专访鞠婧祎:出演白娘子最大的难题是性格反差大

来源: 南方日报网络版     时间: 2022年09月30日 03:48

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  对于家电行业而言,在经历了“家电下乡”、“以旧换新”等一系列惠民政策带来的普及红利期后,过去几年市场正愈发进入存量下的充分竞争状态。加之2020年突如其来的新冠疫情全面加速行业供需、渠道、营销模式等多维度变化,作为家电产业实现价值的重要一环同时也是触达消费者的最前线,家电厂商及零售商对于零售的探索与创新的共识度正来到前所未有的高度。

  正如中国家用电器协会执行理事长姜风所言,家电的创新始终是进行时,其动力主要来自供给端和消费者的变化,而决定长期变化的更多来自于后者。对应地,过去十年中国家电产业链中变化最大的便是零售环节,无论是销售的主导方、支付方式或是交互性都发生了颠覆性变化。

  从现象来看,在新零售概念已经被提及多年的背景下,家电行业传统的分销、大卖场甚至以单纯商品销售的传统电商在当下已很难刺激消费者对家电的购物冲动。而凭借更强的交互和更精准的触达,以社交电商、直播带货、社区团购、C2M为代表的新渠道和新模式,则伴随着人们生活与消费习惯的极大变化迅速崛起。

  换言之,疫情加速催化家电新零售浪潮汹涌而来,并将创新零售的课题正式摆在了每一行业参与者面前。在这样的背景下,无论是传统家电厂商、互联网家电品牌或是零售商都加快了对此探索与思考,这从过去一年家电行业热度不减的“总裁直播”、场景营销等便可见一斑。

  作为行业的观察者与记录者,中国家电网对这一行业发展必然趋势也有着深刻洞察。基于此,早在2019年中国家电网便携手北京正阳深思文化传播有限公司,在行业内发起并成功举办了第一届中国家电创新零售峰会;如今随着后疫情时代零售变革迎来多年难得一遇的创新窗口,更进一步推动其成为全球科技风向标AWE2021同期重要配套活动,在更大的舞台上联合多方共话家电创新零售。值得一提的是,此次主办方还特别设置了圆桌论坛,希望在代表性企业及渠道平台的直接对话中尝试缕出新消费环境下家电零售的一些脉络与共性。

渠道多元化大势所趋,落地用户价值为题中之义

  就当下零售业态的变化而言,渠道无疑是绕不过的话题,作为连接品牌与消费者的纽带,如今家电企业更加强调效率至上及其双向性,并在愈发多元纷杂的渠道中找到适合自己的“菜”。

  对于零售业变化空前加速下家电行业渠道竞争的逻辑,凯度电器创始人傅平认为疫情后渠道的多元化是不可逆转的,而无论是团购、直播、社交等新模式,或是传统的线上与线下渠道,究其本质都是为企业和品牌提供了贴近消费者的路。因此,就家电企业而言,渠道的落脚点更多在于产品本身的价值以及满足用户的需求。

  基于这样的认知,凯度电器在2010年成立后便将扛得住的产品、持续丰富的内容和不断深化的服务作为自身发展的着力点,渠道方面其在2015年传统电商方兴未艾之时成为全国第一批正式入驻天猫的专业蒸烤箱品牌,并率先打造起电商蒸烤箱爆款矩阵。得益于产品迭代破局的方法论及对多渠道流量的联合,其在2020年双11期间销售额破亿,同比增长达到40%。

  对应地,火鸡电器创始人王强也表示渠道实际上是一个纽带,一头连接着品牌,一头连接着用户。“当前信息在碎片化,人群在圈层化,所以渠道的细分是必然且不可逆的”。王强如是指出,在如今的消费环境下,家电企业在渠道方面需要注意两点:一是想清楚自己的用户在哪里并选准渠道,不盲目追新、追快、最大,只有纽带对岸是用户,选择的渠道才有价值;二是要认清渠道与品牌之间共赢的关系,渠道希望赋能品牌、帮助品牌成长,在未来的五到十年中渠道最大的成就可能在于其成就的品牌。

  把握住这层逻辑,火鸡电器以消杀品类切入厨电市场,围绕消费者细分的健康生活需求与痛点开创智能消毒刀筷架等新品类,并通过合作KOL、培养KOC在抖音、小红书等平台形成一套完整的种草、养草、割草链路。据悉,自2018年成立不到三年的时间里,火鸡电器已完成了数轮融资;销售方面,2020年其全网GMV 达到2600万+,同比增长2995%。

  而作为重安装、重服务的厨电领域头部企业,方太对于渠道与用户之间关系的理解更为深刻。在方太零售业务部总经理姜永立看来,渠道多元化是近五年来行业内经常提及的话题,最终渠道无论如何演变,其核心点都在于谁跟用户贴地更近、跟用户的关系处理地更好。就方太来说,以顾客为中心占领渠道先机,需要在精装渠道用更好的产品满足需求,同时把握家装渠道这一未来五年潜在的最大流量入口,并在下沉市场快速拥抱零售云、京东、国美、天猫优品等优质渠道以完善布局。

  得益于此,方太2020年在渠道方面取得的突破有目共睹,具体而言,其家装渠道同比增长50%,工程渠道精装修市场占有率接近40%。业绩方面,方太2020年营收120亿元,同比增长达10%。此外,方太还在去年3月8日发起全国零售“方太健康购物节第一季”线上直播互动营销活动,以解决特殊时期下门店交互和交易两大难题,并通过新的零售玩法推动线上线下加速融合。据悉,这一活动促成方太KA渠道、经销商渠道和官网共计下单近4万件,远超预期目标。

  无独有偶,同样天然带有安装和服务属性的大金也将接近用户视为渠道变化中不变的逻辑。“渠道为王这句话背后其实说的是用户为王”,大金家中事业负责人丁颢在论坛上如是强调,具体而言,在新零售大背景下其认知渠道主要有三个视角:首先明确渠道的双向属性,不单强调品牌如何寻找用户,用户在愈发分散、成熟的市场中也需要通过合适渠道顺利找到能满足需求的品牌;其次,新兴渠道与传统渠道之间应当是做乘法,要将不同渠道的优势叠加;最后,在渠道的传播中注重与消费者信息交换的高效性和丰富性,比如就中央空调应更加倾向空气怎样联动生活品质的提升等深层次的交流,而非简单的价格信息。

  而作为用户数已突破3亿,且其中90后比例高达70%的头部社交电商平台,小红书代表火舞则认为当前消费者的决策已经发生了本质变化,市场的消费力在稳步升级,消费者可以接受更贵、更有价值、更有产品力、更有服务力的新兴品牌和中高端品牌。因此,除了一些大众化价格的产品以外,以小红书为代表的平台也希望可以聚焦为中高端的品牌和产品寻找适配的人群并将其推荐出去,为渠道商和供应商创造更大的价值。

  目前,小红书每天的曝光量超过80亿,在小红书搜索过美食相关视频的超过13亿人次。在这一平台上,潜在用户往往在观看、搜索过程中完成种草与决策,而家电企业尤其是厨电企业也需要更长的服务链条和更丰富的内容引导用户用好产品。基于此,小红书正通过打造数据银行帮助企业精准定向小红书和品牌营销之间的密切关系。

  可见,无论是企业或是平台,把握用户的需求和变化都被视为应对当前更加复杂的市场和渠道环境下,引领前路的那颗启明星。毕竟,当下已是消费者掌握主动权的时代。

 产品、服务、场景赋能,“流量”激活应水到渠成

  需要指出的是,尽管各方对于用户价值的认知高度一致,但最终如何立足用户价值来激活“流量”,在新模式涌现之下把握传播、交易和交付之间的平衡依然是一个知易行难的问题。

  对此,王强认为产品是这其中的重中之重,目前用户越来越圈层化,90后更是尤为崇拜个性化的人群,而读懂用户最直接的体现就是创造让用户接受和喜欢的产品。“这背后代表的实际上是产品要解决的痛点不能是假痛点,场景不能是伪场景”,王强进一步强调,“产品符合用户需求,流量自然会向你流来,用户也会对你伸手”。

  结合自身所专注品类的特性,科沃斯市场营销总监吴奇表示场景的附着能力将始终是科沃斯需要去寻找的,其中既包括产品的场景,也包括销售的场景。“比如我们的产品除了本身的工具性能之外,还有很多跟家庭安全、安防、互动等场景相关联的功能,怎样在消费者适应的家庭环境中寻找到这样的场景,依托我们的移动技术找到这样的场景开发产品功能需要持续探索。”他举例表示,在销售场景方面,空气净化机器人实际上是家庭全屋的空气净化解决方案,但空气净化器品类近几年表现并不乐观,所以需要找到一些独特场景与消费者做沟通,如学校、医院,与母婴相关的场景等。

  与之对应,科沃斯在2019年首度将AIVI技术应用到了其扫地机器人,使其核心痛点避障能力有了质的突破,并引领国内外主流厂商将机器视觉作为扫地机器人标配。除此之外,对应家庭清洁场景中窗户清洁的不便及安全痛点,疫情下家庭全面提升的健康需求,科沃斯针对性推出新品类擦窗机器人和空气净化机器人;零售玩法上,其则将产品卖点同娱乐综艺结合,将直播短视频与种草玩法结合,用新工具创造新流量推广新产品。去年双11,科沃斯实现全渠道成交额超10.4亿元,同比增长33%,并蝉联天猫、京东、苏宁扫地机器人类目冠军。

  不同于上述两者的观点,傅平认为经营企业不能有明显短板,无论渠道、应用场景如何变化,家电品牌一定要做到提供给消费者超越期待的价值。因此,基于蒸烤箱产品服务链条和服务复杂程度较高的特性,凯度始终在产品、内容和服务三个层面着力,在销售每一台产品的同时,引导消费者用好产品。“比如用户购买后可能会问戚风蛋糕怎么做、泡芙怎么做等,问题很细碎繁琐,所以(服务)说起来容易真正做起来很难”。傅平如是说。

  而站在更宏观的角度上,丁颢则强调大金激活老用户、获取新用户最大的驱动力来自于企业经营理念。他指出,用户在当下的需求越来越丰富和多样化,但怎样通过技术积累和研发实力去满足用户甚至不自觉、不自知的需求,将美好生活愿景直接传递到他们,是大金急需推进同时也是其对新零售渠道所期待的。他详细解释道:“以大金的核心家用空调为例,实际上在几年前就开始布局埋入IoT等技术,不光做远程控制,还能够让空气质量可视化并提出改善方案。这样最终在用户长期使用中产生真正有意义的价值,让用户去认可它并达到一个黏度。对于大金来说满足用户以后的需求是我们的驱动力。”

  也因此,大金的新零售总结起来便是通过数字化、智能化从线上赋能线下,提高用户从有购买需求到决策全过程的服务体验,并且结合大金线下强大的提案、工事、服务力量,让用户感受到其作为空气领域全球性品牌的专业性、权威性。2020年,应对新冠疫情的影响,大金利用官方品牌力、私域流量的精细化运营、抖音/小红书等热门平台近3亿高曝光,让更多习惯在线上浏览和购买决策的用户,能在线上更容易地找到大金。

  综合上述观点,激活流量、获取用户在本质上可以说是水到渠成的,不同企业所各有侧重的产品、服务和场景等则更像是造渠所需的各类工具,适配与否、运用好坏掌控在企业自身。而如果说创新零售最终目的是最大程度地缩短企业与消费者之间的距离,那么优质、精准的渠道无疑可以扫清不少障碍,但长期为用户创造价值的能力最终才是企业最稳定的动力来源,毕竟渠道为王背后实为用户为王!

  编后语:

事实上,在新零售概念2016年被提出并在此后席卷各行各业的背景下,家电行业对零售模式创新的探索便从未停歇。GfK中国市场零售数据监测显示,在具备价格优势和方式便捷的线上市场,白电(空调、冰箱、洗衣机)零售额占比2020年已超46%。线上的持续强化以外,过去几年线下渠道变革也在加速进行。以2020年为例,包括方太、老板、华帝、美的等主流厨电企业均在加快渠道扁平化,同时推动传统经销商向运营商、服务商角色转变。

  除此之外,优化消费体验是家电企业及零售商在零售环节中近年来的另一大变化。2019年,京东电器首家超级体验店开业,其与传统家电卖场的本质区别便在于体验性、互动性和沉浸式,在布局全球最大BLOCK街区的同时,以“触”为核心打造55个互动体验区,希望形成人与人的社交互动、人与商品的体验互动及商品之间的物联互动。海尔智家在2020年推出的场景品牌三翼鸟和北京001号店则主要基于智能家居场景,从家电到物联网体验的融合。区别于单一智能家电售卖,其更注重个性化智能家居场景的体验,不单有成套的智能场景方案,还可以通过和用户互动定制更符合用户使用场景的服务。而国美零售则推出“真快乐”APP赋能娱乐社交,开创年轻消费群体喜爱的“抢-拼-ZAO”娱乐玩法组合,并结合真选低价意在抢夺社交流量。

  可以说,家电行业和整个零售业态的持续变革正重新塑造着家电零售的新格局,同时也反向影响着人们的消费习惯。在这条道路上,唯有持续探索和创新,才能更好把握让消费者“买得便、买得值”的零售本质,不在下一秒被甩下车!



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来源: 南方日报网络版     时间: 2022年09月30日 03:49

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1. 介绍

BactSNP 是一种在细菌分离株中鉴定 SNP 的工具。BactSNP 可以检测 SNP 并创建一个简单的 TSV 文件,其中包含 SNP 信息以及一个比对 FASTA 文件,该文件包含在一步过程中重建的目标分离株的假基因组。

文章 评估了一系列snp calling软件在高一致性的菌株之间的的效能:

基于三个物种的公共完整基因组,包括(a)**金黄色葡萄球菌,(b)脑膜炎奈瑟球菌和(c)大肠杆菌,被用作基准。不同序列一致性下,阳性预测值 (PPV):检测到的 SNP 真阳性位点与所有检测到的 SNP 位点的比率;灵敏度:检测到的 SNP 真阳性位点与所有真实 SNP 位点的比率;Called-sites**:在所有分离物中明确确定核苷酸的位点与参考基因组大小的比例。所有统计数据都是十次重复的平均值。

金黄色葡萄球菌评估结果

脑膜炎奈瑟球菌评估结果大肠杆菌评估结果一点拓展知识:

由此可以看出本软件的应用领域可能是高度同一的爆发性分离株snp 分析,另一篇讨论基因组多样性对snp calling准确性的文章提出在多样性较高的时候分析流程snippy可能是一个更好且易用的选择。虽然Snippy 是基于 BWA-mem/freebayes 流程,但在默认参数下Snippy 显示出更好的性能。

文章结论:SNP 调用给定物种的准确性会因物种内多样性的增加而受到影响。当reads与相当近缘的基因组比对时,表现最好的流程之一是 Novoalign/GATK。相比之下,当读数与差异较大的基因组比对时,性能最高的管道通常使用比对软件: NextGenMap 或 SMALT,和/或变异调用软件:LoFreq、mpileup 或者 Strelka。

所有物种基因组的SNP流程性能总结文章中几个程序的使用方法Snippy:snippy --cpus 40 --outdir $root --prefix $root --cleanup --ref $ref --R1 $fq_1 --R2 $fq_2

流程第一步 :序列比对命令行(command lines for alignment):

以下每一个比对器的所有命令行输出为Picard-cleaned,未排序且未后处理的BAM:$root.$aligner.unsorted.bam。在每种情况下,变量**$ref**指向参考基因组(比对器能直接使用它)或其适当的索引。当程序允许指定处理器、线程或内核的数量(例如BWA参数-t)时,我们将该值设置为40。

Novoalign

novoalign -c 40 -d $ref -F STDFQ -o SAM $@RG\tID:group\tSM:sample\tPL:Illumina\tLIB:lib\tPU:unit -f $fq_1 $fq_2 > $root.$aligner.unsorted.sam samtools view -bS $root.$aligner.unsorted.sam > $root.$aligner.unsorted.bam rm $root.$aligner.unsorted.sam java -jar picard.jar CleanSam INPUT=$root.$aligner.unsorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.unsorted.cleaned.bam rm $root.$aligner.unsorted.bam mv $root.$aligner.unsorted.cleaned.bam $root.$aligner.unsorted.bam

NextGenMap

SMALT

smalt map -n 40 -o $root.$aligner.unsorted.sam $ref $fq_1 $fq_2 samtools view -bS $root.$aligner.unsorted.sam > $root.$aligner.unsorted.bam rm $root.$aligner.unsorted.sam java -jar picard.jar CleanSam INPUT=$root.$aligner.unsorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.unsorted.cleaned.bam rm $root.$aligner.unsorted.bam mv $root.$aligner.unsorted.cleaned.bam $root.$aligner.unsorted.bam

流程第二步:用于后期处理BAMs的命令行(command lines for variant calling):

将一个未排序的BAM ($root.$ align. unsorted)作为输入。然后输出一个经过排序、去重复和索引的BAM , $root.$ align. bam。这是对齐过程的最终输出,并用作每个管道的第三步的输入.

java -jar picard.jar SortSam INPUT=$root.$aligner.unsorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.sorted.bam SORT_ORDER=coordinate java -jar picard.jar MarkDuplicates INPUT=$root.$aligner.sorted.bam OUTPUT=$root.$aligner.bam METRICS_FILE=$root.$aligner.metrics ASSUME_SORTED=true java -jar picard.jar BuildBamIndex INPUT=$root.$aligner.bam rm $root.$aligner.unsorted.bam $root.$aligner.sorted.bam $root.$aligner.metrics

流程的最后一步:变异调用的命令行(command lines for variant calling):

下面每一个调用者的所有命令行都会输出一个非正则化的VCF:$root.$aligner.$caller.vcf. 然后使用VCFlib的vcfallelicprimitives模块对该文件进行正则化,生成一个最终VCF:

# vcf正则化vcfallelicprimitives $root.$aligner.$caller.vcf > $root.$aligner.$caller.regularised.vcf

变异分析:

GATK

gatk HaplotypeCaller -R $ref -I $root.$aligner.bam -O $root.$aligner.$caller.vcf rm $root.$aligner.$caller.vcf.idx

LoFreq

lofreq call -f $ref -o $root.$aligner.$caller.vcf $root.$aligner.bam

mpileup

bcftools mpileup -Ou -f $ref $root.$aligner.bam | bcftools call --threads 40 --ploidy 1 -mv -Ov -o $root.$aligner.$caller.vcf

Strelka

python configureStrelkaGermlineWorkflow.py --bam $root.$aligner.bam --referenceFasta $ref --runDir $root.$aligner.$caller python $root.$aligner.$caller/runWorkflow.py -m local -j 40 gunzip $root.$aligner.$caller/results/variants/genome.S1.vcf.gz mv $root.$aligner.$caller/results/variants/genome.S1.vcf $root.$aligner.$caller.vcf rm -r $root.$aligner.$caller2. 安装

BactSNP 目前仅在 Linux 上可用。用户可以将 BactSNP 作为二进制包、源包或源 RPM 包下载。二进制包无需编译即可使用,但并非适用于所有平台。源包需要编译。可以使用 RPM 编译和安装源 RPM。所有软件包均可在 获得。

依赖:

?Perl (5.10.1)?Bash (4.1.2)?Java (1.8.0_111, ≥1.8 is required for Picard)?SAMtools (1.3.1) ?MUMmer (3.23) ?ART (2.5.8, only required when you input assembled scaffolds instead of reads for some isolates) https://www.niehs.nih.gov/research/resources/software/biostatistics/art/index.cfm

BactSNP 内嵌的其他依赖(不用额外安装)

?BWA (0.7.15) ?Platanus (1.2.4) ?Platanus_trim (1.0.7) ?Picard (2.4.1)

使用conda 搭建环境:#java-1.8.0-openjdk-cos7-s390x==1.8.0.242.b08#perl==5.20.3.1#samtools==1.3.1 需要更新到1.9#mummer==3.23#art==2016.06.05conda create -n BactSNP conda activate BactSNP conda install -c bioconda -c conda-forge perl==5.20.3.1conda install -c bioconda -c conda-forge java-1.8.0-openjdk-cos7-s390x==1.8.0.242.b08# samtools==1.3.1 报错# samtools: error while loading shared libraries: libcrypto.so.1.1: cannot open shared object file: No such file or directoryconda install -c bioconda -c conda-forgesamtools==1.9conda install -c bioconda -c conda-forgemummer==3.23conda install -c bioconda -c conda-forgeart==2016.06.05#conda install -c bioconda -c conda-forge #binary packagecd ~/software/wget /download/v1.1.0/bactsnp-1.1.0.linux64.tgztar xf bactsnp-1.1.0.linux64.tgzcd bactsnp-1.1.0.linux64make# 将bactsnp可执行程序复制到 */Anaconda3/envs/BactSNP/bin/中conda_bin=`which samtools`cp bactsnp ${conda_bin%/*}导出环境yml文件:# yaml安装环境conda env export > BactSNP.ymlcat BactSNP.yml

yml文件内容:

name: BactSNPchannels:- bioconda- conda-forge- defaultsdependencies:- _libgcc_mutex=0.1=conda_forge- _openmp_mutex=4.5=1_gnu- art=2016.06.05=he1d7d6f_6- bzip2=1.0.8=h7b6447c_0- c-ares=1.18.1=h7f98852_0- ca-certificates=2021.10.26=h06a4308_2- curl=7.61.1=hbc83047_0- gsl=2.6=he838d99_2- htslib=1.9=h4da6232_3- java-1.8.0-openjdk-cos7-s390x=1.8.0.242.b08=2- libblas=3.9.0=12_linux64_openblas- libcblas=3.9.0=12_linux64_openblas- libcurl=7.61.1=h20c2e04_0- libdeflate=1.2=ha_1- libev=4.33=ha_1- libgcc-ng=11.2.0=h1d223b6_11- libgfortran-ng=11.2.0=h69a702a_11- libgfortran5=11.2.0=h5c6108e_11- libgomp=11.2.0=h1d223b6_11- libopenblas=0.3.18=pthreads_h8fe5266_0- libstdcxx-ng=11.2.0=he4da1e4_11- libzlib=1.2.11=h36c2ea0_1013- mummer=3.23=4- ncurses=6.1=he6710b0_1- openssl=1.1.1l=h7f8727e_0- perl=5.20.3.1=2- perl-threaded=5.26.0=0- samtools=1.9=h10a08f8_12- tk=8.6.11=h27826a3_1- xz=5.2.5=h7b6447c_0- zlib=1.2.11=h36c2ea0_1013使用yml文件安装环境:conda create -n BactSNP-f BactSNP.yml3. 测试wget -cxf test.tgzcd test# 激活环境source ~/Anaconda3/bin/activate BactSNP#开始测试bash ./test.sh4. 参数

bactsnp 与Snippy一样都支持将有测序reads数据的菌株和只有Assemble的菌株进行整合分析,。

bactsnp -q input.fastq_list -a input.fasta_list -r reference.fasta -o case1_out -j 3 --mask_region masked_region.tsv --no_clean

选项:

-h | --help显示帮助信息。-v | --version显示版本信息。-q | --fastq_list FILE (either or both of -q and -a is required)TSV 文件以指定每个分离株的名称和reads数据文件对 (FASTQ)。当每个链有多个 FASTQ 文件时,请将它们连接成一个文件。用户可以输入 gzip 压缩的 FASTQ 文件,但在这种情况下,他们的扩展名必须是“.gz”。fastq_list文件格式,tab分隔,第一列为分离株名称,第二三列为测序文件R1, R2的路径:A1A1_R1.fqA1_R2.fqA2A2_R1.fqA2_R2.fq-r | --reference FILE参考序列的 FASTA 文件。-o | --out_dir STR (required)输出目录的名称。-j | --jobs INT (default: 1)并发任务数,即并发处理的分离株数。-t | --thread INT (default: 1)platanus_trim、platanus、bwa mem 和 samtools 排序中的线程数。-a | --fasta_list FILE (either or both of -q and -a is required)TSV 文件来指定每个菌株的名称和组装的基因组数据文件 (FASTA)。当您没有某些分离株的NGS reads数据时,请使用此选项。BactSNP将模拟组装的基因组的reads序列,并以与真实序列数据相同的方式使用它们。fasta_list文件格式,tab分隔,第一列为分离株名称,第二列为组装好的基因组文件路径:A3A3_genomic_assemble.fasta--ref_strain STR用作参考的目标分离物的名称。BactSNP de novo 组装指定分离株的基因组并将其用作参考基因组。--mask_region FILETSV 文件以指定要避免调用 SNP 的区域。见others/input_region_format。--dist_from_indel INT (default: 5)如果与最近的 indel 的距离是这个值或更小,则称为不明确的等位基因。--allele_freq FLOAT (default: 0.9)如果等位基因频率小于该值,则称为不明确的等位基因。--depth INT (default: 10)如果覆盖深度小于该值,则称为不明确的等位基因。--no_clean如果指定了此选项,BactSNP 不会删除中间文件。5. 输出

?pseudo_genome/输入分离株的伪基因组(pseudo genomes)文件 (FASTA) 的目录。每个重叠群中的每个位置对应于参考基因组的相同重叠群(contigs)中的相同位置(即每个分离株的插入(Insertions )被忽略并且对应于每个分离株的缺失(deletions )的位点表示为“-”)。未知的位点也表示为“ - ”(见的描述--dist_from_indel,--allele_freq和--depth)。?pseudo_genomes_wo_ref.fa所有分离株的伪基因组的单个FASTA文件 。每个分离株,所有重叠群(contigs)pseudo_genome/${isolate}.fa都连接成一个序列。wo_ref (without reference)此文件仅仅是将contigs按照参考序列的顺序重排后连接。?pseudo_genomes_w_ref.fapseudo_genomes_wo_ref.fa除了附加了参考基因组之外,和pseudo_genomes_wo_ref.fa相同。w_ref (with reference)?snps_wo_ref.tsv分离株中的 SNP文件(TSV格式)。使用pseudo_genome/中的伪基因组检测SNP 。位置是从1开始。?snps_w_ref.tsv参考分离株之间的SNP文件(TSV格式)。使用pseudo_genome/中的伪基因组和参考基因组检测 SNP 。位置是从 1 开始。?replaced_pseudo_genome/分离株的伪基因组(pseudo genomes)文件 (FASTA) 的目录(生成伪基因组的方式与pseudo_genome/不同)。每个伪基因组是根据snps_wo_ref.tsv替换参考序列生成。(在snps_wo_reftsv中,所有分离株碱基明确的位点都被替换,而在其他位点未被替换。)?replaced_pseudo_genomes_wo_ref.fa分离株的伪基因组(pseudo genomes)的FASTA 文件。对于每个分离株,所有重叠群(contigs)replacd_pseudo_genome/${isolate}.fa都连接成一个序列。该文件是适合系统发育分析软件的输入。此文件仅仅是将contigs按照参考序列的顺序重排后连接。?replaced_pseudo_genomes_w_ref.fa除了附加参考基因组外,与replaced_pseudo_genomes_wo_ref.fa 相同。该文件也是适合系统发育分析软件的输入。?bactsnp_out在 BactSNP 中执行的命令日志。?bactsnp_err来自 BactSNP 的错误信息的日志文件。?assembly_results/包含每个分离株的组装重叠群(contigs)文件 (FASTA) 的目录。?mapping_results/包含每个分离株的reads 映射(mapping)文件 (BAM) 的目录。其中删除了PCR 生成的重复项。?tmp/包含中间文件的目录。此目录仅在您指定时输出--no_clean。

6. 使用局限(缺点)

由设计初衷和结果文件可以知道bactsnp的使用限制:

1.bactsnp针对基因组变异程度较小的菌株间snp 分析2.不能报告 indels。

Reference

1.Yoshimura, D., Kajitani, R., Gotoh, Y., Katahira, K., Okuno, M., Ogura, Y., Hayashi, T., & Itoh, T. (2019). Evaluation of SNP calling methods for closely related bacterial isolates and a novel high-accuracy pipeline: BactSNP. Microbial genomics, 5(5), e. 2.Bush, S. J., Foster, D., Eyre, D. W., Clark, E. L., De Maio, N., Shaw, L. P., Stoesser, N., Peto, T., Crook, D. W., & Walker, A. S. (2020). Genomic diversity affects the accuracy of bacterial single-nucleotide polymorphism-calling pipelines. GigaScience, 9(2), giaa007.



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