SEQ Analyst(全称为Service & Experience Quality Analyst)作为客户体验管理使能平台，以数据分析存储平台和NetProbe被动探针为核心，可集成华为和第三方多种数据源，关联运营商网络中从无线、传输、核心网到应用等端到端数据，运用大数据分析方法进行高效业务质量与网络性能管理，快速处理客户投诉，支撑基于客户体验的精准营销和实时营销。针对客户不同职能部门，SEQ Analyst可以做到：  支撑NOC部门做网络质量的监控、分析和定界；  支撑SOC中心做业务质量监控、分析和定界；  支撑客户关怀部门提前、主动发现并分析保障客户体验，快速处理客户投诉；  支撑市场部门做用户细分，机会点发掘，营销活动决策和优化。 SEQ Analyst（服务与体验质量分析师）是华为提供的一款强大的客户体验管理平台，旨在通过数据分析和网络性能管理，提升服务质量，优化用户体验。该平台基于数据分析存储平台和NetProbe被动探针，能够整合华为以及第三方的数据源，实现从无线、传输、核心网到应用的端到端数据关联。SEQ Analyst不仅有助于快速解决客户投诉，还能支持基于客户体验的精准营销和实时营销策略。 1. SEQ Analyst 平台概述 SEQ Analyst的核心功能在于网络质量监控、业务质量分析和定界。它为不同部门提供定制化的解决方案： - 对于NOC（网络操作中心）部门，平台可以帮助监测网络质量，进行问题分析和定位。 - 对于SOC（安全运营中心），它可以监控业务质量，同样进行分析和定界工作。 - 对于客户关怀部门，SEQ Analyst能提前识别潜在问题，主动保障客户体验，并迅速响应投诉。 - 市场部门则可以利用此平台进行用户细分，挖掘市场机会，优化营销策略和活动。 1.1 SEQ Analyst 优势 SEQ Analyst的主要优势在于其大数据分析能力，能够高效处理大量数据，快速定位问题，提供详尽的业务和网络性能报告。此外，它的兼容性强大，支持多种数据源集成，使得跨系统、跨平台的问题分析成为可能。 1.3 解决方案的定位 SEQ Analyst定位为一个全面的客户体验管理工具，它通过集成网络数据，提供深入的业务洞察，帮助运营商提升客户满意度，增强竞争力。 2. 平台登陆 登陆SEQ Analyst平台需要访问特定的URL，同时推荐使用兼容的浏览器和插件，确保所有功能的正常运行。在使用过程中需要注意一些安全和性能相关的事项。 3. VOLTE百日会战关键指标提取和分析 对于VOLTE（Voice over LTE）服务，SEQ Analyst能够详细分析七项关键业务指标，包括注册、接入、切换和掉话等。各项业务专题分析有助于深入理解VOLTE服务中的性能瓶颈和问题，从而进行有针对性的优化。 3.2.1 注册专题分析 此部分关注用户的注册过程，分析注册成功率和失败原因，帮助改善用户的登录体验。 3.2.2 接入专题分析 接入专题分析关注用户接入网络的成功率和速度，帮助识别并解决网络拥堵或连接延迟的问题。 3.2.3 切换专题分析 切换专题分析关注VOLTE用户在不同网络间的切换质量，确保通话连续性和稳定性。 3.2.4 掉话专题分析 掉话分析追踪并识别导致通话中断的因素，以降低掉话率，提高通话质量。 3.3 多维数据查询的使用 平台支持多维度的数据查询，以便用户根据不同的业务需求获取定制化报告。 4. VIP保障及投诉处理 SEQ Analyst提供了专门的投诉分析处理模块和用户体验模块，帮助快速定位和解决问题。 4.1 投诉分析处理模块 此模块协助快速响应和处理投诉，通过辅助分析定位技术，可以迅速找到问题根源。 4.1.1 投诉之辅助分析定位 利用数据分析技术，对投诉情况进行深度挖掘，提供精准的故障定位信息。 4.1.2 投诉之CS/PS精准定位分析 针对CS（电路交换）和PS（分组交换）网络的问题，提供精细化的定位分析，确保问题得到有效解决。 4.2 客户体验模块 这个模块聚焦于提升用户体验，通过对客户行为数据的监控和分析，主动预防可能影响体验的问题，实现客户关怀的前移。 华为的SEQ Analyst平台是一个全面的网络和服务质量管理工具，通过强大的数据分析能力，为运营商提供了一套完整的解决方案，涵盖了网络监控、业务分析、投诉处理等多个方面，以提升整体客户满意度和业务效率。

银杏的寿命很长，其生长相对较慢。 但是，对该物种中与生长相关的基因知之甚少。 我们通过在转录组水平上开发多态性分子标记，将mRNA测序（RNA-Seq）与大量分离子分析（BSA）结合起来，精细绘制重要的农艺性状基因。 在这项研究中，对银杏半同胞家族的高生长（GD）和低生长（BD）样品进行了转录组测序。 组装干净的读段后，检测到601个差异表达基因，其中513个被分配了功能注释。 单核苷酸多态性（SNP）分析鉴定出与GD和BD组中的119个基因相关的SNP； 这些基因中有58个带有注释。 与BD组相比，GD组中两个Homeobox-亮氨酸拉链蛋白基因上调。 因此，这些很可能与银杏的高生长有关。 这项研究提供了分子水平的数据，可用于未来生长计划的高生长银杏半同胞族种子选择。

蚕豆（Vicia faba L）种子是人类和动物重要的植物蛋白来源。 在蚕豆种子的RNA-Seq中发现了总共15,697个具有途径注释的差异表达基因（DEG）。 总共发现了75条重要的KEGG途径丰度，并且在所有基因型中保守了9条途径。 在2至6对基因型的比较中，发现41条重要途径被部分保留，而25对重要途径是单对基因型所独有的。 发现了与蚕豆种子水合能力性状相关的8条特定的重要途径，以及与PSbMV种子染色性状相关的9条特定的重要途径。 DEGs通过育种谱系选择信息证实了这些品种之间的遗传距离，并且PCA图清楚地说明了这些基因型内的遗传距离。

芯片序列分析 Snakemake管道 我开发了一个基于Snakemake的ChIP-seq管道： 。 和ATACseq管道： ChIP-seq的资源 ： ：来自ENCODE的元数据的汇编。 一个bioc包，用于访问ENCODE的元数据并下载原始文件。 论文： 。 序列为.sra格式，需要使用sratools转储到fastq中。 。 序列以fastq格式提供。 用于核小体定位和TF ChIP-seq的工具和论文的集合 评论文章：解密ENCODE EpiFactors是一个表观遗传因子，相应的基因和产物的数据库。 生物明星手册。 我的ChIP-seq章节将于2017年4月发布！ ReMap 2018对法规区域的综合ChIP-seq分析。 ReMap地图集包含来自公共数据集的485个转录因子（TF），转录共激活因子（TCA）和染色质重塑因子（CRF）的8000万个峰。 可以浏览或

BSpipe是从序列质量控制和映射到差异甲基化区域功能分析的综合管道：（1）测序质量评估，（2）序列清洗，（3）序列读取映射，（4）甲基化定量，（4）样品比较基于甲基化分布图，（5）识别DMR（差异甲基化区域），（6）DMR注释，（7）差异甲基化基因的功能分析，（8）生成用于可视化的输入文件，以及（9）支持先进的测序技术，例如TAB-seq，OxBS-seq，MAP-it和NOMe-seq。

k-means聚类算法及matlab代码安全聚类 SAFE（来自Ensemble的单细胞聚合聚类）：单细胞RNA-seq数据的聚类集成 尽管最近已经开发出几种方法来使用单细胞RNA-seq（scRNA-Seq）数据对细胞类型进行聚类，但它们利用了数据的不同特征，并且在聚类数量和实际聚类分配方面均产生了不同的结果。 在这里，我们介绍了SAFE聚类，单细胞聚合（来自Ensemble）聚类，这是一种灵活，准确且可靠的聚类scRNA-Seq数据的方法。 SAFE聚类将多种聚类方法的结果作为输入，以构建一个共识解决方案。 SAFE聚类目前嵌入了四种最先进的方法，即SC3，CIDR，Seurat和t-SNE + k -means。 并使用三种基于超图的分区算法将这四种方法的解决方案整合在一起。 SAFE聚类由Yuchen Yang []和Yun Yun []维护。 新闻与更新 2020年9月7日 2.00版已发布 SAFEclustering中使用的Seuart版本已更新为版本3。Seuratv.2不再兼容 SAFE聚类仅接受计数数据。 其他格式，例如FPKM，CPM和RPKM不再兼容 2018年

康诺斯 Conos：在样本网络上聚类 什么是conos？ Conos是一个R包，用于将大量单细胞RNA-seq数据集组合在一起，从而既可以识别复发性细胞簇，又可以在多样本或Atlas规模集合中的数据集之间传播信息。 它着重于跨异构样本集合的同源细胞类型的均匀映射。 例如，用户可以研究来自癌症患者的数十种外周血样本的收集以及数十种对照，其中可能包括相关组织（如淋巴结）的样本。 它是如何工作的？ Conos应用了许多容易出错的方法中的一种来对齐集合中的每对样本，从而建立了加权的样本间单元间链接。 然后可以分析所得的联合图，以识别不同样品之间的亚群。 相同类型的单元格将倾向于在许多此类成对比较中相互映射，从而形成可以识别为簇（图社区）的集团。 Conos处理可以分为三个阶段： 阶段1：过滤和归一化使用标准软件包对样本面板中的每个单独的数据集进行过滤和归一化，以进行单数据集处理： pag

CytoSPACE：scRNA-seq数据到空间转录组学数据的最佳映射 CytoSPACE是一种新颖的计算策略，用于在空间转录组（ST）测量可能包含多个细胞的贡献的情况下，将单细胞转录组分配给原位空间转录组数据。 我们的方法通过基于线性编程的优化例程将基于相关的成本函数最小化，从而解决了单个像元/点分配问题。 该存储库包含用于实现和评估我们的方法的代码以及一个应用该方法的案例研究。 我们方法的关键创新是： 与常规方法相比，CytoSPACE在单个细胞水平上解剖给定组织中细胞的空间组织。 由于我们的方法从scRNA测序数据中绘制了单个细胞，与可用的空间转录组学技术相比，每个细胞中都有大量的基因被测序，因此我们的方法显着改善了重建组织的基因覆盖率。 我们的方法不需要有关细胞类型和细胞状态的先验知识。 主要实现是作为Python 3软件包。 要查看SpatialDE的用法示例，请继续

GT序列 GT-seq基因分型的标准操作程序，脚本和数据 仓库内容： （1）示例协议：从原始序列读取到完整过滤的SNP数据集的完整基因分型流水线以多种格式。 在浏览器中下载并打开GT-seq_SOP.html （2）示例数据：运行示例协议/ SOP的数据（3）探针序列运行管线所需的数据（4）GT-seq脚本：更新了GTseq管道脚本的存储库（5）面板信息：有关标记的信息，例如引物序列，来源，注释等（6）面板作图：将GTseq标记扩增子与参考基因组作图的结果

chromVAR：染色质跨区域变异（基因组！）