Genome数据库的功能？

一、Genome数据库的功能？

数据共享

50%结果提及

可视化数据分析:基因组数据库可以对基因组碱基组成、基因结构、SNP变异信息、基因表达量等进行可视化的生动展示

二、genome research投稿多久才送审？

一般每次审稿都是两个半月左右！

从投稿-录用差不多3-4个月左右，审稿较严格，一般是2-3个审稿人，提的问题很专业，确实也是文章存在的问题，如果按要求修改基本会给过。明年的影响因子大概率会过5分，投稿的话一定要符合征稿主题，

三、CentOS Genome: Unlocking the Potential of Genetic Research

The genome is the complete set of genes or genetic material present in a living organism. It holds the key to understanding various aspects of life, such as the development of diseases, evolution, and the potential for genetic engineering. With advancements in technology, scientists and researchers are now able to sequence and analyze genomes more efficiently and at a lower cost.

CentOS: A Reliable and Versatile Operating System

CentOS, or Community Enterprise Operating System, is a popular choice among researchers and organizations when it comes to setting up the infrastructure for genomics research. It is a free and open-source Linux distribution that provides a stable and secure environment for scientific computing.

The Role of CentOS in Genomic Research

CentOS offers a wide range of tools and software packages that are specifically designed for genomic analysis. These tools allow scientists to handle and process large datasets, perform complex algorithms, and visualize genomic data effectively.

Advantages of Using CentOS for Genomic Research

• Stability: CentOS is known for its stability and reliability. This is crucial in genomics research, where accurate and consistent results are essential.
• Security: Genomic data is highly sensitive, and maintaining its security is of utmost importance. CentOS provides robust security features, ensuring the confidentiality and integrity of the data.
• Compatibility: CentOS is compatible with a wide range of software and tools used in genomic research. This flexibility allows researchers to utilize the latest advancements in the field without compatibility issues.
• Community Support: CentOS has a large and active community of users and developers. This provides a valuable resource for researchers, as they can seek help, share knowledge, and collaborate with experts in the field.

Real-Life Applications of CentOS in Genomics

CentOS has been utilized in numerous genomics projects and studies, showcasing its effectiveness in practical applications. Some examples include:

• Genome Sequencing: CentOS is used to process and analyze the vast amount of data generated during genome sequencing, helping researchers uncover valuable insights into human health and disease.
• Comparative Genomics: By comparing genomes from different species, scientists can gain insights into evolutionary relationships and identify genetic adaptations.
• Pharmacogenomics: CentOS is used in pharmacogenomic research to study how an individual's genetic makeup influences their response to drugs. This knowledge can help personalize treatments and reduce adverse reactions.
• Functional Genomics: CentOS allows scientists to study the function of genes and their interactions within complex biological systems, advancing our understanding of various biological processes.

Conclusion

CentOS plays a vital role in unlocking the potential of genomic research. Its stability, security, compatibility, and support make it an ideal operating system for scientists and researchers in the field. By harnessing the power of CentOS, researchers can make groundbreaking discoveries, improve personalized medicine, and revolutionize the understanding of life itself.

Thank you for taking the time to read this article on how CentOS enables genomic research. We hope this information has provided insights into the importance of using a reliable and versatile operating system like CentOS in the field of genomics.

四、Genome Sciences Education Outreach: Promoting Genomic Literacy for All

Genome Sciences Education Outreach refers to the efforts made by organizations and institutions to promote genomic literacy and education among the general public, students, and professionals. In a rapidly advancing field like genomics, it is crucial to ensure that individuals have a basic understanding of the science behind it, and are equipped with the knowledge to make informed decisions in their personal and professional lives.

The Importance of Genomic Literacy

Advancements in genomics have revolutionized various fields such as medicine, agriculture, and forensic science. Genomic literacy allows individuals to comprehend and critically analyze the implications of these advancements. In the era of personalized medicine, understanding one's own genetic information can help make informed decisions about healthcare, treatment options, and disease prevention.

Education for All

Genome Sciences Education Outreach programs aim to provide genomic education to individuals across different age groups and educational backgrounds. These programs often include workshops, seminars, online courses, and educational materials that are accessible and user-friendly.

Engaging Activities

To engage and inspire learners, education outreach initiatives incorporate various interactive activities. These may include hands-on experiments, DNA extraction workshops, gene mapping simulations, or bioinformatics challenges. By making learning fun and interactive, these activities foster a deeper appreciation and understanding of genomics.

Targeting Students

Students play a crucial role in the future of genomic research and applications. That's why Genome Sciences Education Outreach programs often focus on schools and universities. By providing students with the necessary knowledge and skills, these programs create a foundation for further exploration and careers in genomics.

Professional Development

In addition to targeting students, Genome Sciences Education Outreach also caters to professionals in various fields. Continuing education courses and workshops help healthcare providers, researchers, educators, and policymakers stay updated with the latest advancements in genomics. This ensures that professionals can effectively integrate genomics into their respective domains.

Equity and Accessibility

One of the key goals of Genome Sciences Education Outreach is to promote equity and accessibility to genomic education. Efforts are made to reach marginalized communities, providing them with resources and opportunities to learn about genomics. By reducing the knowledge gap, these programs contribute to more inclusive and diverse participation in genomics.

Collaboration and Partnerships

Genome Sciences Education Outreach initiatives often involve collaborations between academic institutions, research organizations, non-profit organizations, and industry partners. These partnerships help pool together expertise, resources, and networks to create impactful educational programs and raise genomic literacy levels.

The Future of Genomic Education

As genomics continues to shape our world, the need for genomic literacy becomes even more crucial. Genome Sciences Education Outreach plays a vital role in ensuring that individuals from diverse backgrounds have the knowledge and skills to navigate the genomic era. Through collaboration, engaging activities, and accessible resources, these programs empower individuals to embrace the benefits of genomics and make informed decisions.

Thank you for taking the time to read this article on Genome Sciences Education Outreach. By promoting genomic literacy, these initiatives contribute to a society where everyone can understand the impact and potential of genomics. Whether you are a student, professional, or simply interested in genomics, we hope this article has provided you with valuable insights and a deeper understanding of the significance of genomic education.

五、生物测序中的de novo genome assembly是什么意思？还有coverage？

de novo assembly是新的基因组装配，（de novo 的意思是全新，assembly是序列拼接），即在没有参考序列的情况下进行序列拼接，对未知基因组序列进行测序，利用生物信息学分析手段，对序列进行拼接、组装，从而获得其基因组的图谱。但这是个相对的概念，比如如果有了人类基因组作参考，那拼chimpanzee的就不是de novo，而算ab initio。

此外还会有人对测序的覆盖度（coverage）和测序的深度（depth）概念混淆。

对于coverage，由于大片段拼接的gap（空白或者缺口）、测序读长有限、重复序列等问题的存在，测序分析后组装得到的基因组序列通常无法完全覆盖所有区域，覆盖度就是最终得到的结果占整个基因组的比例。例如一个人的基因组测序，覆盖度为98.5%，那么说明该基因组还有1.5%的区域通过我们的组装和分析无法得到；

对于depth，就是被测基因组上单个碱基被测序的平均次数，比如某样本的测序深度为30X，那么就是说该样本的基因组上每一个单碱基平均被测序（或者说读取）了30次，注意，是平均。当然了，depth也有最大和最小值，这个都可以由信息分析得到。其实也就是为了提高准确率什么的，一般15X就差不多了。

六、如何建立数据库，利用什么软件建立数据库？

啥叫数据库？excel也可以算，access也可以算，mysql也可以算，hbase也可以算，你要数据库干啥，决定了你怎么搭建数据库。

七、数据库设计?

本文档明确数据库设计原则和规范，规范数据库对象命名方式，见名知意，强化分工，保证数据库高效稳定运行

1 数据库设计原则

1) 充分考虑业务逻辑和数据分离，数据库只作为一个保证ACID特性的关系数据的持久化存储系统，尽量减少使用自定义函数、存储过程和视图，不用触发器。

2) 充分考虑数据库整体安全设计，数据库管理和使用人员权限分离。

3) 充分考虑具体数据对象的访问频度及性能需求，结合主机、存储等需求，做好数据库性能设计。

4) 充分考虑数据增长模型，决策是否采用“分布式（水平拆分或者垂直拆分）”模式。

5) 充分考虑业务数据安全等级，设计合适的备份和恢复策略。

2 设计规范

2.1 约定

1) 一般情况下设计遵守数据的设计规范3NF，尽量减少非标准范式或者反模式使用。

3NF规定：

Ø 表内的每一个值都只能被表达一次。

Ø 表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。

Ø 表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。

常见关键字（不得直接作为相关命名）：range、match、delayed、select、and、from、where、not、in、out、add、as、user、name、key、index、type、group、order、max、min、count、concat、by、desc、asc、null等等，更多请参考 MySQL 官方保留字。

2) 数据库和表的字符集统一：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

2.2 表设计规范

1) 应该根据系统架构中的组件划分，针对每个组件所处理的业务进行组件单元的数据库设计；不同组件间所对应的数据库表之间的关联应尽可能减少，确保组件对应的表之间的独立性，为系统或表结构的重构提供可能性。

2) 采用领域模型驱动的方式和自顶向下的思路进行数据库设计，首先分析系统业务，根据职责定义对象。对象要符合封装的特性，确保与职责相关的数据项被定义在一个对象之内，不会出现职责描述缺失或多余。

3) 应针对所有表的主键和外键建立索引，有针对性地建立组合属性的索引。

4) 尽量少采用存储过程。

5) 设计出的表要具有较好的使用性。

6) 设计出的表要尽可能减少数据冗余，确保数据的准确性。

2.3 字段规范

1) 一行记录必须表内唯一，表必须有主键。

2) 如果数据库类型为MYSQL ，应尽量以自增INT类型为主键。如果数据库类型为ORACLE，建议使用UUID为主键。

3) 日期字段，如需要按照时间进行KEY分区或者子分区，则使用VARCHAR2类型存储，存储格式为：YYYYMMDD 。如若不需要以KEY形式作为分区列，则使用DATE或者DATETIME类型存储。不建议使用时间戳存储时间。

4) 字段名称和字段数据类型对应，如DATE命名字段，则存储时间精确到日，如TIME命名字段，则存储时间精确到时分秒，甚至毫秒。

2.4 命名规范类

2.4.1 约定

1) 数据库对象命名清晰，尽量做到见名知意，在进行数据库建模时备注对象，便于他人理解。

2) 数据库类型为MYSQL,采用全小写英文单词

3) 数据库类型为ORACLE，则使用驼峰式命名规范

4) 数据库对象命名长度不能超过30个字符

3 管理范围

管理数据库中所有对象，包括库，表，视图，索引，过程，自定义函数，包，序列，触发器等

3.1 建库

1) 数据库名：采用小写英文单词简拼或汉字小写拼音,多个单词或拼音采用下划线"_"连接

2) 数据库编码规则及排序规则：字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）

3) 建库其他要求：库名与应用名称尽量一致

3.2 建表

表名应使用名词性质小写英文单词。如果需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。如果超长，则从前面单词开始截取，保留单词前三位，保留完整的最后一个单词，如果依然超长，则保留前面单词首字母，直接和最后一个单词连接；临时表命名以TMP开头，命名格式为TMP_模块/用途名称_名字拼音首字母；表名不能直接采用关键字命名

1) 表命名：采用“业务名称_表的作用”格式命名（例如：alipay_task / force_project / trade_config）

2) 建表其他要求：表名长度不能超过30个字符；一定要指定一个主键字段；必须要根据业务对表注释；如果修改字段含义或对字段表示的状态追加时，需要及时更新字段注释；

3) 表必备字段：

`is_delete` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '状态（1删除、0未删除）',

`is_enabled` tinyint(1) unsigned NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '状态（1启用、0作废）',

`op_first` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',

`op_first_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',

`op_last` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '更新人',

`op_last_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '更新时间',

3.3 建字段

1) 字段命名：

表中标识唯一性字段必须以标识性简称+id命名。其余字段根据存储信息，使用名词性质英文单词表示，如需要单词词组来进行概括，单词与单词之间使用英文半角输入状态下_连接。外键引用字段使用外键表_id的形式命名；字段名必须使用小写字母或数字，禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只出现数字；表达是与否概念的字段，必须使用 is_xxx 的方式命名，数据类型是 unsigned tinyint；表达逻辑删除的字段名 is_deleted，1 表示删除，0 表示未删除

2) 字段类型、长度

如果存储的字符串长度几乎相等，使用 char 定长字符串类型；小数类型为 decimal；id 必为主键，类型为 bigint unsigned；应尽量以自增INT类型为主键；优先选择符合存储需要的最小的数据类型；将字符串转化为数字类型存储；对于非负数据采用无符号整形进行存储signed int -2147483648-2147483648，unsigned int 0-2147483648，有符号比无符号多出一倍的存储空间；varchar(n) n代表字符数，不是字节数，varchar(255)=765个字节，过大的长度会消耗更多的内存；避免使用text\BLOB数据类型，建议text\BLOB列分离到单独的扩展表中，text\BLOB类型只能使用前缀索引；避免使用enum数据类型，修改enum需要使用alter语句，enum类型的order by操作效率低，需要额外操作，禁止使用数值作为enum的枚举值；尽可能把所有列定义为not null，索引null列需要额外的空间来保存，所以要占用更多的空间，进行比较和计算时要对null值做特别的处理；禁止字符串存储日期型的数据，缺点1：无法用日期函数进行计算和比较，缺点2：用字符串存储日期要占用更多的空间；使用timestamp或datetime类型存储时间，timestamp存储空间更小；财务的相关金额使用decimal类型，decimal类型为精准浮点数，在计算时不会丢失精度，float、double非精准浮点数

3) 字段其他要求

字段名称长度不能超过30个字符、尽量减少或者不使用联合主键、字段尽可能不允许为null(为null时设定默认值)、文本类型字段，属性 字符集（utf8mb4），排序规则（utf8mb4_general_ci）、字段必须根据业务进行注释。

3.4 建索引

主键索引名为 pk_字段名；唯一索引名为 uk_字段名；普通索引名则为 idx_字段名。

说明：pk_ 即 primary key；uk_ 即 unique key；idx_ 即 index 的简称。

3.5 创建数据库表视图

1) 视图命名：以"v_项目名/模块名_用途"格式命名

2) 视图其他要求：视图名称长度不能超过30个字符

3.6 建存储过程及自定义数据库函数

1) 存储过程命名：以"sp_用途"格式命名

2) 自定义数据库函数：以“fn_用途”格式命名

3) 存储过程或自定义数据库函数：参数命名以“p_”开头命名；内部变量命名以“v_”开头命名；游标命名以“cur_loop_”开头命名；循环变量命名以“i_found_”开头命名。

3.7 建数据库用户

用户命名：采用授权用户姓名全拼小写命名

3.8 其他要求

1) 查询大数据表，参数字段需建索引；

2) 数据库表、字段删除或变更操作（a-不需要的表或字段，一般备注“作废”即可;b-需要修改的表或字段，先备注作废原表或原字段，再创建新表或新字段，且备注好作废原因。）；

八、数据库类型有哪些，目前主流数据库是哪种？

关系型数据库，非关系型数据库（NoSQL），键值（Key-value）数据库。主流的数据库那就是关系型数据库了，特别是关系型数据库中的分布式数据库。墨天轮最新排名（2022.11）数据库前十榜单中关系型数据库占了1-9名，前二十榜单中也仅有两个非关系型数据库。关系型数据库之所以占了绝大部分数据库份额，是因为关系型数据库作为成熟的数据库技术理念，其精髓的范式设计，严谨的一致性，原子性，完整性等优势是无法被取代的。

AntDB在运营商深耕了十几年，覆盖了OLTP与OLAP场景，是非常典型的HTAP类型的关系型数据库，业务覆盖计费、CRM等核心交易，同时覆盖清算分析等分析型业务。比如AntDB数据库服务于中国电信某省计费系统上云，包含数据层、批价和出账流程等大规模业务。在系统设计上，将资源、资产等交易热数据迁移到AntDB数据库，极大地提高了业务关键数据的访问效率，整体提高了话单事务的处理性能。AntDB数据库支撑10亿用户的通信交易场景，进行在线交易与数据分析处理的HTAP混合负载，帮助客户解决核心系统解决海量数据管理难题，基于分布式的架构设计，实现了在线弹性伸缩、强一致性事务、跨机房高可用等能力。

九、数据库设计 案例?

以下是一个简单的MySQL数据库设计案例，以存储学生和课程信息为例：

假设我们有两个实体：学生（Student）和课程（Course），每个学生可以选择多个课程，每个课程可以被多个学生选择。

首先，我们创建两个表来表示学生和课程：

Student表

列名	类型
student_id	INT (主键)
name	VARCHAR
age	INT
gender	VARCHAR

Course表

列名	类型
course_id	INT (主键)
name	VARCHAR
credit	INT
instructor	VARCHAR

接下来，我们需要创建一个关联表来存储学生和课程之间的关系，表示学生选择了哪些课程：

Student_Course表

列名	类型
student_id	INT (外键)
course_id	INT (外键)

在Student_Course表中，student_id和course_id列分别作为外键，关联到Student表和Course表的主键。

这种设计模式称为"多对多"关系，通过使用关联表来实现学生和课程之间的多对多关系。

通过以上的数据库设计，你可以存储和查询学生、课程以及学生选择的课程的信息。当然，具体的数据库设计取决于你的实际需求和业务规则，上述仅提供了一个简单的示例。

十、考研数据库方向？？？

一直从事分布式数据库开发，说点个人感受吧。数据库本身比较难，比一般的软件开发要难，尤其是内核和调休，会牵扯各种问题，需要对操作系统原理，算法，数据结构都有比较好的掌握，但是这个前景还是很好的，作为数据存储核心，待遇一般还是不错的。如果以后做DBA会非常辛苦，单纯开发如果不出差也还不错。

国内数据库研究做的比较好的高校包括人民大学，华科，南开，华师大等等，很多高校是没有这个研究方向的，或者有数据存储方向也是偏向大数据，这个与国内互联网环境有关系，人工智能太火导致传统操作系统，编译器，数据库这几个最难的基础软件没有人愿意去做，但是又非常重要。

从中美贸易摩擦来看，以后基础软件国产化是必然，但是路很长很长，不是一年两年甚至也不是十年二十年。