探索多样用途的Table及其在数据处理中的应用

探索多样用途的Table及其在数据处理中的应用

揭秘扩增子测序的物种注释秘籍，四步带你深入了解

扩增子测序，如同探索微生物世界的微观地图，通过高通量技术揭示环境微生物的多样性和分布规律。今天，让我们一同揭开物种注释的神秘面纱，走进这四部曲的精彩篇章。

一、代表性序列的精准分类

首先，利用强大的usearch工具，对每个OTU的代表性序列进行精细的物种鉴定。16S、18S和功能基因默认采用RDP classifier的贝叶斯算法，而ITS和AMF则依赖Blast方法，严谨的置信度阈值设定为0.5。数据库选择丰富，如16S与古菌用silva，18S用unite，ITS用fungene，功能基因用GeneBank整理的MaarjAM数据库，最终得出详尽的otu_taxa表，其中包含七个层次的分类信息，如界（kingdom）、门（phylum）等。

二、污染OTU的剔除与OTU_table的精炼

经过物种注释后的数据进一步处理，去除那些注释为叶绿体或线粒体的序列，以及无法达到界级别分类的OTU，由此得到纯净的otu_table_final。这张表融合了OTU在不同样本中的序列数，揭示了每个样本的微生物构成基石。

三、标准化分析——OTU_subsampled的诞生

为了公平比较，我们通常选择序列最少的样品进行抽样，用usearch将其他样本的序列数调整至一致，生成otu_table_subsampled。这张表不仅展示了不同样本的分类群落结构，还便于后续的alpha多样性、beta多样性和统计学差异研究。

四、深度洞察——物种注释率的可视化

最后，我们根据otu_table_subsampled，计算每个样本在各个分类等级的注释比例，以直观的柱状图呈现，清晰展示各样本在界、门、纲等不同层次的物种注释覆盖率，揭示样本间的物种多样性差异。

以上便是扩增子测序物种注释的全貌，每一步都是揭示微生物世界秘密的关键步骤。在美格基因公众号，还有更多关于基因测序技术和应用的深度解析，期待您的持续关注，一同探索生命的奥秘。

常用的R包整理

探索R包的世界：数据科学之旅的必备工具

在数据科学的旅途中，逻辑思考和遵循标准流程是关键。从数据的导入到分析和展示，R包提供了丰富的工具，确保每个步骤的高效执行。让我们一起深入探索这些必不可少的R包。

数据导入与处理

feather, readr, readxl, openxlsx: 多样格式的数据入口，轻松应对各种源。

httr, rvest, xml2: API和网络数据的捕获者，让外部数据触手可及。

DBI及相关包: 数据库连接的桥梁，让大型数据仓库触手可及。

data.table: 大数据的快速阅读器，提升效率。

数据整理与转换

tidyr, dplyr, purrr: 数据清洗与重塑，打造整洁的数据结构。

broom, zoo: 时间序列数据的处理专家。

dplyr, magrittr: 清理与转换的得力助手。

tibble, stringr, lubridate, xts: 字符串和日期时间的精细化处理。

建模与统计推断

car, Hmisc: 模型拟合的基石，精确的假设检验。

multcomp, pbkrtest: 多元分析的拓展，深入探索数据的复杂性。

MatrixModels, mvtnorm: 多元统计的强大支持，确保分析的准确性。

可视化与报告

ggplot2: 绘图大师，展现数据的故事。

ggthemes, ggmap: 图形风格和在线地图，增强视觉表现力。

ggforce, ggrepel, ggExtra: 细节与交互的增强。

rmarkdown, knitr, flexdashboard: 自动化报告的瑞士军刀。

自动化与扩展

shiny, shinydashboard: 交互式应用，增强用户体验。

rsconnect, plumber: 云端部署，实现数据服务。

devtools, testthat: 开发和测试工具，确保代码质量。

data.table, data.table::fread: 快速数据操作，提升效率。

实践与案例

usdanutrients: 美国营养数据，为健康研究提供基础。

... (省略部分案例): 深入实际案例，学习应用。

这些R包构成了数据科学项目的基本框架，它们的组合和应用将帮助你更好地探索数据，揭示隐藏的洞察。持续学习和实践，R的世界等待你的探索和创新。

Notion 使用教程：10分钟搞定Notion Database 数据库

在Notion中，Database数据库提供了强大的数据存储与整理功能，区别于Simple Table的简洁轻量，Database功能更为丰富且上手稍显复杂。本文将带您深入了解如何在Notion中创建、操作及利用Database数据库，为您的数据管理提供有力支持。

创建Database表格的方法多样，但重点在于其灵活的视图选择。Database不局限于单一的表格视图，您还可以在Database栏目中探索卡片、画廊、列表、日历等多种视图，以适应不同的数据展示需求。如果您对快捷指令感兴趣，推荐您查阅Notion快捷键大全，以提升操作效率。

当创建完Database表格后，您将发现一个充满功能的界面，每一行都是一个独立的对象，能够被打开为一个Page页面。只需将鼠标悬停在任意一行上，您将看到“OPEN”按钮，点击即可查看详细信息。对Page进行编辑变得轻松，您可以自由调整页面组件，甚至通过拖拽改变字段属性的顺序，决定何时显示它们，以及管理反向链接和评论。

在Database表格中，为每一列设置不同的字段属性，如文字、数字、日期、链接、勾选框、用户名等，使数据更加丰富多样。通过这些属性，您可以进行筛选、计算和排序，进一步提升数据管理的灵活性。

Database表格的筛选与排序功能强大，帮助您快速定位所需信息。点击列名进入筛选菜单，选择“Filter”进行筛选，针对不同属性类型，可使用等值、不等值、包含、不包含、以开头或结尾、空值等逻辑进行筛选。排序功能同样直观，通过点击列名并选择“Sort ascending/descending”进行升序或降序排序。

Database表格的全页与内联模式有所不同，全页模式允许您在一个独立的页面中查看所有信息，而内联模式则将数据嵌入到同一页面中。根据您的使用场景，选择最适合的模式。

在协作编辑Database数据库时，使用Notion的分享功能邀请同事共同参与，确保团队协作顺畅。通过分享链接，您可以灵活设置权限，控制他人对数据的访问和编辑能力。

Database锁定功能为数据保护提供了额外的安全层。启用此功能后，只能修改单元格的值，防止误操作或未经授权的修改。但请记住，拥有编辑权限的用户仍可解除锁定并调整表结构。此功能适用于临时性的安全需求。

掌握Database功能是精通Notion表格的关键，对于Notion的新手来说，这是一个必经的学习过程。本文详细介绍了从创建、编辑到协作与保护的全过程，希望对您有所帮助。未来，我们将持续更新更多Notion使用教程，敬请关注。

LSM 算法的原理是什么？

揭秘LSM算法的奥秘：优化性能的关键所在

LSM算法，如同一颗璀璨的宝石，是谷歌BigTable论文中的核心发明，旨在提升数据写入效率并减少磁盘操作的随机性。其核心原理在于通过顺序化操作，将写入操作有序地记录在日志文件中，以提高写入吞吐量。这种策略虽然牺牲了即时的读取性能，但通过后期的二分查找、哈希、B+树或外部文件映射等手段，可以显著提升读取效率，尤其是对于大规模数据处理而言。

LSM的核心机制是将memtable的数据顺序地备份到磁盘，形成有序的sstable文件，这些文件存储了不可变的历史修改记录。随着数据的增长，旧文件不再更新，新数据通过覆盖旧记录来实现，尽管可能导致一定程度的冗余，但通过定期的合并操作，可以减少文件数量，优化读取性能。写操作则采取批量处理，合并操作虽然会对I/O产生影响，但通过布隆过滤器的优化，可以在一定程度上减少错误查找的可能。

LevelDB和Cassandra等数据库采用分层合并策略，将文件划分为多个层次，以此来控制文件数量和优化查找性能，但这也可能增加磁盘I/O。这种策略在适应不同硬件性能时展现出灵活的一面，如昂贵的SSD更适合本地更新策略，而成本较低的SSD和机械硬盘则更倾向于LSM的顺序写入策略。

LSM的优势在于其中立的逻辑结构，既不像传统的日志系统过于依赖写操作，也不像B+树索引那样牺牲写入效率。Yahoo等公司利用LSM的特性，结合其他数据结构如B树，构建了更高效的存储解决方案，如Yahoo的Pnuts。MySQL、MongoDB和Parquet等数据库则根据其用户需求，提供了多样的存储引擎选择，以适应不同的工作场景。

深入理解LSM，我们不能忽视其背后的经典论文，如Bigtable的原始论文以及Tokutek的White Paper，它们揭示了LSM的原理和优化细节。同时，DiffIndex论文则展示了LSM在分布式数据系统中的应用和潜在益处。阅读这些文献，无疑能让我们更全面地领悟LSM算法的精髓和价值所在。

尽管LSM在追求性能优化的道路上做出了取舍，但它无疑为现代数据库设计提供了强大而实用的工具。让我们继续探索这些技术，以应对日益增长的数据挑战。

vuejs3 好用的 table 组件

探索Vue.js 3框架，多样化的表格组件为开发者构筑高效数据展示平台提供有力支持。

首先，我们审视Shene Table，该组件以其简洁直观与高可定制性，成为构建精良数据表格的理想选择。

其次，Vue-easytable以用户友好界面和丰富的扩展特性见长，为开发者带来灵活高效的数据处理体验。

而Vue-good-table以其出色的性能和全面的功能集，适用于需要高性能和多功能需求的大型数据表格应用。

进一步，vue3-easy-data-table凭借轻量级设计和易于集成特性，为简化项目开发流程提供了卓越支持。

vue3-table-lite则以其简洁易用与轻量级，成为构建基本数据表格的高性价比之选。

对于追求现代设计风格的开发者，vue-materialize-datatable以其Material设计主题与Vue框架完美融合的特性，为数据展示带来了时尚外观。

Vue-table-dynamic则以其动态数据加载与展示能力，为处理大量数据时提供灵活解决方案。

最后，vue3-datatable以其面向未来的架构与Vue 3无缝集成，为构建高性能、可扩展的表格应用提供了强大支持。

这些表格组件不仅各自具备独特优势，还共同为Vue.js 3开发者提供丰富选择，满足不同场景与需求，助力高效数据展示与管理。

deepseek正确使用方法

DeepSeek的正确使用方法包括数据导入、数据查询、数据清洗、数据分析、数据可视化和模型训练等多个步骤。

数据导入：你可以通过DeepSeek的导入功能，将CSV、JSON或数据库中的数据导入到系统中。只需要选择正确的数据格式和文件路径，就可以轻松完成数据导入。

数据查询：DeepSeek支持SQL语法查询数据。你可以通过简单的SQL语句，对数据进行查询、筛选和排序。例如，使用“SELECT * FROM mytable WHERE age > 30”可以查询年龄大于30的所有记录。

数据清洗：在数据分析前，通常需要对数据进行清洗。DeepSeek提供了去重、填充缺失值、数据类型转换等多种清洗功能。这些功能可以帮助你快速处理数据中的异常值和缺失值，提高数据质量。

数据分析：DeepSeek支持多种数据分析方法，如描述性统计、回归分析和聚类分析。你可以根据需要选择合适的分析方法，对数据进行深入挖掘和探索。

数据可视化：为了让数据更易于理解，DeepSeek提供了数据可视化功能。你可以根据需要生成柱状图、折线图或饼图等图表，直观展示数据分析结果。

模型训练：如果你需要利用机器学习模型对数据进行预测或分类，DeepSeek也提供了模型训练功能。你可以上传训练数据，选择合适的模型类型，然后启动训练过程。训练完成后，你可以使用模型对数据进行预测或分类。

此外，DeepSeek还提供了丰富的插件和扩展功能，如文本生成、情感分析、语言翻译等。这些功能可以进一步拓展DeepSeek的应用场景，满足你的多样化需求。

总的来说，DeepSeek是一个功能强大且灵活的数据处理工具。通过掌握其正确使用方法，你可以高效地完成数据导入、清洗、分析、可视化和模型训练等任务，提升你的工作效率和数据分析能力。

Excel的数组函数Transpose，转置数据一步到位！

了解Excel的数组函数TRANSPOSE，转置数据轻松实现！

在Conversion Table工作表制作货币换算汇率表时，将A4至A14单元格的货币代码转置至B3至L3单元格。

Excel中转置数据方式多样，复制粘贴时选择“转置”即可。然而，使用TRANSPOSE函数更高效。

TRANSPOSE函数作为数组函数，操作方法简单：选择目标单元格区域，输入函数公式，参数为“array”，选择A4至A14单元格，完整公式为：=TRANSPOSE(A4:A14)。按Ctrl+Shift+Enter快速转置。

使用TRANSPOSE函数转置数据，改动源数据时，目标数据同步更新。

以“USD”为参照，B4单元格为起始点，其他货币换算值分别在B5至B14单元格。计算1美元可换多少其他货币值，将结果填入C3至L3单元格，使用数组公式快速完成：=B5:B14*C4:L4。

在本期分享中，学习了TRANSPOSE函数与数组公式的应用。下期将继续探索更多使用案例，敬请期待。

教你MySQL两表联合删除轻松解决数据处理难题mysql两表联合删除

教你MySQL两表联合删除，轻松解决数据处理难题

在使用MySQL数据库时，处理数据的过程中可能会遇到需要对两张或多张表进行联合删除的情况。这时候，不同于单表操作，需要使用到MySQL的关联删除语法，即联合删除。

下面我们就来介绍如何通过MySQL联合删除语法来轻松解决数据处理难题。

1. 基本语法

DELETE FROM table1,table2

WHERE table1.column1=table2.column2;

按照上面的语法，我们可以在两张表之间建立联系，然后在WHERE子句中给出删除的限制条件。

2. 实例演示

我们来看一个具体的实例演示。假设我们有两张表，分别为students和scores，students中包含学生的信息，而scores则是学生成绩的记录表。

现在的需求是删除某个学生的信息，同时删除该学生在scores中的成绩记录。根据上面的语法，我们可以写出如下的SQL语句：

DELETE FROM students, scores

WHERE students.id=scores.student_id AND students.id=1;

其中，students和scores为要删除的目标表，id和student_id是两张表之间的关联字段。我们设置了限制条件students.id=1，即删除id为1的学生信息及其在scores中的成绩记录。

3. 安全性考虑

需要注意的是，在使用联合删除操作时，一定要仔细检查WHERE子句中的限制条件，避免误删数据。

为了保障数据的安全性，我们可以使用MySQL中的事务机制，将联合删除操作放在一个事务中，这样如果操作失败，就可以回滚到之前的状态。下面是一个简单的例子：

BEGIN;

DELETE FROM students WHERE id=1;

DELETE FROM scores WHERE student_id=1;

COMMIT;

上述语句中的BEGIN和COMMIT分别表示开启和提交一个事务，DELETE语句同样可以包含多个表。

4. 总结

联合删除是MySQL中一个非常实用的数据库操作，可以方便地将两张或多张表进行关联删除。需要注意的是，要仔细检查WHERE子句中的限制条件，避免误删数据。如果需要保障数据的安全性，建议结合MySQL事务机制使用。