高通公司简介

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高通是全球3G、4G与下一代无线技术的领军企业,也是移动行业与相邻行业重要的创新推动者。30多年来,高通的技术驱动了智能手机的变革,将数十亿人连接起来。我们在3G和4G当中作出了开创性的贡献,现在正在引领5G之路,迈向智能联网终端的新时代。我们的产品正在变革汽车、计算、物联网、健康医疗、数据中心等行业,并支持数以百万计的终端以从未想象的方式相互连接。

高通创立于1985年,总部设于美国加利福尼亚州圣迭戈市,30,000多名员工遍布全球。高通是财富“世界500强”公司,并连续14年入选《财富》“美国500强”;自2000年起连续被《金融时报》评为“全球最有价值500强企业”之一。2016年,高通中国荣获“中国最受尊敬企业”称号,该项评选由《经济观察报》和北京大学联合主办,是体现企业运营、技术创新、社会责任及美誉度等多维度实力的权威奖项。

以创新为己任的高通多年来始终着眼未来,坚持在研发方面的巨额投入,通过“发明-分享-协作”的商业模式,以先进技术惠及产业,加速推动整个生态系统发展,从而帮助无线产业链上各方获得成功。公司每年在研发方面的投入约为财年收入的20%。截止目前,高通累计研发投入约为440亿美元。

秉承一贯的创新精神,依靠技术创新和进步,高通不断引领3G、4G以及下一代无线技术的演进,在推动无线通信产业发展的同时,让先进的无线数字技术能够更好的造福人类。高通从2006年就已经开始5G前瞻性研究,在5G基础技术、原型测试等多个方面开展了大量

工作,并已成功发布多个原型测试平台,以及业界首款商用5G调制解调器,引领全球5G之路。2016年11月,高通5G NR(新空口)原型系统和试验平台在第三届世界互联网大会上荣获“世界互联网领先科技成果”。除此之外,高通还正在为3GPP的5G NR标准化进程做出积极贡献,并积极参与全球有影响力的试验与测试,与包括中国在内的全球行业参与者紧密协作。

Qualcomm Technologies, Inc. (QTI)为高通的全资子公司,与其子公司一起运营高通所有的工程、研发活动以及所有产品和服务业务,其中包括其半导体业务QCT。2016财年QTI 的MSM芯片出货量达8.42亿片,充分体现了在核心芯片领域的领先优势。高通Technologies的骁龙?移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。截至2014年11月,搭载骁龙处理器的Android 智能手机出货量已经超过10亿部。QTI的产品和服务不仅仅局限于移动智能终端,目前公司的产品和业务已经拓展至医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域,并已推出超过25款专门设计和面向大众市场的物联网智能平台。截至目前,采用高通技术的物联网终端出货量已超过10亿部。

高通在九十年代进入中国市场,迄今已经二十余载,先后在北京、上海、深圳和西安开设了四家分公司,在北京和上海设立了研发中心,并在深圳设立其全球首个创新中心。秉承“植根中国,分享智慧,成就创新”的理念,高通致力于在中国向下一代无线技术演进的过程中,为中国的运营商、制造商和开发商合作伙伴提供全力支持。在高通中国区全体员工的不懈努力下,中国在全球业务发展中扮演的角色越来越重要,是全球最重要的市场之一。

在高通的支持下,中国领先的3G和4G LTE设备和终端制造厂商不仅致力于满足国内需要,在海外市场也取得了骄人的成绩,中国厂商在国内外市场高歌猛进。中国厂商不仅在亚太、拉美等发展中国家逐步取得主导份额,更与多家全球领先运营商签订合作协议,使中国制造、搭载高通领先芯片技术的终端成功进入发达国家市场。2015年,高通在深圳增加投入,设立了专门团队更好地服务中国客户展开出口业务。2016年10月,高通在深圳成立创新中心,整合和强化其在深圳的资源和投入,配备多个领先的实验室,并设立美国之外的全球首个无线通信和物联网“技术展示中心”,致力于持续将领先的全球创新带到中国,通过高精尖技术和服务,与本地创新合作伙伴携手实现共赢,进一步深化其植根中国市场的长期承诺。

此外,高通对中国市场的重视还体现在支持中国半导体产业跨越式发展、与中国半导体企业协作合作共赢方面。2014年7月,中国内地规模最大、技术最先进的集成电路晶圆代工企业——中芯国际与高通共同宣布在28纳米工艺制程和晶圆制造服务方面开展合作,并先后实现28纳米骁龙410处理器处理器和骁龙425处理器的成功量产。2015年6月,中芯国际、高通以及华为、比利时微电子研究中心(imec)宣布共同投资中芯国际集成电路新技术研发(上海)有限公司,以14纳米先进制程工艺研发为主,打造中国最先进的集成电路研发平台。2015年12月,高通旗下子公司向中芯长电半导体有限公司增资,旨在帮助中芯长电加快中国第一条12英寸凸块生产线的建设进度,完善中国整体芯片加工产业链。在高通的支持下,中芯长电在2016年初达成28纳米硅片凸块加工量产,并于7月宣布已经开始为高通提供14纳米硅片凸块量产加工。中芯长电由此成为中国内地第一家进入14纳米先进工艺技术节点产业链并实现量产的半导体公司,代表了高通不断参与和推动中国集成电路产业制造水平提升的又一重大举措。此外,高通于2016年10月宣布在上海外高桥自贸区成立高通通讯技术(上海)有限公司,首次涉足半导体制造测试业务,不断扩大在华制造布局。

除了一如既往地加大与中国半导体产业的合作之外,高通也开始寻求新的合作方向,深入并扩大在中国的投资。2016年1月,贵州省人民政府与高通签署战略合作协议并为合资企业贵州华芯通半导体技术有限公司揭牌,携手加快贵州大数据综合试验区的创新,助推中国“互联网+”、大数据国家战略发展;同时建立起国际一流的服务器芯片企业,致力于设计、研发、销售面向中国市场的服务器芯片。同年5月,华芯通半导体技术有限公司(华芯通)进入正式运营。时隔一年,华芯通于2016年11月正式启用位于北京望京地区的北京研发中心,作为华芯通半导体全资子公司的北京华芯通半导体技术有限公司亦落户该地区。

物联网也是实现“互联网+”战略的重要产业支撑。2016年2月,高通与中科创达于2016年2月宣布成立合资企业重庆创通联达智能技术有限公司,致力于助力中国物联网领域的加速发展和创新,包括提供基于高通骁龙处理器的物联网解决方案支持等。这家合资公司正式运营仅半年,便和多家无人机、VR厂商达成技术合作并助力其产品上市。2016年11月,高通还宣布与腾讯公司互动娱乐事业群达成战略合作伙伴关系,在中国成立联合创新中心,集合双方优势,以在游戏和娱乐领域打造领先的沉浸式移动用户体验。

高通不仅关注公司内部的创新,也非常关注于公司外部的创新,乐于发现那些具有创新性的企业。高通创投部门自2004年起就以风险投资的方式资助移动互联与前沿科技领域内的创业团队,并设立了总额高达1.5亿美元的中国风险投资资金,面向处于各阶段的中国初创企业。目前高通在中国投资的企业已达30余家。

高通也积极为推动中国移动通信业在技术研究、人才培养和科研成果产业化等方面的发

展作出贡献。1998年,北京邮电大学和高通联合成立研究中心,十多年来取得了令人瞩目的成绩。目前高通已经将联合研发项目逐步扩大到清华大学、北京大学、香港中文大学等多所知名学府和科研院所。此外,高通在北京大学、清华大学和北京邮电大学已累计设立90万美元奖学金基金。

高通还致力于利用先进的无线技术,为欠发达地区的长期和可持续性发展做出积极贡献。作为高通“无线关爱”全球计划的一部分,从2006年起,高通和中国运营商以及非营利组织携手,开展的项目涉及扶持创新创业、辅助公共安全、改善医疗服务、丰富教学体验和推动环境可持续发展等多个方面。2016年,“无线关爱”计划迎来进入中国第10年。在这十年中,无线关爱计划与超过50家合作伙伴通力合作,项目覆盖22个省市,开展项目总数达15个,直接或间接惠及近百万民众。

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高通公司简介 高通是全球3G、4G与下一代无线技术的领军企业,也是移动行业与相邻行业重要的创新推动者。30多年来,高通的技术驱动了智能手机的变革,将数十亿人连接起来。我们在3G和4G当中作出了开创性的贡献,现在正在引领5G之路,迈向智能联网终端的新时代。我们的产品正在变革汽车、计算、物联网、健康医疗、数据中心等行业,并支持数以百万计的终端以从未想象的方式相互连接。 高通创立于1985年,总部设于美国加利福尼亚州圣迭戈市,30,000多名员工遍布全球。高通是财富“世界500强”公司,并连续14年入选《财富》“美国500强”;自2000年起连续被《金融时报》评为“全球最有价值500强企业”之一。2016年,高通中国荣获“中国最受尊敬企业”称号,该项评选由《经济观察报》和北京大学联合主办,是体现企业运营、技术创新、社会责任及美誉度等多维度实力的权威奖项。 以创新为己任的高通多年来始终着眼未来,坚持在研发方面的巨额投入,通过“发明-分享-协作”的商业模式,以先进技术惠及产业,加速推动整个生态系统发展,从而帮助无线产业链上各方获得成功。公司每年在研发方面的投入约为财年收入的20%。截止目前,高通累计研发投入约为440亿美元。 秉承一贯的创新精神,依靠技术创新和进步,高通不断引领3G、4G以及下一代无线技术的演进,在推动无线通信产业发展的同时,让先进的无线数字技术能够更好的造福人类。高通从2006年就已经开始5G前瞻性研究,在5G基础技术、原型测试等多个方面开展了大量

工作,并已成功发布多个原型测试平台,以及业界首款商用5G调制解调器,引领全球5G之路。2016年11月,高通5G NR(新空口)原型系统和试验平台在第三届世界互联网大会上荣获“世界互联网领先科技成果”。除此之外,高通还正在为3GPP的5G NR标准化进程做出积极贡献,并积极参与全球有影响力的试验与测试,与包括中国在内的全球行业参与者紧密协作。 Qualcomm Technologies, Inc. (QTI)为高通的全资子公司,与其子公司一起运营高通所有的工程、研发活动以及所有产品和服务业务,其中包括其半导体业务QCT。2016财年QTI 的MSM芯片出货量达8.42亿片,充分体现了在核心芯片领域的领先优势。高通Technologies的骁龙?移动智能处理器是业界领先的全合一、全系列移动处理器,具有高性能、低功耗、逼真的多媒体和全面的连接性。截至2014年11月,搭载骁龙处理器的Android 智能手机出货量已经超过10亿部。QTI的产品和服务不仅仅局限于移动智能终端,目前公司的产品和业务已经拓展至医疗、汽车、物联网、智能家居、智慧城市等多个领域,并已推出超过25款专门设计和面向大众市场的物联网智能平台。截至目前,采用高通技术的物联网终端出货量已超过10亿部。 高通在九十年代进入中国市场,迄今已经二十余载,先后在北京、上海、深圳和西安开设了四家分公司,在北京和上海设立了研发中心,并在深圳设立其全球首个创新中心。秉承“植根中国,分享智慧,成就创新”的理念,高通致力于在中国向下一代无线技术演进的过程中,为中国的运营商、制造商和开发商合作伙伴提供全力支持。在高通中国区全体员工的不懈努力下,中国在全球业务发展中扮演的角色越来越重要,是全球最重要的市场之一。

DNA测序结果分析

学习 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成,代表不同的碱基序列。测序图的两端(本图原图的后半段被剪切掉了)大约50个碱基的测序图部分通常杂质的干扰较大,无法判读,这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时,要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近(通常要大于50个碱基距离),以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的,因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上,要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。由于临床专业的研究生,这些东西是没人带的,只好自己研究。开始时大概的知道等位基因位点在假如在测序图上出现像套叠的两个峰,就是杂合子位点。实际比对了数千份序列后才知道,情况并非那么简单,下面测序图中标出的两

个套峰均不是杂合子位点,如图并说明如下: 说明:第一组套峰,两峰的轴线并不在同一位置,左侧的T峰是干扰峰;第二组套峰,虽两峰轴线位置相同,但两峰的位置太靠近了,不是杂合子峰,蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成,此处的序列被机器误判为“C”,实际的序列应为“A”,通常一个高大碱基峰的前面1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰,峰的高度大约是高大碱基峰的1/2,离得越近受干扰越大。一个摸索出来的规律是:主峰通常在干扰峰的右侧,干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较;一个位点的多个样本相比较;你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。通常,对于一个疑似突变位点来说,即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话,那么单纯通过测序结果就判定它是突变点,是并不严谨的,因一份PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同,很难避免不产生误差的。对于一个未知

高通8909平台NQ210调试

高通8909平台NQ210调试说明 高通平台电信VOLTE仅在Android 7.1上实现,而原来的NFC解决方案(PN547)只支持到Android6.0,所以有了高通8909+NQ210+Android7.1这个组合,以实现电信VOLTE+NFC。 F9 R4.1+NQ210 NFC性能调试过程中,几点说明: 1,配置文件需要将NXP的RF_BLK参数合入到高通默认参数 2,注重Rx端匹配调节,对读卡性能有较大提升。调试方法详见附件 3,最终的NFC电路可以不用DCDC,也不用MOS管实现读卡、点对点和开关机卡模拟。性能如下,满足我们要求 配置文件 高通参考设计里给了两个配置文件 /system/etc/libnfc-brcm.conf /system/etc/libnfc-qrd_default.conf 其中libnfc-qrd_default.conf没有NXP_RF_CONF_BLK的六组配置参数,NXP_CORE_CONF_EXTN 的配置参数也不全 从WPI给的配置文件libnfc-nxp_RF - EMVCO.CONF中,将NXP_RF_CONF_BLK六组参数和NXP_CORE_CONF_EXTN配置参数全部拷到libnfc-qrd_default.conf中,并将此文件替换手机中的默认文件。若出现卡模拟性能不佳,也可以在补全的配置文件中通过修改相位来进行优化。

配置文件中需要重点注意的是,NXP_EXT_TVDD_CFG的配置一定要和硬件对应。其中Config1是不采用DCDC的,Config2和3都是采用DCDC供电的。对于我们的项目,在没有DCDC下性能也能满足要求,所以NXP_EXT_TVDD_CFG=0x01 NFC匹配电路 F9 R4.1+NQ210最终的匹配电路如下: 其中:L4802+C4818/L4803+C4820是EMI Filter,采用默认值即可。 C4814+R4806/C4816+R4808是Rx通路匹配,对读卡性能同样有较大影响。靠近读卡器无法正确读卡,而远离读卡器就能正确读卡的问题,也可以通过Rx通路来优化。 中间的串电容,并电容就是NFC天线的发射匹配,NQ210的发射阻抗在30ohm,和PN547的50ohm有所不同。在实验室也可以以读卡/身份证距离为测试标准,盲调匹配电路。 这里重点针对Rx通路的优化进行说明。通常保持电容1nF不变,通过调节电阻来优化Rx通路。判断标准是要保证AGC值在500-800之间,可通过如下步骤优化电阻: 1,修改配置文件A0, 40, 01, 01-> A0, 40, 01, 81,让log中能看到AGC值 2,将修改后的配置文件导入手机,重启手机后并重现打开NFC 3,通过adb logcat输出log,在log中找到“6F13”地址的后四位数字,如5C02即代表0X025C,转换成10进制就是604 4,若AGC太小则减小电阻值,若AGC太大就增大电阻值。同时兼顾实测情况下的NFC性能最终来确认电阻值。 我们最终选用的3.3K电阻,对应的AGC值为604,满足要求。

高通量测序基础知识

高通量测序基础知识简介 陆桂 什么是高通量测序? 高通量测序技术(High-throughput sequencing,HTS)是对传统Sanger测序(称为一代测序技术)革命性的改变,一次对几十万到几百万条核酸分子进行序列测定, 因此在有些文献中称其为下一代测序技术(next generation sequencing,NGS )足见其划时代的改变, 同时高通量测序使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能, 所以又被称为深度测序(Deep sequencing)。 什么是Sanger法测序(一代测序) Sanger法测序利用一种DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物。直到掺入一种链终止核苷酸为止。每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP)。由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的寡聚核苷酸选择性地在G、A、T或C处终止。终止点由反应中相应的双脱氧而定。每一种dNTPs和ddNTPs的相对浓度可以调整,使反应得到一组长几百至几千碱基的链终止产物。它们具有共同的起始点,但终止在不同的的核苷酸上,可通过高分辨率变性凝胶电泳分离大小不同的片段,凝胶处理后可用X-光胶片放射自显影或非同位素标记进行检测。 什么是基因组重测序(Genome Re-sequencing) 全基因组重测序是对基因组序列已知的个体进行基因组测序,并在个体或群体水平上进行差异性分析的方法。随着基因组测序成本的不断降低,人类疾病的致病突变研究由外显子区域扩大到全基因组范围。通过构建不同长度的插入片段文库和短序列、双末端测序相结合的策略进行高通量测序,实现在全基因组水平上检测疾病关联的常见、低频、甚至是罕见的突变位点,以及结构变异等,具有重大的科研和产业价值。 什么是de novo测序 de novo测序也称为从头测序:其不需要任何现有的序列资料就可以对某个物种进行测序,利用生物信息学分析手段对序列进行拼接,组装,从而获得该物种的基因组图谱。获得一个物种的全基因组序列是加快对此物种了解的重要捷径。随着新一代测序技术的飞速发展,基因组测序所需的成本和时间较传统技术都大大降低,大规模基因组测序渐入佳境,基因组学研究也迎来新的发展契机和革命性突破。利用新一代高通量、高效率测序技术以及强大的生物信息分析能力,可以高效、低成本地测定并分析所有生物的基因组序列。 什么是外显子测序(whole exon sequencing) 外显子组测序是指利用序列捕获技术将全基因组外显子区域DNA捕捉并富集后进行高通量测序的基因组分析方法。外显子测序相对于基因组重测序成本较低,对研究已知基因的SNP、Indel等具有较大的优势,但无法研究基因组结构变异如染色体断裂重组等。

基于Unity3D和高通Vuforia SDK的AR开发

基于Unity3D和高通Vuforia SDK的AR开发 发表时间:2017-12-13T09:47:20.257Z 来源:《科技中国》2017年8期作者:刘伟杨希文盼向兴婷 [导读] 摘要:本文基于Unity3D这一专业游戏引擎和高通Vuforia SDK制作一款简单的AR,模型通过3d max等三维建模软件进行制作。本文主要介绍基于Unity3D如何制作出一款适合教育领域的AR应用软件,并对AR的研究方向与前景做出探讨。 摘要:本文基于Unity3D这一专业游戏引擎和高通Vuforia SDK制作一款简单的AR,模型通过3d max等三维建模软件进行制作。本文主要介绍基于Unity3D如何制作出一款适合教育领域的AR应用软件,并对AR的研究方向与前景做出探讨。 关键词:增强现实(Augmented Reality),Unity 3D,教育领域 一、概述及研究现状 增强现实(Augmented Reality),简称AR技术。一种实时的记算摄影机摄影位置及角度并加上相应图形的技术,在显示屏中把虚拟世界叠加到现实世界中,用户可以通过设备与其进行交流互动。 目前,国内的AR技术发展迅速,在教育领域的应用也备受关注,具有广阔的发展前景。国内的AR多应用于儿童教育(出版物)等,随着移动手机性能的提升和AR技术(特别是图片识别技术)的发展,未来AR一定会在教育领域蓬勃发展,并且还会在社交、旅游、军事、医疗、游戏等诸多领域实现成功应用。 二、设计与实现模块 AR制作流程主要有:模型导入Unity—基于高通网站制作识别图——导入SDK,在Unity3D中完成后期制作(动画,模型渲染,脚本驱动,特效,声音等)——打包发布到安卓(Android)平台,下面具体进行介绍。 开发工具的准备:1、基于Unity 3D,所以先安装Unity3D,案例所用的版本是Unity3D5.6.1f(64位)的,安装SDK和JDK,保证后续可以发布到Android平台进行测试与应用。2、登录高通Vuforia网站注册账号。 三、识别图模块 制作识别图,首先登录高通Vuforia网站,点击Develop按钮,单击License Manager下的Add License Key,在Project Type选择Development。在Project Details下添加App name:AR Demo,点击Next,出现刚刚填写的信息,确认无误后,勾选下面的许可确定。点击Confirm,License Manager下面会有AR Demo,点击它出现License Key,后期在Unity里面会用到,所以将它复制下来。 再点击Target Manager,点击Add Database,在弹出的Create Database中填写Name:AR _Demo,Type选择默认的Device即可,点击Create。在Database出现刚刚创建的AR_Demo,后面有它的信息(Name,Type,Targets,Date Modified),Targets为0,要添加图片,点击它,点击Add Target,在弹出的Add Target下,我们选择Type为Single Image,点击File后面的Browse,选择准备好的图片,设置宽度:400,最后点击Add,这是出现Uploading Target,只需要等待几秒钟,就会看到Target制作完成,这时可以看到选择的图片复杂的Rating (等级),它的值越高代表可识别的点越多,识别也更加容易和准确。制作好后,勾选我们制作的Target,点击Download Database,在弹出的Download Database窗口中,选择开发平台(Select a development platform)为Unity Editor,然后点击Download进行下载。下载好后,识别图就制作完成,这时还需要下载Vuforia SDK。点击上面的Downloads按钮,点击Download for Unity,在弹出的Software License下点击I Agree。 四、Unity 3D实现AR模块 打开Unity,新建工程,导入两个*.unitypackage:AR _Demo和vuforia-unity-6-2-10,我们可以直接点击两个带有Unity图标的文件进行导入,也可在Unity菜单栏中选择Asset下的Import Package进行导入。删除unity自带的主摄像机Main Camera,在资源Assets目录下找到Vuforia—Prefabs—ARCamera,拖到项目场景中,再将Image Target也拖放到场景中,将右侧检视面板中Image target Behaviour下的Type选择AR_Demo),将模型放置在识别图上,调整模型大小和位置,让它处于摄像机中央。设置ARCamera:点击ARCamera右侧的Inspector下的Open Vuforia configuration,将刚刚复制的的License Key粘贴到App License Key中,并且勾选上Datasets下的Load AR_Demo Database 和Activate。 五、发布到Android平台模块 点击菜单栏File—Build and settings,选择发布平台Android,点击player settings,修改Package Name后参数Company,点击Add Open Scenes,然后Build,Unity生成apk可执行文件。最后,通过将生成的apk文件传到Android手机上并进行安装运行,实现预期效果。 六、结论与展望 本文的AR制作基于在Unity3D中完成相关测试,最后打包发布成APP安装到Android手机上,运行APP通过手机摄像机即可实现增强现实的效果,完美展示模型与现实的叠加。本文为从事AR相关开发的工作人员提供指导,也为在教育领域苦苦寻找更加高效的教学模式的教

高通量测序生物信息学分析(内部极品资料,初学者必看)

基因组测序基础知识 ㈠De Novo测序也叫从头测序,是首次对一个物种的基因组进行测序,用生物信息学的分析方法对测序所得序列进行组装,从而获得该物种的基因组序列图谱。 目前国际上通用的基因组De Novo测序方法有三种: 1. 用Illumina Solexa GA IIx 测序仪直接测序; 2. 用Roche GS FLX Titanium直接完成全基因组测序; 3. 用ABI 3730 或Roche GS FLX Titanium测序,搭建骨架,再用Illumina Solexa GA IIx 进行深度测序,完成基因组拼接。 采用De Novo测序有助于研究者了解未知物种的个体全基因组序列、鉴定新基因组中全部的结构和功能元件,并且将这些信息在基因组水平上进行集成和展示、可以预测新的功能基因及进行比较基因组学研究,为后续的相关研究奠定基础。 实验流程: 公司服务内容 1.基本服务:DNA样品检测;测序文库构建;高通量测序;数据基本分析(Base calling,去接头, 去污染);序列组装达到精细图标准 2.定制服务:基因组注释及功能注释;比较基因组及分子进化分析,数据库搭建;基因组信息展 示平台搭建 1.基因组De Novo测序对DNA样品有什么要求?

(1) 对于细菌真菌,样品来源一定要单一菌落无污染,否则会严重影响测序结果的质量。基因组完整无降解(23 kb以上), OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;每次样品制备需要10 μg样品,如果需要多次制备样品,则需要样品总量=制备样品次数*10 μg。 (2) 对于植物,样品来源要求是黑暗无菌条件下培养的黄化苗或组培样品,最好为纯合或单倍体。基因组完整无降解(23 kb以上),OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;样品总量不小于500 μg,详细要求参见项目合同附件。 (3) 对于动物,样品来源应选用肌肉,血等脂肪含量少的部位,同一个体取样,最好为纯合。基因组完整无降解(23 kb以上),OD值在1.8~2.0 之间;样品浓度大于30 ng/μl;样品总量不小于500 μg,详细要求参见项目合同附件。 (4) 基因组De Novo组装完毕后需要构建BAC或Fosmid文库进行测序验证,用于BAC 或Fosmid文库构建的样品需要保证跟De Novo测序样本同一来源。 2. De Novo有几种测序方式 目前3种测序技术 Roche 454,Solexa和ABI SOLID均有单端测序和双端测序两种方式。在基因组De Novo测序过程中,Roche 454的单端测序读长可以达到400 bp,经常用于基因组骨架的组装,而Solexa和ABI SOLID双端测序可以用于组装scaffolds和填补gap。下面以solexa 为例,对单端测序(Single-read)和双端测序(Paired-end和Mate-pair)进行介绍。Single-read、Paired-end和Mate-pair主要区别在测序文库的构建方法上。 单端测序(Single-read)首先将DNA样本进行片段化处理形成200-500bp的片段,引物序列连接到DNA片段的一端,然后末端加上接头,将片段固定在flow cell上生成DNA簇,上机测序单端读取序列(图1)。 Paired-end方法是指在构建待测DNA文库时在两端的接头上都加上测序引物结合位点,在第一轮测序完成后,去除第一轮测序的模板链,用对读测序模块(Paired-End Module)引导互补链在原位置再生和扩增,以达到第二轮测序所用的模板量,进行第二轮互补链的合成测序(图2)。 图1 Single-read文库构建方法图2 Paired-end文库构建方法

MTK,展讯,高通处理器介绍

1---MTK: MTK在移动领域CPU目前可以分为3个系列:1、MT62xx系列(功能手机);2、MT65xx系列(智能手机);3、MT83xx系列(平板)。 MT62xx系列,先看下图: 该系列属于功能手机产品线,主要采用ARM7、ARM9、ARM11三种架构,ARMv5T、ARMv6L指令集,这些功能手机芯片并不羸弱,应该说很有特点。有的性能规格甚至操过了09年顶级智能机的性能水准,如:MT6276。有的在省电造诣上独步天下:如MT6250,耗电仅为MT8389的1/10。目前的MTK比较新的安卓智能芯片也普遍延续着功能手机设计优势。注意,在MT62xx系列中,并非CPU架构越先进主频越高,手机越好,原因很简单,功能手机和智能机不同,追求的并非只是单纯的性能,而是功能、速度、价格及待机等特性的结合体,所以即便是MTK最低端的功能机都有着全能的心态,MTK可以实现用规格较低的硬件,做出很全面的机子。比如,ARM7架构的MT6250,虽然主频只有260MHz但可以在上面搭载智能化的Nucleus3.2.2系统,可以实现类似智能机的花俏界面,类似安卓的智能软件扩展和功能手机的超长待机,这些功能原本需要ARM11处理器才能完成的功能,而如今在ARM7上都可以实现了,用ARM7的好处非常明显,芯片授权费低廉,辐射最低,功耗超低,代表机型:联想MA309。在ARM9架构上MTK也有发力,比如MT6268,在246MHz的频率下就能处理联通3G的高额网络吞吐数据,WIFI数据等,代表机型:联想I62、P717、P650WG。ARM11的MT6276处理器造出来的功能机,几乎和智能机无异了,可以实现类似智能机的软件扩展和全3D界面,代表机型有:联想概念机ZK990。四两拨千斤是MTK功能手机芯片的特色。MTK功能手机的卖点不在于硬件是否强大,系统占主导地位,系统功能越多,功能越全面则手机越强,硬件却成为了附属品。不追求顶级性能,但要做全面,这一特性已经延续到智能平台上了,用MTK智能机的朋友往往会发现,它们性能并不是最强,反而很追求细节功能,比如超长待机(省电),比如外部接驳能力(USB-OTG),裸眼3D(英特图3D显示技术)等。MTK是很聪明的,在能保证和高通几乎一致的用户体验前提下,也就是在保证系统基本不卡,顺滑的前提下,追求一些附加功能,来产生卖点,这些启发一般都是来自功能机的,因为功能机是更加追求功能,在智能机上也追求功能,是寻求安卓系统差异化的有力表现。就以超长待机这一卖点打个比方,联想主打超长待机的P系列手机:P70(MT6573)、P700(MT6575)、P700i(MT6577)、P770(MT6577T)、P780(MT6589)整个系列全被MTK占领了,高通没

高通量测序RNA-seq数据的常规分析

案例一 虽然RNA-seq早已被大家所熟知,特别是在高通量测序越来越便宜的今天,但是RNA-seq数据的分析仍令多数小菜抓狂。多个软件的使用,参数设置,参考基因组准备,输出结果的解读等等,都让很多初次接触测序数据或者非生物信息专业的人头疼不已。 哈哈,不用怕,有云生信,这都不是事儿!今天我就向大家简单介绍一下如何用云生信做RNA-seq数据的常规分析。不过在此之前,我要稍稍啰嗦一下RNA-seq的常规分析流程,请不要拍砖头。图1是RNA-seq数据从产生到分析的常规分析流程:根据实验设计,提取细胞RNA,并将RNA提交给测序公司,就可以坐等测序数据了。测序公司会根据客户提供的RNA进行建库,上机测序。拿到测序数据后,就到了我们大显身手的时候了。首先,我们要对测序结果做个简单的质量评估,剔除低质量的数据。然后,根据基因组数据(这里我们讲的是基因组数据已知的物种,基因组未知的有套独立的流程,这里不讲),将测序数据组装。根据组装结果,计算基因或转录本的表达量。最后,同芯片数据一样,我们可以根据表达量数据做很多分析,如差异表达分析,网络分析(包括蛋白互作网络,共表达网络等),也可以结合临床数据做分析(如预后,亚型分类、关联,药效等)。 图1. RNA-seq常规分析流程

叨叨完毕,进入正题。 进入尔云后,打开“测序数据处理”模块,我们会看到图2的结果。在这一模块,我们可以完成RNA-seq数据分析的前两步:1、数据质控和过滤低质量数据;2、基因组组装,计算基因表达量。对于上面两部,尔云又根据是双端测序还是单端测序,分了两块。以edgeR 为例,输出的DEGs.txt就是根据我们设定的参数得到的差异表达基因的列表,有geneSymbol, logCPM, PVlue信息。 图2. 测序数据处理模块 质控结束后,尔云会给出全部的质控结果。图3是以demo数据为例的双端测序的质控结果,好多好多呀,可以下了慢慢看。建议主要关注一下xxx_qc_TABLE,该表格是对质控前后的数据统计,反应了测序的好坏。Clean_xxx.fq是质控后的干净的fastq数据,是第2步组装的输入文件。 图3.质控结果 组装完成后,会返回一个expression.txt的表达矩阵文件,该文件是下一步差异表达分析的输入分析。 得到表达矩阵后,我们就可以进入到第3步差异表达数据分析。进入尔云的“差异分析”模块(如下图所示),它针对芯片和测序两种检测技术提供了不同的分析方案。对于RNA-seq

高通android平台开发

问题描述: 对于有过开发高通android系统的人来说,获取代码构建开发环境并不是难事,但对于刚刚接触这一块内容的人,如果没有详细的说明很容易走弯路,本文档就是根据本人的实践总结的一些经验教训。 1.代码获取 高通的android代码分为两部分,一部分是开源的,可以从网站https://https://www.360docs.net/doc/01494933.html,/xwiki/bin/QAEP/下载,需要知道要下载的代码的分支及build id。另一部分是非开源的,需要从高通的另一个网站https://https://www.360docs.net/doc/01494933.html,/login/上下载,这个下载是有权限限制的,晓光的帐号可以下载代码。后面这部分代码需要放到第一部分代码的vendor指定目录下,可能是vendor/qcom-proprietary或vendor/qcom/proprietary,根据版本的不同有所区别。 高通平台相关的东西基本都在vendor/qcom/proprietary下或device/qcom下 2.编译环境构建(ubuntu 10.04 64位) Android2.3.x后的版本需要在64位下进行编译 更新ubuntu源,要加上deb https://www.360docs.net/doc/01494933.html,/ lucid partner 这个 源用来安装java。 apt-get install git-core gnupg flex bison gperf build-essential zip curl zlib1g-dev x11proto-core-dev libx11-dev libxml-simple-perl sun-java6-jdk gcc-multilib g++-multilib libc6-dev-i386 lib32ncurses5-dev ia32-libs lib32z-dev lib32readline5-dev 研发主机不能更新java,需要让IT安装sun-java6-jdk。 在命令行执行sudo dpkg-reconfigure dash 选择no,否则编译时会报一下脚本语法错误 编译的过程中https://https://www.360docs.net/doc/01494933.html,/xwiki/bin/QAEP/和版本的 release notes中都有介绍,首先source build/envsetup.sh,然后choosecombo选择需要的选项,最后make或make –j4。-j4用来指定参与编译的cpu个数,指定了编译会快些。编译单个模块的时候只需要在make后面跟 上模块的名字 为了简化可以使用以下脚本 export TARGET_SIMULATOR=fasle export TARGET_BUILD_TYPE=release export TARGET_PRODUCT=msm7627a export TARGET_BUILD_VARIANT=eng set_stuff_for_environment make $1 编译的中间结果在out/target/product/平台/obj目录下,有时候为了完全

高通量测序的生物信息学分析

附件三生物信息学分析 一、基础生物信息学分析 1.有效测序序列结果统计 有效测序序列:所有含样品barcode(标签序列)的测序序列。 统计该部分序列的长度分布情况。 注:合同中约定测序序列条数以有效测序序列为准。 图形示例为: 2.优质序列统计 优质序列:有效测序序列中含有特异性扩增引物、不含模糊碱基、长度大于可供分析标准的序列。 统计该部分序列的长度分布情况。 图形示例为:

3.各样本序列数目统计: 统计各个样本所含有效测序序列和优质序列数目。 结果示例为: 4.OTU生成: 根据序列的相似性,将序列归为多个OTU(操作分类单元),以便后续分析。 5.稀释曲线(rarefaction 分析) 根据第4条中获得的OTU数据,做出每个样品的Rarefaction曲线。本合同默认生成OTU相似水平为0.03的rarefaction曲线。 rarefaction曲线结果示例:

6.指数分析 计算各个样品的相关分析指数,包括: ?丰度指数:ace\chao ?多样性指数:shannon\simpson ?本合同默认生成OTU相似水平为0.03的上述指数值。 多样性指数分析结果示例: 注:默认分析以上所列指数,如有特殊需要请说明。 7.Shannon-Wiener曲线 利用各样品的测序量在不同测序深度时的微生物多样性指数构建曲线,反映各样本在不同测序数量时的微生物多样性。当曲线趋向平坦时,说明测序数据量足够大,可以反映样品中绝大多数的微生物信息。绘制默认水平为:0.03。 例图:

8.Rank_Abuance 曲线 根据各样品的OTU丰度大小排序作丰度分布曲线图。结果文件默认为PDF格式(其它格式请注明)。 例图: 9.Specaccum物种累积曲线(大于10个样品) 物种累积曲线( species accumulation curves) 用于描述随着抽样量的加大物种增加的状况,是理解调查样地物种组成和预测物种丰富度的有效工具,在生物多样性和群落调查中,被广泛用于抽样量充分性的判断以及物种丰富度( species richness) 的估计。因此,通过物种累积曲线不仅可以判断抽样量是否充分,在抽样量充分的前提下,运用物种累积曲线还可以对物种丰富度进行预测。

Android平台介绍及使用指导

Android平台介绍及使用指导 二○一○年二月 版本 1.0

目录 Android平台介绍 ................................................................................... - 4 -基本名词...................................................................................................................... - 5 - 操作方法介绍 .......................................................................................... - 6 - 手机按键介绍.............................................................................................................. - 6 - 快捷键介绍.................................................................................................................. - 6 - 信息功能介绍.............................................................................................................. - 7 - 联系人功能介绍........................................................................................................ - 11 - 通话记录功能介绍.................................................................................................... - 14 - 文本粘贴/复制功能介绍.......................................................................................... - 14 - Push Email(Moxier)功能介绍............................................................................ - 15 - 电子邮件功能介绍.................................................................................................... - 16 - 桌面功能介绍............................................................................................................ - 19 - 蓝牙功能介绍............................................................................................................ - 23 - Wifi功能介绍........................................................................................................... - 23 - 飞行模式功能介绍.................................................................................................... - 23 - CDMA数据链接介绍................................................................................................... - 24 - 黑屏解锁功能............................................................................................................ - 25 - 回复出厂设置............................................................................................................ - 26 - 应用程序设置............................................................................................................ - 26 - GPS设置..................................................................................................................... - 27 - 手机中英文语言切换................................................................................................ - 28 - 更换手机输入法........................................................................................................ - 29 - 数据线链接Android手机........................................................................................ - 29 - 手机测试模式进入方法............................................................................................ - 30 - 横屏显示介绍............................................................................................................ - 30 - 浏览器功能介绍........................................................................................................ - 31 - RSS功能介绍............................................................................................................ - 32 - Q/A- 34 -

高通量测序:第二代测序技术详细介绍

高通量测序:第二代测序技 术详细介绍 -标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

在过去几年里,新一代DNA 测序技术平台在那些大型测序实验室中迅猛发展,各种新技术犹如雨后春笋般涌现。之所以将它们称之为新一代测序技术(next-generation sequencing),是相对于传统Sanger 测序而言的。Sanger 测序法一直以来因可靠、准确,可以产生长的读长而被广泛应用,但是它的致命缺陷是相当慢。十三年,一个人类基因组,这显然不是理想的速度,我们需要更高通量的测序平台。此时,新一代测序技术应运而生,它们利用大量并行处理的能力读取多个短DNA 片段,然后拼接成一幅完整的图画。 Sanger 测序大家都比较了解,是先将基因组DNA 片断化,然后克隆到质粒载体上,再转化大肠杆菌。对于每个测序反应,挑出单克隆,并纯化质粒DNA。每个循环测序反应产生以ddNTP 终止的,荧光标记的产物梯度,在测序仪的96 或384 毛细管中进行高分辨率的电泳分离。当不同分子量的荧光标记片断通过检测器时,四通道发射光谱就构成了测序轨迹。 在新一代测序技术中,片断化的基因组DNA 两侧连上接头,随后运用不同的步骤来产生几百万个空间固定的PCR 克隆阵列(polony)。每个克隆由单个文库片段的多个拷贝组成。之后进行引物杂交和酶延伸反应。由于所有的克隆都是系在同一平面上,这些反应就能够大规模平行进行。同样地,每个延伸所掺入的荧光标记的成像检测也能同时进行,来获取测序数据。酶拷问和成像的持续反复构成了相邻的测序阅读片段。

Solexa 高通量测序原理 --采用大规模并行合成测序法(SBS, Sequencing-By-Synthesis)和可逆性末端终结技术(Reversible Terminator Chemistry) --可减少因二级结构造成的一段区域的缺失。 --具有高精确度、高通量、高灵敏度和低成本等突出优势 --可以同时完成传统基因组学研究(测序和注释)以及功能基因组学(基因表达及调控,基因功能,蛋白/核酸相互作用)研究 ----将接头连接到片段上,经 PCR 扩增后制成 Library 。 ----随后在含有接头(单链引物)的芯片( flow cell )上将已加入接头的 DNA 片段变成单链后通过与单链引物互补配对绑定在芯片上,另一端和附近的另外一个引物互补也被固定,形成“桥” ----经30伦扩增反应,形成单克隆DNA簇 ----边合成边测序(Sequencing By Synthesis)的原理,加入改造过的DNA 聚合酶和带有4 种荧光标记的dNTP。这些dNTP是“可逆终止子”,其3’羟基末端带有可化学切割的基团,使得每个循环只能掺入单个碱基。此时,用激光扫描反应板表面,读取每条模板序列第一轮反应所聚合上去的核苷酸种类。之后,将这些基团化学切割,恢复3'端粘性,继续聚合第二个核苷酸。如此继续下去,直到每条模板序列都完全被聚合为双链。这样,统计每轮收集到的荧光信号结果,就可以得知每个模板DNA 片段的序列。目前的配对末端读长可达到2×50 bp,更长的读长也能实现,但错误率会增高。读长会受到多个引起信号衰减的因素所影响,如荧光标记的不完全切割。 Roche 454 测序技术 “一个片段 = 一个磁珠 = 一条读长(One fragment =One bead = One read)”

Android智能手机软件开发概述

第1章Android智能手机软件开发概述 随着移动设备的普及,其功能越来越完善,移动设备的系统平台也日渐火热。 本章首先介绍智能手机及其操作系统平台(如Symbian、Android、Windows Mobile、IOS等),并对学习Android手机软件开发的必要性进行阐述。之后, 介绍Android平台的总体架构,并对完成Android应用程序软件开发的SDK及 其组成进行简要说明。最后,对通过Android Market发布自己应用程序的方法 进行介绍。学习本章内容时,要求重点掌握如下内容: ●了解常见的智能手机操作系统平台。 ●了解Android的总体结构及主要功能。 ●了解Dalvik虚拟机、AVD等。 ●了解Android Market及发布应用程序的方法。 1.1 智能手机及其操作系统 据中国互联网络信息中心于2011年7月19日发布的统计《中国互联网络发展统计报告》显示,2011年上半年,我国手机网民规模继续稳步扩大。截至2011年6月底,我国手机网民达3.18亿,较2010年底增加1495万人(如图1.1所示)。可以说,智能手机正在快速走进人们的生活。就目前来看,已经有越来越多的人开始把智能手机当作日常看视频、办公的首选设备。随着A9架构、双核概念的问世,智能手机能更广泛、轻松地接管生活和工作中的大小事务[1]。因此,学习和研究智能手机软件开发,具有广阔的社会需求和工程实践意义。 图1.1 手机上网网民规模 智能手机一般指像个人电脑一样具有独立操作系统,可由用户自行安装软件等第三方服务商提供的程序,并且,用户能对手机功能进行扩充。目前,全球多数手机厂商都有智能手

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