A. 生物信息學與生態信息學有什麼不同
生物信息學(Bioinformatics):
是在生命科學的研究中,以計算機為工具對生物信息進行儲存、檢索和分析的科學。它是當今生命科學和自然科學的重大前沿領域之一,同時也將是21世紀自然科學的核心領域之一。其研究重點主要體現在基因組學(Genomics)和蛋白學(Proteomics)兩方面,具體說就是從核酸和蛋白質序列出發,分析序列中表達的結構功能的生物信息。
具體而言,生物信息學作為一門新的學科領域,它是把基因組DNA序列信息分析作為源頭,在獲得蛋白質編碼區的信息後進行蛋白質空間結構模擬和預測,然後依據特定蛋白質的功能進行必要的葯物設計。基因組信息學,蛋白質空間結構模擬以及葯物設計構成了生物信息學的3個重要組成部分。從生物信息學研究的具體內容上看,生物信息學應包括這3個主要部分:(1)新演算法和統計學方法研究;(2)各類數據的分析和解釋;(3)研製有效利用和管理數據新工具。 生物信息學是一門利用計算機技術研究生物系統之規律的學科。
目前的生物信息學基本上只是分子生物學與信息技術(尤其是網際網路技術)的結合體。生物信息學的研究材料和結果就是各種各樣的生物學數據,其研究工具是計算機,研究方法包括對生物學數據的搜索(收集和篩選)、處理(編輯、整理、管理和顯示)及利用(計算、模擬)。
生態信息學或者信息生態學(Ecological Informatics):
是以現代系統理論、方法和現代計算機技術來分析、處理整日趨膨脹的試驗和觀測的生態學信息,尋求生態學系統整體水平的規律。專家們認為,現今世界科學研究的發展趨勢的應該是強調整合和系統的整體論,而強調解析的還原論的結果通常是導致科學家對越來越小局部和的片斷的越來越深的了解。對於象生態系統這樣的復雜系統而言,僅僅了解系統的內部的局部環節遠遠不足以解釋系統的行為,因為系統各部分(子系統)之間的相互作用在解釋系統行為方面同等重要。專家們提出如下信息生態學優先研究領域。
1.生態學數據採集技術的規范化及資料庫的系統化
在生態學數據的採集方法、技術、手段、及數據精度等方面,應盡量實現規范化和標准化,盡可能利 用新的數據感測技術(如近紅外技 術),使之盡可能符合國際、國家。或者行業的標准,為後續的信息分析和處理打下良好的基礎,為信息的交流傳播和共享創造條件。鑒於數據生態學數據的形式、時空范圍、獲取背景等諸多方面的多樣化,有必要對現有的生態學數據進 行系統化的整編、改造,使之能夠 互相補充,互相印證。同時,有必要就上述問題展開方法和技術方面的研究。
2.生態系統信息分析與模型化以不同方法手段對生態學數據進行分析和處理,從中導出有關生態學規律
發展各種不同類型、不同尺度、不同層次的生態系統模型,通過對系統的模擬分析,從生態學數據中提取有關生態系統的行為和規律方面的信息。主要包括如下方面:①.生物群落的綜合信息分析理論。發展包括環境、空間因素、生物要素在內的群落學多元統計分析方法將是信息生態學在群落分析方面的重要的潛在突破曰。②.基於過程的植物個體(包括農作物、森林樹木)生長發育動態模擬模型。模擬不同氣候、土壤條件下,植物個體各部分的生長。發育以及凈第一性生產力、產量。材積形成的過程。③.森林群落結構動態模型。建立適合於我國特殊情況的(災害頻繁、人為活動干擾強度大等)森林群落物種演替動態模擬模型。④.空間耦合動態模擬模型理論、空間模擬軟體系統。很有必要建立一個空間異質生態系統模擬的計算機環境,專門用於各種不同的空間異質生態系統的模擬模 型的建立。⑤.空間異質生態系統模擬模型。針對景觀尺度和區域尺度的生態學問題,建立生態系統結構和功能耦合、空間格點耦合的雙重耦合生態系統模擬模型。⑹.不同尺度生態系統模擬模型的尺度轉換。
3.生態系統管理的信息化咨詢與決策
結合理論模型和生態系統管理方面的定性的和定量的專家經驗性知識,建立生態系統管理咨詢與決策系統。關鍵問題包括:專家經驗和知識的規范化和知識庫建立。理論模型與專家經驗的結合。研究有關的方法和技術,正確客觀地處理理論模型結果和專家經驗知識之間的矛盾。
盡管處理的科學問題不同、時空尺度不同,但生物信息學和信息生態學所用的信息分析工具卻有許多是相同的或相近的。研究和發 展一些通用的信息工具是共同的需要。
生物信息學和信息生態學的研究需要發展有效的能支持大尺度作圖與測序需要的軟體和資料庫以及若干資料庫工具,包括互聯網路上的遠程通訊工具,使之能容易地處理日益增長的物理圖、遺傳圖和序列信息、地理信息。改進現有的理論分析方法,如統計方法,隱含馬爾科夫過程方法,非線性動力系統方法,特別是混濁和分維方法,神經網路方法,復雜性分析方法,密碼學方法,多序列比較方法等;要研究系統自組織問題、熵或其它信息的測度問題,創建一切適用於基因組信息和信息生態學分析的新方法、新技術,包括引人復雜系統分析技術、信息系統分析技術等,例如,發展離散數學和組合數學相結合的方法;發展統計語言學和代數語言學相結合的方法;發展研究基因組完整信息結構和信 息網路的研究方法等。如近紅外光譜技術、計算計視覺技術、圖像和圖形的識別技術的研究,也是非常重要的。這一切是我國生物信息學和信息生態學研究取得突破的技術保障。
B. Nutanix資料庫的優點有哪些相比傳統的資料庫咋樣啊
作為一個程序員我可以回答一下這個問題啊,當下許多組織還在使用幾十年前的傳統資料庫平台。這些平台不僅需要手動操作和維護,而且成本高昂、操作復雜,很容易出現長時間宕機,甚至是數據泄露事故,這種事情在公司里是大事,抑制了公司的創新和發展的。
今年公司開始用Nutanix 推出的資料庫,解決方案採取了全新而獨特的方法,改變企業操作現有資料庫生態系統的方式。Nutanix開發了一個平台,可通過一鍵式操作來虛擬化和整合所有資料庫引擎,從而使資料庫監控、優化和管理變得更加簡便和快捷。我們增添了現代雲就緒資料庫即服務功能,可實現管理負載自動化,並消除大部分管理負載。資料庫解決方案不僅表現出色,還能夠滿足業務需求,保持始終可用,並極具安全性和成本效益。希望我的回答能幫助到你,哈哈哈~~一個碼農的一點見解。
C. 數據分析工具常見的有哪些
1、數據處理工具:Excel
數據分析師,在有些公司也會有數據產品經理、數據挖掘工程師等等。他們最初級最主要的工具就是Excel。有些公司也會涉及到像Visio,Xmind、PPT等設計圖標數據分析方面的高級技巧。數據分析師是一個需要擁有較強綜合能力的崗位,因此,在有些互聯網公司仍然需要數據透視表演練、Vision跨職能流程圖演練、Xmind項目計劃導圖演練、PPT高級動畫技巧等。
在Excel,需要重點了解數據處理的重要技巧及函數的應用,特別是數據清理技術的應用。這項運用能對數據去偽存真,掌握數據主動權,全面掌控數據;Excel數據透視表的應用重在挖掘隱藏的數據價值,輕松整合海量數據:各種圖表類型的製作技巧及Power Query、Power Pivot的應用可展現數據可視化效果,讓數據說話。因此想從事數據分析崗位的,需要快速掌握快各種Excel數據處理與分析技巧。
2、資料庫:Mysql
Excel如果能夠玩的很轉,能勝任一部分數據量不是很大的公司。但是基於Excel處理數據能力有限,如果想勝任中型的互聯網公司中數據分析崗位還是比較困難。因此需要學會資料庫技術,一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及資料庫的基本操作;數據表的基本操作、MySQL的數據類型和運算符、MySQL函數、查詢語句、存儲過程與函數、觸發程序以及視圖等。比較高階的需要學習MySQL的備份和恢復;熟悉完整的MySQL數據系統開發流程。
3、數據可視化:Tableau & Echarts
如果說前面2條是數據處理的技術,那麼在如今「顏值為王」的現在,如何將數據展現得更好看,讓別人更願意看,這也是一個技術活。好比公司領導讓你對某一個項目得研究成果做匯報,那麼你不可能給他看單純的數據一樣,你需要讓數據更直觀,甚至更美觀
如何理解數據可視化?像我們以前上學的時候學過的柱狀圖,餅狀圖,也是數據可視化的一種。只是在現在,簡單的柱狀圖已經不能滿足工作所需。目前比較流行的商業數據可視化工具是Tableau & Echarts。
Echarts是開源的,代碼可以自己改,種類也非常豐富,這里不多做介紹,可以去創建一個工作區了解下。
4、大數據分析:SPSS & Python& HiveSQL 等
如果說Excel是「輕數據處理工具」,Mysql是「中型數據處理工具」那麼,大數據分析,涉及的面就非常廣泛,技術點涉及的也比較多。這也就是為什麼目前互聯網公司年薪百萬重金難求大數據分析師的原因
大數據分析需要處理海量的數據,這對於數據分析師的工作能力要求就比較高,一般來說,大數據分析師需要會
(1)會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。知道Hive如何在Hadoop生態系統進行數據分析工作。
(2)會一些SPSS modeler基礎應用,這部分技能對應數據建模分析師
(3)何使用R語言進行數據集的創建和數據的管理等工作;會使用R語言數據可視化操作,讓學員學會如何用R語言作圖,如條形圖、折線圖和組合圖等等;是R語言數據挖掘,本部分數據挖掘工程師
(4)用Python來編寫網路爬蟲程序,從頁面中抓取數據的多種方法,提取緩存中的數據,使用多個線程和進程來進行並發抓取等
總結一下
D. hadoop和mangoDb用作大數據分析哪個更好
1,hadoop是大數據分析的完整生態系統,從數據採集,存儲,分析,轉運,再到頁面展示,構成了整個流程採集可以用flume,存儲用hbase,hdfs,mangodb就相當於hbase,分析用Maprece自己寫演算法,還有hive做數據倉庫,pig做數據流處理,轉儲方面有sqoop,可以將hdfs中的數據轉換存儲到mysql,oracle等傳統資料庫,這就構成了一整套大數據分析的整個流程
2,mangodb只是充當存儲功能,是一款nosql資料庫,支持以json的格式存儲
3,所以從功能上來講,hadoop和mangodb是不一樣的,hadoop中可以用mangodb替換hbase,但是mangodb不能替換hadoop,一個是完整的生態系統,一個是資料庫,兩個不一樣的概念
4,至於選擇用mangodb還是hbase,各有優劣,不過使用較多的還是hbase,mangodb社區沒有hbase活躍,所以還是hbase吧
E. 介紹幾個國產資料庫
當前資料庫生態可以大致分類三類:
一是傳統商業資料庫,以 Oracle 為代表,其在 40 余年時間里所創造的資料庫帝國已擁有了極其完善的生態;
二是開源資料庫,以 MySQL、PostgreSQL 為代表,遍布全球的社區組織形成了強大的生態系統,也形成了若干分支,成就了諸多商業資料庫產品;
第三則是國內新興資料庫,以 TiDB、OceanBase、PolarDB 等為代表,具備較強的自研能力,但在生態方面較前兩類薄弱很多。如何快速建立並形成符合自身利益的生態呢?開源無疑是一個絕佳的選擇。
F. 大數據正在如何改變資料庫格局
大數據正在如何改變資料庫格局
提及「資料庫」,大多數人會想到擁有30多年風光歷史的RDBMS。然而,這可能很快就會發生改變。
一大批新的競爭者都在爭奪這一塊重要市場,他們的方法是多種多樣的,卻都有一個共同點:極其專注於大數據。推動新的數據迭代衍生品大部分都是基於底層大數據的3V特徵:數量,速度和種類。本質上來講,今天的數據比以往任何時候都要傳輸更快,體積更大, 同時更加多樣化。這是一個新的數據世界,換言之,傳統的關系資料庫管理系統並沒有真正為此而設計。「基本上,他們不能擴展到大量,或快速,或不同種類的數據。」一位數據分析、數據科學咨詢機構的總裁格雷戈里認為。這就是哈特漢克斯最近發現。截至到2013年左右,營銷服務機構使用不同的資料庫,包括Microsoft SQL Server和Oracle真正應用集群(RAC)的組合。「我們注意到,數據隨著時間的增長,我們的系統不能足夠快速的處理信息」一位科技發展公司的負責人肖恩說到。「如果你不斷地購買伺服器,你只能繼續走到這幺遠,我們希望確保自己有向外擴展的平台。」最小化中斷是一個重要的目標,Iannuzzi說到,因此「我們不能只是切換到Hadoop。」相反,卻選擇了拼接機器,基本上把完整的SQL資料庫放到目前流行的Hadoop大數據平台之上,並允許現有的應用程序能夠與它連接,他認為。哈特漢克斯現在是在執行的初期階段,但它已經看到了好處,Iannuzzi說,包括提高容錯性,高可用性,冗餘性,穩定性和「性能全面提升」。一種完美風暴推動了新的資料庫技術的出現,IDC公司研究副總裁Carl Olofson說到。首先,「我們正在使用的設備與過去對比,處理大數據集更加快速,靈活性更強」Olofson說。在過去,這樣的集合「幾乎必須放在旋轉磁碟上」,而且數據必須以特定的方式來結構化,他解釋說。現在有64位定址,使得能夠設置更大的存儲空間以及更快的網路,並能夠串聯多台計算器充當單個大型資料庫。「這些東西在不可用之前開辟了可能性」Olofson說。與此同時,工作負載也發生了變化。10年前的網站主要是靜態的,例如,今天我們享受到的網路服務環境和互動式購物體驗。反過來,需要新的可擴展性,他說。公司正在利用新的方式來使用數據。雖然傳統上我們大部分的精力都放在了對事務處理 – 銷售總額的記錄,比如,數據存儲在可以用來分析的地方 – 現在我們做的更多。應用狀態管理就是一個例子假設你正在玩一個網路游戲。該技術會記錄你與系統的每個會話並連接在一起,以呈現出連續的體驗,即使你切換設備或各種移動,不同的伺服器都會進行處理,Olofson解釋說。數據必須保持連續性,這樣企業才可以分析問題,例如「為什麼從來沒有人穿過水晶廳」。在網路購物方面,為什麼對方點擊選擇顏色後大多數人不會購買某個特殊品牌的鞋子。「以前,我們並沒試圖解決這些問題,或者我們試圖扔進盒子也不太合適」Olofson說。Hadoop是當今新的競爭者中一個重量級的產品。雖然他本身不是一個資料庫,它的成長為企業解決大數據扮演關鍵角色。從本質上講,Hadoop是一個運行高度並行應用程序的數據中心平台,它有很強的可擴展性。通過允許企業擴展「走出去」的分布方式,而不是通過額外昂貴的伺服器「向上」擴展,「它使得我們可以低成本地把一個大的數據集匯總,然後進行分析研究成果」Olofson說。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族產品,其中包括MongoDB -目前第四大流行資料庫管理系統,比照DB引擎和MarkLogic非結構化數據存儲服務。「關系型資料庫一直是一項偉大的技術持續了30年,但它是建立在不同的時代有不同的技術限制和不同的市場需求,」MarkLogic的執行副總裁喬·產品帕卡說。大數據是不均勻的,他說。許多傳統的技術,這仍然是一個基本要求。「想像一下,你的筆記本電腦上唯一的程序是Excel」帕卡說。「設想一下,你要和你的朋友利用網路保持聯系 – 或者你正在寫一個合約卻不適合放進行和列中。」拼接數據集是特別棘手的「關系型,你把所有這些數據集中在一起前,必須先決定如何去組織所有的列,」他補充說。「我們可以採取任何形式或結構,並立即開始使用它。」NoSQL資料庫沒有使用關系數據模型,並且它們通常不具有SQL介面。盡管許多的NoSQL存儲折中支持速度等其他因素,MarkLogic為企業定身量做,提供更為周全的選擇。NoSQL儲存市場有相當大的增長,據市場研究媒體,不是每個人都認為這是正確的做法-至少,不是在所有情況下。NoSQL系統「解決了許多問題,他們橫向擴展架構,但他們卻拋出了SQL,」一位CEO-Monte Zweben說。這反過來,又為現有的代碼構成問題。Splice Machine是一家基於Hadoop的實時大數據技術公司,支持SQL事務處理,並針對OLAP 和OLAP應用進行實時優化處理。它被稱為替代NewSQL的一個例子,另一類預期會在未來幾年強勁增長。「我們的理念是保持SQL,但橫向擴展架構」Zweben說。「這是新事物,但我們正在努力試圖使它讓人們不必重寫自己的東西。」深度信息科學選擇並堅持使用SQL,但需要另一種方法。公司的DeepSQL資料庫使用相同的應用程序編程介面(API)和關系模型如MySQL,意味著沒有應用變化的需求而使用它。但它以不同的方式處理數據,使用機器學習。DeepSQL可以自動適應使用任何工作負載組合的物理,虛擬或雲主機,該公司表示,從而省去了手動優化資料庫的需要。該公司的首席戰略官Chad Jones表示,在業績大幅增加的同時,也有能力將「規模化」為上千億的行。一種來自Algebraix數據完全不同的方式,表示已經開發了數據的第一個真正的數學化基礎。而計算器硬體需在數學建模前建成,這不是在軟體的情況下,Algebraix首席執行官查爾斯銀說。「軟體,尤其是數據,從未建立在數學的基礎上」他說,「軟體在很大程度上是語言學的問題。」經過五年的研發,Algebraix創造了所謂的「數據的代數」集合論,「數據的通用語言」Silver說。「大數據骯臟的小秘密是數據仍然放在不與其他數據小倉融合的地方」Silver解釋說。「我們已經證明,它都可以用數學方法來表示所有的集成。」配備一個基礎的平台,Algebraix現在為企業提供業務分析作為一種服務。改進的性能,容量和速度都符合預期的承諾。時間會告訴我們哪些新的競爭者取得成功,哪些沒有,但在此期間,長期的領導者如Oracle不會完全停滯不前。「軟體是一個非常時尚行業」安德魯·門德爾松,甲骨文執行副總裁資料庫伺服器技術說。「事情經常去從流行到不受歡迎,回再次到流行。」今天的許多創業公司「帶回炒冷飯少許拋光或旋轉就可以了」他說。「這是一個新一代孩子走出學校和重塑的東西。」SQL是「唯一的語言,可以讓業務分析師提出問題並得到答案,他們沒有程序員,」門德爾松說。「大市場將始終是關系型。」至於新的數據類型,關系型資料庫產品早在上世紀90年代發展為支持非結構化數據,他說。在2013年,甲骨文的同名資料庫版本12C增加了支持JSON(JavaScript對象符號)。與其說需要一個不同類型的資料庫,它更是一種商業模式的轉變,門德爾松說。「雲,若是每個人都去,這將破壞這些小傢伙」他說。「大家都在雲上了,所以在這里有沒有地方來放這些小傢伙?「他們會去亞馬遜的雲與亞馬遜競爭?」 他補充說。「這將是困難的。」甲骨文有「最廣泛的雲服務」門德爾松說。「在現在的位置,我們感覺良好。」Gartner公司的研究主任里克·格林沃爾德,傾向於採取了類似的觀點。「對比傳統強大的RDBMS,新的替代品並非功能齊全」格林沃爾德說。「一些使用案例可以與新的競爭者來解決,但不是全部,並非一種技術」。展望未來,格林沃爾德預計,傳統的RDBMS供貨商感到價格壓力越來越大,並為他們的產品增加新的功能。「有些人會自由地帶來新的競爭者進入管理自己的整個數據生態系統」他說。至於新的產品,有幾個會生存下來,他預測「許多人將被收購或資金耗盡」。今天的新技術並不代表傳統的RDBMS的結束,「正在迅速發展自己」IDC的Olofson。贊成這種說法,「RDBMS是需要明確定義的數據 – 總是會有這樣一個角色。」但也會有一些新的競爭者的角色,他說,特別是物聯網技術和新興技術如非易失性內存晶元模塊(NVDIMM)占據上風。以上是小編為大家分享的關於大數據正在如何改變資料庫格局的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
G. 中國生態系統評估與生態系統安全資料庫中的土壤侵蝕圖資料是哪一年的
是2010年的~
H. 數據庫管理系統是什麼,對企業有何影響
資料庫計算機應中專門管理數據。數據多種形式,例如文字數字元號圖形圖像和聲音。數據所計算機處理內容。一個眾所周知處理製作一個文件
I. GO 和 KEGG 的區別
1、屬性不同
Go(又稱 Golang)是 Google 的 Robert Griesemer,Rob Pike 及 Ken Thompson 開發的一種靜態強類型、編譯型語言。功能:內存安全,GC(垃圾回收),結構形態及 CSP-style 並發計算。
KEGG 是了解高級功能和生物系統(如細胞、 生物和生態系統),從分子水平信息,尤其是大型分子數據集生成的基因組測序和其他高通量實驗技術的實用程序資料庫資源,是國際最常用的生物信息資料庫之一,以「理解生物系統的高級功能和實用程序資源庫」著稱。
2、性質不同
go是計算機編程語言。
KEGG基因組破譯方面的資料庫。
(9)生態系統資料庫擴展閱讀:
Go的語法接近C語言,但對於變數的聲明有所不同。Go支持垃圾回收功能。Go的並行模型是以東尼·霍爾的通信順序進程(CSP)為基礎,採取類似模型的其他語言包括Occam和Limbo。
但它也具有Pi運算的特徵,比如通道傳輸。在1.8版本中開放插件(Plugin)的支持,這意味著現在能從Go中動態載入部分函數。
與C++相比,Go並不包括如枚舉、異常處理、繼承、泛型、斷言、虛函數等功能,但增加了 切片(Slice) 型、並發、管道、垃圾回收、介面(Interface)等特性的語言級支持。Go 2.0版本將支持泛型,對於斷言的存在,則持負面態度,同時也為自己不提供類型繼承來辯護。
不同於Java,Go內嵌了關聯數組(也稱為哈希表(Hashes)或字典(Dictionaries)),就像字元串類型一樣。
KEGG是一個整合了基因組、化學和系統功能信息的資料庫。把從已經完整測序的基因組中得到的基因目錄與更高級別的細胞、物種和生態系統水平的系統功能關聯起來是KEGG資料庫的特色之一。
人工創建了一個知識庫,這個知識庫是基於使用一種可計算的形式捕捉和組織實驗得到的知識而形成的系統功能知識庫。它是一個生物系統的計算機模擬。
與其他資料庫相比,KEGG 的一個顯著特點就是具有強大的圖形功能,它利用圖形而不是繁縟的文字來介紹眾多的代謝途徑以及各途徑之間的關系,這樣可以使研究者能夠對其所要研究的代謝途徑有一個直觀全面的了解。