谁知道这是什么软件比对的结果

进入桌面出现黑屏，但是鼠标可以动，一般是因为系统桌面没有运行。比较喜欢折腾电脑的童鞋们，都知道，系统的桌面运行是依赖explorerexe这个程序的，一旦在启动系统时，加载explorerexe这个软件时出现异常或是卡住了，都会出现桌面黑屏或是卡住的情况。

关于该软件的计算可选参数以及结果文件的解读，见前三篇分享：

序列比对软件 MUMmer 快速上手（一）

序列比对软件 MUMmer 高级使用（二）

序列比对软件 MUMmer 结果文件解读（三）

本篇来介绍一下获得的 <prefix> delta 如何进一步处理分析；

delta-filter 用于 *** 作 <prefix>delta 文件并根据各种选择所需要的 alignments；

常用命令：

可选的参数有（部分展示）：

其中，-g 选项可以确定最长的相互一致的匹配集，而 -r 和 -q 选项只要求匹配分别与 ref 或 qry 一致的数据集；不同的是，-g 不允许倒位和异位，而 -r 和 -q 允许；

选项 -u 可以保留那些以唯一顺序锚定的对齐；

输出文件的格式与输入文件相同，详见： 序列比对软件 MUMmer 结果文件解读（三）

可以展示命令行上两个特定序列的 pair-wise alignment，便于识别错误的确切位置以及寻找两个序列之间的 SNPs；

常用命令：

<ldR> 为期望 ref 序列的 FastA header，<IdQ> 为期望 qry 序列的 FastA header，将显示这两个序列之间的所有对齐，输出将被输出至 stdout。

可选的参数有：

其中，-x 选项只适用于氨基酸对齐，只影响错误标记，不影响对齐；

解析 NUCmer 的 delta alignment output 文件，并展示每个对齐的位置、一致性百分比等信息，是分析 delta file 最常用的工具之一；

常用命令：

可选参数有：

在没有使用 -H 或 -B 选项时，输出会给每一列添加一个 header tag，如下所示：

当使用 -B 选项时，结果会由 12 个 Tab 分隔的列组成，详细如下：

结果将输出到 stdout；

其中，一些描述的列不会出现在核苷酸比对结果中，如相似度百分比；

顾名思义，该程序可以报道输出文件中的多态性位点信息，其编目了 delta file 中的 SNPs 和插入/缺失信息，每行一个多态性位点信息；

常用命令：

结果将被输出到 stdout。

可选参数如下：

show-tiling attempts to construct a tiling path out of the query contigs as mapped to the reference sequences Given the delta alignment information of a few long reference sequences and many small query contigs, show-tiling will determine the best mapped location of each query contig 

略，详见  manual of MUMmer 。

为量化两个基因组的宏观差异，该程序将比对的 breakpoints 进行分类，以一个标准的，未过滤的 delta file 作为输入文件，确定两个序列集之间的最佳 mapping，并报告该 mapping 中的 breaks；

常用命令：

输出为 stdout，每一行输出一个 breakpoint，每行前 5 列分别表示seq ID, feature type, feature start, feature end, and feature length；

可选参数有：

该脚本是对 nucmer 的包装，使用默认参数进行比对，并运行许多 nucmer 的助手脚本来处理输出，并报告比对的统计数据，SNPs，breakpoints 等；它的目的是评价两个高度相似序列集的序列和结构相似性。

常用命令：

可选参数有：

输出文件有多个，包括：

其中，report file 对于比较两个相似基因组的差异十分有用。

从 show-coords 或 mgaps 处获得输入文件并将其转为 FIG, PDF or PS image file；

mapview 对于将多个 query mapping 到一个 ref 上时很有用；

详见  manual of MUMmer 。

从 mummer, nucmer, promer or show-tiling 处获得输入，并将其转换为适合使用 gnuplot 绘图的格式；

暂略，后有时间再补充；

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对于微信营销系统，就像一个微信里面的应用，只需要打印一个二维码，放到自己的店里，甚至放到网站的任何一个地方，用户只需要扫一扫二维码，几秒钟就可以成为我们的用户，不需要下载安装，只要扫一扫关注公众号就可以，对于微信用户而言也是非常方便的。

3开发投入成本低

因为不需要关心安卓和IOS系统版本的问题，节省了客户端的投入，更关键的是不需要担心后期客户端维护和版本升级的相关问题。

APP软件的开发周期普遍是在2-6个月，微信端的APP基本是在2个月左右就可以搞定，相对APP软件而言，微信公众号应用的开发周期无疑更短一些。

MEGA比对也是可以的。MEGA功能很多，但是专长是建树。

Clustal X功用也很多，也可以建树，但Clustal X专长是比对。

如果说MEGA和Clustal X做比对有何区别，算法上面肯定有一定区别的，因为两个软件的程序不是同一个人写的，至于区别有多大，我没看过原代码，也不清楚。

也就像两个乐手，其中一个更擅长吉他，而另一个更擅长架子鼓，一个道理。

数组是一种低级数据结构，大量比对，选择，过滤？

是要用到外部排序算法的吗？

还是说比这个还要大量？数据库倒肯定能实现~！

关键是量大到一定程序后就不再用这种数据结构了！

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