout
Output to stdout, all split data become joined into single stream.
--gzip
Compress output using gzip.
--bzip2
Compress output using bzip2.
Use examples:
fastq-mp -X 5 -Z SRR390728
Prints the first
five spots (-X 5) to standard out (-Z). This is a useful starting point
for verifying other formatting options before mping a whole file.
fastq-mp -I --split-files SRR390728
Proces two fastq files (--split-files) containing ".1" and ".2" read suffices (-I) for paired-end data.
fastq-mp --split-files --fasta 60 SRR390728
Proces two (--split-files) fasta files (--fasta) with 60 bases per line ("60" included after --fasta).
fastq-mp --split-files --aligned -Q 64 SRR390728
Proces
two fastq files (--split-files) that contain only aligned reads
(--aligned; Note: only for files submitted as aligned data), with a
quality offset of 64 (-Q 64) Please see the documentation on vdb-mp if
you wish to proce fasta/qual data.
Possible errors and their solution:
fastq-mp.2.x err: item not found while constructing
within virtual database mole - the path "<path/SRR*.sra>" cannot
be opened as database or table
This error indicates that the .sra file cannot be found. Confirm that the path to the file is correct.
fastq-mp.2.x err: name not found while resolving tree within virtual file system mole - failed SRR*.sra
The
data are likely reference compressed and the toolkit is unable to
acquire the reference sequence(s) needed to extract the .sra file.
Please confirm that you have tested and validated the configuration of
the toolkit. If you have elected to prevent the toolkit from contacting
NCBI, you will need to manually acquire the reference(s) here
failed with curl-error "CURLE_COULDNT_RESOLVE_HOST"
The
toolkit is attempting to contact or download data from NCBI, but is
unable to connect. Please confirm that your computer or server has
Internet connectivity.
fastq-mp -h
Usage:
fastq-mp [options] [ -A ] <accession>
fastq-mp [options] <path[ path...]>
INPUT
-A|--accession <accession> Replaces accession derived from <path> in
filename(s) and deflines (only for single
table mp)
--table <table-name> [NEW] Table name within cSRA object,
default is "SEQUENCE"
PROCESSING
Read Splitting Sequence data may be used in raw form or
split into inpial reads
--split-spot Split spots into inpial reads
Full Spot Filters Applied to the full spot independently
of --split-spot
-N|--minSpotId <rowid> Minimum spot id
-X|--maxSpotId <rowid> Maximum spot id
--spot-groups <[list]> Filter by SPOT_GROUP (member): name[,...]
-W|--clip Apply left and right clips
Common Filters Applied to spots when --split-spot is not
set, otherwise - to inpial reads
-M|--minReadLen <len> Filter by sequence length >= <len>
-R|--read-filter <[filter]> Split into files by READ_FILTER value
optionally filter by value:
pass|reject|criteria|redacted
-E|--qual-filter Filter used in early 1000 Genomes data: no
sequences starting or ending with >= 10N
Filters based on alignments Filters are active when alignment
data are present
--aligned Dump only aligned sequences
--unaligned Dump only unaligned sequences
--aligned-region <name[:from-to]> Filter by position on genome. Name can
either be accession.version (ex:
NC_000001.10) or file specific name (ex:
"chr1" or "1"). "from" and "to" are 1-based
coordinates
--matepair-distance <from-to|unknown> Filter by distance beiween matepairs.
Use "unknown" to find matepairs split
between the references. Use from-to to limit
matepair distance on the same reference
Filters for inpial reads Applied only with --split-spot set
--skip-technical Dump only biological reads
OUTPUT
-O|--outdir <path> Output directory, default is working
directory "." )
-Z|--stdout Output to stdout, all split data become
joined into single stream
Multiple File Options Setting these options will proce more
than 1 file, each of which will be suffixed
according to splitting criteria.
--split-files Dump each read into separate file.Files
will receive suffix corresponding to read
number
--split-3 Legacy 3-file splitting for mate-pairs:
First biological reads satisfying mping
conditions are placed in files *_1.fastq and
*_2.fastq If only one biological read is
present it is placed in *.fastq Biological
reads and above are ignored.
-G|--spot-group Split into files by SPOT_GROUP (member name)
-R|--read-filter <[filter]> Split into files by READ_FILTER value
optionally filter by value:
pass|reject|criteria|redacted
-T|--group-in-dirs Split into subdirectories instead of files
-K|--keep-empty-files Do not delete empty files
FORMATTING
Sequence
-C|--mpcs <[cskey]> Formats sequence using color space (default
for SOLiD),"cskey" may be specified for
translation
-B|--mpbase Formats sequence using base space (default
for other than SOLiD).
Quality
-Q|--offset <integer> Offset to use for quality conversion,
default is 33
--fasta FASTA only, no qualities
Defline
-F|--origfmt Defline contains only original sequence name
-I|--readids Append read id after spot id as
"accession.spot.readid" on defline
--helicos Helicos style defline
--defline-seq <fmt> Defline format specification for sequence.
--defline-qual <fmt> Defline format specification for quailty.
<fmt> is string of characters and/or
variables. The variables can be one of: $ac
- accession, $si spot id, $sn spot
name, $sg spot group (barcode), $sl spot
length in bases, $ri read number, $rn
read name, $rl read length in bases. "[]"
could be used for an optional output: if
all vars in [] yield empty values whole
group is not printed. Empty value is empty
string or for numeric variables. Ex:
@$sn[_$rn]/$ri "_$rn" is omitted if name
is empty
OTHER:
-h|--help Output brief explanation of program usage
-V|--version Display the version of the program
-L|--log-level <level> Logging level as number or enum string One
of (fatal|sys|int|err|warn|info) or (0-5)
Current/default is warn
-v|--verbose Increase the verbosity level of the program
Use multiple times for more verbosity
另外，還有一種方法 http://seqanswers.com/forums/showthread.php?t=12550
fastq-mp -SL
❹ 空調故障代碼大全
海爾 3故障顯示一覽表故障顯示。異常方式 錯誤表示 室內 室外 自動恢復 故障原因
運行 制熱 製冷
室內熱敏電阻異常 ★ ■ ■ * * 1．接插件接觸不良或控制基板不良
熱交熱敏電阻異常 ★ □ □ * * 1．接插件接觸不良或控制基板不良
除霜熱敏電阻異常 □ □ ★ * * 1．接插件接觸不良或控制基板不良
吐出熱敏電阻異常 ★ □ ■ * * 1．接插件接觸不良或控制基板不良
基板熱敏電阻異常 □ ■ ★ * * 1．接插件接觸不良或控制基板不良
模塊熱敏電阻異常 □ ★ □ * * 1．接插件接觸不良或控制基板不良
室外熱敏電阻異常 □ ★ ■ * * 1．接插件接觸不良或控制基板不良
傳送異常 ■ ■ ★ * 1．周圍有大的干擾源
* 2．接線錯誤或控制基板不良
壓機運轉異常 ★ ■ □ * 1． 1．壓縮機有無抱軸現象。
2． 2．功率模塊有無損壞。
吐出溫度過升保護 ■ ★ ■ * 1． 1．系統是否缺氣或注氣量過多
2． 2．電壓是否過高（242V以上）或過低（187V以下）。。3． 3．毛細管是否有堵塞現象
4． 4．感測器或控制基板元件是否異常。。5． 5．室內外環境溫度是否過高
AC電知猜流保護 ★ ★ ■ * 1． 1． 系統是否注氣量過多
2． 2． 電壓是否過低（187V以下）
3． 3． CT或控制基板元件是否異常 。DC電流保護 ★ ★ □ * 1． 1． 壓縮機有無抱軸現象。
2． 2． 功率模塊有無損壞。
3． 3． 電壓是否過高（242V以上）或過低（187V以下）
不足電壓保護 ■ ★ □ * 1． 1．電壓是否過低
2． 2．控制基板是否損壞
室外基板溫度保護 ■ ★ ★ * 1． 1．控制基板是否異常
2． 2．室外環境溫度是否過高
模塊溫升保護 □ ★ ★ * 1． 1．壓縮機有無抱軸現象。
2． 2．功率模塊有無損壞。
3． 3．散熱膠是否均勻
4． 4．電壓是否過高（242V以上）或過低（187V以下）
高負荷保護 ★ ★ ★ * 1． 1．過濾網是否堵塞
2． 2．室內外環境溫度是否過敏猛悉高
3． 3．注氣量是否過多
4． 4．控制基板元件是否損壞
5． 5．電壓是否過高或過低
CT斷線保護 ★ ■ ★ * 1． 1．控制基板是否損壞
2． 2．系統缺氣
3． 3．四通閥換向不到位 EEPROM異常 ★ □ ★ * 1．控制基板是否損壞
* 1．控制基板是否損壞
內風機異常 ■ □ ★ *
說明
□亮★閃■滅 * 代表有此項功能
1.KX、KX4、FX、LX、單元機系列---故障代碼一覽表
代碼 故障內容
無顯示 電源問題；保險絲熔斷；X、Y、Z信號線連接不良；線控器不良。
E1 線控器與內基板橋乎通訊不良。
（定頻一拖多機器，1個線控器控制多台內機時，其中1台內機電源OFF或者內機地址重復可導致E1)
E2 室內機地址重復或者1個信號線系統超過49台內機。
E3 檢測不到室外機。（內機板信號線CNK端子保險絲熔斷出現E3, 如果保險絲熔斷，改插接CNK2端子。）
E5 室內外機通訊不良；外機電源OFF。
（多台內機出現E5，一般外機電源OFF）
E6 室內熱交溫度感測器斷線
E7 室內環境溫度感測器斷線
E8 制熱時過負荷保護（內機熱交溫度超過68℃）
E9 ①
內機浮子開關動作
（僅限於帶浮子開關的風管機、嵌入機、超薄風管機內機）。
②對於無浮子開關的機器，電源電壓過低（額定電壓70%以下）造成。
③對於20P櫃機是內風機電流過大、壓縮機排氣溫度過高或高壓保護導致。
E10 1個線控器控制多台內機，內機數量太多（17台以上）。
E11 使用線控器設定內機地址， 1個線控器控制2台以上內機。
E12 室內機地址開關設置不良。
E14 定頻一拖多機器，室內主機與子機之間通訊不良；地址設定不良。
E15 室內機吹出溫度感測器斷線。（適用於帶出風感測器KX風管式新風機）
E16 室內基板不良。（KX4機器適用）
E28 線控器上的溫度感測器斷線。（設置線控器溫度感測器有效時）
E30 內外機連接不匹配；內機對應的外機機號是子機機號。
E31 室外機地址重復。
E32 電源欠相或者反向。
E33 壓縮機過電流。（運行中電流）
E34 52C2二次側T相電源欠相。（KX主機CT2檢測的電流為0）
E35 製冷過負荷運行。（外機熱交溫度超過70℃）。
E36 壓縮機排氣溫度異常（KX、KX4超過130℃）。
E37 室外熱交溫度感測器斷線。
E38 室外環境溫度感測器斷線。
E39 壓縮機排氣溫度感測器斷線。
E40 ①
高壓開關63H1動作；
②
壓縮機內部熱保護49C動作；
③
壓縮機排氣溫度開關動作（10P單元機）或溫度過高（FX、LX）；
④
電源電壓過低（單元機）。
E41 功率模塊溫度過高（KX、KX4機器）
E42 壓縮機過電流（啟動過程中的電流過大）
E43 室內機連接台數或容量超過規定值
E45 變頻控制基板通信異常
E46 同一信號線系統中混用自動地址、手動地址和線控器地址設定
E48 室外直流風扇異常（KX4機器）
E49 低圧異常（PSL），（KX4機器）。
E53 吸入管溫度感測器斷線（Tho-S）（KX4機器）
E54 高壓壓力感測器斷線（PSH）（KX4機器）
E56 功率晶體管溫度感測器斷線(Tho-P1)（KX4機器）
E57 63L低壓開關動作；冷媒不足；壓縮機沒有運轉（單元機）。
E59 壓縮機啟動不良(CM) （KX4機器）
E60 壓縮機轉子位置檢出異常(CM1)
E61 室外主、子機之間通信異常
E62 室外子機地址設置不當
E63
E75 緊急停止（KX4機器）
信號線連接不良，信號線短路。（集中/中央控制器適用）。
2．無線遙控機型故障代碼檢查
由於遙控機型沒有顯示屏，故障代碼不能直接顯示，所以要根據運行指示燈和檢測指示燈的閃爍次數判定故障代碼。
2.1 單元式遙控機型故障代碼檢查
運行燈(綠) 檢測燈(黃) 故障代碼
閃亮1次 E6
閃亮2次 E7
閃亮4次 E9
閃亮5次 E57
閃亮6次 E8
閃亮2次 E40
2.2 FX 、 LX 機型故障代碼檢查
運行燈(綠) 檢測燈(黃) 外機數碼管顯示
(SW1開關在1檔) 故障代碼和含義
閃亮1次 E6 室內熱交溫度感測器斷線
閃亮2次 E7室內吸入溫度感測器斷線
閃亮3次 E5 室內外通訊不良
閃亮4次 E9 浮子開關動作
閃亮6次 E8 暖房過負荷
一直閃亮 內機之間運行模式沖突
閃亮1次 E37 E37 室外熱交溫度感測器斷線
閃亮2次 E38 E38 室外環境溫度感測器斷線
閃亮4次 E39 E39 壓機排氣溫度感測器斷線
閃亮4次 E40 E40壓機排氣溫度過高
閃亮5次 E40 E40 室外高壓開關63H動作
閃亮5次 E57 E57室外低壓開關63L動作
閃亮7次 E32 E32室外電源相序反或缺相
閃亮7次 E33 E33壓縮機過電流
3.水機故障代碼
故障代碼 原因
F1 電源欠相或者反向。
F2 水泵過電流保護(51P) 動作
F3 壓縮機過電流繼電器(51C)動作
F4 高壓開關63H1動作
F5 出水溫度感測器故障(T1)
F6 室外熱交溫度感測器故障(T3)
F7 環境溫度感測器故障(T4)
F8 冷媒溫度感測器故障(T5)
F9 水流開關 (51S) 動作
FA(F10) 排氣溫度感測器故障(T6)
FB(F11) 電輔熱保護(51H)開關動作
FC(F12) 循環水防凍結保護
FD(F13) 低電壓保護
FE(F14) 排氣溫度過高(T6)超過130℃
FF(F15) 通訊異常(基板與線控器之間)
F0(F16) 進水溫度感測器故障(T2)
E1 低溫防護
4.機房空調MDC265AC故障代碼
代碼 故障內容
E01 室內送風電機過電流繼電器（51F1）動作（超14A）
E02 壓縮機電機過電流繼電器（51C）動作（超50A）
E03 高壓壓力異常（大於2.8MPa）
E04 低壓壓力異常（小於0.05MPa）
E05 壓縮機內部過熱保護（49C）動作（超90℃）
E06 壓縮機排氣溫度過高(TH2)超過135℃
E07 室外送風電機過電流繼電器（51F0）動作（超1.7A）
E08 加濕器用雙金屬溫度開關（26HU）溫度保護(超115℃）
E09 加濕器斷水開關（63W）動作，異常斷水。
E10 漏電開關（ELB）動作（超100mA）
E11 空氣過濾器壓差開關（63A）動作（超180Pa）
E12 漏水浮子開關（FS1）動作。
E13 漏水浮子開關（FS2）動作。（選配件，需要單獨安裝）
E14 漏水浮子開關（FS3）動作。（選配件，需要單獨安裝）
E15 漏水浮子開關（FS4）動作。（選配件，需要單獨安裝）
E16 進風干球溫度感測器（RA1）斷線。 感測器為Pt100
E17 出風干球溫度感測器（SAD1）斷線。 感測器為Pt100
E18 出風相對濕度感測器（SAR1）斷線。
E19 室內熱交溫度感測器（TH1）斷線。
E20 壓縮機排氣溫度感測器(TH2)斷線。
E21 外部輸入（進風干球溫度RA2）斷線。
E22 外部輸入（出風干球溫度SAD2）斷線。
E23 外部輸入（出風相對濕度感測器SRA2）斷線。
E24 電源不良。
E25 高壓壓力感測器（HP）異常。壓力低於0 MPa
E26 低壓壓力感測器（LP）異常。壓力高於1.9MPa
故障代碼各個廠家是不一樣的 ！可以自己去查
❺ 指令SRA可以使 （） 除2，而指令SHR可用來 ( ) 除2。
指令SAR可以使(有符號數) 除2，而指令SHR可用來 (無符號數) 除2。
❻ 文獻閱讀筆記：CUT&Tag
題目：
CUT&Tag for efficient epigenomic profiling of small samples and single cells
許多染色質特徵在調控基因表達中起著重要作用。要完全理解基因調控，需要在小樣本細胞中以高解析度繪制特定染色質特徵。在這里，我們描述了Cleavage Under Targets and Tagmentation (CUT&Tag)，它是一種酶栓系（enzyme-tethering）策略，提供了高效的高解析度測序文庫來分析不同的染色質成分。在CUT&Tag中，染色質蛋白被一種特異性抗體原位結合，然後將蛋白A - Tn5轉座酶融合蛋白栓在一起。轉座子酶的激活有效地產生具有高解析度和極低背景的片段文庫。從活細胞到測序文庫的所有步驟都可以在實驗台上的單個管或高通量管道中的微孔中完成，並且整個過程可以在一天內完成。我們通過分析組蛋白修飾、RNA聚合酶II和轉錄因子在低細胞數量和單細胞上的應用，證明了CUT&Tag的用途。
大規模平行測序的出現和每個鹼基成本的大幅降低推動了基因組學革命，然而，由於用於繪制染色質片段的方法存在局限性，表觀基因組分析的前景一直滯後。染色質免疫沉澱測序技術(ChIP-seq)及其衍生方法具有信號低、背景高和交聯導致的表位掩蔽等缺點，且需要大量的細胞。ChIP的替代方法包括對非固定細胞的酶拴系方法，如DamID7、ChEC-seq和CUT&RUN，將感興趣的蛋白質定位在原位，然後進行全基因組分析。例如，CUT&RUN基於ChIC策略，通過連續結合特定抗體來map染色質蛋白，然後將Protein A/微球菌核酸酶(pA-MNase)融合蛋白固定在可滲透細胞(不交聯)。通過添加鈣激活MNase，將片段釋放到上清液中，進行DNA提取、文庫制備和paired-end測序。CUT&RUN提供了與ChIP-seq相比背景信號低得多的特定染色質組分的鹼基對解析度告悶，大大降低了全基因組分析的成本。 雖然CUT&RUN只需要100-1000個細胞就可以產生高質量的數據，但它必須隨後進行DNA末端修飾和adapters連接來准備測序文庫，這增加了整個過程的時間、成本和工作量。此外，通過CUT&RUN方法將MNase切割後的片段釋放到讓弊上清液中並不適合應用於單細胞平台。 （意思是CUT&RUN雖然很牛，但是做單細胞還是不行的）
在這里，我們克服了ChIP-seq和CUT&RUN的局限性，使用了由超活性Tn5轉座酶-蛋白A (pA-Tn5)融合蛋白負載的測序adapters組成的轉座體。在原位「栓系」後，激活pA-Tn5導致因子靶向標記，生成用於PCR富集和DNA測序的片段。從活細胞開始，CUT&Tag可以在一天內在實驗台上或高通量方法中提供擴增的測序文庫。我們證明，使用低細胞數甚至單個細襪滑彎胞，多種染色質成分可以在非常低的背景下被描繪出來。這種簡單、低成本的方法將使表觀遺傳研究在生物研究的各個領域更加強大。
通過tagmentation實現染色質分析(圖1a)，我們用一種針對H3K27me3的抗體孵育完整的滲透的人類K562細胞，H3K27me3是一種豐富的組蛋白修飾，它標記沉默染色質區域。我們用抗兔的二抗孵育細胞，以增加染色質位點上的抗體結合局部濃度，然後用預載有測序adapters的過量pA-Tn5融合蛋白孵育細胞，在核里將酶系在抗體結合位點。轉座體與暴露的DNA有內在的親和性，因此我們在嚴格的條件下清洗細胞以去除未拴住的pA-Tn5。然後，我們通過添加Mg++激活轉座體，整合含h3k27me3核小體spanning位點的adapters。最後，從純化的DNA中富集片段文庫，並將其匯集到Illumina HiSeq的flow cell上進行多重配paired-end測序。整個方案在一個管中操作所有步驟(圖1b)，其中滲透的細胞首先與抗體混合，然後固定在Concanavalin A包被的磁珠上，允許在所有連續的洗滌和試劑孵育步驟中對細胞進行處理。為了在實驗之間進行標准化，我們使用來自於大腸桿菌轉座子酶蛋白生產過程中提取的少量示蹤基因組DNA來進行樣本read counts的標准化，以代替CUT&RUN9中推薦的異體spike-in DNA。
在大約800萬reads的人類基因組組裝中，顯示了H3K27me3標記的大染色質區域的清晰圖譜(圖2a)。我們還獲得了H3K4me1和H3K4me2組蛋白修飾的圖譜，標記了活躍的染色質位點。相比之下，用非特異性IgG抗體孵育細胞，產生非常稀疏的背景信號(圖2a)。為了評估CUT&Tag的信噪比，我們將其與CUT&RUN和ChIP-seq生成的分析結果進行了比較，檢測K562細胞中的H3K27me3（相同的兔單克隆抗體）。為了直接比較這三種技術，我們將每個數據集的讀取深度設置為800萬reads。三種方法的landscape都是相似的，但是在ChIP-seq數據集中背景雜訊佔主導地位(圖2a)，因此 ChIP-seq需要更多的reads來區分染色質特徵和背景 。相比之下，CUT&RUN和CUT&Tag的背景雜訊都非常低。正如預期的那樣，在H1胚胎幹細胞(H1 ES)不同的人類細胞類型中的同一染色質區域，觀察到非常不同的profiles(圖2b)。為了更定量地比較每種方法中的信號和雜訊水平，我們為每種方法生成了H3K4me1修飾基因組位點的熱圖。對每個數據集進行800萬reads進行比較，我們發現在所有位點中，組蛋白修飾的CUT&Tag比CUT&RUN顯示出更高的信號(圖2c)。兩種方法都有較低的背景周圍的站點。相比之下，ChIP-seq信號的動態范圍非常狹窄，只有CUT&Tag信號范圍的1/20左右，而且大多數位點的信號都非常弱。為了定量比較，我們使用在H3K4me1 ChIP-seq數據集上顯示的定義的前10,000個峰附近，計算CUT&Tag、CUT&RUN和ChIP-seq數據集的平均read counts(圖2g)。我們發現，CUT&Tag分析在這些位點上提供了更多的信號積累，這意味著CUT&Tag在區分染色質特徵時最有效，所需的reads最少。
基因和調控元件的轉錄狀態可以從組蛋白修飾模式進行推斷，但基因表達可以通過分析染色質結合的RNA聚合酶II (RNAPII)直接讀出。 我們使用了RNAPII的磷酸化抗體(S2/5p)，用以區分參與的聚合酶。Landscapes顯示RNAPII CUT&Tag在許多基因上的富集(圖2a)，啟動子熱圖顯示這種富集主要位於活性基因的5 '端(圖2d)。
為了在不依賴於注釋的情況下驗證RNAPII CUT&Tag的結果，我們選擇了通過鹼基對解析度PRO-seq技術獲得的轉錄run-on數據，該技術使用一種與染色質分析無關的方法直接mapping RNAPII。PRO-seq定位了被激活的RNAPII 5 '末端的位置，並用於識別轉錄起始位點下游暫停的RNAPII。使用MACS2 call peak（RNAPII S2/5p CUT&Tag），並分析通過PRO-seq run-on人類K562細胞(SRA GSM1480327)的數據集。當使用RNAPII CUT&Tag 的MACS2評分排序時，PRO-seq的occupancy和RNAPII- ser2 /5p CUT&Tag的occupancy之間有密切的對應關系(圖2e)。
通過CUT&Tag分析的H3K4me1修飾的重復非常相似，證明了該方法的可重復性(圖3a)。當我們比較H3K27me3 CUT&Tag重復時，我們得到了相似的重現性。在先前的CUT&RUN分析實驗中，我們發現與活性啟動子和增強子相關的H3K4me2組蛋白修飾landscapes與ATAC-seq譜相似。因此，我們使用H3K4me2抗體進行CUT&Tag。我們發現H3K4me2在強的ATAC-seq峰時occupancies很高(圖2f)，read counts也很多(圖2h)，這意味著H3K4me2圖譜能以更高的靈敏度捕獲基因組中最佔主導的染色質位點。
為了量化H3K4me2 CUT&Tag相對於H3K4me2 CUT&RUN、H3K4me2 ChIP-seq和ATACseq的敏感性，我們對每個方法進行了采樣，並使用MACS2默認參數call peak。然後，我們評估在每一個peak里的reads比例。我們發現，CUT&RUN和CUT&Tag都比ChIP-seq或ATAC-seq有更多的reads，表明它們具有極低的信噪比(圖3b)。此外，CUT&Tag在低測序深度時的峰分布更為迅速，其中~ 200萬reads相當於CUT&RUN的100萬reads(或ChIP-seq的2000萬reads)，證明了CUT&Tag的超高效率。在所有的方法中，只有CUT&Tag在峰內達到0.6的分數。因此，通過兩種組蛋白修飾(H3K4me2和H3K27me3)，我們將染色質landscape分為活性區和沉默區，即使測序深度相對較低。
為了確定我們是否可以使用CUT&Tag來繪制轉錄因子結合的圖譜，我們測試了pA-Tn5在轉錄因子上的栓系是否可以與基因組中可接近的DNA位點區分開來。我們在CUT&Tag反應中使用了NPAT核因子的抗體，NPAT核因子是復制依賴組蛋白基因的轉錄輔激活因子。NPAT只結合了1號染色體和6號染色體組蛋白clusters中的約80個可接近位點，因此我們可以比較真正的結合位點和可接近位點。在NPAT CUT&Tag圖譜中，約99%的read counts在組蛋白基因啟動子處積累(圖4a)。通過對已發表的ATAC-seq數據對應位點進行評分，我們發現較少數量的counts分布在K562基因組的可接近位點(圖4b)。這可能是由於一些未栓系的pATn5與暴露的DNA原位結合造成的，但通過read覆蓋的巨大差異，很容易區分抗體栓系位點與可接近位點(圖4c)。事實上，通過標准演算法進行call peak，NPAT CUT&Tag ~ 9000位點的數據生成一個列表，其中包括組蛋白基因啟動子和10%的ATAC-defined可接近位點。雖然這只是定義的~ 54000可接近位點的一小部分，調整閾值和嚴格的NPAT peak calling可以提高峰檢測。
為了測試CUT&Tag是否易於分析更豐富的轉錄因子結合位點，我們分析了CCCTC結合因子(CTCF)DNA結合蛋白。在這些實驗中，我們通過改變緩沖液的嚴格程度來評估染色質中轉錄因子的置換情況。在低鹽和中鹽濃度條件下，我們觀察到CUT&RUN和ChIPseq檢測的CTCF位點的read計數(圖5a)，但有額外的小峰。這些額外的峰表明，未「栓系」pA-Tn5有助於這些實驗的coverage。為了確定真正的CTCF結合位點是否可以通過read深度與可接近特徵區分開，我們比較了高置信度CTCF位點(由peak-calling定義)的CUT&Tag read counts CUT&RUN data)到可接近位點的CUT&Tag read counts(由ATAC-seq數據peak-calling定義)。我們發現，這兩種read counts分布重疊，但可接近位點的read counts低於CTCF位點(圖5b)。僅基於reads深度，我們鑒別出約5600個CTCF結合位點，錯誤發現率為1%。比較這兩類的motif富集，發現高信號motif對應CTCF motif(E-value = 2.1 × 10−69)，低信號motif不對應。
我們通過繪制以CTCF結合位點為中心的reads末端來評估CUT&Tag的解析度。這表明CUT&Tag保護的「footprint」在CTCF motif跨越80 bp(圖5c)。而從Tn5整合保護的片段大於CUT&RUN中MNase保護的約45 bp，這表明tethered轉座酶產生了高解析度的因子結合位點圖。在300-500mM鹽濃度的情況下，不同的鹽濃度洗滌也能得到相似的footprints結果，在一定程度上降低了信噪比(圖5c)。高解析度的CUT&Tag提供了單個位點的結構細節。例如，在代表性位點對CTCF、H3K4me1、H3K4me2、H3K4me3和ATAC映射的疊加，揭示了可接近的DNA、CTCF結合和修飾的鄰近核小體之間的關系(圖5d)。
ChIP需要大量的細胞材料，限制了它在實驗和臨床樣品中的應用。然而，我們和其他人之前已經證明，像CUT&RUN這樣的tethered分析策略具有足夠的敏感性，因此分析小細胞數通常是可行的。CUT&Tag的信號改進表明，這種方法可以在有限的樣本下更有效地工作。我們首先用CUT&Tag在大約1500倍范圍的材料中測試了H3K27me3修飾，從100,000個細胞到60個細胞。我們從所有實驗中觀察到非常相似的高質量染色質譜(補充圖1b)，表明在少量材料的情況下仍然保持高數據質量。
CUT&Tag的優點是，從抗體結合到adapters整合的整個反應都發生在完整的細胞內。轉座子酶和染色質片段仍然結合在一起，因此片段化的DNA被保留在每個細胞核內。 我們開發了一種簡單的策略來生成單個細胞的染色質譜，我們稱之為 單細胞CUT&Tag(scCUT&Tag) (圖6a)。我們對大量K562細胞群體進行H3K27me3修飾的scCUT&Tag分析，但在步驟之間溫和離心，而不是ConcanavalinA 磁珠。整合後，我們使用Takara ICELL8納米分裝系統將單個細胞分離到5184孔的納米孔晶元里，通過對晶元成像識別包含一個或僅包含一個細胞的納米孔。然後，我們使用兩個indexed引物對每個通過的納米孔進行文庫PCR富集，最後將晶元上的所有富集文庫集中到一起進行Illumina深度測序，達到高冗餘，以評估每個細胞的采樣和覆蓋。每個孔的文庫由兩個索引的獨特組合來區分。
單個細胞染色質圖譜的聚集與大量樣本中產生的圖譜非常匹配(圖6b)，具有較高的相關性(Pearson 's r = 0.89)。每個細胞通過全基因組的reads數量進行排序，每個細胞的唯一片段都顯示在tracks中。值得注意的是，單個細胞中的大多數reads都位於分析中定義的H3K27me3區域內，這表明單細胞染色質分析的高恢復率(圖6b)。H3K27me3 scCUT&Tag的第二個重復證明了單細胞分析的重現性。類似地，H3K4me2修飾的單細胞圖譜概括了可接近和活性染色質的基因組landscapes(圖6c)。在單個細胞中，相當大一部分reads屬於定義的活性和沉默染色質特徵(圖6d, e)。
染色質特徵的廣度——從H3K4me2的大約5個核小體到H3K27me3區域的數百個核小體——即使在單個細胞稀疏采樣的情況下，也有助於檢測染色質特徵。為了評估單個細胞的染色質特徵是否可以用來區分細胞類型，我們進行了H3K27me3的scCUT&Tag分析（H1細胞）。我們再次發現，很大一部分reads位於分析定義的域內(圖6e)，bulk數據和聚集的單細胞數據之間具有很高的相關性(Pearson』s r = 0.85)。通過比較包含HoxB結構域的2Mb區域，可以發現H1細胞中單細胞軌跡中明顯的組蛋白甲基化，而K562細胞中該區域缺失(圖6f)。這些全基因組模式足以高效地區分H1細胞和K562細胞。因此，染色質圖譜提供了一種區分單個細胞類型的方法。
通過CUT&Tag分析染色質可以有效地揭示基因組中的調控信息。與RNA-seq僅測量基因表達不同，染色質分析在識別沉默區方面具有獨特的優勢，這是細胞在發育過程中的確定「cell fates」的關鍵方面。雖然像ATAC-seq這樣的方法可以繪制出可接近位點和因子結合位點，但結合在這些位點上的特定染色質蛋白必須從motif或染色質譜數據推斷出來。雖然基於ChIP的方法已廣泛應用於細胞系模型，但由於交聯和染色質片段化的影響，ChIP-seq對染色質的分析受到限制，因為每個實驗都需要優化。同樣，最近的另一種交聯染色質分析方法ChIL-seq比CUT&Tag需要更多的步驟，需要3-4天來完成所有步驟。相比之下， CUT&Tag過程，像CUT&RUN一樣，是一種不固定的原位方法 ，並且很容易以標准化的方法實現。這與CUT&Tag的成本效益相結合，使得它適用於可以在核心設施中實現的高通量。可以想像，用戶僅提供他們的細胞和抗體的混合物，並在短短幾天內收到處理的深度測序文件。由於高通量CUT&Tag的第一步是在4°C條件下進行抗體孵育，樣本可以在設備中積累一夜，然後一起裝載到一個96孔板上進行自動化處理，就像我們之前在AutoCUT&RUN中演示的那樣。由於試劑的高效使用和更好的信噪比，CUT&Tag比AutoCUT&RUN需要每個樣本更少的reads，這已經比商業化外顯子組測序便宜得多。雖然這種pipeline的簡單和低成本很吸引人，自動染色質分析的主要優點是最小化批次效應並處理影響，從而最大限度地再現。這些方面對於臨床分析和色譜靶向葯物的檢測是至關重要的。
我們已經證明，CUT&Tag使用ICELL8納米分裝系統提供了高質量的單細胞圖譜，該系統可以在加入試劑和PCR之前進行成像。同樣，CUT&Tag也應該適用於10×Genomics系統，他們最近公布了單細胞ATAC-seq方法。由於adapters是添加在bulk里的，所以CUT&Tag對高通量單細胞平台的適應性是有可能的。在CUT&Tag數據集中，低水平的非靶向可接近DNA位點和高水平的CTCF結合位點的不同分布表明，通過對這兩種預期的潛在分布建模，可以在不使用其他數據的情況下區分真實結合位點和可接近DNA位點。 這種策略的一個優點是，真實結合位點和可接近特徵之間的統計差異允許在同一實驗中描述兩個染色質特徵，其中可接近DNA位點和目標因子的結合位點可以被同時注釋。 在未來，我們預計adapters的條形碼將允許多個表位同時在單個細胞中進行大量的分析，最大限度地發揮單細胞表觀基因組分析在發育和疾病研究中的作用。
最後，放一張ChIP-seq，CUT&RUN和CUT&Tag三種方法的比較圖：
❼ 微機原理: 用8K*8的SRAM晶元組成64K*8的存儲器，共需SRAM晶元( )片，每片SRA
微機原理: 用8K*8的SRAM晶元組成64K*8的存儲器，共需SRAM晶元( 8 )片，每片SRA
如果用容量為1K×4的存儲晶元構成存儲器，共需要128片碼洞晶元，其中片內地址10位，晶元地址6位。
如果用容量為2K×8的存儲晶元構成存儲器，共需要32片晶元，其中片內地址11位，晶元地址5位。
如果用容量為8K×8的存儲斗薯晶元構成存儲器，共需要8片晶元，其中片內地址13位，晶元地址3位。
空模者如果按位元組編址,一個位元組有8位二進制位組成,又因為CPU的輸出地址碼為20位 也就是它的地址匯流排寬度(位數)是20條,所以CPU可以支持的定址范圍為1MB.也就是可以支持2^20*8個bit。
1:存儲器的總容量可達到1MB.
2:因為由上述可以知道存儲器為1M*8bit
所以有(1024/2)*(8/4)=1024片SRAM組成該存儲器.
也就是先有2片1M*2bit的SRAM位擴展組成1M*8bit的SRAM.然後512片SRAM字擴展組成1M*2bit的存儲器.
3.因為此SRAM片子有9位地址來選片(因為有512片SRAM字擴展組成1M*2bit的SRAM).一般均採用高位地址進行選片所以為A11---A20， 因為組成元素為2K*4(位)的SRAM片子所以片內地址應該是11位，也就是A0---A10。這樣全部的地址線就全部用上。
注意：這里還可以說明CPU的外部數據線也就是連內存的數據線的位數為8位，即8根數據線。 就是因為該內存用位元組編址。
❽ 經濟學中的SRA是什麼
SRAS短期總供給曲線！AD總需求曲線
供給曲線與需求曲線相交就是GDP。
原文中遺漏了個「S」，所以你查不到，這個宏觀經濟學中，短期經濟分析信帶中首型的滑芹蘆內容。