tokenpocket钱包入口网址|asv _比特派(Bitpie)官网-比特派钱包app官方下载-bitpie官网下载app

ASV和OTU有什么不同？哪个更好？ - 简书

OTU有什么不同？哪个更好？ - 简书登录注册写文章首页下载APP会员IT技术ASV和OTU有什么不同？哪个更好？jlyq617关注赞赏支持ASV和OTU有什么不同？哪个更好？

遇到了一个16S的课题，于是开始认真学习ASV和OTU的差别，顺手整理一下。

扩增子测序和鸟枪法测序已经成为微生物组领域最常见的研究手段。尽管鸟枪法测序可以为我们提供更高分辨率和更全面的物种信息以及基因信息，但是该方法的成本高昂，对运算资源和样本的要求也更高。比如，生物量较低的样本通常难以满足鸟枪法测序对样本DNA量的要求，往往会通过全基因组扩增法（WGA）提高DNA量，然而WGA容易引入误差，对样本测序结果会造成一定的影响。因此，当前仍有许多研究采用16S或ITS等方法来探究不同地方的微生物组。

然而，使用扩增子测序法得到的结果，也就是当我们靶向检测某段基因序列的时候，更容易受到测序错误引起的SNV的影响，从而导致序列分类错误，最终造成检测到相似、但不正确的微生物，或错误地以为发现了新的微生物。而在全基因组测序的情况下，这种由于测序错误引起的SNV的影响就比较小，通常不会影响序列最终的比对结果。

针对扩增子测序的这一问题，目前有两种常用的分析策略——OTU和ASV，来降低测序错误造成的影响。近年来，我们可以发现，越来越多的文章开始采用ASV，而抛弃OTU。那么，ASV和OTU之间到底有什么差别呢？

首先从扩增子测序（以16S rDNA测序为例）说起。

下述内容主要来源于ZYMO RESEARCH的视频：https://www.zymoresearch.com/blogs/blog/microbiome-informatics-otu-vs-asv

Target Sequencing

扩增子测序是Target Sequencing的一种，其目的是通过对细菌的16S rDNA区域进行扩增测序，来区分不同的物种。那么为何要选择16S rDNA呢？或者说我们应该选择怎样的区域，才能确定一个样本的物种组成呢？

图片来源：ZYMO RESEARCH

第一，考虑到要检测不同物种，那么被检测的区域一定是能够特异性代表某一物种的区域，也就是高变区域。

第二，考虑到要用同样的引物扩增不同物种，所以这个高变区域两端要具有一段在不同物种间高度保守的区域。

第三，最好对这一区域已经有比较充分的研究和理解，这样也能保证有相应的数据库纳入被测区域的序列，以进行物种注释。

总结而言，就是以下4点：

(1) Sequencable highly conserved regions surrounding variable regions.

(2) Present in potential target species.

(3) Reasonably well-characterized and understood.

(4) Large existing database of reference sequences already avaliable.

而16S rDNA就是满足上述要求的一段区域。其产生的RNA，也就是16S rRNA实际上是原核生物的核糖体中30S亚基的组成部分。

然而，16S rDNA测序米面临着一些挑战，其中一个重要的挑战来源于测序的不完美。虽然二代测序的准确率已经非常高了，但是依然无法做到100%的准确性。而三代测序如Nanopore测序的准确性就更加低。而且这些错误并不是随机分布的，往往在某些区域更容易出现错误。

而这些由测序导致的错误，可能会导致物种注释错误，甚至让我们误以为发现了新物种。为了应对这种错误，研究人员先后提出了OTU和ASV两种手段。

什么是OTU

接下来让我们先聊一聊OTU。OTU本质上是就是一种聚类的方式，具体操作有3种策略：

（1）De Novo：不依赖于数据库，基于自有数据进行聚类。不依赖于数据库，当样本数据发生变化时，结果可能会发生明显变化。

（2）Open Reference：依赖于数据库，将自有数据与数据库提供的代表性序列进行聚类，可以与其聚成一类的被视为统一物种，无法与其聚成一类给予新的标识。

（3）Closed Reference：依赖于数据库，将自有数据与数据库提供的代表性序列进行聚类，可以与其聚成一类的被视为统一物种，无法与其聚成一类的数据被丢弃。速度快，但是结果取决于数据库的质量。

图片来源：ZYMO RESEARCH

通常在聚类时，将identity设置为97%及以上。然后聚成一类的序列就被视作为一个OTU。

测序错误？

但是，如果存在测序错误呢？

假如我们发现有这样三段序列，它们之间只有几个碱基的差异，测序获得的Count数上也显著不同：中间的棕色测到了10,000次，紫色的15次，粉色的2次。

图片来源：ZYMO RESEARCH

那么结合测序的准确率，我们可以建立error model，获得一个期望值，并计算pvalue，以判断哪些是真实存在的序列，哪些是测序错误导致的。

图片来源：ZYMO RESEARCH

在判断哪些是测序错误的序列之后，我们就可以将这些序列从我们的数据中剔除，获得真实准确的序列。

而上述过程其实就是ASV的核心。

什么是ASV

那么ASV和OTU之间有什么异同呢？

图片来源：ZYMO RESEARCH

实际上，简单来讲ASV就是在去除了错误序列之后，将Identity的标准设为100%进行聚类。因为不存在测序错误的情况下，即你的数据全都是真实的，那么也就意味着只有相同序列才是来自于同一个物种的，所以此时的identity应该设置为100%。

ASV相比于OTU具有多个优点：

（1）因为identity为100%，所以当你增加样本时，或者与其他研究的ASV数据结果进行比较时，结果具有一致性和可比性。

（2）只有在进行物种注释的时候才需要参考基因组。

（3）每一个ASV对应一个准确的序列。当不同物种对应同一个ASV的时候，意味着它们之间这一段序列具有一致性，即共有这一段序列。

（4）更容易检测嵌合体。

不过ASV也并非完全没有问题，比如样本中存在某些极低丰度的物种，可能会被当成测序错误而被剔除。

此外，ASV好用重要前提是你的数据能够建立一个合适的error model，准确检测到错误的序列。

今天就讲到这里啦～如有什么错误，欢迎大家指正。

参考文献：

Blaxter M, Mann J, Chapman T, et al. Defining operational taxonomic units using DNA barcode data. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. Oct 29 2005;360(1462):1935-43. doi:10.1098/rstb.2005.1725

Kunin V, Engelbrektson A, Ochman H, Hugenholtz P. Wrinkles in the rare biosphere: pyrosequencing errors can lead to artificial inflation of diversity estimates. Environ Microbiol. Jan 2010;12(1):118-23. doi:10.1111/j.1462-2920.2009.02051.x

Callahan BJ, Wong J, Heiner C, et al. High-throughput amplicon sequencing of the full-length 16S rRNA gene with single-nucleotide resolution. Nucleic Acids Research. 2019;47(18):e103-e103. doi:10.1093/nar/gkz569

Callahan BJ, McMurdie PJ, Holmes SP. Exact sequence variants should replace operational taxonomic units in marker-gene data analysis. The ISME Journal. 2017/12/01 2017;11(12):2639-2643. doi:10.1038/ismej.2017.119

Caruso V, Song X, Asquith M, Karstens L. Performance of Microbiome Sequence Inference Methods in Environments with Varying Biomass. mSystems. 2019;4(1):e00163-18. doi:10.1128/mSystems.00163-18

Gevers D, Knight R, Petrosino JF, et al. The Human Microbiome Project: a community resource for the healthy human microbiome. PLoS Biol. 2012;10(8):e1001377-e1001377. doi:10.1371/journal.pbio.1001377

Edgar RC. Accuracy of microbial community diversity estimated by closed- and open-reference OTUs. PeerJ. 2017;5:e3889. doi:10.7717/peerj.3889

Callahan BJ, McMurdie PJ, Rosen MJ, Han AW, Johnson AJ, Holmes SP. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nat Methods. Jul 2016;13(7):581-3. doi:10.1038/nmeth.3869

Nearing JT, Douglas GM, Comeau AM, Langille MGI. Denoising the Denoisers: an independent evaluation of microbiome sequence error-correction approaches. PeerJ. 2018;6:e5364-e5364. doi:10.7717/peerj.5364

Amir A, McDonald D, Navas-Molina JA, et al. Deblur Rapidly Resolves Single-Nucleotide Community Sequence Patterns. mSystems. Mar-Apr 2017;2(2)doi:10.1128/mSystems.00191-16

Edgar RC. UNOISE2: improved error-correction for Illumina 16S and ITS amplicon sequencing. bioRxiv. 2016:081257. doi:10.1101/081257

最后编辑于：2021.09.02 21:55:25©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者人面猴序言：七十年代末，一起剥皮案震惊了整个滨河市，随后出现的几起案子，更是在滨河造成了极大的恐慌，老刑警刘岩，带你破解...沈念sama阅读 145,261评论 1赞 308死咒序言：滨河连续发生了三起死亡事件，死亡现场离奇诡异，居然都是意外死亡，警方通过查阅死者的电脑和手机，发现死者居然都...沈念sama阅读 62,177评论 1赞 259救了他两次的神仙让他今天三更去死文/潘晓璐我一进店门，熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来，“玉大人，你说我怎么就摊上这事。” “怎么了？”我有些...开封第一讲书人阅读 96,329评论 0赞 214道士缉凶录：失踪的卖姜人文/不坏的土叔我叫张陵，是天一观的道长。经常有香客问我，道长，这世上最难降的妖魔是什么？我笑而不...开封第一讲书人阅读 41,490评论 0赞 184港岛之恋（遗憾婚礼）正文为了忘掉前任，我火速办了婚礼，结果婚礼上，老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己，他们只是感情好，可当我...茶点故事阅读 49,353评论 1赞 262恶毒庶女顶嫁案：这布局不是一般人想出来的文/花漫我一把揭开白布。她就那样静静地躺着，像睡着了一般。火红的嫁衣衬着肌肤如雪。梳的纹丝不乱的头发上，一...开封第一讲书人阅读 39,028评论 1赞 179城市分裂传说那天，我揣着相机与录音，去河边找鬼。笑死，一个胖子当着我的面吹牛，可吹牛的内容都是我干的。我是一名探鬼主播，决...沈念sama阅读 30,611评论 2赞 276双鸳鸯连环套：你想象不到人心有多黑文/苍兰香墨我猛地睁开眼，长吁一口气：“原来是场噩梦啊……” “哼！你这毒妇竟也来了？” 一声冷哼从身侧响起，我...开封第一讲书人阅读 29,383评论 0赞 171万荣杀人案实录序言：老挝万荣一对情侣失踪，失踪者是张志新（化名）和其女友刘颖，没想到半个月后，有当地人在树林里发现了一具尸体，经...沈念sama阅读 32,749评论 0赞 215护林员之死正文独居荒郊野岭守林人离奇死亡，尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋以下内容为张勋视角年9月15日...茶点故事阅读 29,460评论 2赞 219白月光启示录正文我和宋清朗相恋三年，在试婚纱的时候发现自己被绿了。大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...茶点故事阅读 30,814评论 1赞 232活死人序言：一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡，死状恐怖，灵堂内的尸体忽然破棺而出，到底是诈尸还是另有隐情，我是刑警宁泽，带...沈念sama阅读 27,255评论 2赞 215日本核电站爆炸内幕正文年R本政府宣布，位于F岛的核电站，受9级特大地震影响，放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜，却给世界环境...茶点故事阅读 31,752评论 3赞 214男人毒药：我在死后第九天来索命文/蒙蒙一、第九天我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。院中可真热闹，春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...开封第一讲书人阅读 25,685评论 0赞 9一桩弑父案，背后竟有这般阴谋文/苍兰香墨我抬头看了看天上的太阳。三九已至，却和暖如春，着一层夹袄步出监牢的瞬间，已是汗流浃背。一阵脚步声响...开封第一讲书人阅读 26,114评论 0赞 170情欲美人皮我被黑心中介骗来泰国打工，没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留，地道东北人。一个月前我还...沈念sama阅读 33,747评论 2赞 234代替公主和亲正文我出身青楼，却偏偏与公主长得像，于是被迫代替她去往敌国和亲。传闻我的和亲对象是个残疾皇子，可洞房花烛夜当晚...茶点故事阅读 33,901评论 2赞 238推荐阅读更多精彩内容Best practices for analysing microbiomes1.Abstract 本文作者从实验设计，分子分析技术的选择，数据分析方法以及多种组学数据的解析等方面，对如何实现...超人快飞阅读 1,007评论 0赞 2Paper-49 代谢产物分析揭示了几丁质葡聚糖与肠道微生物群的相互作用（Gut Microb...原文： Metabolite profiling reveals the interaction of chiti...RashidinAbdu阅读 935评论 0赞 0Paper-40 在多孔氧化铝芯片上进行基于高通量培养的筛选，可实现定向分离具抗生素抗性的人类...原文： High throughput cultivation-based screening on porous...RashidinAbdu阅读 573评论 0赞 0Paper-18 保存方法和16S rRNA 高变区对肠道微生物群谱的影响 Impact of...DOI: 10.1128/mSystems.00271-18 重要内容：1 通过高通量测序和生物信息学分析(9,-...RashidinAbdu阅读 887评论 0赞 41. 简介和数据预处理简介 16S rRNA位于原核细胞核糖体小亚基上，包括 10 个保守区域(Conserved Regions)和 ...吴十三和小可爱的札记阅读 1,803评论 3赞 2评论8赞4646赞47赞赞赏更

微生物多样性分析中asv是什么意思 - CSDN文库

样性分析中asv是什么意思 - CSDN文库

首页微生物多样性分析中asv是什么意思微生物多样性分析中asv是什么意思时间: 2023-09-04 09:02:54 浏览: 4069 ASV是Amplicon Sequence Variant（扩增子序列变体）的缩写，指的是通过高通量测序技术对微生物群落中的DNA序列进行测定和分析，从而得到每个微生物的ASV编号。ASV是对DNA序列变化进行模拟和鉴定的一种方法，与传统的OTU（Operational Taxonomic Unit，操作分类单元）方法相比，ASV可以更准确地鉴定微生物种类，区分近缘种、亚种水平的微生物，增加了微生物多样性分析的精度和灵敏度。

ASV的工作原理是通过计算DNA序列的差异性和相似性，将相似的DNA序列聚类为同一ASV。与OTU方法不同的是，ASV不依赖于设定的阈值，而是根据每个DNA序列的差异来进行准确的聚类。ASV方法减少了聚类的偏差，提高了微生物群落的分辨率，能够更好地研究微生物群落的多样性和动态变化。

在微生物多样性分析中，ASV可以用于描述微生物群落的组成和结构，通过对ASV进行分类和物种注释，可以推断微生物的功能和生态功能。ASV分析常用于环境微生物学、肠道微生物学等研究中，对于了解微生物在不同环境中的分布、生态地位以及其与宿主的相互作用具有重要意义。同时，ASV还可以用于比较不同样本之间的微生物群落差异，帮助科研人员找到关键的微生物物种和群落结构与宿主健康状态或环境因子之间的相关性。相关问题 matlab中的.asv是什么文件在MATLAB中，.asv文件是一个自动保存文件的格式，通常用于在MATLAB程序异常终止或电脑意外关机时，恢复上一次的编辑内容。

当你在MATLAB编辑器中编辑.m文件时，MATLAB会定期自动保存当前编辑内容到.asv文件中。如果你的程序意外终止或电脑关机，可以打开.asv文件，恢matlab asv文件 ASV (Audio Stream Input/Output) 文件是一种 Matlab 数据文件格式，用于存储音频数据和采样率。通常用于音频处理和分析领域。

ASV 文件是二进制格式，其中包含音频数据和采样率信息。要读取 ASV 文件，可以使用 Matlab 命令 load，如下所示：

```

data = load('filename.asv','-mat');

``` 相关推荐 dada2_example:dada2工作流程的高度简化示例 dada2工作流程的高度简化示例

指示

您将将此存储库分叉到您的个人github帐户（而不是basics-eDNA帐户）。这是如何做：

点击叉子按钮（右上角）

出现提示时，选择您的个人帐户

而已！

现在，您可以从您的个人帐户克隆（即复制到本地计算机）该回购。您可以参考以下说明： : 。但是您无需从这些说明的开头开始，而从以“下一步单击绿色的“代码”按钮...”开头的段落开始。

确保您要复制的git HTTPS URL读取如下内容：

https://github.com/[[your_account]]/dada2_example.git

（其中[[your_account]]确实是您的帐户名）。您要确保它不会像这样显示：

https://github.com/fundamentals-eDNA/dada2_example.git

这意味着您要克隆的是我们共享存储库 ASV-raspberry-Libelium 自主地面车辆-塞维利亚大学-洛约拉大学

从环境监控器到自动监控器的实施和协作。 16s分析模板 16s分析报告模板，很不多的报告，使用qiime得到的模板，感兴趣的可以看看 matlab生成的asv 在MATLAB中生成ASV需要进行一系列的步骤，包括语音信号的预处理、特征提取、模型训练和测试等。首先，你需要准备语音数据集和对应的图像数据集。然后，对语音信号进行预处理，包括去除噪声、语音分段等操作。接... r语言导入数据asv 首先，确保你的数据文件与R工作目录在同一文件夹中，然后使用以下步骤导入数据： 1. 打开R语言，创建一个新的R脚本。 2. 使用setwd()函数设置R工作目录，例如：setwd("C:/R工作目录")。 3. 使用read.csv()... ASV_Flattening = as.data.frame(t(rrarefy(t(ASV_table[,2:201]), min(colSums(ASV_table[,2:201]))))) However, based on my understanding, this code is trying to perform rarefaction on an ASV table, which is a table containing counts of different ASVs (amplicon sequence variants) in different samples.... 3.设微机格式地震数据有N道，每道有M个采样点，则数据构成如下：卷头（3600字节，即1800个'short') +N* 【道头（240字节，即120个’short'）+数据（4*M字节，即M个'float'）+ 道头（240字节，即120个'short'）+数据（4*M字节，即M个'float'）+ 道头（240字节，即120个'short'）+数据（4*M字节，即M个'float')+ ×为你的序号，以序号30为例，以下作业按顺序编写，写完一条，做好明显的分隔。 (1）编写代码在当前目录下创建名为“DataOutput_x”的文件夹; （2）删除当前目录下后缀为.txt/.dat /.mat /.asv的文件。 system("del *.txt *.dat *.mat *.asv"); // 写入数据 for (i = 0; i ; i++) { char fileName[20]; sprintf(fileName, "%s/DataOutput_%d.bin", folderName, i+1); fp = fopen(fileName, "wb"); if (fp == ... matlab3.设微机格式地震数据有N道，每道有M个采样点，则数据构成如下：卷头（3600字节，即1800个'short') +N* 【道头（240字节，即120个’short'）+数据（4*M字节，即M个'float'）+ 道头（240字节，即120个'short'）+数据（4*M字节，即M个'float'）+ 道头（240字节，即120个'short'）+数据（4*M字节，即M个'float')+ ×为你的序号，以序号30为例，以下作业按顺序编写，写完一条，做好明显的分隔。 (1）编写代码在当前目录下创建名为“DataOutput_x”的文件夹; （2）删除当前目录下后缀为.txt/.dat /.mat /.asv的文件。我可以回答这个问题。以下是代码： #include #include #include #define N 30 #define M 1000 int main() ... sprintf(folderName, "DataOutput_%d", N);... system("rm *.txt *.dat *.mat *.asv"); return 0; } matlab各种文件类型除此之外，还有一些其他的文件类型，如.matlab文件夹中的.mat文件、.asv文件、.mdl文件等。这些文件类型在Matlab中都有各自的用途和特点。在Matlab中，可以使用which命令查找文件的完整路径，使用delete命令删除文件... matlab如何恢复未保存的代码在这些目录中找到以".asv"或".aslx"为扩展名的文件，这些文件可能包含未保存的代码。将找到的文件复制到新的位置，并用MATLAB编辑器打开以查看其中的代码。 3. 使用回滚功能：MATLAB提供了回滚功能，可以在编辑器... C#H264转BMP 根据提供的引用内容，您可以使用FFmpeg API在C#中编写程序，以实现将H264关键帧转换为BMP的功能。以下是大致的流程原理： 1.使用FFmpeg API解复用mp4文件，得到一个视频流。 2.将视频流解码为yuv序列。 3.将yuv序列... 基于LOG的安全威胁分析-ASV.pdf 基于LOG的安全威胁分析-ASV.pdf 蜈蚣草不同组织中砷氧化还原微生物的多样性、抗砷特性与作用蜈蚣草不同组织中砷氧化还原微生物的多样性、抗砷特性与作用，韩永和，贾梦茹，本实验研究了蜈蚣草组织提取液(未处理或经表面灭菌对)100 μg/L亚砷酸盐(arsenite，AsIII)或砷酸盐(arsenate，AsV)的转化情况。... asv_mobility:ASV机动性某些工具有望在其他地面车辆中使用（asv_controllers，frame_maths）。此仓库必须与ROS Diamondback兼容，这一点很重要，因为这是Emily上安装的ROS的当前版本。仅当可以访问vehicle_core存储库时，软件包的许多... 根据代表性序列预测OTU/ASV生活史策略——寡营养型or富营养型快速的生长需要大量的核糖体，富营养性细菌会持有更多的核糖体RNA操纵子（number of ribosomal RNA operons, rrn）。我们可以根据核糖体RNA操纵子的数目来对寡营养型和富营养型细菌进行区分，而且核糖体RNA操纵子的... asv_simulator:我硕士论文中使用的模拟器 asv_simulator 包该软件包提供了非线性 3DOF 欠驱动水面舰艇的（半）通用实现。注意：这个包目前正在大力开发中。用法基本用法是与配置（例如，参见config/parameters/viknes.yaml ）和初始状态一起启动节点。 ... Asv File Cleaner：删除给定文件夹中的 .asv 文件-matlab开发您可能希望在不再修改代码后删除自动保存 (.asv) 文件。此函数删除给定文件夹（及其子文件夹）中的 .asv 文件。用法：clear_asv_files(文件夹) CSDN会员开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖海量 VIP免费资源千本正版电子书商城会员专享价千门课程&专栏全年可省5,000元立即开通全年可省5,000元立即开通最新推荐 ASV2012(Action Script Viewer)解密反编译DoSWF加密Flash之图文教程 ASV2012(Action Script Viewer)解密反编译DoSWF加密Flash之图文教程 ASV2012(Action Script Viewer解密反编译DoSWF加密Flash之完全教程 ASV2012(Action Script Viewer解密反编译DoSWF加密Flash之完全教程 TM041XDHC02_Pre_Ver1.1_20181030_201906032189.pdf RGB垂直条状 [【屏库版权所有，严禁抄袭】

LCR Vertical Stripe：左中右垂直条状

Rectangle：正方形

RGB Delta：红绿蓝三角形

RGB Horizontal Stripe：红绿蓝水平条状

RGB Vertical ... springboot学生毕业离校系统PPT 一年一度的毕业季的到来，方方面面都普及使得学生毕业离校系统的开发成为必需。学生毕业离校系统主要是借助计算机，通过对学生、教师、离校信息、费用结算、论文审核等信息进行管理。为减少管理员的工作，同时也方便广大学生对个人所需毕业离校的及时查询以及管理。

学生毕业离校系统的开发过程中，采用B / S架构，主要使用Java技术进行开发，结合最新流行的springboot框架。中间件服务器是Tomcat服务器，使用Mysql数据库和Eclipse开发环境。该学生毕业离校系统包括管理员、学生和教师。其主要功能包括管理员：首页、个人中心、学生管理、教师管理、离校信息管理、费用结算管理、论文审核管理、管理员管理、留言板管理、系统管理等，前台首页；首页、离校信息、网站公告、留言反馈、个人中心、后台管理等，学生：首页、个人中心、费用结算管理、论文审核管理、我的收藏管理、等，教师：首页、个人中心、学生管理、离校信息管理、费用结算管理、论文审核管理等功能。

本论文对学生毕业离校系统的发展背景进行详细的介绍，并且对系统开发技术进行介绍，然后对系统进行需求分析，对学生毕业离校系统业务信息、系统结构以及数据都进行详细 Java毕设-基于SpringBoot+Vue的宠物商城网站设计与实现（附源码，数据库，教程）.zip Java 毕业设计，Java 课程设计，基于 SpringBoot 开发的，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。

包含：项目源码、数据库脚本、软件工具等，前后端代码都在里面。

该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。

项目都经过严格调试，确保可以运行！

1. 技术组成

前端：html、javascript、Vue

后台框架：SpringBoot

开发环境：idea

数据库：MySql（建议用 5.7 版本，8.0 有时候会有坑）

数据库工具：navicat

部署环境：Tomcat（建议用 7.x 或者 8.x 版本）， maven

2. 部署

如果部署有疑问的话，可以找我咨询

后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html

前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/index.html （无前台不需要输入） 2022年精彩创新社会实践报告.docx

2022年精彩创新社会实践报告涵盖了一年来团队成员在项目探讨和实践中所经历的挑战、汗水和收获。在这段时间里，团队进行了玄武岩中不同组分的ftir分析项目探讨，旨在模拟和反演岩浆的脱气过程。在项目探讨中，团队成员特别重视薄片的制备阶段，因为不同玄武岩样品要求不同厚度的薄片，而在ftir测试中，双抛光薄片的厚度通常在20um到70um之间，尤其以50um左右为宜。这个项目的探讨让团队成员积累了丰富的经验，以及技能和知识。

除了项目探讨，团队还经历了结题答辩阶段，这对于他们来说是一个挑战，也是一个机会展示他们工作的成果。在这个关键阶段，团队成员不仅需要展示他们对ftir分析技术的掌握和实际操作能力，还需要清晰地表达他们的思路、分析和结论。他们的努力最终获得了肯定，成功通过了答辩，并得到了其他团队成员和指导老师的认可。

在整个项目探讨和实践过程中，团队成员都付出了很多努力和时间，但他们也获得了丰富的收获。通过这个项目，他们不仅学会了团队合作、沟通表达和问题解决的能力，还深入了解了ftir分析技术在地质领域的应用和意义。同时，他们还学会了如何处理实践中的挑战和困难，如何调整思维方式和方法，以积极的态度和创新的精神面对未来的挑战。

在未来的实践和研究中，团队成员将继续秉承着创新的精神，不断探索和尝试新的方法和技术，以解决更加复杂和具有挑战性的问题。他们将继续学习和成长，不断提升自己的能力和技能，为推动科学研究和社会发展做出更大的贡献。

总的来说，2022年精彩创新社会实践报告展示了团队成员在项目探讨和实践中的努力和收获，以及他们在未来发展中的憧憬和计划。这份报告不仅记录了他们的成长历程，还激励和启发着更多的人秉承着创新的精神，勇敢地探索未知领域，为社会发展和进步作出更大的贡献。2022年精彩创新社会实践报告将成为团队成员宝贵的经验和财富，也将为未来的实践和研究提供有益的指导和借鉴。管理建模和仿真的文件管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire 软件测试中的质量控制方法 # 1. 软件测试概述

## 1.1 软件测试的定义和重要性

软件测试是指对计算机软件进行测试的过程，旨在发现软件中的错误、缺陷或其他问题。通过软件测试，可以评估软件的质量，提高软件可靠性和稳定性。软件测试的重要性不言而喻，它可以帮助开发团队提前发现并解决软件缺陷，降低软件上线后出现问题的风险，提升用户体验和客户满意度。

## 1.2 软件测试的目标和原则

软件测试的主要目标是验证软件是否符合设计要求，以及发现潜在的缺陷和问题。软件测试的原则包括全面性、独立性、可靠性、及时性、经济性等，这些原则有助于确保测试的有效性和可靠性。

## 1.3 软件测试的分类和流程

软件测试根据测试对 argparse库如何在代码中输入一个参数有多个组成，用逗号或空格分隔你可以使用argparse库中的`nargs`参数来指定参数接受多个值。如果要使用逗号分隔参数值，可以使用`nargs='+'`来接受一个或多个参数值，并将它们作为列表传递给你的代码。如果要使用空格分隔参数值，则可以使用`nargs=argparse.REMAINDER`，它将接受所有剩余的参数，并将它们作为列表传递给你的代码。下面是一个接受逗号分隔参数值的示例代码：

```python

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()

parser.add_argument('--values', nargs='+')

args = p 施工组织设计：网络计划-施工准备工作-单位工程施工组织设计.doc B. 可以更清晰地显示工作之间的关系

C. 更容易进行资源分配和调度

D. 更准确地反映工作流程和工期控制的情况

第四章施工准备工作

施工准备工作是一个项目整体施工过程中至关重要的一环，它直接影响到工程施工的进度和质量。在施工准备工作中，需要对施工现场进行全面细致的规划和准备，以确保施工工作能够顺利进行。在这一阶段，需要做好以下几个方面的准备工作：

1.施工现场的准备：需要对施工现场进行勘察和设计，确定施工区域的范围和布局，安排施工机械设备和材料的摆放位置，做好施工现场的清理和整理工作，确保施工现场的安全和有序。

2.施工人员的准备：需要对施工人员进行必要的培训和考核，确保施工人员具有必要的技能和资质，能够胜任各自的工作岗位，并能够做好施工安全和质量管理工作。

3.施工材料和设备的准备：需要提前统计施工所需的材料和设备清单，并进行采购和调配工作，确保施工过程中能够及时供应所需的材料和设备，避免因为材料和设备不足而影响施工进度。

4.施工方案的准备：需要综合考虑工程的具体情况和要求，制定合理的施工方案和施工组织设计，确定施工的先后顺序和工艺流程，做好各项施工工作的分解和计划，确保施工进度和质量的控制。

综上所述，施工准备工作是一个项目整体施工过程中不可或缺的一部分，只有做好了施工准备工作，才能够保证施工工作的顺利进行，确保工程建设的顺利完成。

第五章单位工程施工组织设计

单位工程施工组织设计是项目施工管理的重要内容之一，它涉及到施工计划、工序安排、人员配置、材料供应、安全保障等多个方面。在单位工程施工组织设计中，需要考虑以下几个关键问题：

1.施工计划的编制：需要根据工程的实际情况和要求，制定合理的施工计划，确定施工的先后顺序和时间节点，确保施工进度的合理安排。同时，需要考虑到不同工序之间的关联性和依赖性，确保施工工作能够有序进行。

2.工序安排的设计：需要合理安排各项工序的执行顺序和时间节点，确保施工工序之间的协调和配合，避免工序之间的冲突和重复，提高施工效率和质量。

3.人员配置和管理：需要根据施工工作的具体要求和难度，合理配置施工人员和管理人员，确保施工人员具有必要的技能和经验，能够胜任各自的工作岗位，并做好施工安全和质量管理工作。

4.材料供应和管理：需要提前统计施工所需的材料清单和设备清单，与供应商进行充分沟通和协调，确保施工过程中能够及时供应所需的材料和设备，避免因为材料和设备不足而影响施工进度。

综上所述，单位工程施工组织设计是项目施工管理的核心内容之一，只有做好了单位工程施工组织设计，才能够确保施工工作的顺利进行，有效控制施工进度和质量，保证工程建设的成功完成。

16S测序选哪种分析方法，OTU还是ASV？ - 知乎

16S测序选哪种分析方法，OTU还是ASV？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册DNA 测序16S测序选哪种分析方法，OTU还是ASV？文献里面好像多数都是OTU聚类，销售跟我说ASV是最新的聚类方法，我该选哪一种？显示全部关注者4被浏览4,961关注问题写回答邀请回答好问题添加评论分享2 个回答默认排序明明白白做科研专注于询证育儿与科学养生关注肠道微生物专题 | OTU&ASV谁主沉浮？（转自迈维代谢公众号）微生物组测序方法主要包括宏基因组测序和扩增子测序，扩增子测序凭借简单、快速、样本用量低、可避免宿主污染、费用低成为广大科研工作者常用的研究手段，扩增子分析流程比较成熟，常用的分析方法是OTU聚类法。随着测序行业的不断发展，扩增子分析方法不断完善，ASV分析方法的应用也越来越广泛，到底哪一种分析方法更好呢？■ ■ ■ ■ ■微生物组不同检测方法利弊分析OTU聚类法OTU（operational taxonomic units）聚类法是将相似性大于97%的序列聚为一类，聚类的原则是将低丰度序列往高丰度的序列上聚类。因为测序错误是随机产生的，所以低丰度的序列可能是测序错误导致的，而高丰度序列被认为是准确率更高的序列，这种算法可以将操作分类单元中包含的碱基错误率控制在1%以内。但是这种方法忽略了真实的细微生物序列变化，例如SNPs会被整合到单个OTU中。ASV方法ASV的方法则不直接进行聚类，它是基于统计学的手段对序列纠错，纠错后的序列称为ASVs（Amplicon Sequence Variants)。该方法引入了扩增和测序错误，来推断样本中的扩增子序列，以低至一个碱基的差异来区分序列，可以最大限度的保留了序列的物种多样性。OTU&ASVAndrei Prodan等人的研究表明，与OTU相比，ASV具有更高的分辨率，并显示出更好的特异性和更低的假序列率。ZHONG Hui等人的研究表明，分类单元的划分方式主要影响微生物组一些低丰度属属（< 0.2%）的占比，而对较高的分类学水平（门水平）组成的影响较小，ASV能够使得环境因子对微生物群落能够获得更高的解释度，因而对于物种信息更为复杂的环境样品建议采用ASV划分方式。三次模拟测序的敏感性和特异性比较参考文献1.Knight R, Vrbanac A, Taylor BC, Aksenov A, Callewaert C, Debelius J, Gonzalez A, Kosciolek T, McCall LI, McDonald D, Melnik AV, Morton JT, Navas J, Quinn RA, Sanders JG, Swafford AD, Thompson LR, Tripathi A, Xu ZZ, Zaneveld JR, Zhu Q, Caporaso JG, Dorrestein PC. Best practices for analysing microbiomes. Nat Rev Microbiol. 2018 Jul;16(7):410-422. doi: 10.1038/s41579-018-0029-9. PMID: 29795328.2. Prodan A, Tremaroli V, Brolin H, Zwinderman AH, Nieuwdorp M, Levin E. Comparing bioinformatic pipelines for microbial 16S rRNA amplicon sequencing. PLoS One. 2020 Jan 16;15(1):e0227434. doi: 10.1371/journal.pone.0227434. PMID: 31945086; PMCID: PMC6964864. 发布于 2023-11-17 17:02赞同 1添加评论分享收藏喜欢收起

扩增子测序的“群星闪耀”时代—OTU和ASV有何区别？ - 知乎

扩增子测序的“群星闪耀”时代—OTU和ASV有何区别？ - 知乎切换模式写文章登录/注册扩增子测序的“群星闪耀”时代—OTU和ASV有何区别？基迪奥生物专业定制测序服务。我们的愿望是，助您达到更高的科研领域。实用科研工具推荐、详实生信软件教程分享、前沿创新组学文章解读、独家生信视频教程发布，欢迎关注微信公众号：基迪奥生物（gene-denovo）|本文作者：阿拉雷| UPARSE—力挽狂澜微生物群落研究最常用的方案莫过于扩增子研究（16S、ITS等扩增子测序技术），通过扩增群落样本基因组特定区域片段，实现对样本所包含的物种进行分类学鉴定与相对丰度的计算。麻烦的是扩增子测序结果中存在着许多测序错误、嵌合体等错误信息，对于后续的细菌/真菌的鉴定与丰度计算有着不小的干扰。为了解决错误信息的干扰，过去人们想了各种方法降噪，奈何效果与效率上表现欠佳。直到2013年，大神级独立研究员Robert C. Edgar带着UPARSE算法登上《nature methods》[1]，这种算法能够将操作分类单元（OTU，以序列相似度为标准，划分的序列集合）中包含的碱基错误率控制在1%以内。相较于此前的聚类方法有了巨大的进步。此后，Robert C. Edgar大神还独立地开发了UCHIME嵌合体检测算法，并独立开发了Usearch软件，整合了UPARSE算法和UCHIME算法，一条命令即可调用这两种算法，这两种算法在之后很长的一段时间里被广泛采纳，认为是扩增子测序的聚类方法“金标准”。Usearch软件至今仍然热度不减， Robert C. Edgar以一己之力提升了扩增子测序研究的整体精度，近几年扩增子测序文章数量井喷式上涨的背后离不开这位研究员的卓越贡献。图1 Robert C. Edgar发表的UPARSE算法文章[1]| DADA2—横空出世时间来到3年后的2016年，斯坦福大学研究团队推出新型序列聚类算法DADA2，隔空挑战过去的聚类“金标准”UPARSE聚类方法，认为UPARSE中默认以97%的序列相似度进行OTU聚类的步骤实际上会掩盖部分存在测序错误的序列，导致部分OTU的丰度出现不准确，同时序列真实的变异信息也会由于过于宽松的相似度阈值被掩盖。在当前“精细作业”的后扩增子研究时代，科研者需要有更高精度的算法用以聚类。图2 DADA2算法文章[2]DADA2算法的核心在于序列校正，二代测序的错误是随机发生的（即，任意两条序列的测序错误相对是随机发生的、一条序列的任意两个位置的测序错误也是随机发生的，不存在关联性），符合泊松分布。通过机器学习的方式统计特定质量值下，位点发生真实变异的概率λij，判断序列i（扩增子）是否来在来自j（模板，丰度最高的序列）。之后再校正所有被判定为测序错误的位点，采用分裂分割算法（The divisive partitioning algorithm）进行最后的聚类：将所有序列作为一个partition，丰度最高的序列为中心，处于partition中的序列都与中心序列进行比较，计算丰度p值（p值是在位点变异率λij基础上计算获得整条序列是来自模板序列的可能性标准），当最小的p值小于阈值，则划分为新的partition，所有序列和新的中心序列进行比较，不断划分，直到不能再划分即所有序列都有与之对应的partition为止。这种聚类方式相当于以100%相似度进行聚类的单元（DADA2软件把聚类结果称为ASV，事实上它相当于100%相似度聚类的OTU）。根据文献示例结果来看，DADA2的算法能够让一些真实的序列变异保留下来，且聚类效果上有了一定提升。图3 DADA2、UPARSE算法原理对比近两年DADA2算法逐渐被认可，QIIME2等分析流程纷纷调用DADA2作为默认聚类方法，DADA2有望进一步提升扩增子研究的聚类精度。| Unoise2—绝对反击作为一代算法大神，Robert C. Edgar看到自己的杰作UPARSE算法被贬的一无是处，一怒之下闭关修炼半年，在DADA2发表的同年10月，带着最新的算法unoise2登上了bioRxiv（预印刊，待发表）。在文章摘要的最后一句剑锋直指DADA2算法: it has comparable or better accuracy than DADA2.图4 unoise文章标题、摘要不同于DADA2算法，unoise2算法是在UPARSE算法基础上进行的测序错误、嵌合体识别流程的优化升级。在不同编辑距离d（Levenshtein distance，与丰度最高序列的碱基数量上的差距）下，计算β值进行序列过滤：（α默认为2）、skew值（skew(M, C)=aM/aC，目标序列与中心序列丰度比值）当skew值小于β值则聚类为同一个OTU，去除变异程度高的序列，保持OTU的序列纯度，最后输出Z-OTU（作者为了区别UPARSE算法的OTU而做的命名）表格。这种算法能够较好地去除低丰度的存在碱基测序错误的序列，相较于传统的UPARSE算法能够让OTU可信度得到进一步提高。图5 unoise算法原理示意[3]从文章给出的土壤样本去嵌合体的效果来看，unoise2相比于DADA2推测能够保留更多的有效数据用于后续分析，真实效果是否有提升有待后续的验证。当前unoise已经升级到第3版，将更多的低丰度序列进行过滤，同时该算法也整合到Usearch软件中供研究者使用。| 小结UPARSE算法通过97%相似度聚类获得OTU，DADA2算法则通过序列校正获得单碱基精度的操作单元，UNOISE系列算法则是通过降噪的方法提高OTU的单位精度，此外还有Deblur等新的方法陆续涌现。当前还没有一种算法能够完美去除所有噪音并保留所有可用数据。不同算法有着各自的优缺点，趋势上看，各算法对于低丰度的OTU的态度都是一致：删除。DADA2默认删除singleton，unoise2默认删除4以下的序列，而unoise3则是上升到了8，可见低丰度的序列大多来自于测序错误有成为共识的趋势。毫无疑问的是未来扩增子测序的发展会朝着大样本、大数据量、摒弃低丰度序列以及高精度聚类的方向前进，这给下游的研究应用者的启发在于：需要准备足够的样本数量以及测序的数据量，保证目标物种被足够的数据量覆盖到，让实验效果能得到充分体现。| 基迪奥ASV版扩增子报告经历近4年的观察与发展，当前各主流期刊对16s等扩增子测序结果的认可逐渐从UPARSE算法转向DADA2算法，为了满足科研工作者的需求，基迪奥生物正式推出ASV版扩增子报告，采用DADA2算法进行聚类获得ASV表格。针对ASV表格展开丰富的分析流程，数据结果上传至Omiscmart云端。Omicsmart云平台可提供数据分析整理、分析参数修改、图形美化等一系列客户交互操作，其中包括了：物种网络构建、随机森林分析、Picrust2功能预测、统计检验等高阶分析，满足群落微生物研究的所有分析、绘图需求。平台地址：试用方式：登入-试用账号登入即可Omicsmart平台物种网络图Omicsmart平台随机森林分析Omicsmart平台环境因子相关性热图参考文献[1] Edgar, R. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nat Methods 10, 996–998 (2013).[2] Callahan, B., McMurdie, P., Rosen, M. et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nat Methods 13, 581–583 (2016). [3] Edgar,R.C.(2016) UNOISE2: improved error-correction for Illumina 16S and ITS amplicon sequencing.发布于 2021-01-08 18:29二代测序生物信息学测序赞同 461 条评论分享喜欢收藏申请

Matlab .asv是什么文件_asv什么文件-CSDN博客

Matlab .asv是什么文件

MDtime

于 2021-07-12 14:46:15 发布

阅读量1.2w

点赞数

本文链接：https://blog.csdn.net/mdtime/article/details/118674874

版权

有时在存放m文件的文件夹中会出现*.asv 　　asv 就是auto save的意思，*.asv文件的内容和相应的*.m文件内容一样，用记事本和matlab都能打开它。它可以作为*.m文件的“备份”。　　可以在preference中通过设置取消自动备份功能：file->preferences->editor/debugger-->auto save,uncheck "autosave on" checkbox ，把勾选去掉就行了。

优惠劵

MDtime

关注

踩

觉得还不错?

一键收藏

知道了

Matlab .asv是什么文件

有时在存放m文件的文件夹中会出现*.asv　　asv 就是auto save的意思，*.asv文件的内容和相应的*.m文件内容一样，用记事本和matlab都能打开它。它可以作为*.m文件的“备份”。　　可以在preference中通过设置取消自动备份功能：file->preferences->editor/debugger-->auto save,uncheck "autosave on" checkbox ，把勾选去掉就行了。...

复制链接

扫一扫

Asv File Cleaner：删除给定文件夹中的 .asv 文件-matlab开发

06-01

您可能希望在不再修改代码后删除自动保存 (.asv) 文件。此函数删除给定文件夹（及其子文件夹）中的 .asv 文件。

用法：clear_asv_files(文件夹)

遗传算法的matlab脚本和simulink模型_代码_下载

06-06

遗传算法的matlab脚本和simulink模型

参与评论

您还未登录，请先

后发表或查看评论

MATLAB怎么创建.ASV文件,Matlab .asv是什么文件

weixin_34140828的博客

03-16

597

ASP.NET MVC一次删除多笔记录批量删除数据记录,如下面的截屏: 先选中想删除的记录,然后点一下删除铵钮,系统将把选中的记录一次性删除.在此,Insus.NET不想每删除一笔记录连接一次数据库. 因此需要把选择的记录一次上传至服务器 ...Jsp字符编码过滤器通过此过滤器,可以实现统一将编码设置为UTF-8. 1.首先在web.xml中配置,添加如下代码: &...

Matlab Cleaner：立即清理所有变量、图形和命令窗口的工具。使用参数，您可以排除变量或清理帮助文件。-matlab开发

05-29

我最近问了一些 Matlab 用户，他们会用这种已经很棒的编程语言改进什么。经常提到的想法之一是一种简单且耗时较少的清洁剂。我的命令窗口历史记录充满了：

（关闭所有）清除液晶显示器

我想了一个简单的功能来节省时间，并想出了我的清洁剂。现在你只需输入“c”，按回车键，一切就又干净了。为了使它更有用，您可以从被删除的变量中排除变量并配置选项，例如它不会关闭所有打开的图形。

c % 清洁一切c('a b') % 清除除变量 a 和 b 之外的所有内容c('a b','c') % 清理除变量 a 和 b 之外的所有内容，不清理命令窗口

此外，通过选择“p”作为第二个参数，所有有时令人讨厌的帮助文件（以 .asv 结尾）都会从 Matlab 路径中清除。并且您可以组合多个选项作为第二个参数，例如 c('a b','fp') 来清理所有帮助文件，但让数字打开。

我真的希望，这个功能

aselfpack:使用文件过滤器创建自解压包。-matlab开发

05-30

ASELFPACK 创建一个单独的 matlab 自解压 p 或 m 文件，其中包含选定文件夹（包括子目录）的所有内容。

这个 ASELFPACK 是由 martinho@fis.ua.pt ( http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=8565

与 SELFPACK 相比的附加功能1.过滤以排除或包括某些文件，例如{'~.m' ,'~.asv'} - 排除包中的 m 和 asv 文件{'~.m', '~.asv','demo.m'} - 排除除 demo.m 之外的所有 m 和 asv 文件

{'*.m' ,'~demo.m'} - 包含除 demo.m 之外的所有 m 文件

2.添加文件夹到Matlab搜索路径3. 用户定义的安装文件夹

KM_5_5.rar_KM_5_5_KM算法_km——5_km算法matlab_频谱分配图论

07-15

图论中KM算法的源程序，仿真了5个用户5个信道的频谱分配问题

matlab必备小知识(2)

yasinzhang的博客

09-18

1511

(1)matlab中.asv文件

今天看到了有时候.m文件会对应一个.asv的文件，它和.m文件中的内容相同，有时候会自动保存一份.asv文件，只是一份临时文件，可以删除，全称应该是是auto save。

不过可以设置不用自动保存，具体步骤：

file-->perferences-->editor/debugger-->autosave----->将对勾去掉即可。

...

matlab中自动生成asv文件

Our website is closed for scheduled maintenance.

We expect to be back in couple of hours. Thank you for your patience.

服务器虚拟化aSV-服务器虚拟化平台-深信服

智安全信服云信创适配行业试用中心支持与服务合作伙伴产业教育更多欢迎，个人中心退出中文

服务器虚拟化aSV

服务器虚拟化aSV 传统数据中心云化的核心基石获取方案首页信服云服务器虚拟化aSV <

产品介绍

产品功能

核心优势

应用场景

成功案例

DADA2处理原始序列获取ASV特征表与物种注释表 - 知乎

DADA2处理原始序列获取ASV特征表与物种注释表 - 知乎首发于环境微生物分析切换模式写文章登录/注册DADA2处理原始序列获取ASV特征表与物种注释表养基生信专业户来的都是客,欢迎!!一、软件介绍DADA2(Divisive Amplicon Denoising Algorithm 2)是一个用于建模和修正多种测序平台（Illumina、Roche 454）测序扩增子错误的开源软件（R）包。在扩增子分析处理流程中，DADA2算法能够准确地推断样本序列并寻找出单个核苷酸的差异(往往能够比其他方法识别出更多真实变体和输出更少的虚假序列）。DADA2是一个通过构建错误率模型来推测扩增子序列是否来自模板的算法，以自身数据的错误模型为参数，不用依赖于其他参数分布模型。DADA2最重要的优势是用了更多的数据，错误模型包含了质量信息，而其他的方法都在过滤低质量之后把序列的质量信息忽略。DADA2的错误模型也包括了定量的丰度，而且该模型也计算了各种不同转置的概率。和比较OTU数据库的聚类算法不同，DADA2采取的是降噪算法。聚类算法与降噪算法的差异与优劣可以参考https:// pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28731476/解读：聚类算法通常在97%的相似水平下聚类生成OTU，然后选择每个聚类群（OTU）中最高丰度序列作为代表性序列（如上左图，通过聚类算法获取了众多红色虚假序列与真实序列X、b和g，聚类算法将把众多红色虚假序列与真实序列b、g一并纳入X真实序列中，导致丢失了真实序列b和g）；降噪算法是基于丰度与测序原理评估获取程序认为的“真实序列”作为ASV（如上右图，通过聚类算法获取了虚假序列e与真实序列X、b），后期我们可以通过丰度过滤或其他参数设置，尽量识别出e并去除。二、软件准备① 安装R、RStudio和Rtools，打开RStudio② 获取DADA2包# 选用国内用户清华镜像站，国内用户加速下载

site="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN"

# 检查是否存在Biocondoctor安装工具，没有则安装

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))

install.packages("BiocManager",repo=site)

# 加载安装工具与安装DADA2，如果提示R包版本与R版本不匹配，可以根据提示信息选择安装合适的DADA2版本

library(BiocManager)

BiocManager::install("dada2", version = "3.14")# 需要显示版本信息# 加载DADA2包

library(dada2)

packageVersion("dada2")

#使用命令“？`dada2-package`” 或”help("dada2-package")”获取DADA2包的帮助文档，针对任何内置或加载获取的R包均可以使用“？具体R包”获取相应函数的帮助文档，包括内置的命令、参数选择与使用方法。

？help("dada2-package")三、基本分析流程官网(https://benjjneb.github.io/dada2/tutorial.html）的DADA2 pipeline Tutorial分析流程详细介绍了如何从原始测序序列分析得到ASV矩阵表格以及物种注释信息，也可获取开源代码，示例数据，R包手册与相关文章。DADA2处理扩增子测序数据基本流程包括Inspect read quality profiles（检查序列质量文件）、Filter and trim（过滤与裁剪）、Learn the Error Rates（错误率建模）、Sample Inference（样本推断）、Merge paired reads（合并双端序列）、Construct sequence table（构建ASV表格）、Remove chimeras（去除嵌合体）、Track reads through the pipeline（处理流程统计）、Assign taxonomy（注释分类）、Evaluate accuracy（准确性评估）等步骤。四、分析实操（1）数据导入① 数据准备准备好原数据集.fastq文件和Sliva138注释数据库silva_nr99_v138.1_train_set.fa.gz（http://benjjneb.github.io/dada2/training.html）、silva_species_assignment_v138.1.fa.gz（http://benjjneb.github.io/dada2/training.html）、SILVA_SSU_r138_2019.RData（http://DECIPHER.codes/Downloads.html），全部存放在目标路径C:\Users\ASUS\Desktop\R\rawdata下，也可以选择其他注释数据库，例如RDP与Greengene，根据自己需求下载即可。提示：DADA2处理流程执行之前要确保测序数据符合以下三个要求：① 样本已完成拆分，即拆分为单个样本的 fastq 文件；② 已去除非生物核苷酸序列，例如引物、接头、接头等，如果没有，可以使用裁剪命令对序列端口的非生物序列进行定量裁剪；③ 如果是双端测序数据，正向数据和反向数据.fastq 文件应该包含匹配顺序的序列。② 设置工作路径，即数据所在目录path <- "C:/Users/ASUS/Desktop/R/rawdata"

list.files(path)③ 获取文件名列表利用文件的固定命名方式，读取需要的（双端）数据文件名，通过字符串操作函数提取单个样品测序文件信息。其中，list.files返回指定目录中的文件名；pattern指定返回指定类型的文件；full.names = TRUE返回带有路径的完整文件名。# 返回测序正向文件完整文件名

fnFs <- sort(list.files(path, pattern= "_R1_001.fastq", full.names = TRUE))

# 返回测序反向文件完整文件名

fnRs <- sort(list.files(path, pattern="_R2_001.fastq", full.names = TRUE))提示：如果文件名格式不同，则需要修改字符串操作。#使用命令“？sort()”获取sort()函数的帮助文档，针对任何内置或加载获取的函数均可以使用“？具体函数”获取相应函数的帮助文档？sort()# 提取文件名中第一个`_`分隔的前文本作为样品名

sample.names <- sapply(strsplit(basename(fnFs), "_"), `[`, 1)

# 检查提取出的文件名

sample.names④ 查看序列质量# 绘制前2个样本的正向序列的碱基质量图

plotQualityProfile(fnFs[1:2])解读：灰度图是每个基本位置上每个质量分数的频率的热图。每个位置的平均质量分数由绿线表示，质量分数分布的四分位数由两条橙色虚线表示。每个位置的质量值中位数由橙色实线表示。如果序列的长度不同，则将绘制一条红线，显示扩展到该位置的序列百分比，这对454焦磷酸测序等技术更有用，因为Illumina读数通常都是相同的长度。正向序列质量前段序列质量较好，后端较差，我们通常建议修剪掉开头的引物与barcode等非生物序列，也会裁剪掉后端错误率比较高的核苷酸序列。反向序列质量往往比正向序列差，特别是在最后，从平均质量值突降的位置进行剪切会提高算法对稀有序列的敏感性。提示：当我们在处理自己的数据时，不仅仅需要根据质量突降的位置进行裁剪位置的选择，首先我们必须确定测序的双端序列必须拥有足够的重叠(overlap)，至少保证裁剪之后在20 bp以上，以保证拼接效率。（2）序列裁剪与过滤示例数据为双端测序原始数据，还未去除barcode和引物。去除引物应该在在质量过滤之前(每个碱基都会增加预期误差)和找到唯一序列之前(引物扩增区域的变异会将序列分成数个特异性序列，从而简化特异序列丰度的计算)。已知测序引物为338F（5’-ACTCCTACGGGAGGCAGCAG-3’）和806R（5’-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3’），引物长度均为20bp，Barcode的长度为6，可以打开数据文件进行验证，以raw.split.N_D_1.1.fq为例：① 质量过滤裁剪由输出的碱基质量图可知，序列长度基本在300 bp，引物与barcode加和长度为26 bp，可以通过filterAndTrim命令对正向序列和反向序列分别裁剪掉30和30 bp，maxEE参数表示允许在条reads中期望错误率上限，maxN 是指序列中可以容忍存在不明碱基N的数量，默认没有限制，本次设置为0，truncQ为一条序列第一个碱基允许的最低质量限值，低于这个限值就会被截断，默认为2，；rm.phix默认为TRUE，将去除比对上参考PhiX基因组的序列；compress，默认输出压缩格式的结果；multithread为默认单线程，使用multithread=TRUE提高运算速度。# 设置过滤文件的输出路径，将过滤后的文件存于\filtered

filtFs <- file.path(path, "filtered", paste0(sample.names, "_F_filt.fastq.gz"))

filtRs <- file.path(path, "filtered", paste0(sample.names, "_R_filt.fastq.gz"))

# 过滤文件输出，统计结果保存于out

out <- filterAndTrim(fnFs, filtFs, fnRs, filtRs, truncLen=c(270,270), maxN=0, maxEE=c(2,2), truncQ=2, rm.phix=TRUE, compress=TRUE, multithread=T)

head(out)② 查看过滤文件在路径"C:/Users/ASUS/Desktop/R/ rawdata/ filtered "下查看过滤文件提示1：16S rDNA的结构，从5’端到3’端有10个功能区，即V1-V10。由于V4-V5的特异性较高，所以一般都是测V4区域。如果用的是overlap比较低的数据，比如V1-V2或者V3-V4, truncLen的数值就需要更大。绝大部分参数都可以根据自己需求进行调整，如果我们需要缩短过滤时间，maxEE参数设置更小一些，想要保留多数的reads，那就需要对maxEE参数设置的更大些，尤其是反向测序数据（例如maxEE=c(2,5)）。提示2：对于ITS测序结果，序列长度变化较大，可以考虑不进行裁剪，但是要确保引物在这之前已经被去除干净。（3）计算错误率DADA2算法使用机器学习构建参数误差模型（err），认为每个扩增子测序样品都具有不同的误差比率。learnErrors方法通过交替估计错误率和对参考样本序列学习错误模型，直到学习模型同真实错误率收敛于一致。这是DADA2中运行最耗费计算资源的一步，8核16线程笔记本电脑运行约20-30分钟。# 分别计算正向和反向序列错误率

errF <- learnErrors(filtFs, multithread=TRUE)

errR <- learnErrors(filtRs, multithread=TRUE)# 画出错误率统计图

plotErrors(errF, nominalQ=TRUE)plotErrors(errR, nominalQ=TRUE)错误率统计图表示了所有可能的错误（A→C，A→G，…），图中点表示观察得到的错误率，黑线表示通过算法学习评估得到的错误率，红色的曲线表示由Q-score的定义下预期的错误率。这里估计的错误率（黑线）同观察到的错误率（点）拟合程度很好，并且错误率随着预期质量下降而下降。提示：DADA2核心算法亦是参数学习，计算量非常可观。面对如此巨大的数据和需要消耗的计算资源，这一模型的展示便不适合我们实际较大的数据量，可以通过增加nbase参数调整拟合程度以减少计算量。（4）去冗余（去除重复序列）去重复是将所有相同的测序读数组合成“独特序列”，其相应的“丰度”等于具有该独特序列的读数的数量。与usearch去冗余步骤类似，仅仅保留重复序列中的一条序列，大量节省计算资源。DADA2保留了去重序列的质量信息，这些质量信息取自重复序列的均值。这一信息文件将作为参考错误模型用于后续序列处理，以提高了DADA2算法准确性。# 去除正向序列数据中的重复序列

derepFs <- derepFastq(filtFs, verbose=TRUE)# 去除反向序列数据中的重复序列

derepRs <- derepFastq(filtRs, verbose=TRUE)提示：如果数据量很大，可能需要使用别的策略更为妥当，参考http://benjjneb.github.io/dada2/bigdata.html。这个命令是一个批量的操作，如果出现处理大文件过程内存不足的情况，可以考虑逐个处理每个样本。（5）DADA2核心算法（步骤）DADA2算法是一种分裂式分割算法。首先，将每个reads全部看作单独的单元，sequence相同的reads被纳入一个sequence，reads个数即成为该sequence的丰度（abundance）；其次，计算每个sequence丰度的p-value，当最小的p-value低于设定的阈值时，将产生一个新的partition。每一个sequence将会被归入最可能生成该sequence的partition；最后，依次类推，完成分割归并。# 基于错误模型进一步质控

dadaFs <- dada(derepFs, err=errF, multithread=TRUE)

dadaRs <- dada(derepRs, err=errR, multithread=TRUE)# 查看正向序列dada质控结果

dadaFs[[1]] 以上结果表示第一个正向序列样本通过去冗余获得12063个独特序列，然后通过DADA2算法从12063个独特序列推断出626个真实的物种序列。dada-class返回大量对象，具体参见help(dada-class)参考资料，包括关于每个去噪序列质量的多个评价指标。提示1：在本示例中，所有样本都同时加载到内存中。如果处理接近或超过可用内存（RAM）的数据集，样品数量较多时，我们需要逐个处理样本。请参阅 DADA2大数据工作流程（http://benjjneb.github.io/dada2/bigdata.html）。提示2：DADA2同时支持454和IonTorrent数据，但是建议对其中一些参数进行修改，可以通过R语言中?setDadaOpt来调取帮助文件，探索这些参数的修改方法。（6）合并双端序列我们现在将正向序列和反向序列合并在一起以获得完整的序列。通过将去噪的正向序列与相应的去噪反向序列的反向互补序列比对，然后构建合并的“overlap”进行合并。默认情况下，仅当正向和反向序列重叠至少20个碱基并且在重叠区域中彼此相同时才有效地输出合并序列。

# 合并双端序列

mergers <- mergePairs(dadaFs, derepFs, dadaRs, derepRs, verbose=TRUE)# Inspect the merger data.frame from the first sample

head(mergers[[1]])提示：mergers对象格式为R语言的数据框，数据框中包含序列及其丰度信息，未能成功合并的序列被删除。没有overlap的数据建议加入参数justConcatenate=TRUE。（7）构建ASV表# 构建ASV表，amplicon sequence variant（ASV）表类似于我们传统的OTU表

seqtab <- makeSequenceTable(mergers)

# dim()的第二个值为扩增子序列个数，table(nchar())的统计结果表示每个读长下有多少个扩增子序列。

dim(seqtab)

# Inspect distribution of sequence lengths 查看序列长度分布

table(nchar(getSequences(seqtab)))（8）去除嵌合体Dada核心质控算法去除了大部分错误，但嵌合体仍然存在，去噪后序列的准确性使得识别嵌合体比处理模糊OTU更简单。#去除嵌合体

seqtab.nochim <- removeBimeraDenovo(seqtab, method="consensus", multithread=TRUE, verbose=TRUE)

dim(seqtab.nochim)

sum(seqtab.nochim)/sum(seqtab)嵌合体的数量历来被大家讨论过很多次，因为不同实验，不同样品等等很多的因素都与嵌合体数量有关。进行去除嵌合体步骤后，大量嵌合体被去除了。sum(seqtab.nochim)/sum(seqtab)=0.948表示嵌合体的去除使得剩下全部序列数量的94.8%，如果去除效果不佳，很可能原始数据有问题，大概率是原始数据中模糊核苷酸的引物序列还没被去除。# 导出生成的ASV表（seqtab.nochim）

write.csv(seqtab.nochim,file="C:/Users/ASUS/Desktop/R/rawdata/filtered/ASV.CSV",append = FALSE, quote = FALSE , sep = " ",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),fileEncoding = "")（9）物种注释（方法一）在16S/18S/ITS 扩增子测序中，给序列变体添加物种注释信息是很常见的。DADA2包提供了可以实现本地处理的朴素贝叶斯分类器方法。该assignTaxonomy函数将一组要分类的序列和具有已知分类的参考序列训练集作为输入，并输出通过minBoot检验的注释文件。# 这里我们的16s序列注释，采用下载Silva参考数据库进行训练和注释，首先从页面 http://benjjneb.github.io/DADA2/training.html 下载相应数据库，有16S可选 Silva 132/128/123，RDP trainset 16/14, Greengene 13.8；真菌ITS选择UNITE；这里我们使用Silva 138，需要下载序列训练器和物种注释参考序列数据包两个文件。# 用训练器将序列分类，生成的文件将保存至工作目录，如果放在其它位置，请修改下面代码中path变量

taxa <- assignTaxonomy(seqtab.nochim, paste0(path, "/silva_nr99_v138.1_train_set.fa.gz "), multithread=TRUE)

# 完成分类后，用参考序列数据包，对应填充数据信息

taxa <- addSpecies(taxa, paste0(path, "/silva_species_assignment_v138.1.fa.gz"))# 输出taxa文件

write.csv(taxa,file="C:/Users/ASUS/Desktop/R/rawdata/filtered/taxa.CSV",append = FALSE, quote = FALSE , sep = " ",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),fileEncoding = "")# 另存物种注释变量，去除序列名，只显示物种信息

# Removing sequence rownames for display only

taxa.print <- taxa

rownames(taxa.print) <- NULL

head(taxa.print)# 输出taxa.print文件

write.csv(taxa.print,file="C:/Users/ASUS/Desktop/R/rawdata/filtered/taxa.print.CSV",append = FALSE, quote = FALSE , sep = " ",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),fileEncoding = "")（10）物种注释（方法二）IdTaxa物种注释分类方法也可通过 DECIPHER Bioconductor包获得。IDTAXA算法的分类性能优于朴素贝叶斯分类器。这里我们包含一段代码区域，允许你使用IdTaxa函数替代assignTaxonomy，并且它更快！。目前较新的经过训练的分类器SILVA_SSU_r138_2019.RData 数据库文件可从 http://DECIPHER.codes/Downloads.html 获得。# 安装DECIPHER，加载DECIPHER

BiocManager::install("DECIPHER", version = "3.14")

library(DECIPHER)

packageVersion("DECIPHER")

# 转换ASV表为DNAString格式

# Create a DNAStringSet from the ASVs

dna <- DNAStringSet(getSequences(seqtab.nochim))

# 相关数据下载详见DECIPHER教程，并修改为下载目录

# CHANGE TO THE PATH OF YOUR TRAINING SET

load(paste0(path, "/SILVA_SSU_r138_2019.RData"))

# use all processors

ids <- IdTaxa(dna, trainingSet, strand="top", processors=NULL, verbose=FALSE)

# ranks of interest

ranks <- c("domain", "phylum", "class", "order", "family", "genus", "species")

# Convert the output object of class "Taxa" to a matrix analogous to the output from assignTaxonomy

taxid <- t(sapply(ids, function(x) {

m <- match(ranks, x$rank)

taxa <- x$taxon[m]

taxa[startsWith(taxa, "unclassified_")] <- NA

taxa

}))

colnames(taxid) <- ranks; rownames(taxid) <- getSequences(seqtab.nochim)

# Removing sequence rownames for display only

taxa.print.DECIPHER <- taxa <- taxid

rownames(taxa.print.DECIPHER) <- NULL

head(taxa.print.DECIPHER)# 导出注释结果文件taxa.print.DECIPHER

write.csv(taxa.print.DECIPHER,file="C:/Users/ASUS/Desktop/R/rawdata/filtered/taxa.print.DECIPHER.CSV",append = FALSE, quote = FALSE , sep = " ",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),fileEncoding = "")# 注意，上面的行名是NULL，即1、2、3、4……，#使用以下命令输出ASV为行名的注释表

colnames(taxid) <- ranks; rownames(taxid) <- getSequences(seqtab.nochim)

taxa.print.DECIPHER.taxa <- taxa <- taxid

head(taxa.print.DECIPHER.taxa)

write.csv(taxa.print.DECIPHER.taxa,file="C:/Users/ASUS/Desktop/R/rawdata/filtered/taxa.print.DECIPHER.taxa.CSV",append = FALSE, quote = FALSE , sep = " ",eol = "\n", na = "NA", dec = ".", row.names = TRUE,col.names = TRUE, qmethod = c("escape", "double"),fileEncoding = "")提示1：小内存计算机可能运行失败，32G内存+8核笔记本电脑经常出现处理程序终止报错，多试几次即可成功。读入RData后R环境可能崩溃了，R语言可能不擅长处理大数据文件；提示2：如果您的数据没有被适当注释，例如您的细菌16S序列被分配为大量Eukaryota NA NA NA NA NA，可能核苷酸序列方向与参考数据库的方向相反。告诉DADA2尝试反向互补方向进行匹配，assignTaxonomy(…,tryRC=TRUE)看看这是否可以修复注释信息。如果使用DECIPHER进行分类，请尝试IdTaxa (…, strand=“both”)。这篇推文对你有帮助吗？喜欢这篇文章吗？喜欢就不要错过呀，关注本知乎号查看更多的环境微生物生信分析相关文章。亦可以用微信扫描下方二维码关注“环微分析”微信公众号，小编在里面载入了更加完善的学习资料供广大生信分析研究者爱好者参考学习，也希望读者们发现错误后予以指出，小编愿与诸君共同进步！！！学习环境微生物分析，关注“环微分析”公众号，持续更新，开源免费，敬请关注！转载自原创文章：再次感谢你阅读本篇文章，希望本文对你有所帮助！编辑于 2022-04-12 21:19生物信息学二代测序赞同 172 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录环境微生物分析集天下同仁，绘生命

开源工具 | ASV-Subtools重大更新:支持在线训练等功能 - 知乎

开源工具 | ASV-Subtools重大更新:支持在线训练等功能 - 知乎首发于课程资讯切换模式写文章登录/注册开源工具 | ASV-Subtools重大更新:支持在线训练等功能语音之家-AI工匠学堂已认证账号导语ASV-Subtools是厦门大学智能语音实验室（XMUSPEECH）于2020年6月推出的一套高效、易于扩展的声纹识别开源工具，该工具是基于Kaldi与Pytorch开发的，充分结合了Kaldi 在语音信号和后端处理的高效性以及PyTorch 开发和训练神经网络的便捷灵活性。ASV-Subtools 自开源以来，就以卓越的性能和灵活便捷的框架受到国内外重点科研院所和研发人员的青睐，先后在东方语种、CNSRC等竞赛中提供基线系统，并且在VoxCeleb数据集上取得了SOTA的结果。CNSRC脚本和此次更新得到厦门天聪智能软件有限公司（TalentedSoft）的协助。更新介绍ASV-Subtools原有的训练模式为离线模式，即采用的是原生的Pytorch Dataset，训练样例主要存储在csv文件中，每个样例为一行，其中信息主要包含数据路径、对应标签等，这里的数据为Kaldi格式的特征存储路径；在训练流程中，可以根据存储位置进行数据读取并与其对应的标签组合成训练样例。然而，随着数据量的增加，原有离线训练模式已不能满足高效研发的需求：频繁的IO读取会导致显存占用高但利用率低的问题。图1 ASV-Subtools中的数据处理流程因此为了满足大规模数据训练的需求，ASV-Subtools参考借鉴了WeNet、Speechbrain等优秀开源框架的架构，新增了在线训练模式，并从以下三个方面进行更新：01大规模数据读取下的IO改进图2 ASV-Subtools在线数据处理方案在线数据处理方案分为两种模式：普通模式和分片模式。普通模式与离线模式类似，普通模式数据预处理时生成训练所需的样例索引，之后进行在线读取，适用于小数据集。分片模式则会将普通模式的样例进一步存储并打包至压缩包中，压缩后索引数量为压缩包数量，解决索引文件过大的问题，避免重复读取同条长语音，缓解读入时的内存压力。同时，压缩包内数据可顺序读取，加快读取速度。02混合精度训练在主流深度学习框架中，浮点数默认为FP32（32位4字节存储格式），也称作单精度浮点数。低精度浮点数是指存储量占用更少的数据类型，如FP16为16位2字节存储格式，因此它所能表示的精度和范围也会更低。随着支持低精度计算的张量核心的普及，低精度计算正在一步步走向成熟。混合精度训练的目标是尽量在不影响整体模型精度的情况下，将参数部分变为低精度以实现加速训练、节省显存的目的。03在线数据扩增在Kaldi框架下，一般采用离线扩增，即在模型训练前准备好扩增好的特征文件并存入磁盘中，后续进行读取。这样方式需要为每次不同的扩增策略重新生成特征，而在大规模数据场景下特征会占用很大的空间，对存储空间要求较高。而采用在线数据扩充策略，一方面可以起到节省空间的目的，另一方面在特征配置时更加灵活，提高数据扩充的灵活性，增加样本的多样性。图3 ASV-Subtools在线数据扩充示意图最新结果新增的在线训练模式刷新了此前ASV-Subtools在VoxCeleb数据集上的最优结果，再次取得了SOTA的水平，相关复现脚本均已更新至Github，读者可以在GitHub上获得更多测试结果和详细的实验配置，感兴趣的读者赶紧上手试试吧！VoxCeleb2上ResNet34模型的测试结果：VoxCeleb2上ECAPA模型的测试结果：其他更新除上述更新以外，此次ASV-Subtools的更新还包括以下内容：1、XMUSPEECH针对语速对抗问题的最新研究成果的源码已更新至ASV-Subtools，该研究成果“Deep Representation Decomposition for Rate-Invariant Speaker Verification”已被国际顶级说话人和语种识别研讨会 (Odyssey 2022)接收。论文原文：https://www.isca-speech.org/archive/odyssey_2022/tong22_odyssey.html2、新增部分模型，例如RepVGG、RepSPK等。3、支持JIT模型转化，并且模型落地的RUNTIME模块在下一步开源计划中，敬请期待~GitHub：https://github.com/Snowdar/asv-subtools参考文献Fuchuan Tong, Miao Zhao, Jianfeng Zhou, Hao Lu, Zheng Li, Lin Li, Qingyang Hong, “ASV-Subtools: Open Source Toolkit for Automatic Speaker Verification”, ICASSP 2021.https://ieeexplore.ieee.org/document/9414676相关课程推荐ASV-Subtools声纹识别实战授课教师——ASV-Subtools发布者亲授！《ASV-Subtools声纹识别实战》授课老师课程目录了解更多课程内容发布于 2022-07-15 18:30开源项目语音识别语音赞同 2添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录课程资讯了解课程看这里！祝您找到满足您需求的

云集技术学社 | 深信服aSV服务器虚拟化功能及原理-深信服

智安全信服云信创适配行业试用中心支持与服务合作伙伴产业教育更多欢迎，个人中心退出中文

中文(中文)英语(English)意大利语(Italiano)西班牙语(Español)韩语(한국어)土耳其语(Türkiye)泰语(ไทย)印尼语(Bahasa ID) 搜索中文中文(中文)英语(English)意大利语(Italiano)西班牙语(Español)韩语(한국어)土耳其语(Türkiye)泰语(ไทย)印尼语(Bahasa ID) 新闻中心新闻中心 > 云集技术学社 | 深信服aSV服务器虚拟化功能及原理云集技术学社 | 深信服aSV服务器虚拟化功能及原理 2021-11-26 00:00:00 点赞微信扫一扫复制链接分享 10月14日，深信服云计算专家Leijian在信服云《云集技术学社》系列直播课上进行了《深信服aSV服务器虚拟化功能及原理》的分享，介绍了服务器虚拟化的基本原理和深信服aSV服务器虚拟化特色技术。以下是他的分享内容摘要。

看点一服务器虚拟化的发展

从上世纪60年代开始，服务器虚拟化经历了60多年的发展，也有着十分明显的代际变化。

第一代是基于二进制翻译的全虚拟化，它的典型应用是早期的VMware Workstation。核心是通过二进制发育的方式实现虚拟机的复用。

第二代是半虚拟化，它的典型应用是Xen，通过修改操作系统内核，替换掉不能虚拟化的指令，通过超级调用（Hypercall）直接和底层的虚拟化层Hypervisor来通讯，Hypervisor同时也提供了超级调用接口来满足其他关键内核操作，比如内存管理、中断和时间保持。这种做法省去了全虚拟化中的捕获和模拟，大大提高了效率。

第三代是硬件辅助虚拟化，核心是在裸金属上安装VMware，在上面跑GuestOS指令。有别于上两代的是，它不用修改任何的GuestOS指令，可以直接运行。

看点二服务器虚拟化基本原理

Qemu-KVM基本原理介绍

深信服目前应用的硬件辅助虚拟化是基于Qemu-KVM实现的。

KVM是内核的一个驱动（kvm.ko），工作在内核态（CPU Ring0），实际上是Linux内核一个标准组件。KVM内核模块收到该请求后，它先做一些准备工作，比如将vCPU上下文加载到VMCS（Virtual Machine Control Structure）等，然后驱动CPU进入VMX Non-Root模式，开始执行客户机代码。

Qemu是一个应用程序，工作在用户态（User mode、CPU Ring3），提供外设的模拟、vCPU模拟、主控逻辑、IO收发等，当GuestOS需要发送IO请求、需要发送网络包的时候，都需要调用VM_Exit让Qemu协助实现。它能够支持CPU和memory超分、半虚拟化I/O、热插拔、对称多处理、实时迁移、PCI设备直接分配和单根I/O虚拟化、内核同页合并、NUMA等多项功能。使用Qemu的云厂商在这些功能配置上都是类似的。

使用Qemu-KVM有三种运行模式：

第一种是客户模式（Guest Ring0~3），可以简单理解成客户机操作系统运行在的模式，它本身又分为自己的内核模式和用户模式(CPU工作在VMX Non-Root Operation）。

第二种是用户模式（User Ring3），为用户提供虚拟机管理的用户空间工具以及代表用户执行I/O，Qemu运行在这个模式之下（CPU工作在VMX Root Operation)。

第三种内核模式（System Ring0），模拟CPU以及内存，实现客户模式的切换，处理从客户模式的退出，KVM内核模块运行在这个模式下（CPU工作在VMX Root Operation)。

Virtio(aTool)和全虚介绍

Virtio半虚：实际上是在Qemu和虚拟机之间设置一个共享内存Vring，当有数据需要发送的时候，把数据拷贝到共享内存Vring中，然后调用一次VM_Exit退出到Qemu中，Qemu再把这个Vring的数一次性全部发出（注意：如果虚拟机此时在快速发包，有可能Vring中已经缓存了多个包，从而更进一步减少了VM_Exit）。这样可以减少VM_Exit的次数，从而大大提高性能（可以理解成在GuestOS和Qemu之间开了个后门）。

Virtio半虚拟可以获得很好的I/O性能，比纯软件模拟高于4倍多，其性能几乎可以达到和Native（即非虚拟化环境中的原生系统）差不多的I/O性能。所以，在使用KVM之时，如果宿主机内核和客户机都支持Virtio的情况下，一般推荐使用Virtio达到更好的性能。

IO全虚拟：以磁盘或者网络为例，当虚拟机有数据需要发送的时候，需要通过Qemu模拟所有的硬件寄存器，虚拟机OS把这些数据填充到模拟的硬件中，然后访问设置这些寄存器，触发VM_Exit退出，Qemu接收到这些数据，再把这些数据真实的写入到磁盘、发送到网卡。这个过程发送一个数据包，可能要多次设置寄存器，导致多次退出，从而性能较差。

超配原理以及限制介绍

虚拟机在Hypervisor看来，就是一个配置文件+vDisk文件（配置文件会注明磁盘大小、CPU、内存数量、型号等等基础信息，这些信息会在虚拟机启动的时候，传递到虚拟机启动参数），而每个vDISK实际上在Hypervisor看来就是一个文件。

KVM的vDISK有两种格式：RAW和QCOW2格式。RAW格式性能更高些，但相比QCOW2，RAW不支持快照、精简分配等特性，故而深信服采用的是QCOW2格式。

对于QCOW2文件，有三种模式：精简分配、动态分配（需要底层存储支持空洞文件）、预分配模式。其中“预分配”性能最好，接近于RAW格式的性能，“精简分配”性能最差，“动态分配”居中（注意：目前超融合中动态分配已接近于预分配性能、aSAN有优化）。

对于精简分配和动态分配，假设实际上是配置文件写分配2TB,但实际QCOW2文件占用可能很小（实际大小取决于真实数据），因而可以超配，即配置的虚拟机总磁盘大小，大于实际物理主机的磁盘大小。

物理主机虚拟内存包含物理内存（内存条，高速）+SWAP（硬盘分区、龟速）；物理内存不够时，系统会根据配置使用SWAP分区（深信服超融合在平台上默认设置“尽量不用SWAP”的策略）。vMEM超配本质是假设给虚拟机分配32G内存，虚拟机实际占用只了24G，理论上8G（32G-24G=8G）是可以回收的，这回收的部分理论上可以给其他虚拟机用。此时，就需要用到KSM（没有安装aTool的生效）或者气泡内存技术（安装了aTool的生效）。但内存超配可能会造成系统物理内存耗尽，导致系统卡顿的情况。因此，在核心系统上，要控制超分内存的比率，或者不要超配。

每个运行中的虚拟机在Hypervisor看来，就是一个系统进程，而vCPU是该进程的一个线程。同一时刻，每个vCPU线程最多占用一个物理CPU的逻辑核，且多个vCPU之间的同步、调度会消耗额外的资源（因此，当单个虚拟机的vcpu数量超过物理主机的逻辑核时，实际上会让虚拟机的性能反而变低）。

无论vCPU数量配置多大，总的物理主机CPU资源是恒定的，因而：

（1）单个虚拟机最大的配置不要超过物理CPU的核心数量；

（2）主机上运行所有虚拟机的总vCPU数量不能太多，否则调度消耗会增大。生产环境最佳实践为不超过CPU的逻辑核心的2倍，主要参考真实生产中物理CPU占用一般不超过20%；超配2倍以后，物理CPU占用40%左右，超配要考虑峰值预留，且物理CPU占用超过50%以上，已经比较繁忙了。

热迁移基本原理介绍

热迁移分为两种形式，一种是共享存储热迁移，此种热迁移形式，需要虚拟机镜像在共享存储上，此种迁移类型，只需要通过网络发送客户机的vCPU执行状态、内存中的内容、虚机设备的状态到目的主机上。另一种是跨主机跨存储热迁移，与跨主机不跨存储热迁移类似。不同的是其需要在目的存储创建相同配置的虚拟机镜像（空白的，没有数据），之后仍然是在目的宿主机上启动目的端Qemu进程，目的端Qemu镜像打开新创建的镜像文件。另外还需要传送源端虚拟机的磁盘数据到目的端。

看点三深信服aSV服务器虚拟化特色技术

虚拟机快速备份

通过快速的无代理磁盘备份保护您的数据，使用增量备份减少备份所需空间，降低备份成本。它能够实现无需备份软件和备份服务器，实现增量的备份，快速备份比普通基于快照备份性能提升60%，且备份完成后，性能无损失。另外还能提供手工备份和定时备份功能，保证虚拟机文件的数据安全。与快照备份性能相比，深信服虚拟机快速备份在备份过程中性能影响小，备份后不影响性能。

CDP技术

CDP技术实现依赖于HCI自带的“备份技术”+“IO分流技术”。虚拟机同时开启业务（Qemu）和CDP功能（cdp_worker），并为该虚拟机开辟一块共享内存作为主业务和CDP模块的共享缓存区。CDP模块（cdp_worker）可直接向Qemu下发备份指令，指示QCOW2镜像进行备份动作，形成全备和增备BP。首次开启CDP功能，需要进行一次全备生成BP基准点，后续根据设置的定期备份频率（小时级）定期生成BP点。BP点以备份文件的形式存在CDP数据存储区。CDP采用旁路架构+IO分流技术，经过共享缓存区，实现从主业务异步复制IO到CDP日志存储区（io仓库）,以IO日志的形式存在；根据设置的IO日志间隔时间（RPO=1s/5s），定期生成RP点，单独利用RP并不能够恢复数据，所有的RP均依赖于对应的BP。相较于传统CDP，搭载HCI的CDP技术有着更高的容错能力和虚拟机兼容性。

容灾技术

深信服采用“本地备份-异地容灾”的方案，本地提供秒级的持续数据保护方案，当虚拟机出现故障时，可以快速从本地的保护数据中恢复整台虚拟机；异地提供不同RPO（1秒、10秒、10分钟、30分钟、1小时、2小时、4小时、8小时、12小时、1天、2天、一周）的虚拟机级容灾功能，主、备站点皆为深信服的企业云平台。

基于AI的调度优化技术

当一台物理主机上运行多台虚拟机的时候，虚拟机之间必然会有资源的竞争，包括CPU、内存、Cache、TLB、QPI等资源竞争。传统的虚拟化优化技术无法知道资源的供需关系。传统虚拟化优化技术无资源感知能力，如CPU级资源竞争，内存带宽竞争；无协同优化能力，如计算，存储与网络的协同优化；无业务感知能力，重要核心虚拟机依然会受到其他虚拟机的资源竞争。而深信服基于AI的性能优化引擎，拥有业务感知能力通过AI引擎识别当前业务场景的核心资源需求和业务场景的资源瓶颈。AI引擎基于业务的历史资源标签建立性能优化模型。自适应的性能优化架构能够根据业务的资源标签推荐最优的资源配置并根据业务的资源标签推荐最优的调度策略。

还想了解更多云计算知识？请锁定云集技术学社，大咖云集为你分享更多云计算领域干货与实践经验。

深信服桌面云在金融行业的那些千点规模部署

云集技术学社 | 云运维有哪些注意事项？

im钱包安卓版下载 数字资产服务平台

tokenpocket钱包入口网址|asv

ASV和OTU有什么不同？哪个更好？ - 简书

微生物多样性分析中asv是什么意思 - CSDN文库

16S测序选哪种分析方法，OTU还是ASV？ - 知乎

扩增子测序的“群星闪耀”时代—OTU和ASV有何区别？ - 知乎

Matlab .asv是什么文件_asv什么文件-CSDN博客

Our website is closed for scheduled maintenance.

服务器虚拟化aSV-服务器虚拟化平台-深信服

DADA2处理原始序列获取ASV特征表与物种注释表 - 知乎

开源工具 | ASV-Subtools重大更新:支持在线训练等功能 - 知乎

云集技术学社 | 深信服aSV服务器虚拟化功能及原理-深信服

im钱包安卓版下载
数字资产服务平台