微阵列分析
ServeRAID-MR10M 阵列卡性能分析
ServeRAID-MR10M SAS/SATA 阵列卡性能分析 适用机型: 所有服务器 文档内容： 概述 ServeRAID-MR10M设计支持各种不同的商业应用，包括数据库，邮件服务器，文件服务器和web服务器，对于流媒体应用也可以获得良好的性能。 本文介绍了在Microsoft Windows Server 2003和Linux环境下使用Iometer和dd benchmark工具来测试ServeRAID-MR10M性能的方法，并且会与IBM MegaRAID 8480控制器进行性能的对比。本文分四个部分，第一部分简单介绍了测试工具和测试负载的概念，第二部分描述了测试的硬件和软件环境，第三部分提供了测试结果并且对结果进行了分析，第四部分根据性能图表分析了ServeRAID-MR10M的产品定位。 测试工具和负载 Iometer工具 Iometer是一个由Intel开发的、在Intel Open Source License维护下的硬盘性能测试工具，Iometer是系统下对存储子系统的读写性能进行测试的软件。可以显示磁盘系统的最大IO能力、磁盘系统的最大吞吐量、CPU使用率、错误信息等。用户可以通过设置不同的测试的参数，有存取类型(如sequential,random)、读写块大小(如64K、256K)，队列深度等，来模拟实际应用的读写环境进行测试。Iometer操作简单，可以录制测试脚本，可以准确有效的反映存储系统的读写性能，为各大服务器和存储厂商所广泛采用。如果需要更详细的信息请访问https://www.360docs.net/doc/b35438645.html, Iometer是一个生成磁盘工作负载并记录测试结果的工具，主要用于测试服务器的磁盘和网络子系统，这里请注意不是用于测试个人桌面系统的磁盘和网络子系统，单线程的copy工具经常被用来测试服务器的磁盘子系统，可能有两个原因导致这种情况，首先copy工具很容易掌握，并且不占用大量的系统资源。其次，在大家进行磁盘benchmark测试的时候，并没有很好的理解服务器架构和桌面架构的不同。其实copy工具对笔记本和台式机来说是一个适合的磁盘性能测试工具，但是并不适合应用在服务器环境中。 个人电脑系统是设计在一个时刻只完成一个任务，在这方面个人电脑系统做的很好。事实上，在执行copy命令的时候，配置单个硬盘的个人电脑通常比一个配置多个硬盘磁盘阵列的服务器可以获得更好的性能。造成性能差距的原因是两种机器不同的设计理念，服务器是设计在同一时间并行的处理多个任务的，copy是一个单线程的工具，它必须等一个I/O操作完成后才能进行下一个I/O操作，因此多个磁盘的磁盘阵列方式并不能被有效的利用。 使用Iometer工具测试服务器磁盘性能是一个很好的选择。使用Iometer工具可以同时并行的发起多个I/O的请求，这种方式可以充分的利用磁带阵列中的所有磁盘的性能，与一个高性能的SMP应用利用磁盘阵列的方式类似。Iometer还提供了一个叫“outstanding I/Os”的参数，通过设置这个参数可以增加一个windows环境下磁盘子系统的负载，在本文中的测试结果都是通过增加“outstanding I/Os”队列的数量所取得的，这个数量通常都超过了我们生产环境中的值。在Linux环境中，可以通过增加多个“dynamo engines”来增加磁盘子系统的负载，本文中的结果也都是通过调整“dynamo engines”的数量来测得的。 在本文中我们使用的测试结果包括On-Line Transaction Processing workload, Streaming Reads workload, Single-Threaded Sequential Read workload, Streaming Writes workload, Single-Threaded Sequential Write workload, Random Reads workload, and the Random Writes workload。下面会介绍一下这些测试结果。 On-Line Transaction Processing Workload On-Line Transaction Processing (OLTP) workload是模拟一个数据库事务处理的工作负载。它定义了100%的随机访问，67%的读操作和33%的写操作。使用transfer request size为4K,8K,16K,32K 和64K。在Windows下outstanding I/Os设为1到128。在Linux下dynamo engines设为1到128。 Streaming Reads Workload The Streaming Reads是类似与一个读敏感的流媒体应用，它定义了100%的顺序访问和100%的读操作，transfer request size是32K,64K,128K,256K,512K,1M和2M。在Windows下outstanding I/Os 设为1到128。 Single-Threaded Sequential Reads Workload Single-Threaded Sequential Reads是测试读取单个文件的性能测试，虽然单个文件复制的benchmark不适合服务器的性能测试，但是仍然有一些用户会选择进行这个测试。它定义了100%顺序访问，100%读操作，transfer request size是64K,128K,256K,512K,1M和2M。在Windows下outstanding I/Os设为1。在Linux下dynamo engines设为1。 Random Reads Workload Random Reads workload定义了100%的随机访问和100%的读操作，transfer request size是4K和8K。在Windows下outstanding I/Os设为1到128。在Linux下dynamo engines设为1到128。 Random Writes Workload Random Reads workload定义了100%的随机访问和100%的写操作，transfer request size是4K和8K。在Windows下outstanding I/Os设为1到128。在Linux下dynamo engines设为1到128。 dd File Copy Benchmark dd文件拷贝工具在linux上是一个很流行的评估I/O性能的工具，虽然dd命令测试方法并不适合服务器环境下的负载，但还是有一些客户选择使用它，下面我们介绍一下dd工具的测试方法， 在裸设备上运行dd命令测试 dd读测试 time dd if=/dev/sdb1 of=/dev/null bs=64K time dd if=/dev/sdb1 of=/dev/null bs=256K time dd if=/dev/sdb1 of=/dev/null bs=512K time dd if=/dev/sdb1 of=/dev/null bs=1M dd写测试 time dd if=/dev/zero of=/dev/sdb1 bs=64K time dd if=/dev/zero of=/dev/sdb1 bs=256K time dd if=/dev/zero of=/dev/sdb1 bs=512K time dd if=/dev/zero of=/dev/sdb1 bs=1M 在ext3文件系统上的测试， mount ext3分区 mount /dev/sda1 /drive1 运行dd测试 time dd if=/dev/zero of=/drive1/testfile.txt bs=64K
2014年染色体微阵列分析技术在产前诊断中的应用专家共识
染色体微阵列分析技术在产前诊断中的应用专家共识 染色体微阵列分析技术在产前诊断中的应用协作组 目前，G 显带染色体核型分析技术仍然是细胞遗传学产前诊断的“金标准”，但该技术具有细胞培 养耗时长、分辨率低以及耗费人力的局限性。包括荧光原位杂交(fluorescence in situ hybridization，FISH) 技术在内的快速产前诊断技术的引入虽然具有快速及特异性高的优点，但还不能 做到对染色体组的全局分析。 染色体微阵列分析(chromosomal mlcroarray analysis，CMA) 技术又被称为“分子核型分析”， 能够在全基因组水平进行扫描，可检测染色体不平衡的拷贝数变异(copy number variant,CNV)，尤其是 对于检测染色体组微小缺失、重复等不平衡性重排具有突出优势。 根据芯片设计与检测原理的不同，CMA 技术可分为两大类：基于微阵列的比较基因组杂交(array- based comparative genomic hybridization ，aCGH) 技术和单核苷酸多态性微阵列(single nucleotide polymorphism array，SNP array) 技术。 前者需要将待测样本DNA 与正常对照样本DNA 分别标记、进行竞争性杂交后获得定量的拷贝数 检测结果，而后者则只需将待测样本DNA 与一整套正常基因组对照资料进行对比即可获得诊断结果。 通过aCGH 技术能够很好地检出CNV，而SNP array 除了能够检出CNV 外，还能够检测出大多 数的单亲二倍体(uniparental disomy，UPD) 和三倍体，并且可以检测到一定水平的嵌合体。而设计涵 盖CNV+SNP 检测探针的芯片，可同时具有CNV 和SNP 芯片的特点。 2010 年，国际细胞基因组芯片标准协作组(lntemational Standards for Cytogenomic Arrays Consortium，ISCA Consortium) 在研究了21698 例具有异常临床表征，包括智力低下、发育迟缓、多 种体征畸形以及自闭症的先证者的基础上，发现aCGH 技术对致病性CNV 的检出率为 12.2%，比传统 G 显带核型分析技术的检出率提高了10%。 因此，ISCA Consortium 推荐将aCGH 作为对原因不明的发育迟缓、智力低下、多种体征畸形以及 自闭症患者的首选临床一线检测方法。近年来，CMA 技术在产前诊断领域中的应用越来越广泛，很多研 究也证明了该技术具有传统胎儿染色体核型分析方法所无法比拟的优势。 CMA 对非整倍体和不平衡性染色体重排的检出效率与传统核型分析方法相同，并具有更 高的分辨率和敏感性，且CMA 还能发现额外的、有临床意义的基因组CNV，尤其是对于产前超声检查发现胎儿结构异常者，CMA 是目前最有效的遗传学诊断方法。 基于上述研究结果，不少学者认为，CMA 技术有可能取代传统的核型分析方法，成为产前遗传学诊断的一线技术。但到目前为止，尚缺乏基于人群的大规模应用研究结果。 目前，在国内CMA 只有少数具有技术条件和资质的医疗机构进行了小规模的探索，大致有以下几类临床应用情况： 1．儿童复杂、罕见遗传病，如：智力障碍、生长发育迟缓、多发畸形、孤独症样临床表现，排除染色体病、代谢病和脆性X 综合征之后的全基因组CNV 检测。 2．对自然流产、胎死宫内、新生儿死亡等妊娠产物(product of concept，POC) 的遗传学检测。 3．对产前诊断中核型分析结果异常，但无法确认异常片段的来源和性质者进行DNA 水平的更精细分析。 4．对产前超声检查异常而染色体核型分析结果正常的胎儿进一步行遗传学检测。 在产前诊断领域中，CMA 的应用主要在后两种情况中。虽然目前应用研究的范围不广，积累的例数也不多，但却显现出一些问题的存在，主要表现在： 1．在部分开展应用的医疗机构，对CMA 检测前和检测后的产前咨询能力存在不足。
基因微阵列数据中的聚类技术研究
基因微阵列数据中的聚类技术研究 第l6卷第2期 2006年2月 计算机技术与发展 C()NIPUTERTE({N0l)【YANI)I)EVE1』)ljMEN7, V(,l16NO.2 Feb.2006 基因微阵列数据中的聚类技术研究 马煜,陈莉,方鹤鹤 (西北大学计算机科学系,陕西西安710069) 摘要:微阵列技术是后基因时代功能基因组研究的主要工具.由于采用了高效的并行杂交技术,每次实验可以得到大量 丰富的数据,因此其结果分析成为一项很有挑战性而且具有重要意义的工作.聚类分析是微阵列数据分析中使用最为广 泛的一类方法.微阵列实验得到的大量数据通过聚类分析,可以得到很多有用的信息,其成功应用已广泛涉及到基因功能 研究和生物医学研究中的各个领域.文中介绍了基因微阵列数据的聚类分析方法及其重要应用. 关键词:微阵列;基因表达谱;聚类分析 中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1005—3751(2006)02一Ol17—03 ClusteringAnalysisofMicroarrayGeneExpressionData MAYu,CHENLi,FANGHe-he (DepartmentofComputerScience,NorthwestUniversity,Xi'an710069,China) Abstract:Microarraytechnologyisthechieftoolforfunctionalgenomeresearch.Asadoptin gthehighefficientandparallelDNAhy? bridizaitontechnology,canachieveadundantdatafromeachexperiment,sothedataanalysis ofmicroarraysdatabecomesamorechalleng?
RAID0+1 RAID5 性能比较
RAID5和RAID10的比较 存储是目前IT产业发展的一大热点，而RAID技术是构造高性能、海量存储的基础技术，也是构建网络存储的基础技术。专家认为，磁盘阵列的性能优势得益于磁盘运行的并行性，提高设备运行并行度可以提高磁盘的性能和数据安全性。 20年来，RAID 推出了一系列级别，包括RAID 0、RAID 1、RAID 2、RAID 3、RAID4、RAID 5，以及各种组合如RAID 0 1 等。其中最广泛的包括RAID5与RAID10.但是一直以来，关于RAID5与RAID 10的性能优劣的争端还是非常多的，甚至很多人包括很多公司都那拿出了测试数据。而这些测试数据复杂难懂相互矛盾，更加让用户感到迷惑，不知道怎么选择。 在这里，我将就这两种RAID的内部运行原理来分析一下，看看我们在什么情况下应当适合选哪一种RAI D方式。根据我的经验与分析：象小io的数据库类型操作，如ERP等等应用，建议采用RAID10，而大型文件存储，数据仓库，如医疗PACS系统、视频编辑系统则从空间利用的角度，建议采用RAID5.下面请看具体的性能对比： 为了方便对比，我这里拿同样多驱动器的磁盘来做对比，RAID5选择3D 1P的RAID方案，RAID10选择2D 2D的Raid方案，分别如图： 那么，我们分析如下三个过程：读，连续写，随机写，但是，在介绍这三个过程之前，我需要介绍另外一个磁盘阵列中的重要概念：cache. 磁盘读写速度的要害之一：Cache cache技术最近几年，在磁盘存储技术上，发展的非常迅速，作为高端存储，cache已经是整个存储的核心所在，就是中低端存储，也有很大的cache存在，包括最简单的RAID卡，一般都包含有几十，甚至几百兆的RAID cache. cache的主要作用是什么呢？作为缓存，cache的作用具体体现在读与写两个不同的方面：作为写，一般存储阵列只要求数据写到cache就算完成了写操作，当写cache的数据积累到一定程度，阵列才把数据刷到磁盘，可以实现批量的写入。所以，阵列的写是非常快速的。至于cache数据的保护，一般都依靠于镜相与电池（或者是UPS）。 cache在读数据方面的作用一样不可忽视，因为假如所需要读取的数据能在cache中命中的话，将大大降低磁盘寻道所需要的时间。因为磁盘从开始寻道到找到数据，一般都在6ms以上，而这个时间，对于那些
胎儿超声软指标异常的染色体微阵列分析
胎儿超声软指标异常的染色体微阵列分析 【摘要】目的探讨染色体微阵列分析技术(chromosomal microarry analysis，CMA)在超声软指标异常胎儿产前诊断中的应用价值。方法选取2015年10月至2017年12月于浙江省湖州妇幼保健院产前诊断中心就诊，超声检查发现软指标异常但未合并明确结构畸形的125例患者，包括多项软指标异常孕妇35例，单项软指标异常孕妇90例。入选病例已排除常见染色体非整倍体异常。对上述病例羊水行CMA 检测，并分析结果。结果CMA共检出致病性拷贝数变异(pathogenic copy number variation，pCNV)6例，检出率为4.80％。其中35例多项软指标异常胎儿中检出pCNVs 3例，检出率为8.57％；90例单项软指标异常胎儿中检出pCNVs 3例，检出率为3.33％；结论与传统染色体核型分析相比，CMA可以提高超声软指标异常胎儿染色体异常的检出率，有较高的临床应用价值。 【关键词】染色体微阵列分析；产前诊断；超声软指标异常Chromosomal Microarray Analysis of Abnormal Fetal Ultrasonographic Soft Markers 【Abstract】Objective:To explore the application value of chromosomal microarray analysis (CMA) in prenatal diagnosis of abnormal ultrasonographic soft markers. Methods: Choose in October 2015 to December 2017 in our hospital prenatal diagnosis center visits and abnormal ultrasonographic soft markers of 125 cases of fetus. There were 35 cases with multiterm soft markers, 90 cases with single soft 基金项目：染色体微阵列分析技术在中枢神经系统结构异常胎儿遗传学病因中的应用研究（2017GYB45）
线性麦克风阵列定向性能的研究
线性麦克风阵列定向性能的研究? 段进伟, 史元春, 陈孝杰 (清华大学计算机科学与技术系，北京市海淀区， 100084) Study on the Directing Performance of the Linear Microphone Array Duan Jin-wei, Shi Yuan-chun, Chen Xiao-jie (Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) + Corresponding author: Phn: +86-010-********-805, E-mail: saundradjw945@https://www.360docs.net/doc/b35438645.html, Received 2007-07-31; Accepted 2007-08-31 Abstract: Speech source localization technology, using microphone array, plays an important role in the area of human-computer interaction, especially that in smart space. The information of source position provided by the microphone array can be used in many place, such as dynamically adjust the parameters of the array in order to acquire high-quality speech audio, etc. Therefore, speech source localization has become a hot topic in both research and application areas. The objective of this paper is to analyze the affection on the symmetrical linear microphone array directing performance caused by the changes of microphone numbers, the spacing between microphones, the sampling frequency and so on. In order to accomplish this, we set up two linear microphone arrays with different hardware and designed comparative experiments. After the speech data was captured, an algorithm called SRP-PHAT was used to estimate the speech source direction. We analyzed the possible theoretic errors existed in the experiments carefully, and after the experiments, we analyzed the directing results, and compared the actual directing errors with the possible theoretic errors. At last, we summarized the performance of the two linear microphone arrays, and educed the configuration of the linear microphone array system when its integrative performance achieves the peak. Key words: linear microphone array; speech source directing; theoretic error; directing performance 摘 要: 麦克风阵列在人机交互中有着重要的研究和应用价值。而线性均匀麦克风阵列最简单，其基本功能是声源的定向。本文通过实验分析各种参数变化对线性麦克风阵列定向性能的影响。我们搭建了硬件参数不同的两套线性麦克风阵列并设计了对比实验。使用SRP-PHAT算法定向声源。我们分析了声源定向时各种可能的理论误差，对实验结果进行了误差分析，并与可能的理论误差做了对比。通过理论分析和对比实验，本文提出了线性麦克风阵列系统的性能评价指标，并给出了综合性能最优时的麦克风阵列系统参数配置。 关键词: 线性麦克风阵列; 声源定向; 理论误差; 定向性能 中图法分类号: ****文献标识码: A ?Supported by National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant No. 2006AA01Z198; 作者简介: 段进伟(1985－),男,云南昆明人,大学本科,主要研究领域为人机交互与普适计算;
基于微阵列的比较基因组分析
微阵列芯片（Microarray）以高密度阵列为特征。其基础研究始于20世纪80年代末，本质上是一种生物技术，主要是在生物遗传学领域发展起来的。 微阵列分为cDNA微阵列和寡聚核苷酸微阵列.微阵列上"印"有大量已知部分序 列的DNA探针,微阵列技术就是利用分子杂交原理,使同时被比较的标本(用同位素或荧光素标记)与微阵列杂交,通过检测杂交信号强度及数据处理,把他们转化成不同标 本中特异基因的丰度,从而全面比较不同标本的基因表达水平的差异.微阵列技术是一种探索基因组功能的有力手段. 其发展契机主要来自于现代遗传学的一些重要发现，并直接收益于该领域的某些重要研究成果，即在载体上固定寡核苷酸的基础上以杂交法测序的技术。因此发展早期，微阵列芯片有时被通俗的称为“生物芯片（Biochip）”，目前媒体和科普读物中仍然常用该名称。微阵列芯片经过近十年的主要发展期，国内外学术界渐渐采用名称Microarray（微阵列芯片），而Biochip（生物芯片）由于这名称容易混淆微阵列芯片和微流控芯片，渐渐该领域用的越来越少了。 比较基因组杂交技术 比较基因组杂交（comparative genomic hybridization,CGH）是自1992年后发展起来的一种分子细胞遗传学技术，它通过单一的一次杂交可对某一肿瘤整个基因组的染色体拷贝数量的变化进行检查。其基本原理是用不同的荧光染料通过缺口平移法分别标记肿瘤组织和正常细胞或组织的DNA制成探针，并与正常人的间期染色体进行共杂交，以在染色体上显示的肿瘤与正常对照的荧光强度的不同来反映整个肿瘤基因组DNA表达状况的变化，再借助于图像分析技术可对染色体拷贝数量的变化进行定量研究。 CGH技术的优点：1.实验所需DNA样本量较少，做单一的一次杂交即可检查肿瘤整个基因组的染色体拷贝数量的变化。2.此法不仅适用于外周血、培养细胞和新鲜组织样本的研究，还可用于对存档组织的研究，也可用于因DNA量过少而经PCR扩增的样本的研究。CGH技术的局限性：CGH技术所能检测到的最小的DNA扩增或丢失是在3-5Mb,故对于低水平的DNA扩增和小片段的丢失会漏检。此外在相差染色体的拷贝数量无变化时，CGH技术不能检测出平等染色体的易位。
阵列分析-文献翻译
16.1简介 阵列分析工具（Array Analysis Tool）允许用户通过分析阵列几何形状和仪器灵敏度对定位算法收敛性，预期定位不确定性和一般灵敏度的影响，在微震监测项目之前模拟监测阵列的性能。可以分析三个参数在监测空间上的分布： ?定位失配空间 ?定位错误空间 ?幅度灵敏度 ?阴影空间 ?蒙特卡罗模拟 通过单击工具（Tools）>启动阵列分析工具（Array Analysis Tool）（图16-1），或单击位置可视器（location Visualiser）中的阵列分析（Array Analysis）快捷键，可从数据管理可视器（Data Management Visualiser）的菜单栏启动这些功能。阵列分析对话框分为多个选项卡： ?网格参数--对于所有的模式选项，这些参数是在“Volume”窗格中定义的“Volume”上或在定位器属性选项卡中定义的网格搜索“Volume”上计算的。可以通过单击应用网格搜索体积按钮（Apply Grid Search Volume）来选择此选项。（图16-2）。 ?定位器属性--包含定位算法的所有输入参数（图16-3）。 ?幅度灵敏度 ?失配空间 ?错误空间 ?阴影空间
?蒙特卡罗模拟 ?合成波形 运行分析，在网格和定位器属性选项卡中设置所需参数，然后选择一个分析选项卡，选择输入参数，然后按开始按钮。 在方向（Orientation）下拉菜单中选择一个带方向的平面，并沿第三轴上定义在位置（Location）第三维的一个值时输出结果。对网格点数量框（Number of Grid Points）中定义的每个轴的多个点执行计算。 将结果写入输出网格文件（Output Grid files），菜单中定义的名称和位置在菜单中定义，并可通过选中自动导入到场景框（Auto Import to Scene）自动显示在定位可视器（Location Visualiser）中。网格文件（Grid files）也可以通过点击场景（Scene）>导入网格文件（Import Grid File）导入到定位可视器（Location Visualiser）。在执行计算之前，必须定义网格文件存储文件夹和基本名称。可以同时显示多个平面。 阵列分析进程可以批量运行，允许多个进程排队并循序运行，而无需进一步的用户输入。要将一个进程添加到列表中，请按下队列（Queue）按钮，它将出现在对话框右侧的列表视图中。要查看列表中的进程，请单击它，对话框中的数值将显示该进程的参数。要删除一个或多个进程，点击一个或按住'Ctrl'键并点击几个进程来选择多个进程，然后按删除（Remove）按钮。点击开始（Start）按钮来运行列表中的所有进程。每个已完成的进程旁边都会显示绿色的记号。如果进程列表为空，并且按下了“开始”按钮，则将使用对话框中的当前参数并将其添加到列表中，并将对其进行处理。要删除已完成的所有进程，请按清除已完成按钮（Clear Completed）。批处理列表可以通过按保存按钮（Save）保存到项目中，按加载按钮（Load）恢复。默认情况下，打开阵列分析对话框时，存储的进程列表不会恢复。如果进程列表为空且模拟在运行，它将在完成后自动从列表中清除，只有已排队的进程将保留在
微阵列分析
微阵列分析与基因差异表达 药物基因组学中的基因表达分析目前主要应用于创新药物研究和开发。同时，基因表达谱已经开始为慢性致命性疾病的药物治疗效应提供预测信息，并指导治疗选择，而寡核苷酸微阵列平台具有应用于药物基因组学研究的潜在优势。 微阵列分析的特点： 与DNA顺序分析和基因分型不同，微阵列基因表达分析的分析物是信使RNAs （mRNA）。信使RNAs的不稳定性要比DNA大得多，对操作方面的要求非常高，以避免由于Rnase酶降解而产生假象。此外，信使RNA在经PCR产生DNA拷贝扩增之前，或在大多数的微阵列分析中，或在产生cRNA拷贝的试管内转录（IVT）线性扩增程序中，都是逆转录形成cDNA的。在IVT反应期间，cRNAs都被标记，而在杂交到寡核苷酸阵列时往往被分裂。 在研究中，基因表达阵列常常采用被标记的cRNAs或长寡核苷酸作为固定探针，以及由类似于半导体工业应用的光刻技术制造的寡核苷酸探针阵列；寡核苷酸探针可直接在微阵列表面合成，还可以应用多空间的完美匹配单碱基－错匹配探针对来查询每一个重要的基因。这种高密度寡核苷酸探针诊断方法可检测出拼接变异种的能力，以及因特殊转录而造成融合基因时产生的特异性嵌合转录（如慢性髓细胞白血病中的BCR－ABL）。 目前有很多种途径来对成千上万的探针强度数据点进行数据分析，最近提出的是临床应用表达类型的最佳实用指导方针。各种全自动化的分析方法（如层次聚类算法与运用自组织图）可供用于确定具有相似表达类型的分组基因之间的关系。同样，还有一些需操作人员监管的分析方法（如支持向量机），可应用同质的PCR检测平台进行药物效应的基因显型检测，以筛选和鉴定最可能有效的患者。 促进肿瘤诊治水平提高 基因的表达差异是药物疗效的基础。基因表达的各种分析方法正在开发过程中，为疾病，尤其是肿瘤的治疗选择提供分子图表类型信息。例如，常见的急性成人或儿童白血病
RAID的各种等级
RAID-0 等级 Striped Disk Array without Fault Tolerance( 没有容错设计的条带磁盘阵列） 图中一个圆柱就是一块磁盘（以下均是），它们并联在一起。从图中可以看出，RAID 0 在存储数据时由RAID 控制器（硬件或软件）分割成大小相同的数据条，同时写入阵列中的磁盘。如果发挥一下想象力，你会觉得数据象一条带子横跨过所有的阵列磁盘，每个磁盘上的条带深度则是一样的。至于每个条带的深度则要看所采用的RAID 类型，在NT 系统的软RAID 0 等级中，每个条带深度只有64KB 一种选项，而在硬RAID 0 等级，可以提供8 、16 、32 、64 以及128KB 等多种深度参数。Striped 是RAID 的一种典型方式，在很多RAID 术语解释中，都把Striped 指向RAID 0 。在读取时，也是顺序从阵列磁盘中读取后再由RAID 控制器进行组合再传送给系统，这也是RAID 的一个最重要的特点。 RAID-0 结构图解 这样，数据就等于并行的写入和读取，从而非常有助于提高存储系统的性能。对于两个硬盘的RAID 0 系统，提高一倍的读写性能可能有些夸张，毕竟要考虑到也同时缯加的数据分割与组合等与RAID 相关的操作处理时间，但比单个硬盘提高50% 的性能是完全可以的。 不过，RAID 0 还不能算是真正的RAID ，因为它没有数据冗余能力。由于没有备份或校验恢复设计，在RAID 0 阵列中任何一个硬盘损坏就可导致整个阵列数据的损坏，因为数据都是分布存储的。下面总结
一下RAID 0 的特点： RAID-1 等级 Mirroring and Duplexing （相互镜像）对比 RAID 0 等级，我们能发现硬盘的内容是两两相同的。这就是镜像——两个硬盘的内容完全一样，这等于内容彼此备份。比如阵列中有两个硬盘，在写入时， RAID 控制器并不是将数据分成条带而是将数据同时写入两个硬盘。这样，其中任何一个硬盘的数据出现问题，可以马上从另一个硬盘中进行恢复。注意，这两个硬盘并不是主从关系，也就是说是相互镜像 / 恢复的。 RAID-1 结构图解 RAID 1 已经可以算是一种真正的 RAID 系统，它提供了强有力的数据容错能力，但这是由一个硬盘的代价所带来的效果，而这个硬盘并不能增加整个阵列的有效容量。下面总结一下 RAID 1 的特点：
RAID的几种特性
在企业中，针对数据存储，我们往往关注两个方面，一是数据的安全性，二是数据的读写 速度，然而现实中，这两个方面在相同的投资情况下是相互冲突的，要达到比较高的安全性，往往需要牺牲读写速度为代价，如何选择合适的存储方式，在实际业务中至关重要； 具体以下几种场景： 1、数据分散写入，磁盘空间最大化利用，读写速度快，数据能接收丢失的风险：使用RAID0，针对数据拆分会用，提高数据的读写速度，没有数据冗余，磁盘损坏，数据一定会丢失 2、磁盘安全最大化，每份数据同时写入两块磁盘，读写速度相对比较慢，数据不会拆分写入：使用RAID1 ，每份数据都分别存储在两块磁盘，最好的情况下可以做到损坏一半的磁盘下，数据不丢失。 3、磁盘利用率及读取速度为RAID0,RAID1比较折中，每次读写至少要进行四次IO，RIAD5 适应用大文件的读写，比如视频等，即可充分利用磁盘数据又有相对的冗余，在一块磁盘损坏的情况下，可以不丢失数据。 4、数据安全性高，磁盘利用率为50%，数据读写时会进行拆分，RAID10，适合离散数据，如数据库等写入次数比较多，数据量比较少的系统。 引用文章一、 一．RAID定义 RAID(Redundant Array of Independent Disk 独立冗余磁盘阵列)技术是加州大学伯克利分校1987年提出，最初是为了组合小的廉价磁盘来代替大的昂贵磁盘，同时希望磁盘失效时不会使对数据的访问受损失而开发出一定水平的数据保护技术。RAID就是一种由多块廉价磁盘构成的冗余阵列，在操作系统下是作为一个独立的大型存储设备出现。RAID可以充分发挥出多块硬盘的优势，可以提升硬盘速度，增大容量，提供容错功能够确保数据安全性，易于管理的优点，在任何一块硬盘出现问题的情况下都可以继续工作，不会受到损坏硬盘的影响。 二、RAID的几种工作模式（仅讨论RAID0，RAID1，RAID5，RAID10这四种，这四种比较典型） 1、RAID0 （又称为Stripe或Striping－－分条） 即Data Stripping数据分条技术。RAID 0可以把多块硬盘连成一个容量更大的硬盘群，可以提高磁盘的性能和吞吐量。RAID 0没有冗余或错误修复能力，成本低，要求至少两个磁盘，一般只是在那些对数据安全性要求不高的情况下才被使用。 特点： 容错性：没有冗余类型：没有 热备盘选项：没有读性能：高 随机写性能：高连续写性高
最新染色体微阵列分析(基因芯片)在儿科遗传病临床应用的专家共识
儿科遗传病评估的一线检测手段—— 染色体微阵列分析 俗话说“孩子是祖国的花朵，是每个家庭的希望”，而当孩子出现不明原因的智力落后和（或）发育迟缓时，当孩子出现多发畸形时，当孩子出现自闭症（孤独症）时，或当孩子出现身材矮小、语言发育延迟、癫痫或其他精神神经发育障碍时，不仅给患儿身心健康带来严重的危害，也给社会和家庭带来了沉重的经济和精神负担。随着二胎政策的全面放开，很多父母想再要一个孩子，可是头胎患病孩子带来的精神压力可能会让父母犹豫，担心下一个孩子还是同样的情况怎么办？而近两年出现的一项最新诊断技术——染色体微阵列分析（chromosomal microarray analysis, CMA），给解决患儿父母的忧虑带来了希望。 什么是CMA？该技术又称为“基因芯片”是基于核酸互补杂交原理对全基因组进行检测，可检测基因组拷贝数变异（copy number variations, CNVs），主要针对微缺失或微重复、单亲源二体等。与传统染色体核型相比，它具有更高的分辨率，可提供更为准确和全面的细胞分子遗传学诊断。继2010年10月美国医学遗传学与基因组学学会（American College of Medical Genetics and Genomics, ACMG）专家委员会CMA指南发布后，2016年我国中国医师协会医学遗传学分会、中国医师协会青春期医学专业委员会临床遗传学组、中华医学会儿科学分会内分泌遗传代谢学组组织专家，对CMA技术各个环节展开交流讨论，形成了专家共识，对该技术临床应用进行规范指导。 根据我国多中心临床研究数据表明：针对智力落后和（或）发育迟缓疾病患儿阳性率约为19.2%，针对多发畸形患儿阳性率约32.6%。此结果与国外研究数据基本一致（13%~20%）。因此共识中指出对以下临床表型的疾病，建议将CMA 作为一线检测手段，将CMA作为一线检测手段，作为一线检测手段（重要的事说三遍!!!）：
(整理)RAID系统的可靠性分析.
RAID系统的可靠性分析 一个存储系统要达到一定的可靠性，则各单独的部分都需要达到一定的可靠度要求。在RAID系统中，系统的可靠性可分配到每个硬盘中，但是整个系统的可靠性并不是它们的总和。不同的阵列级别都有不同的分配模式，故有不同的性能和冗余。 1 1、不同的RAID级别可靠性模型 本文提供了在RAID中硬盘间关系的数学模型。使用这些模型，对不同的RAID类型对整个磁盘阵列的可靠性的影响进行了评估。虽然一个磁盘阵列中可以包含不同级别的RAID和不同容量的磁盘，但本文是以8个硬盘在同一阵列中并采用同一RAID级别为例。并假定使用的硬盘为100％使用率，并在3年以内的时间内可靠性为90%（本文以后的计算数据均为这3年内的可靠性）。 2 A、RAID0：数据条带 RAID0即条带：将数据分为同等大小的数据块并分别放到不同的磁盘上。例如：一个150K 的文件可被条带化为10个15K的数据块。一组条带化的磁盘对操作系统来说就是一个独立的逻辑盘。 条带提供了一个低成本提高磁盘I/O性能的方法。但是RAID0不提供任何数据冗余，如果任何一个磁盘失效，所有的数据都会丢失。 假设一个有6个硬盘的RAID0阵列，其可靠性的逻辑图如下图所示： í?1 RAID0的可靠性框图 所有的硬盘为串行，则其可靠性的数学模型为： n R RAIDSET=R HDDi i=1 如果每个硬盘在三年内的可靠性为90％，则8个硬盘的RAID0系统在三年类的可靠性为： 8 R RAIDSET=0.9=0.4305 i=1 即数据不会丢失的概率为43.05％。而且随着硬盘数量的增加，系统的可靠性急剧下降。 3 B、RAID1和RAID10：磁盘镜像和复制 RAID1为磁盘镜像，即写到某个磁盘的数据都会被复制到另一个磁盘中。RAID1要求至少有两个硬盘组成一组，成为一个阵列组。例如：在有三个硬盘的阵列中，可以用第一和第二个硬盘数据镜像，而第三个硬盘做为热冗余（Hotspare）硬盘；有四个硬盘就可以分别创建两个RAID1... 镜像可以提供数据冗余，并且可以改进读性能。在RAID1配置中，一个硬盘失效不会造成数据丢失。然而，如果在一个RAID1组中的两个硬盘都失效，则数据会丢失。 其可靠性的逻辑图如下图所示：
微阵列资料分析(Microarray Data Analysis)
微陣列資料分析(Microarray Data Analysis) 蔡政安副教授 前言 在人類基因體定序計劃的重要里程碑陸續完成之後，生命科學邁入了一個前所未有的新時代，在人類染色體總長度約三十億個鹼基對中，約含有四萬個基因，這是生物學家首次以這麼宏觀的視野來檢視生命現象，而醫藥上的研究方針亦從此改觀，科學研究從此正式進入後基因體時代。微陣列實驗(Microarray) 及其它高產能檢測(high-throughput screen) 技術的興起，無疑將成為本世紀的主流；微陣列實驗主要的優勢再於能同時大量地、全面性地偵測上萬個基因表現量，透過基因晶片，可在短時間內找出可能受疾病影響基因，作為早期診斷的生物指標(biomarker)。然而，由於這一類技術的高度自動化、規模化及微型化的特性，使得他們所生成的資料量非常龐大且資料型態比一般實驗數據更加複雜，因此，傳統統計分析方法已經不敷使用。在此同時，統計學家並未在此重要時刻缺席，提出非常多新的統計理論和方法來分析微陣列實驗資料，也廣受生物學家所使用。由於微陣列資料分析所牽涉的統計問題層面相當廣且深入，本文僅針對整個實驗中所衍生的統計問題加以介紹，並介紹其中一些新的圖形工具用以呈現分析結果。 基因晶片的原理 微陣列晶片即一般所謂的基因晶片，也是基因體計畫完成後衍生出來的產品，花費成本雖高，但效用無限，是目前所有生物晶片中應用最廣的，由於近年來不斷改進，也是最有成效的生物技術。一般而言，基因晶片是利用微處理技術，先把人類所有的基因分別固著在一小範圍的玻璃片(glass slide)、薄膜(membrane)或者矽晶片上；然後，可以平行地、大量地、全面性地偵測基因體中mRNA的量，也就是偵測基因的調控及相互作用表現。目前微陣列晶片大致分為以下兩種平台(如圖一) : cDNA 晶片及高密度寡核甘酸晶片(high-density oligonucleotide)，兩種系統無論在晶片的製程及樣本處理上皆有相當的差異，因此在分析上也略有不同，以下便就晶片的特性約略介紹。 1.cDNA 晶片: 基本上晶片上的探針(probes)及準備進行雜合反應(hybridization) 的樣本(Targets)皆來自於cDNA。正常及癌組織中萃取的mRNA經反轉錄後，分別標上綠色(Cy3)和紅色(Cy5)螢光標記，並同時和晶片進行雜合反應，反
磁盘阵列需求分析
需求分析 一、项目背景：该公司，有一台web服务器，起初，用的是1T的硬盘。 但是，随着近几年业务扩展，web服务器的空间已不能满足公司需求，急需改造。需要扩展web服务器的储存空间。 前言：根据项目背景分析，公司服务器要求扩展存储空间，我们要通过做磁盘 阵列来解决公司服务器的存储问题。对磁盘阵列的操作与单个硬盘一模一样。不同的是，磁盘阵列的存储速度要比单个硬盘高很多，而且可以提供自动数据备份。 二、磁盘阵列简介：磁盘阵列有“价格便宜且多余的磁盘阵列”之意。其原理是利用数组方式来作磁盘组，配合数据分散排列的设计，提升数据的安全性。磁盘阵列主要针对硬盘，在容量及速度上，无法跟上CPU及内存的发展，提出改善方法。磁盘阵列是由很多便宜、容量较小、稳定性较高、速度较慢磁盘，组合成一个大型的磁盘组，利用个别磁盘提供数据所产生的加成效果来提升整个磁盘系统的效能。同时，在储存数据时，利用这项技术，将数据切割成许多区段，分别存放在各个硬盘上。 三、应用分析：磁盘阵列有两种方式可以实现，那就是“软件阵列”与“硬件阵列”。 1、软件阵列：是指通过网络操作系统自身提供的磁盘管理功能将连接的 普通SCSI卡上的多块硬盘配置成逻辑盘，组成阵列。软件阵列可以提供数据冗余功能，但是磁盘子系统的性能会有所降低。其中WINDOWS NT可以提供RAID 0、RAID 1、RAID 5。 （1）RAID0：要实现RAID0必须要有两块以上的硬盘驱动器，RAID0实现了带区组，数据并不是保存在一个硬盘上，而是分成数据块保存在不同驱动器上。因为将数据分布在不同的驱动器上，所以数据吞吐率大大提高，驱动器的负载也比较平衡。 优、缺点：可以提高数据传输速率，比如所需要读取的文件分布在两个硬盘上，这两个硬盘可以同时读取，那么原来读取同样的文件的时间被缩短为1/2。在所有级别中，RAID0的速度是最快的，但是，RAID0没有冗余功能，如果一个磁盘（物理）损坏，则所有的数据都无法使用。 （2）RAID1：RAID1最简单的形式是，一个主机控制器带两个互为镜像的硬盘。数据同时写入两个硬盘，两个硬盘上数据完全相同，因此，一个硬盘出现故障时，