这个问题，我之前没有测试过，所以我自以为是等价的，毫无疑问，我以为的是错误的
原创
2022-01-07 15:26:56
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一、有全院的质量管理方案及考核细则，定期检查考评，奖惩落实。二、门诊管理 1、院有专科，科有专室，严格按规定书写门诊病历及工作日志，及时规范填写各类报告卡并上报。 2、各重点区域急诊急救设施药械齐全，多用设备状态完好。 3、值班人员固定落实，应急能力强。 三、医疗文书质量 1、门诊处方合格率≥95%，门诊病历合格率≥90%。2、住院病历甲级率≥90%，归档率为1
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2023-07-20 17:31:59
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这个问题，我之前没有测试过，所以我自以为是等价的，毫无疑问，我以为的是错误的。答案是：先进行SNP缺失质控，在进行样本缺失质控。错误的做法：先进行样本缺失质控，在进行SNP缺失质控同时进行SNP和样本的缺失质控1. 测试数据测试数据：样本数：165SNP数：
原创
2021-10-11 09:34:46
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# Java 数据质控服务
## 引言
在数据处理和分析的过程中，数据的质量尤为重要。随着数据量的激增，确保数据的准确性、完整性和一致性变得愈发复杂。本文将介绍如何使用Java构建一个简单的数据质量控制（Data Quality Control，DQC）服务，帮助开发者更好地理解和实现数据质控工作。我们将通过代码示例、流程图和序列图来详细说明整个过程。
## 数据质控的基本概念
数据质控是
简介二代测序数据中低质量或者技术序列（比如接头）会影响下游分析的准确性，所以我们需要对原始reads数据进行处理才能进行下游分析，一般会先用FastQC（链接：fastqc质量检测）检测数据质量然后根据结果报告用进行数据修剪。本文为大家介绍一款常用的reads修剪工具——Trimmomatic。该工具优点是高效、灵活、可处理双末端测序reads。主要功能是去除技术序列和质量过滤。Trimmomat
原创
2021-03-27 07:30:25
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欢迎关注”生信修炼手册”!除了测序数据量和质量外，ATAC文库还有一些独有的QC指标，比如以下几个指标插入片
原创
2022-06-22 04:56:08
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# R语言 SNP质控
## 引言
随着高通量测序技术的迅猛发展，单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）已经成为研究人员在遗传学、基因组学和生物医学研究中的重要工具。SNP数据的质量控制是保证后续研究结果的准确性和可靠性的关键步骤。本文将介绍如何使用R语言进行SNP数据的质量控制，并给出相应的代码示例。
## SNP质控步骤
SNP质控通常包括以
原创
2023-11-08 03:13:15
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数据质量决定了数据对业务的内在价值。信息技术只是这个内在价值的放大镜。因此，高质量的数据与有效的技术相结合是一项巨大的资产，但低质量的数据与有效的技术相结合也是一项巨大的责任。 数据管理需要对数据以及相应的数据定义或元数据进行适当的管理。它旨在确保(元)数据质量良好，因此是有效和高效管理决策的关键资源。数据质量(DQ)通常被定义为“适合使用”，这意味着该概念的相对性质。 在另一个决策环
Java的数据类型分为两大类，一类是基本数据类型，还有一类就是引用数据类型。1、基本数据类型 Java一共有8种基本数据类型，分别是byte,short,int,long,float,double,boolean和char。它们存储的都是数据量比较小的数据，只需要一个或几个字节。下图是基本类型的大小及范围：直接存储在栈上。例如：基本数据类型的定义是通过诸如i
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2023-07-28 16:16:20
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### R语言 fastq 质控 自编译实现流程
本文将会介绍如何使用R语言实现fastq质控自编译的过程。我们将会使用R语言中的一些常见的包来完成这个任务。
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[加载fastq文件] --> B[质量控制]
B --> C[序列长度分析]
C --> D[碱基质量分析]
D --> E[GC含
原创
2023-11-01 08:32:31
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在系统集成行业中，软考系统集成资质作为一项专业资质认证，是企业实力和专业水平的体现。然而，一些企业为了获得更多的业务机会和竞争优势，采取了控标违法的手段，严重扰乱了行业秩序和社会公共利益。本文将详细介绍软考系统集成资质控标违法的表现形式、危害性以及治理之道。
一、软考系统集成资质控标违法的表现形式
1. 资质挂靠：一些企业或个人通过挂靠具备软考系统集成资质的单位或个人，以不正当手段获取项目。他
原创
2023-11-02 16:35:45
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title: “MultiQC”author: “lld”date: “2018/11/26”output: html_d
原创
2023-07-27 12:18:34
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1.实验及质控 ####（1）项目流程 代谢组学分析的特点： 流程长； 样品量大，项目周期长； 个体差样品复杂，基质效应显著。 所以，质量控制是代谢组学研究基础。 项目流程 样本制备——质谱仪分析——数据预处理——定量及统计分析——定性分析——生信及后续分析 （2）非靶代谢质
原创
2022-06-01 11:54:28
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1 概述随着用户对数据分析需求的增长，数据仓库信息质量变得越来越重要，质量差的数据不仅可能对企业经营带来负面影响，而且会使用户觉得所产生的报表不可信赖,更重要的是错误的数据容易误导用户,从而造成管理决策的失误，会造成客户流失。高质量的决策必然依赖于高质量的数据，为了避免得出错误的结论，数据的正确性是至关重要的，否则就会出现所谓的垃圾进，垃圾出(garbage
离散型制造企业的生产过程，常常分解成很多个加工任务，而每一个加工任务只需要极少的资源就可以完成，但零件从一个工作环节到另一个工作环节，之间常进行不同类型和要求的多种加工任务。又因离散型企业产品定制程度高，其零件加工工艺及设备使用过于灵活，使其品质控制上难度极高。本文着重从生产的因素，分析离散型制造企业品质控制的特点和难点，并给出相应的建议和办法。
原创
2013-04-18 16:13:31
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ENCODE称之为基因组百科全书，该数据库包含了基因组学，转录组学，表观遗传学等许多组学的数据。在提供公共数据的同时，还开源了许多组学数据分析的pipeline，当然也包含了ATAC数据分析的pipeline, 对应的网址如下https://www.encodeproject.org/atac-seq/目前最新版的pipeline网址如下https://github.com/ENCO
原创
2022-06-22 04:57:20
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前言NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、C
原创
2023-05-02 21:51:46
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在这个信息化时代，你用手机打开微信聊天、打开京东app浏览商品、访问百度搜索、甚至某些app给你推送的信息流等等，数据无时无刻不在产生。数据，已经成为互联网企业非常依赖的新型重要资产。数据质量的好坏直接关系到信息的精准度，也影响到企业的生存和竞争力。Michael Hammer（《Reengineering the Corporation》一书的作者）曾说过，看起来不起眼的数据质量问题
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2023-09-04 17:05:02
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欢迎关注”生信修炼手册”!影响基因型填充准确率的因素有很多，比如分型结果的质量，填充软件的选择，refere
原创
2022-06-21 09:24:44
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功能 输入（Pair End）测序序列文件，利用fastp进行QC和质量过滤（包括质量QC统计，Adapte
原创
2022-06-01 10:58:48
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