高通QSD MSM APQ区别
高通msm是Mobile Station Modem 的缩写，即移动基带工作站，是指带有基带芯片的移动处理器，实际就是基带内置的手机处理器（soc）系列。
qsd是qualcomm snapdragon的缩写，只给了高通的第一批次scorpion架构处理器，只有qsd8250，qsd8650，qsd8250a，qsd850a使用，后来不再使用，也就是目前snapdragon——骁龙的称呼的来历，属于名誉性定名，用来纪念高通的第一批次的arm v7处理器。
apq是ap only，即application processor only的缩写，即只能做应用处理器（不能做基带处理器）——ap是与bp（baseband processor，信号基带处理器）相对——不带基带的移动处理器，没有内置基带的手机处理器系列。只能用于wifi平板，或者外置基带使用。
另外高通系还有：
mdm——Mobile Data Modem,数据卡解决方案，实际就是基带，用于外接基带，无线上网卡的主控等。
QSC--Qualcomm Single Chip，单芯片，主要用于wifi，gps主控，车载芯片，等微处理领域。
mpq——media processor only，媒体处理器，实际就是apq系列的大尺寸版，主要用于智能电视，智能电冰箱等智能电器，智能工程车辆。
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。
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
转录组高通量测序
转录组高通量测序 2010-11-22 09:48 （第二代高通量测序技术-454） 转录组即特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有RNA的总和，是研究细胞表型和功能的一个重要手段。与基因组不同的是，转录组的定义中包含了时间和空间的限定。同一细胞在不同的生长时期及生长环境下，其基因表达情况是不完全相同的。罗氏GS-FLX-Titanium第二代高通量测序仪平均读长超过 400bp，在测序读长上遥遥领先于其它第二代高通量测序仪，使其成为转录组学研究的首选测序平台，已被广泛应用于基础研究、临床诊断和药物研发等领域。 一、罗氏454测序技术在环境微生物生态多样性研究中的突出优势体现在：（1）测序序列长，便于聚类拼接，可以对转录本进行从头组装（de novo assembly）。 （2）测序通量高，可以检测到低丰度转录本信息。 （3）可以对无基因组参考序列的新物种进行转录组测序，发现新的转录本和亚型。 （4）实验操作简单、结果稳定，可重复性强。无需进行克隆的文库构建，双链cDNA连接454接头后可以直接进行测序，实验周期短。 （5）测序数据便于进行生物信息分析，可以进行基因差异表达分析、鉴定基因的可变剪切以及预测新基因。 二、美吉公司在环境微生物生态多样性研究中的突出优势体现在： （1）拥有自主实验室和高通量测序平台，可以根据客户要求灵活安排实验，实验周期短，取样方便，质量可靠。 （2）技术人员经验丰富，可以稳定地进行总RNA的提取和双链cDNA的合成，可以根据顾客要求第一时间提供实验方案。 （3）有专业的生物信息团队和大型计算机，可以为客户提供个性化的生物信息分析服务。 （4）开放式实验室，参与式服务。客户不但可以参与整个实验过程，而且可以参与生物信息分析，提供最为增值的售后服务。 三、服务流程 （1）客户提供样本背景信息、实验目的和实验预期。 （2）美吉公司设计实验方案，提供测序深度建议和生物信息分析建议。 （3）客户认可实验方案，双方签订项目合作协议。 （4）项目开始运作，美吉公司指定专人和客户保持无障碍沟通。 （5）项目结束，美吉公司提供标准结题报告。 （6）客户可以和美吉公司签订长期合作协议，享受折扣和VIP服务。 四、送样要求 （1）动物、植物、微生物组织： > 请提供足量的新鲜样品，样品量≥5g；植物材料应避免过老的组织，尽量用柔嫩部位。 > 新鲜程度要求：采样后将样品立即液氮速冻－80℃保存（保存期不超过1个月），干冰运输，运输时间不超过72h。 > 样本保存期间切忌反复冻融。
联发科新芯片MT6797 PK高通
联发科新芯片MT6797 PK高通 据PCB厂家了解，虽然智慧型手机市场第3季的成长动能比预期弱，产品均价亦有向下趋势，不过两大手机晶片厂高通（Qualcomm）与联发科的新品PK赛依旧在本月登场。法人认为，若联发科能够胜出，将有利于第3季末至第4季的出货动能。 据PCB厂家了解，联发科与高通在本季对打的产品，偏向中高价位的手机晶片，分别是联发科的“Helio P10”（产品代号为MT6755），对上高通的骁龙600系列（产品代号为MSM8952），产品售价约在20美元以上。 手机晶片供应链指出，就第3季的情况来看，虽然仍是今年的旺季，但成长力道不如预期，以联发科而言，单季手机晶片出货量估计约在1亿套左右，比第2季多出15%到20%，但手机晶片的产品均价（ASP）向下。 由于联发科的“Helio P10”约在第3季末至第4季初量产，法人认为，以“Helio P10”牌告价约在20美元左右来看，若能在客户端的PK赛中夺胜，将有利于后续产品均价拉升。 联发科第4季会由旗下最高阶的“Helio x20（产品代号为MT6797）”接棒，希望能从高通的骁龙820手中，拿下客户端的旗舰机种订单。
从短期营运来看，联发科因6月市场需求回温，第2季合并营收拉升至470.44亿元，较第1季小幅减少约1%，落在财测中间值。法人认为，第2季每股纯益将达4元以上。展望第3季，法人认为，联发科本季智慧型手机、平板电脑等产品线出货量仍会优于第2季，带动本季营收成长。 更多行业动态敬请关注钓鱼岛科技官方网站，国内顶尖的PCB厂家，7年专注PCB打样，电路板、线路板小批量生产，常年服务客户超过两万家，在行业内具有一定的知名度，PCB 厂家咨询热线：400-860-7888 相关文章推荐 1.三星连续5年蝉联《财富》世界500强科技公司第一 2.LG将投资9亿美元建设新OLED工厂
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
【手机CPU】高通骁龙
骁龙800系列比较[6] 骁龙800骁龙801骁龙805骁龙808骁龙810 CPU 高达2.3 GHz的四核 CPU 高达2.5 GHz的四核 CPU 高达2.7 GHz的四核 CPU 双核ARM? Cortex? A57 CPU和 四核ARM Cortex-A53 CPU 四核ARM? Cortex? A57 CPU和四核 ARM Cortex-A53 CPU GPU Adreno 330 GPU Adreno 330 GPU Adreno 420 GPU Adreno 418 GPU Adreno 430 GPU 调制解调器Gobi? 4G LTE全球模 式 具有载波聚 合的Gobi 4G LTE Advanced （速度高达 150 Mbps） RF360支持 Gobi? 4G LTE全球模 式 具有载波聚 合的Gobi 4G LTE Advanced （速度高达 150 Mbps） RF360支持 Gobi? 4G LTE全球模 式 LTE Category 6 （速度高达 300 Mbps） 40 MHz LTE Advanced 载波聚合 RF360支持 Gobi?真正 的4G LTE 全球模式 具有载波聚 合的Gobi 4G LTE Advanced （速度高达 300 Mbps） 60 MHz LTE Advanced载 波聚合 RF360支持 Gobi?真正的 4G LTE全球 模式 具有载波聚合 的Gobi 4G LTE Advanced（速 度高达300 Mbps） 60 MHz LTE Advanced载 波聚合 RF360支持 视频/音频1080p和 4K超高清 捕捉、播放 和显示 1080p和 4K超高清 捕捉、播放 和显示 1080p和 4K超高清 捕捉、播放 和显示 1080p和4K 超高清捕捉、 播放和显示 1080p和4K 超高清捕捉、 播放和显示 摄像头高达21 MP 高达21 MP 高达55 MP 高达5500万 像素的摄像 头 显示屏1080p和 4K外部显 示屏 支持高达 2560x2048 的显示屏分 1080p和 4K外部显 示屏 支持高达 2560x2048 的显示屏分 1080p和 4K外部显 示屏 超高清终端 显示屏与超 高清输出至 4K本机显示 屏和4K外部 显示屏 超高清终端 显示屏与超 高清输出至 2K本机显示 屏和4K外部 显示屏 超高清终端显 示屏与超高清 输出至HDTV
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
联发科和高通骁龙哪个好_高通和联发科处理器的优缺点对比
联发科和高通骁龙哪个好_高通和联发科处理器的优缺点对比现如今的手机越来越跟电脑一样了，其性能也在近些年与电脑的差距不再那么大了，手机处理器和电脑处理器一样，开始和多核发展，但手机处理器市场却不和电脑处理器市场一样，是高通和联发科的天下，自然对比的话也是它们两个来比拼。 联发科cpu和高通骁龙cpu哪个好联发科CPU和高通CPU相比，总体来看，高通CPU更胜一筹，高通CPU要好一些。他们的区别在于：高通CPU在高端手机产品中，高通都有着不小的优势，这是联发科短期内无法超越的。在低端CPU中，联发科目前的战略就是主打低端市场，中低端产品联发科有着绝对的优势。 高通骁龙系列一贯的优势就是性能，而联发科的优势则是性价比。 具体到你说的这两款CPU，高通骁龙Snapdragon APQ8064 Pro其实就是常说的骁龙600，四个Krait 300核心，很多2013年上半年的旗舰手机用的都是这个U。而MT6592则是最近联发科主推的8核CPU，具备8个A7架构的核心，由于小米的缘故，最近搭配这个U 的千元手机很火。具体到这两者的性能来看，参照安兔兔的纯理论跑分的话，MT6592比骁龙600稍高，但低于骁龙800。但是注意这只是理论跑分，并且现在很多手机也针对安兔兔做了特别的优化，以至于安兔兔的参考价值有所下降。 具体到实际使用中，骁龙600由于其Krait 300核心架构的优势，还是表现得更加好一些。目前能充分利用4个核心的软件尚且不多，更不用说8核了，更应该看重的是单核的性能如何，而在单核性能方面，骁龙600明显占优，所以MT6592到性能我认为还是要低于骁龙600的，8核更多的还是一种噱头，当然从性价比的角度看，还是很不错的，毕竟市场是最好的检验场。而市场需要卖点和噱头，8核心不失为一个好的选择，联发科很聪明。下面就为大家带来高通/联发科CPU优缺点解析，希望能对你的选购有所帮助。 一、入门级CPU大比拼一款CPU好不好，我们是要从多个方面考虑的，并不是说简简单单看一个主频、几个核心数就完了，更重要的是它的综合实力到底有多强，这里面当然也会牵扯到价格问题，性能相似当然是便宜的获胜，这是毋庸置疑的。 可能有人网友喜欢研究智能手机，平常手机处理器的官网。就拿高通官网举例，我们可以
大基因组大数据与生物信息学英文及翻译
Big Genomic Data in Bioinformatics Cloud Abstract The achievement of Human Genome project has led to the proliferation of genomic sequencing data. This along with the next generation sequencing has helped to reduce the cost of sequencing, which has further increased the demand of analysis of this large genomic data. This data set and its processing has aided medical researches. Thus, we require expertise to deal with biological big data. The concept of cloud computing and big data technologies such as the Apache Hadoop project, are hereby needed to store, handle and analyse this data. Because, these technologies provide distributed and parallelized data processing and are efficient to analyse even petabyte (PB) scale data sets. However, there are some demerits too which may include need of larger time to transfer data and lesser network bandwidth, majorly. 人类基因组计划的实现导致基因组测序数据的增殖。这与下一代测序一起有助于降低测序的成本，这进一步增加了对这种大基因组数据的分析的需求。该数据集及其处理有助于医学研究。 因此，我们需要专门知识来处理生物大数据。因此，需要云计算和大数据技术（例如Apache Hadoop项目）的概念来存储，处理和分析这些数据。因为，这些技术提供分布式和并行化的数据处理，并且能够有效地分析甚至PB级的数据集。然而，也有一些缺点，可能包括需要更大的时间来传输数据和更小的网络带宽，主要。 Introduction The introduction of next generation sequencing has given unrivalled levels of sequence data. So, the modern biology is incurring challenges in the field of data management and analysis. A single human's DNA comprises around 3 billion base pairs (bp) representing approximately 100 gigabytes (GB) of data. Bioinformatics is encountering difficulty in storage and analysis of such data. Moore's Law infers that computers double in speed and half in size every 18 months. And reports say that the biological data will accumulate at even faster pace [1]. Sequencing a human genome has decreased in cost from $1 million in 2007 to $1 thousand in 2012. With this falling cost of sequencing and after the completion of the Human Genome project in 2003, inundate of biological sequence data was generated. Sequencing and cataloguing genetic information has increased many folds (as can be observed from the GenBank database of NCBI). Various medical research institutes like the National Cancer Institute are continuously targeting on sequencing of a million genomes for the understanding of biological pathways and genomic variations to predict the cause of the disease. Given, the whole genome of a tumour and a matching normal tissue sample consumes 0.1 T B of compressed data, then one million genomes will require 0.1 million TB, i.e. 103 PB (petabyte) [2]. The explosion of Biology's data (the scale of the data exceeds a single machine) has made it more expensive to store, process and analyse compared to its generation. This has stimulated the use of cloud to avoid large capital infrastructure and maintenance costs. In fact, it needs deviation from the common structured data (row-column organisation) to a semi-structured or unstructured data. And there is a need to develop applications that execute in parallel on distributed data sets. With the effective use of big data in the healthcare sector, a
高通骁龙652和650 将成2016高端主流
高通骁龙652/650：将成2016高端主流 今年年初，高通（Qualcomm）曾发布两款采用Cortex-A72架构CPU的高通骁龙600系列的处理器新品，分别是八核的高通骁龙620和六核的高通骁龙618。而上周，高通（Qualcomm）宣布将这两款处理器分别更名为高通骁龙652和高通骁龙650，以便更好地体现这两款处理器的定位和功能。昨天，高通（Qualcomm）举行媒体沟通会，首次详细介绍了这两款芯片的性能。 高通骁龙652和高通骁龙650的出色性能 高通骁龙652和高通骁龙650集成了X8LTE连接，支持Cat7，利用双向2x20MHz载波 聚合提供最高达300Mbps峰值下载、100Mbps峰值上传数据传输速率。它们也都支持VoLTE，出色的连接能力让它可以支持全球不同运营商的网络需求，也完全符合中国运营商2016年重点发展4G+终端的需求。 从性能来讲，高通骁龙652和高通骁龙650都采用了ARM最高端的Cortex-A72CPU，高通骁龙652采用四核A72+和四核A53架构，而高通骁龙650采用两核A72+四核A53架构，这可以为智能手机提供更快的响应速度。 当然，高通骁龙652和高通骁龙650这两款处理器也都集成了高通（Qualcomm）先进的GPU、ISP、DSP以及视频、音频等功能。比如，它们拥有双ISP，完美支持双摄像头拍摄；首次在高通骁龙600系列集成了HEVC（H.265）4K视频拍摄与播放功能；Adreno510GPU可
以实现更真实场景的专业游戏体验；它们也都支持QuickCharge3.0快速充电技术，带来更好的功耗管理。 此前，高通骁龙600系列芯片中最高型号为高通骁龙617（HTCOneA9、中国移动A2等 产品采用），从综合性能来看，最新发布的这两颗芯片的确远超这一系列其他芯片，这应该是高通（Qualcomm）将其重新命名的原因。事实上，高通骁龙652和高通骁龙650这两款芯片已经具备了此前高通骁龙800系列中才有的一些功能。我们预计很多品牌的“次旗舰”机型将会搭载高通骁龙652和高通骁龙650这两款芯片。 有意思的是，在昨天早上的媒体采访中，Q博士（美国高通公司高级产品市场总监张云）透露称在很短的时间内就会有采用高通骁龙652和高通骁龙650这两款芯片的智能手机出货，而昨天晚上，三星就在中国市场发布了搭载高通骁龙652芯片的GalaxyA9。
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。
高通量测序：环境微生物群落多样性分析
(5)高通量测序：环境微生物群落多样性分析 微生物群落多样性的基本概念 环境中微生物的群落结构及多样性和微生物的功能及代谢机理是微生物生态学的研究 热点。长期以来，由于受到技术限制，对微生物群落结构和多样性的认识还不全面， 对微生物功能及代谢机理方面了解的也很少。但随着高通量测序、基因芯片等新技术 的不断更新，微生物分子生态学的研究方法和研究途径也在不断变化。第二代高通量 测序技术（尤其 是Roche 454高通量测序技术）的成熟和普及，使我们能够对环境微生物进行深度测序，灵 敏地探测出环境微生物群落结构随外界环境的改变而发生的极其微弱的变化，对于我 们研究微生物与环境的关系、环境治理和微生物资源的利用以及人类医疗健康有着重 要的理论和现实意义。 在国内，微生物多样性的研究涉及农业、土壤、林业、海洋、矿井、人体医学等诸多领域。以在医疗领域的应用为例，通 过比较正常和疾病状态下或疾病不同进程中人体微生物群落的结构和功能变化，可以 对正常人群与某些疾病患者体内的微生物群体多样性进行比较分析，研究获得人体微 生物群
落变化同疾病之间的关系；通过深度测序还可以快速地发现和检测常见病原及新发传 染病病原微生物。研究方法进展 环境微生物多样性的研究方法很多，从国内外目前采用的方法来看大致上包括以下四 类：传统的微生物平板纯培养方法、微平板分析方法、磷脂脂肪酸法以及分子生物学 方法等等。 近几年，随着分子生物学的发展，尤其是高通量测序技术的研发及应用，为微生物分 子生态学的研究策略注入了新的力量。 目前用于研究微生物多样性的分子生物学技术主要包 括:DGGE/TGGE/TTGE 、 T-RFLP 、SSCP、FISH 、印记杂交、定量 PCR、基因芯片等。 DGGE 等分子指纹图谱技术，在其实验结果中往往只含有数十条条带，只能反映出样品中少数 优势菌的信息；另一方面，由于分辨率的误差，部分电泳条带中可能包含不只一种 16S rDNA 序列，因此要获悉电泳图谱中具体的菌种信息，还需 对每一条带构建克隆文库，并筛选克隆进行测序，此实验操 作相对繁琐；此外，采用这种方法无法对样品中的微生物做 到绝对定量。生物芯片是通过固定在芯片上的探针来获得微
高通量测序 名词解释
高通量测序基础知识汇总 一代测序技术：即传统的Sanger测序法，Sanger法是根据核苷酸在待定序列模板上的引物点开始，随机在某一个特定的碱基处终止，并且在每个碱基后面进行荧光标记，产生以A、T、C、G结束的四组不同长度的一系列核苷酸，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，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，通过检测得到DNA碱基序列。 二代测序技术：next generation sequencing（NGS）又称为高通量测序技术，与传统测序相比，二代测序技术可以一次对几十万到几百万条核酸分子同时进行序列测定，从而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）。NGS主要的平台有Roche（454 & 454+），Illumina（HiSeq 2000/2500、GA IIx、MiSeq），ABI SOLiD等。 基因：Gene，是遗传的物质基础，是DNA或RNA分子上具有遗传信息的特定核苷酸序列。基因通过复制把遗传信息传递给下一代，使后代出现与亲代相似的性状。 DNA：Deoxyribonucleic acid，脱氧核糖核酸，一个脱氧核苷酸分子由三部分组成：含氮碱基、脱氧核糖、磷酸。脱氧核糖核酸通过3',5'-磷酸二酯键按一定的顺序彼此相连构成长链，即DNA链，DNA链上特定的核苷酸序列包含有生物的遗传信息，是绝大部分生物遗传信息的载体。
手机芯片行业研究报告
金地毯手机芯片行业研究报告 (2) 摘要： (2) 1.手机芯片行业的定义 (2) 1.1行业格局现状 (3) 1.1.1芯片架构设计——ARM一家独大 (3) 1.1.2逻辑、电路、图形设计——群雄并起 (4) 1.1.3晶圆制造——台积电一家独大，国内落后甚远 (5) 1.1.4 封装测试——国内不落下风，有望进一步增强 (6) 1.2 商业模式——IDM与垂直分工 (7) 2.手机芯片的发展现状 (8) 2.1行业进入成熟期，淘汰赛越发激烈 (8) 2.2换机需求仍然保存，手机芯片仍然保持增长 (9) 2.3芯片制造产能紧张，国内份额持续增长 (9) 2.4国内下游终端设备公司打造自研芯片，垂直整合产业链 (9) 2.5第三世界国家发展迅速，成为新的快速增长点 (10) 2.6市场结构发生变化 (11) 2.7 28纳米工艺长时间保持主流 (11) 3 手机芯片的发展前景 (14) 4手机芯片的投资机会 (14) （1）晶圆制造 (14) （2）虚拟IDM产业链整合 (16)
金地毯手机芯片行业研究报告 摘要： 在手机芯片行业按照生产工序可以分为芯片架构，芯片设计，晶圆制造，封装测试四个领域，每个领域的市场格局各不相同。在手机芯片行业中，两种商业模式IDM与垂直代工并存。目前，国内手机芯片行业已经进入成熟期，但由于消费升级以及海外市场的扩张，手机芯片行业仍能保持增长。由于先进制程的换代，手机芯片代工产能变得紧张，给了国内厂商更多机会。在成熟期的背景下，市场结构发生变化，行业下游终端厂商开始打造自研芯片整合资源。在制程工艺技术方面，28纳米将长时间保持主流。在将来的5G时代，手机芯片将会不断发展。结合行业背景以及国家产业大基金，金地毯建议重点关注晶圆制造以及虚拟IDM产业整合两个领域作为投资重点。 1.手机芯片行业的定义 芯片（chip）是集成电路的载体，由硅晶圆切割而成，负责电子设备中存储与运算的功能，是电子产品的大脑。目前市场上主流的手机芯片大体上由4个基本部分组成： （1）基带处理芯片（BP）。负责通信过程中数字信号（在手机内部的电路中传输）与模拟信号（声音）之间的转换，是通信技术中最复杂的部分之一。 （2）射频芯片（RF）。负责基带信号与射频信号（电磁波）之间的接收与发射。 （3）中央处理单元（CPU）负责命令的执行，运行所有与用户交互的软件或应用。其性能直接决定了手机软件的运行速度。 （4）图像处理芯片（GPU）负责图像的处理与显示，其性能决定了游戏与视频播放的速度与画面质量。 此外，手机中其他功能也会有对应的应用处理芯片（AP），例如：指纹识别，图像处理，加速度测量等等。 手机芯片行业按照产品流程，可以分为四大领域：IC设计，晶圆制造以及封装测试。在后三个环节，设备以及材料费用构成成了主要部分。晶圆制造消耗了绝大数的制造成本。2015年晶圆制造所需设备费用为287.8亿美元，占芯片制造全部设备费用的79%。
高通量测序及分析
高通量测序与功能分析 微生物群落测序是指对微生物群体进行高通量测序，通过分析测序序列的构成分析特定环境中微生物群体的构成情况或基因的组成以及功能。借助不同环境下微生物群落的构成差异分析我们可以分析微生物与环境因素或宿主之间的关系，寻找标志性菌群或特定功能的基因。对微生物群落进行测序包括两类，一类是通过16s rDNA，18s rDNA，ITS区域进行扩增测序分析微生物的群体构成和多样性；还有一类是宏基因组测序，是不经过分离培养微生物，而对所有微生物DNA进行测序，从而分析微生物群落构成，基因构成，挖掘有应用价值的基因资源。 以16s rDNA扩增进行测序分析主要用于微生物群落多样性和构成的分析，目前的生物信息学分析也可以基于16s rDNA的测序对微生物群落的基因构成和代谢途径进行预测分析，大大拓展了我们对于环境微生物的微生态认知。 目前我们根据16s的测序数据可以将微生物群落分类到种（species）（一般只能对部分菌进行种的鉴定），甚至对亚种级别进行分析， 几个概念： 16S rDNA（或16S rRNA）：16S rRNA基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。16S rRNA基因序列包括9个可变区和10个保守区，保守区序列反映了物种间的亲缘关系，而可变区序列则能体现物种间的差异。16S rRNA基因测序以细菌16S rRNA基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。 OTU：operational taxonomic units (OTUs)在微生物的免培养分析中经常用到，通过提取样品的总基因组DNA，利用16S rRNA或ITS的通用引物进行PCR 扩增，通过测序以后就可以分析样品中的微生物多样性，那怎么区分这些不同的序列呢，这个时候就需要引入operational taxonomic units，一般情况下，如
全基因组重测序大数据分析报告
全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。 3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：