转录组差异基因表达的nr注释是什么意思

转录组差异基因表达的nr注释是什么意思,第1张

NR是一个数据库,是NCBI中蛋白质数据库,集合了许多其他数据库中的蛋白质的注释信息。差异基因注释简单来说就是把有表达差异的Unigene的物种、分子功能、生物学途径等等信息通过从数据库中比对,得到的结果。

首先,子载波间隔不一样了。TTI的长度在LTE是固定为1ms,NR为Slot的时间长度

子载波间隔也就是一个子载波的宽度,在LTE的时候,子载波间隔是15KHz,假设在20M和10M的带宽下,实际可使用的带宽是18MHz和9MHz,则有:

而在NR中,因为有了不同的子载波间隔,OFDM长度和CP长度也都会变化。

N_FFT也由2048变成了4096,无线帧的长度还是10ms,子帧长度是1ms。

为什么需要如此多的子载波间隔;OFDM信号上每个子载波上假设承载一个单位的信息,那么相同的带宽下,子载波间隔越小,承载的信息越多。

在FR1上,NR的带宽有限,则可以使用较小的numerologies,以提高频谱效率。但是numerologies不能太小,这个可以从LTE中知道,因为太小的子载波间隔会因为多径效应带来子载波间干扰。

但是NR引入了mmWave,多普勒效应更严重,高载频的频移和相移都会更大,也更容易引入相位噪声,因此需要更大的子载波间隔,毕竟带宽很多;另外还有大规模MIMO的beamforming技术考虑。

子载波数目最大为3276,RB数目最大= 3276/12 = 273;这里为何与规定的最大RB数目275不同?

一个无线帧有10个子帧,每个子帧1ms,所包含的Slot数目不同,每个Slot上14个OFDM符号。下图是表示半个子帧05ms的情况,因包含的slot不同,所以OFDM符号数目也不同。

上图可以看出,15KHz下的OFDM符号长度为后续符号长度的2^u整数倍;除了第一个OFDM符号所携带的CP长度不一样,其余的符号的长度一致(样点数目)。

NR中引入了除了Ts之外的Tc的概念,Ts如同LTE中的Ts:

NR中的采样间隔是Tc,因此不同的子载波间隔下的采样频率也不同

Kappa:

 对于480KHz的子载波间隔,帧和子帧的时间长度:

在NR中,无线帧的长度是10ms,子帧的长度是1ms,子载波的大小不同意味着slot的数目不同。但是不管如何的子载波间隔,每个slot下的OFDM符号数目是14个。

假设有一序列数据(sequencefa,多序列,fasta格式),欲自己做成Blast数据库,典型的命令如下:核酸序列:$ /formatdb –i sequencefa –p F –o T/F蛋白序列:$ /formatdb –i sequencefa –p T –o T/F执行blast:获得了单机版的Blast程序,解压开以后,如果有了相应的数据库(db),那么就可以开始执行Blast分析了。单机版的Blast程序包,把基本的blast分析,包括blastn,blastp,blastx等都整合到了blastall一个程序里面。以下是一个典型的blastn分析命令:(待分析序列seqfa,数据库nt_db)$/blastall –p blastn –i seqfa -d nt_db –w 7 –e 10 –o seqblastnout(该命令的意思是,对seqfa文件中的核酸序列对nt_db数据库执行blastn搜索,窗口大小是7,e值限制是10,输出的结果保存到文件seqblastnout 中)。Blastall的常用参数:-p 程序名应该是blastn,blastp,blastx,tblastn,tblastx中的一个-d 数据库名称,默认nr-i 查询序列文件,默认stdin-e E值限制,默认10-o 结果输出文件,默认stdout-F 过滤选项,默认T-a 选择进行运算的CPU个数

NR数据库中包含的序列来自不同的生物种类,因此在注释过程中可能会出现物种信息中包含种和属的情况。

在分类学中,生物学上的组织结构被分为七个级别,分别是:物种、属、科、目、纲、门和界。种是分类学中最小的分类单位,属则是位于物种级别以上的一个分类单位,通常族属分类。在注释NR数据库中的序列时,系统往往会根据已知的分类学信息来确定物种和属的信息,以便更好地组织序列数据。

但是,由于NR数据库是由不同来源的序列组成的,注释过程中可能会出现一些错误或缺失的物种信息,尤其是对于新发现的生物种类。因此在使用NR数据库进行分析时,需要对注释结果进行验证和修正。

dimension A(32)声明的是一维数组大小为1:6

stress声明成stress(maxblknrData),是一维数组数组大小为1:maxblknrData。

提取出来stress需要知道数组的上限,也就是maxblknrData的大小。可以使用ubound(stress)函数。

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