ThispostisaboutanewclusteralgorithmpublishedbyAlexRodriguezandAlessandroLaiointhelatestSciencemagazine.Themethodisshortandefficient,Iimplementeditusingaboutonly100linesofcppcode.BASICMETHODTherearetwo

开篇致谢：下面内容的整个框架是跟着生信技能树发布在bilibili上的ChIP-seq视频学习的，链接：https://www.bilibili.com/video/av29255401，如果有基础的话，应该可以很快学下来。另外，用到的测试数据来自我之前介绍的一篇文献，拟南芥的，跑起来快。链接：https://www.jianshu.com/p/24dbcbcd26e5，后面关于ChIP-seq在

%[x,y,z]=peaks(60);%mesh(x,y,z);h=colorbar;set(get(h,'Title'),'string','dB');结果如下：2、TickLab

上一步骤（第6篇：重复样本的处理——IDR）用IDR对重复样本peaks的一致性进行了评估，同时得到了merge后的一致性的peaks——sample-idr，接下来就是对peaks的注释。

*Y;surf(X,Y,Z,C)colorbarxsurfc:带等高线的曲面图[X,Y,Z]=peaks(30);figuresurfc(X,Y,Z)xsurface:创建曲面对象surface是一个创建曲面图形对象的低级函数

在R里面对坐标进行注释坐标注释最简单的生物学应用就是peaks区域的注释，通常我们可以使用linux的各种软件加上gtf等格式的基因组注释信息来完成，在R里面当然也是可以轻松完成的啦！

上一篇介绍了使用ChIPseeker对peaks的分布和邻近基因的注释。除此之外，下游分析通常还包括鉴定我们感兴趣的蛋白质结合的motif；鉴定这些结合区域的基因以及这些基因的富集通路或网络。

Tyee滑雪俱乐部的比赛活动很多，有时候是在我们的大本营GrouseMountain,有时候是到别的滑雪场。之前的比赛我们都没参加：我觉得孩子刚开始学，基本功还不太好，参加比赛意义不大；另外很多比赛需要开车去别的雪场，我也怕麻烦。今年二月初的时候，介绍我们参加Tyee滑雪俱乐部的朋友问我们春假去不去参加太阳峰SunPeaks的滑雪比赛。他说他们去年也没参加，但是问了一下去过的家长，所有的家长都说好

之前写过ChIP-seq的基础分析：ChIP-seq数据分析（一）：从rawreads到peaks，和此文有很多相似之处。

2003年，Ma等人开发了PEAKS。PEAKS是用于解析肽图谱的一种串联质谱蛋白质组学软件，可用于基于串联质谱的肽测序，蛋白质鉴定和蛋白质定量。

Anunusuallyrobustmeteorshowerissettopeaklaterthisweek,andNASAscientistshaveafewtipsonhowtowatchit.ThePerseidmeteorshowerbeganonJuly17andwillcontinueuntilAug.24,butitwillpeaksometimeintheearlymorningho

题意：给一个n个点的图，每个点有权值，每条边有权值。q次询问，每次询问从a出发不经过边权大于x的边能够到达的所有点中，点权第k大的值。n#include#include#includeusingnamespacestd;constintINF=1e9;intn,m,q,fa[22][200002],f[200002],rt[200002],ct,cnt,dfn[200002],dfq[200002

linuxdata3/jy/biosoft/python/pyenv/versions/2.7.3/lib/python2.7/site-packages/coltroncoltron-eENCFF906WKZ_peaks_AllEnhancers.table.txt-bENCLB080OEI.sort.bam-SACC_atac.bed-gHG19

学习目标：学会用MACS2callpeaks理解MACS2callpeaks的结果PeakCallingPeakcalling即利用计算的方法找出ChIP-seq或ATAC-seq中reads富集的基因组区域。如下图所示，比对结果的文件中reads在正负链不均匀分布，但在结合位点聚集。正负链5‘末端的reads各形成一组合，通过统计学的方法评估这些组合的分布并和对照组比较，确定这些结合位点是否是显

chip-seq实战就跟在转录组和外显子上的实战是没有本质区别的，只是它多了一些分析，转录组只找表达量做差异分析，外显子只找变异做变异注释，那chip-seq找的是peaks和motif。

作者：Anti-《直到长出青苔》每次提起户外，我们总是能想到日本的像《GOOUT》《PEAKS》这些杂志，以及FUJIROCKFESTIVAL这样的户外盛典。

Peaks求n个排列中有恰好k个峰的方案数，模239n()%56882,k=read();f[1][1]=1;for(inti=1;i#definergregister#defineilinline#definecoconsttemplateilTread

题意：有N座山，M条道路。山有山高，路有困难值（即点权和边权）。现在Q次询问，每次给出(v,p)，让求从v出发，只能结果边权x)<=p；然后离线求，把节点和询问排序，线段树就可以搞定了。O(Nlog^2N)这个做法可以参考：luogu5311。

题目说明：Inthiskata,youwillwriteafunctionthatreturnsthepositionsandthevaluesofthe"peaks"(orlocalmaxima)ofanumericarray.Forexample

单峰分布（unimodaldistribution）&双峰分布（bimodaldistribution）数据分布会有一个或者很多个峰值（peaks），数据分布中只有一个明显峰值的叫做单峰，有两个明显峰值的叫做双峰

Mostinterestingreal-worlddatadistributionsarehighlycomplexandmultimodal.Thatistosay,theprobabilitydistributionwhichdescribesthedatahasmultiple“peaks

题目描述：在Bytemountains有N座山峰，每座山峰有他的高度h_i。有些山峰之间有双向道路相连，共M条路径，每条路径有一个困难值c，这个值越大表示越难走，现在有Q组询问，每组询问询问从点v开始只经过困难值小于等于x的路径所能到达的山峰中第k高的山峰的高度，如果无解输出-1。N<=105,M,Q<=5∗105，hi,c,x<=109。N<=10^5,M,Q<=5

注释一般有以下几种方法，但是一般经验有：1.比对时下载UCSC格式的参考基因组，后续操作障碍少2.数据准备要严格按照软件的说明，若遇到格式正确就是读不进的情况，试试dos2unixfile1.ChIPseek在线工具特点：在线，使用简单，运算速度非常快，实质是后台调用了HOMER和bedtoolsTSS区域不能自己定义，观察了一下软件的定义应该是+-1000bpTSS。input：只需准备UCSC

佛罗里达州立大学心理学教授AnderEricsson作为“一万小时理论”的原研究者，虽然对大众流行的简化版“一万小时理论”颇有微辞，在Peaks:secretsofthenewscienceofexpertise

1.数据质控数据分析前的质控，TSS富集、片段长度分布特征、peaks的reads比例。其中常用于判断实验是否失败的片段长度分布特征原理如下（摘抄于ATAC-seq

传送门一道考察比较全面的题。这道题又用到了熟悉的kruskal+倍增来查找询问区间的方法。查到询问的子树之后就可以用dfs序+主席树统计答案了。代码：#include#defineN200005#defineM500005usingnamespacestd;inlineintread(){intans=0;charch=getchar();while(!isdigit(ch))ch=getchar

Description在Bytemountains有N座山峰，每座山峰有他的高度h_i。有些山峰之间有双向道路相连，共M条路径，每条路径有一个困难值，这个值越大表示越难走，现在有Q组询问，每组询问询问从点v开始只经过困难值小于等于x的路径所能到达的山峰中第k高的山峰，如果无解输出-1。BZOJ3551强制在线。SolutionKruskal重构树。考虑Kruskal的加边过程，将边从小到大加入的同

【题目链接】https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3545【题解】显然离线后会好做许多。将所有边与询问的困难值排序，用并查集维护连通性，用权值线段树维护连通块权值。每次加入一条边时，若在不同连通块中，就将这两个块合并。用线段树合并维护权值线段树。查询时查询所在块的第K大即可。时间复杂度O(N∗logN)O(N∗logN)此题也有在线做法，

>>[xyz]=peaks;>

题意同bzoj3545，只不过强制在线了。那强制在线了怎么搞呢x，有一个神奇的东西，kruskal重构树，张这个样子：传送门。他有很多优美的性质：首先，他一定是一颗二叉树，然后所有叶子节点一定是原图中的点，从叶子节点往跟走，点权一定是单调不降的。如果原图中有n个点，则这棵树一定有n+n-1个点（因为你需要合并n-1次，也就新建了n-1个点）。然后对于这道题而言，你可以从v开始在树上倍增找到第一个小

不同维数数据展示一维数据(玫瑰图)二维数据三维数据1.云图[X,Y,Z]=peaks; contour(X,Y,Z,20)fig2plotly()四维数据，多维数据1.BoxPlots(matlab)loadcarsmall

由于不方便编写公式，涉及公式部分全部截图，原始ipynb文件点这里。聚类(clustering)是一类典型的无监督学习（unsupervisedlearning）方法，它通过对无标记训练样本的学习将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集（簇/cluster）。聚类分析的目标是基于元素的相似性进行归类，在生物信息学和模式识别等领域有着广泛的应用，常用的聚类算法有：knn、K-means、K-m

name','实例24');subplot(2,2,1)z=peaks;ribbon(z)title('Figure1')subplot(2,2,2)[x,y,z]=peaks(15);[dx,dy]=

软件名称：数学软件MatlabR2016a64位完全破解版(附破解文件+密钥+安装教程)软件大小：7.6GB更新时间：2016-11-231、首先使用peaks函数生成一组数据。

题目描述传送门题解离线之后排序，然后对于每一个询问，将所有边权比它小的加入。可以把各个连通块搞成一个个splay，连边的时候启发式合并，然后每一个询问在当前点所在的splay里找k大值就可以了。这题还有主席树的做法，就是通过排序之后将点重新编号，保证在任何时刻和某一个点连通的所有点组成一个连续的区间，然后实际上就是一个静态主席树找区间第k大了。代码#include#include#include#

matlab中的peaks函数是一个典型的多元函数。

通过例子来理解interp2函数：[X,Y]=meshgrid(-3:3);%产生网格坐标 V=peaks(X,Y);%通过网格坐标计算函数值，产生三维凹凸面 figure surf(X,Y,V) title

传送门写在前面：一道调了不止一上午的题目思路：我们先来看一下神奇的kruskal重构树图中红色的是原图的边权，黑色的是原图上的点这样生成的树有一些十分优美的性质：1.二叉树(好吧这题意义不大)2.原树与新树两点间路径上边权(点权)的最大值相等3.子节点的边权小于等于父亲节点(大根堆)4.原树中两点之间路径上边权的最大值等于新树上两点的LCA的点权这些神奇的性质可以解决一些图上的连通性问题。对于这道

转载来自于：http://blog.csdn.net/PoPoQQQ/article/details/41348785弱真不知道这个题解怎么写。题目大意：同3545强制在线3545题解传送门：http://blog.csdn.net/popoqqq/article/details/40660953强制在线没法排序启发式合并也就用不了了Kruskal重构树是个挺好玩的东西可以拿来处理一些最小生成树的

    我们如果首先求出了最小生成树，那么在询问的时候去掉所有边权>x的边，那么剩下的和v相连的就是可以走到的山峰。    那么考虑在并查集的时候做一点科(shou)技(jiao)，比如现在要合并u和v所在的连通块，边权为t，那么显然u中所有点到v中所有点的路径中的最大边权为t，那么新建一个点p，连p->u和p->v且p的点权为t。那么n-1合并之后得到了一颗有n的叶子节点的树，那么两个点x->y

-3%20%A6%B1%AD%B1%C3C%A6%E2%AA%BA%B1%B1%A8%EE4-3曲面顏色的控制利用colorbar指令，可顯示MATLAB如何以不同顏色來代表曲面的高度，例如若先輸入「peaks

题目大意一个图，有边权和点权。若干个询问形如询问从点x出发只能走边权不超过y的边，走到所有点点权第k大是多少。离线大法好显然按照边权从小到大排序，用平衡树启发式合并做就好了。TLE了，不开森。#include #include #include #include #include #include #definefo(i,a,b)for(i=a;ikey[x]){ insert(tree[x][0

 Description【题目描述】同3545Input第一行三个数N，M，Q。第二行N个数，第i个数为h_i接下来M行，每行3个数abc，表示从a到b有一条困难值为c的双向路径。接下来Q行，每行三个数vxk，表示一组询问。v=vxorlastans，x=xxorlastans，k=kxorlastans。如果lastans=-1则不变。 Output同3545 【思路】       Kruska

TimeLimit: 10Sec  MemoryLimit: 128MBSubmit: 1124  Solved: 304[Submit][Status][Discuss]Description在Bytemountains有N座山峰，每座山峰有他的高度h_i。有些山峰之间有双向道路相连，共M条路径，每条路径有一个困难值，这个值越大表示越难走，现在有Q组询问，每组询问询问从点v开始只经过困难值小于等

为什么是英文标题呢，因为这个算法还没有正式的翻译，为2015年的Science上发表的一个算法。非常好，在我的论文里涉及到了这个算法的使用。这里记录一下这个算法。如果要英文原文的，就去谷歌搜索这个标题就好了。至于能不能免费看，要看有没有人提供或者购买。聚类算法本身聚类算法大家应该非常熟悉，聚类算法应用领域非常广泛，甚至从天文学到生物学都有很多应用。其中最熟悉的一些包括：K-means和K-medo

Description【题目描述】同3545Input第一行三个数N，M，Q。第二行N个数，第i个数为h_i接下来M行，每行3个数abc，表示从a到b有一条困难值为c的双向路径。接下来Q行，每行三个数vxk，表示一组询问。v=vxorlastans，x=xxorlastans，k=kxorlastans。如果lastans=-1则不变。Output同3545SampleInputSampleOut

其实启发式合并就是暴力合并，然后就是名字比较高端暴力合并的时候把小的往大的合并，这样可以保证复杂度不会闹鬼先说这题的做法，把边从小到大排序，把询问按对边的限制也从小到大排序，然后枚举询问，动态加满足小于等于当前限制的边，暴力合并。做法很简单，然后就很奇怪一直TLE..非常玄学..然后通过某种奇怪的方式发现了bug：在暴力合并的时候，我们需要dfs遍历整个较小的splay树，把所有的节点都加入较大的

听说这题有在线做法……？YY了一下似乎要把各种东西都给可持久化掉。。。好麻烦。。。反正这题没强制在线先把询问按他给的那个阀值排序，然后搞像Kurscal的过程，按边权从小到大枚举边，每次合并连接的两个点所能到的权值集合，这个可以用平衡树的启发式合并实现。于是询问就在对应的平衡树里查K大就可以了。根据势能分析，n棵只有1个节点的splay启发式合并复杂度是O(nlogn)的。如果同样级别treap直

怎么也过不了的题QAQ3545:[ONTAK2010]Peaks写的splay+启发式合并不知为何WA啊QAQ，然而网上都没这么写的。

BRIEFbinarydescriptionalgorithmfromskimageimportdatafromskimageimporttransformastffromskimage.featureimport(match_descriptors,corner_peaks