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1.可重用软件软件重用形式
2.一文详解基因组denovo组装原理和实战
3.MFC源代码是组装如何链接到程序中的
可重用软件软件重用形式
软件重用是提升开发效率和质量的关键策略，其形式多样，源码源码级别不一，安装主要分为以下几种： 首先，教程源代码模块或类一级的视频重用是最基本的重用形式。通过复用已有的组装无需微信H5棋牌源码代码模块或类，可以显著减少重复编写相同功能代码的源码源码时间与精力，从而加速开发进程。安装 其次，教程二进制形式的视频重用，如组件重用，组装允许开发者将已开发的源码源码二进制代码组件整合到项目中，减少了重新编写相同功能代码的安装需求，提高了代码的教程可维护性。 再者，视频组装式重用是一种将不同功能集成到单一应用的策略，如构建一个门户站点，其中包含天气查询、股市行情查看及在线购物等功能。通过从不同网络应用服务提供商获取功能模块，组装式重用能够简便高效地将这些功能整合到新应用中。 此外，分析级别重用关注的是复用功能或分析结果，而非具体代码。在分析阶段便能识别和提取通用的分析策略或模型，应用于不同的项目，以提高整体开发效率。易语言源码代入 设计级别重用则集中在复用设计模式或架构结构。通过借鉴已验证有效的设计模式或架构框架，开发者能更快地构建出可靠、高效的应用，减少设计阶段的探索成本。 最后，软件文档重用是提高团队协作和知识共享的有效手段。通过维护和复用高质量的文档资源，团队成员能更快地理解和学习项目知识，从而提高开发效率。扩展资料
在环境和功能发生变化后，可通过局部修改和重组，保持整体稳定性，以适应新要求的软件。据统计，开发一个新的应用系统，％～％的代码是重复以前类似系统的成分，重复比例有时甚至更高。因此，软件重用能节约软件开发成本，真正有效地提高软件生产效率。一文详解基因组denovo组装原理和实战
面向未来生物医疗数据挖掘应用场景下，如何实现数据计算或挖掘的可扩展性、可重用性、可视性、伸缩性、mybatis框架源码下载高保真性。
关于更多生物医疗大数据分析工具和软件的介绍和使用请看六点了官网[1]。
1、基因组组装
2、基于De-Bruijn Graph的组装算法
3、SOAPdenovo的安装和使用说明：安装、说明、配置、运行
4、SOAPdenovo案例实战：数据下载、配置、运行、输出
大家好，这是我们六点了给大家介绍生物信息大数据分析基因组数据分析系列文章第一篇。我们会持续为大家分享关于生物医疗大数据处理相关的知识和案例，希望帮助大家更好地进行自己项目中生物医疗健康大数据处理工作。本篇文章主要四部分来为大家介绍基因组的denovo的知识和以及详细应用案例。①基因组组装、 ②基于De-Bruijn Graph的组装算法、 ③SOAPdenovo的安装和使用说明：安装、说明、配置、运行，以及 ④SOAPdenovo案例实战：数据下载、配置、运行、小米网页源码下载输出。
基因组组装 (Genome assembly)是生物信息学领域的核心问题，想要深入研究一个生物体，获得参考基因组是第一步也是必须的一步。基因组组装是将原始的下机序列还原成DNA序列片段、以至于整个物种全基因组序列的过程。
基因组组装是基因组分析的关键，对物种起源与进化，挖掘功能基因进而研究疾病发生和发展具有重大意义。
然而由于目前市面上广为应用的二代测序技术获得的测序序列一般都较短，因此如何通过短片段组装成完整的基因组成了亟待解决的问题。
基因组组装可分为基于参考基因组的组装（Mapping assembly）和从头组装（denovo assembly）。两者主要的区别在于是否存在已知的基因组参考序列作为参照。本文我们主要介绍的是denovo组装，即不依赖任何基因组参考序列相关信息而进行的序列组装。目前，应用于主流的基因组denovo组装的算法主要有两个[1]：OLC方法 (Overlap-Layout-Consensus)和 DBG方法 (De-Bruijn Graph)[2]。
而DBG方法的核心思想是将序列拼接问题转化为人们所熟知的欧拉图（Euler Graph）问题[3]。
DBG方法内存消耗相对较低，运算速度快，且准确率高。
目前主流的基因组装算法都是基于DBG方法改进设计的。
前面我们说到基因组denovo组装两种方法，下面主要展开说说基于De-Bruijn Graph的组装算法的基本原理。此处，就以目前使用比较广泛，php 数据 源码下载由华大基因团队开发的SOAPdenovo[4]为例。软件的参考文献[5]有兴趣可以在参考资料看一下读读。
A：基因组DNA打断成小的片段，进行建库和双端测序。~bp的进行直接双端测序，长的片段2-kb的则先进行环化再进行双端测序。
B：组装的核心部分，进行De-Bruijn Graph的构建。构建De-Bruijn图的第一步是将测序read k-mer化，而所谓的k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串，即拿一个k长度的窗口在整个read上1个碱基一个碱基的滑动，每次滑动窗口内部都会产生一个k大小的序列,即为一个k-mer，因此一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers。其中k一定是奇数，如果是偶数遇到回文序列可能会产生完全相同的k-mers。我们将k-mers作为图的节点，如果两个节点有 K-1个共同重叠子集，就把两个节点连接在一起，这样就会形成De-Bruijn Graph，可以看到该图可以很好地展现出序列的顺序信息。
C：进行图结构的精简。尽管前面步骤已经初步构建出图形，但是实际上由于测序错误，重复，杂合等原因，图上会出现很多类似翼尖（tips）、气泡（bubbles）等问题，因此还需要进一步简化。此处简化主要包含四个方面：1）去除tips（可能为测序错误导致的）；2）去除低覆盖度的路径；3）解开微小重复的区域（可以通过read穿过来解决）4）合并bubbles气泡区（可能为测序错误，重复或者杂合导致的）。
D: 拆分出contig。在重复的节点处剪断，输出contigs。
E: 构建scaffolds。重新用reads和contigs进行比对，使用paired-end信息来把单一的contigs连接成scaffolds。1）paired reads 比对到contigs上，使临近的contig建立连接；3）paired-end信息的不同插入片段被用来一步步从短到长的建立scaffold.
F: 最终是把多个scaffold组装成无GAP的基因组序列。
SOAPdenovo目前已更新到SOAPdenovo2, github[6]链接: github.com/aquaskyline/...。
直接下载二进制[7]（ sourceforge.net/project...）
源代码安装:
安装完可以看到SOAPdenovo-mer，SOAPdenovo-mer两个执行文件。mer代表支持的kmer最大长度为，mer代表支持的kmer最大长度为，除了支持的kmer长度不同外，其他用法完全相同。
SOAPdenovo由于计算量相对较大，对电脑的配置有一定的要求，官网对运行配置的说明：SOAPdenovo 的适用目标是大型植物和动物基因组，尽管它也适用于细菌和真菌基因组。它运行在至少 5G 物理内存的 位 Linux 系统上。对于像人类这样的大基因组，大约需要 GB 的内存。运行SOAPdenovo-mer即可看到SOAPdenovo主要包含了以下6个子命令：
其中，1-5分别表示组装的4个步骤（1,2是两种构图方式，二选一），all则用于一次执行以上的4个步骤。实际应用中，可以使用SOAPdenovo all 一步式跑完，也可以分成4步单独去跑。
soapdenovo需要一个配置文件config_file,里面给定输入文件和一些参数设置。 下面是配置文件的示例和说明：
拆分式：
一步式：
输出文件：运行完会有不少的文件生成，其中后缀分别为contig和scafSeq即为对应组装结果，分别对应contig和scaffold的结果。
下面我们找个NA样本的测序数据，具体来实践一下吧。
下载测序数据：
准备配置文件
vi config_file， 填入以下内容：
运行命令
此处我们将程序运行的标准输出和标准错误都分别重定向到对应的log和err文件中了。一步式运行：
四步单独运行：
输出结果
此处我们的测试数据做了截取，因此可以非常快速的跑完，具体的结果如下图所示，可以看到生成了不少的中间结果文件，其中组装出来的contig和scaford结果即图上圈出来的两个文件： *.contig：contig序列文件，fasta格式； *.scafSeq：scaffold序列文件，contig之间的gap用N填充 。
*.log和*.err是运行的日志，里面包含很多的统计信息，如N，N，contig/Scaffold等信息。
*.scaf：包括scaffold中contig的详细信息；在scaffold行中包括scaffold名字、contig长度和该scaffold长度。在contig行包括contig名字、contig在scaffold上的起始位置、正反链、长度和contig间的链接信息
*.links：contig间的pair-end连接信息
*.readOnContig：reads在contig上的位置。
从sixoclock下载soapdenovo2
此外，六点了官网基于CWL (common workflow language) 对SOAPdenovo2软件进行了封装，通过我们开发的`sixbox` 软件可以快速进行软件的运行。对sixbox不了解可以通过六点了官网了解下。下面是具体的运行步骤如下：
1)下载cwl 源码
sixbox pull cadc5-1a-4a-b-d6ee0db 或 在六点了官网上下载soapdenovo2.cwl
2) 下载数据
3) 使用sixbox生成参数模板文件(YAML) , 并配置yaml文件
不熟悉的，可以直接粘贴下方示例内容到soapdenovo2.job.yam
4）使用sixbox运行
运行结束即可看到当前目录或者指定的输出目录输出对应的SOAPdenovo 组装的结果文件。
至此，SOAPdenovo的实战体验基本就结束了。
以上为我们给大家带来的基因组denovo的基本原理知识，以及在平台上运行经典的SOAPdenovo的详细操作过程。也欢迎大家去我们六点了官网看我们放上去的SOAPdenovo2的CWL流程工具。
如果对生物医疗健康大数据相关内容感兴趣也可以持续关注我们。想要探索更多的软件流程或者知识文档，可以到六点了官网查看。
References
[1] 六点了官网: sixoclock.net
[2] OLC方法 (Overlap-Layout-Consensus)和 DBG方法 (De-Bruijn Graph): zh.wikipedia.org/wiki/%...
[3] 欧拉图（Euler Graph）问题: baike.baidu.com/item/欧拉图/
[4] SOAPdenovo: github.com/aquaskyline/...
[5] 参考文献: genome.org/cgi/doi/.1...
[6] github: github.com/aquaskyline/...
[7] 二进制: sourceforge.net/project...
MFC源代码是如何链接到程序中的
1. 预处理
预处理相当于根据预处理指令组装新的C/C++程序。经过预处理，会产生一个没有宏定义，没有条件编译指令，没有特殊符号的输出文件，这个文件的含义同原本的文件无异，只是内容上有所不同。
读取C/C++源程序，对其中的伪指令（以#开头的指令）进行处理
①将所有的“#define”删除，并且展开所有的宏定义
②处理所有的条件编译指令，如：“#if”、“#ifdef”、“#elif”、“#else”、“endif”等。这些伪指令的引入使得程序员可以通过定义不同的宏来决定编译程序对哪些代码进行处理。预编译程序将根据有关的文件，将那些不必要的代码过滤掉。
③处理“#include”预编译指令，将被包含的文件插入到该预编译指令的位置。
（注意：这个过程可能是递归进行的，也就是说被包含的文件可能还包含其他文件）
删除所有的注释
添加行号和文件名标识。
以便于编译时编译器产生调试用的行号信息及用于编译时产生的编译错误或警告时能够显示行号
保留所有的#pragma编译器指令
2. 编译
将预处理完的文件进行一系列词法分析、语法分析、语义分析及优化后，产生相应的汇编代码文件。
3. 汇编
将编译完的汇编代码文件翻译成机器指令，并生成可重定位目标程序的.o文件，该文件为二进制文件，字节编码是机器指令。
汇编器是将汇编代码转变成机器可以执行的指令，每一个汇编语句几乎都对应一条机器指令。所以汇编器的汇编过程相对于编译器来讲比较简单，它没有复杂的语法，也没有语义，也不需要做指令优化，只是根据汇编指令和机器指令的对照表一一翻译即可。
4. 链接
通过链接器将一个个目标文件（或许还会有库文件）链接在一起生成一个完整的可执行程序。
由汇编程序生成的目标文件并不能立即就被执行，其中可能还有许多没有解决的问题。
例如，某个源文件中的函数可能引用了另一个源文件中定义的某个符号（如变量或者函数调用等）；在程序中可能调用了某个库文件中的函数，等等。所有的这些问题，都需要经链接程序的处理方能得以解决。
链接程序的主要工作就是将有关的目标文件彼此相连接，也就是将在一个文件中引用的符号同该符号在另外一个文件中的定义连接起来，使得所有的这些目标文件成为一个能够被操作系统装入执行的统一整体。
至此，大致经过这几个步骤，一个完整的可执行程序产生了。
