1.细菌耐药基因及毒力基因分析实战-ABRicate安装及使用指南
2.求一个基于openssl写的模码ecc曲线的源代码
3.三代长读长测序差异可变剪切工作流（二）——rMATS-long

细菌耐药基因及毒力基因分析实战-ABRicate安装及使用指南

       ABRicate是一款专门用于快速分析微生物基因组数据的软件，它能基于细菌基因组组装结果进行分析，式源利用自带的模码数据库，帮助用户轻松检测抗生素耐药基因和毒力因子等。式源

       ABRicate的模码数据库包含了大量有关抗生素耐药性和毒力因子的信息，使得用户能够准确地识别和理解基因组数据中的式源安卓拼图游戏 源码关键信息。

       安装ABRicate的模码步骤相对简单，可以使用conda环境管理器进行安装。式源首先，模码创建一个名为abricate的式源conda环境以避免依赖关系冲突。然后，模码激活此环境，式源并通过conda命令安装abricate及其依赖项。模码安装完成后，式源执行测试以确保软件成功安装。模码

       ABRicate依赖的软件包包括any2fasta、BLAST+ >2.7.0、Perl模块（LWP::Simple、Bio::Perl、地铁20站源码JSON、Path::Tiny）、git以及unzip和gzip。完成这些依赖的安装后，可从GitHub下载软件源码并进行相应的检查。

       在使用ABRicate时，用户可以通过查看支持的数据库和更新数据库来获取最新的信息。软件还提供了一些参数选项，如--db用于指定数据库，jdbc源码环境搭建默认使用NCBI数据库，--datadir用于更改数据库库的路径，--minid和--mincov用于设置DNA身份和覆盖率的阈值，以及--summary用于整合批量结果到一个表格。

       运行ABRicate后，软件会输出表格文件，用户可以根据需要进行分析和解读。在获取结果后，用户可以参考ABRicate的keras查看lstm源码官方文档或GitHub页面以获取更详细的信息。

       请关注密码子实验室公众号，了解更多信息。转发此内容，欢迎分享。如有任何课程相关问题，请联系唯那生物技术客服小唯，微信号：winnerbio。请勿在回复中包含关注、转发、mud海洋4源码点赞、评论等相关信息。

求一个基于openssl写的ecc曲线的源代码

       下面的例子生成两对ECC密钥，并用它做签名和验签，并生成共享密钥。

       #include <string.h>

       #include <stdio.h>

       #include <openssl/ec.h>

       #include <openssl/ecdsa.h>

       #include <openssl/objects.h>

       #include <openssl/err.h>

       int main()

       {

        EC_KEY *key1,*key2;

        EC_POINT *pubkey1,*pubkey2;

        EC_GROUP *group1,*group2;

        int ret,nid,size,i,sig_len;

        unsigned char*signature,digest[];

        BIO *berr;

        EC_builtin_curve *curves;

        int crv_len;

        char shareKey1[],shareKey2[];

        int len1,len2;

        /* 构造EC_KEY数据结构 */

        key1=EC_KEY_new();

        if(key1==NULL)

        {

        printf("EC_KEY_new err!\n");

        return -1;

        }

        key2=EC_KEY_new();

        if(key2==NULL)

        {

        printf("EC_KEY_new err!\n");

        return -1;

        }

        /* 获取实现的椭圆曲线个数 */

        crv_len = EC_get_builtin_curves(NULL, 0);

        curves = (EC_builtin_curve *)malloc(sizeof(EC_builtin_curve) * crv_len);

        /* 获取椭圆曲线列表 */

        EC_get_builtin_curves(curves, crv_len);

        /

        nid=curves[0].nid;会有错误，原因是密钥太短

        */

        /* 选取一种椭圆曲线 */

        nid=curves[].nid;

        /* 根据选择的椭圆曲线生成密钥参数group */

        group1=EC_GROUP_new_by_curve_name(nid);

        if(group1==NULL)

        {

        printf("EC_GROUP_new_by_curve_name err!\n");

        return -1;

        }

        group2=EC_GROUP_new_by_curve_name(nid);

        if(group1==NULL)

        {

        printf("EC_GROUP_new_by_curve_name err!\n");

        return -1;

        }

        /* 设置密钥参数 */

        ret=EC_KEY_set_group(key1,group1);

        if(ret!=1)

        {

        printf("EC_KEY_set_group err.\n");

        return -1;

        }

        ret=EC_KEY_set_group(key2,group2);

        if(ret!=1)

        {

        printf("EC_KEY_set_group err.\n");

        return -1;

        }

        /* 生成密钥 */

        ret=EC_KEY_generate_key(key1);

        if(ret!=1)

        {

        printf("EC_KEY_generate_key err.\n");

        return -1;

        }

        ret=EC_KEY_generate_key(key2);

        if(ret!=1)

        {

        printf("EC_KEY_generate_key err.\n");

        return -1;

        }

        /* 检查密钥 */

        ret=EC_KEY_check_key(key1);

        if(ret!=1)

        {

        printf("check key err.\n");

        return -1;

        }

        /* 获取密钥大小 */

        size=ECDSA_size(key1);

        printf("size %d \n",size);

        for(i=0;i<;i++)

        memset(&digest[i],i+1,1);

        signature=malloc(size);

        ERR_load_crypto_strings();

        berr=BIO_new(BIO_s_file());

        BIO_set_fp(berr,stdout,BIO_NOCLOSE);

        /* 签名数据，本例未做摘要，可将digest中的数据看作是sha1摘要结果 */

        ret=ECDSA_sign(0,digest,,signature,&sig_len,key1);

        if(ret!=1)

        {

        ERR_print_errors(berr);

        printf("sign err!\n");

        return -1;

        }

        /* 验证签名 */

        ret=ECDSA_verify(0,digest,,signature,sig_len,key1);

        if(ret!=1)

        {

        ERR_print_errors(berr);

        printf("ECDSA_verify err!\n");

        return -1;

        }

        /* 获取对方公钥，不能直接引用 */

        pubkey2 = EC_KEY_get0_public_key(key2);

        /* 生成一方的共享密钥 */

        len1=ECDH_compute_key(shareKey1, , pubkey2, key1, NULL);

        pubkey1 = EC_KEY_get0_public_key(key1);

        /* 生成另一方共享密钥 */

        len2=ECDH_compute_key(shareKey2, , pubkey1, key2, NULL);

        if(len1!=len2)

        {

        printf("err\n");

        }

        else

        {

        ret=memcmp(shareKey1,shareKey2,len1);

        if(ret==0)

        printf("生成共享密钥成功\n");

        else

        printf("生成共享密钥失败\n");

        }

        printf("test ok!\n");

        BIO_free(berr);

        EC_KEY_free(key1);

        EC_KEY_free(key2);

        free(signature);

        free(curves);

        return 0;

       }

三代长读长测序差异可变剪切工作流（二）——rMATS-long

       rMATS-long是一个专门针对长读RNA-seq数据的集成计算工作流程。该工作流程建立在ESPRESSO工具之上，旨在利用长读长RNA-seq数据的强大能力进行转录本发现和定量分析。rMATS-long能够对样本组之间的差异亚型进行详细分析，并提供亚型结构和丰度的分类与可视化结果。

       该工作流程检测的AS类型包括：外显子跳跃(SE)、可变5'剪接位点(A5SS)、可变3'剪接位点(A3SS)、互斥外显子(MXE)、内含子保留(RI)、可变第一外显子(AFE)、可变最后一个外显子(ALE)。

       ESPRESSO是一种处理长读长RNA-seq数据的新颖方法，其显著提高了剪接点的准确性和亚型的定量分析能力。

       三代转录组研究可变剪切（AS）事件具有重要意义。它能检测到更多、更复杂且低丰度的可变剪切事件，提供更全面的剪切图谱，识别新的转录本和剪切模式，从而更准确地理解转录调控机制。相比二代转录组，三代技术如PacBio SMRT-seq和Oxford Nanopore技术避免了在测序前的RNA库构建和PCR扩增，减少了偏差。

       rMATS-long和ESPRESSO的源代码在GitHub上可获取。

       感兴趣的读者可以加入QQ群，与群内的专业人士交流学习。