环境微生物群落多样性分析
QQ空间新浪微博腾讯微博微信更多71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生物多样性的信息，“只能验证已知，却无法探索未知”，此方法通过信号强弱判断微生物的丰度也不是非常的准确。
而近年来以454焦磷酸测序为代表的高通量测序技术凭借低成本、高通量、流程自动化的优势为研究微生物群落结构提供了新的技术平台。Roche 454高通量测序技术能同时对样品中的优势物种、稀有物种及一些未知的物种进行检测，获得样品中的微生物群落组成，并将其含量进行数字化。最近，美吉生物推出了新的测序平台———MiSeq。MiSeq高通量测序平台集中了Roche 454和Illumina HiSeq 2500的优点，不仅可实现
对多样品的多个可变区同时测序，而且在测序速度和测序通量上都有进一步提升，目前此平台已在微生物多样性群落结构研究方面受到了广大学者的认可。
第二代高通量测序技术
产品优势
无需培养分离菌群：
直接从环境样本中扩增核糖体RNA 高变区进行测序，解决了大部分菌株不可培养的难题。
客观还原菌群结构：
专业、成熟、稳定的样本制备流程，严格控制PCR 循环数，客观还原样品本身的菌群结构及丰度比例。痕量菌检测：
充分发挥高通量测序的大数据量优势，能检测出丰度低至万分之一的痕量菌。
服务流程
环境样品
土壤：5-10g；
水体：2L水样或0.22μm滤膜过滤；
粪便：3g；
黏膜：指甲大小；
植物内生菌：10-20g叶片；3-5g根系；
底泥：5-10g；
血液：10mL；
叶片：50-100g
。DNA
浓度＞10ng/μL
总量＞500ng的DNA，
OD260/280介于1.8-2.0之间并确保DNA
无降解。样本要求
PCR产物
（仅限Roche 454平台）
PCR产物浓度＞5ng/μL，总
量＞100ng，OD260/280介
于1.8-2.0之间并确保PCR产
物无降解；
PCR产物需经电泳切胶回收纯
化；
送样管管口使用 Parafilm封口
膜密封；
样品保存期间切忌反复冻
融，使用干冰运输。
生信分析
1. 稀释性曲线（Rarefaction Curve）
采用对测序序列进行随机抽样的方法，以抽到的序列数与它们所能代表OTU的数目构建曲线，即稀释性曲线。当曲线趋于平坦时，说明测序数据量合理，更多的数据量对发现新OTU的边际贡献很小；反之则表明继续测序还可能产生较多新的OTU。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数；"Label 0.03" 表示该分析是基于OTU 序列差异水平在0.03，即相似度为97% 的水平上进行运算的，客户可以选取其他不同的相似度水平。
纵轴：基于该测序条数能构建的OTU数量。
曲线解读：
? 图1中每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记；
? 随测序深度增加，被发现OTU 的数量增加。当曲线趋于平缓时表示此时的测序数据量较为合理。
2. Shannon-Wiener 曲线
反映样品中微生物多样性的指数，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，以此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物种信息。
横轴：从某个样品中随机抽取的测序条数。
纵轴：Shannon-Wiener 指数，用来估算群落多样性的高低。
Shannon 指数计算公式：
其中，
S obs= 实际测量出的OTU数目；
n i= 含有i 条序列的OTU数目；
N = 所有的序列数。
曲线解读：
? 图2每条曲线代表一个样品，用不同颜色标记，末端数字为实际测序条数；
? 起初曲线直线上升，是由于测序条数远不足覆盖样品导致；
? 数值升高直至平滑说明测序条数足以覆盖样品中的大部分微生物。
3.Rank-Abundance 曲线
用于同时解释样品多样性的两个方面，即样品所含物种的丰富程度和均匀程度。
物种的丰富程度由曲线在横轴上的长度来反映，曲线越宽，表示物种的组成越丰富；
物种组成的均匀程度由曲线的形状来反映，曲线越平坦，表示物种组成的均匀程度越高。
横轴：OTU 相对丰度含量等级降序排列。
纵轴：相对丰度比例。
曲线解读：
? 图3与图4中每条曲线对应一个样本（参考右上角图标）；
? 图3与图4中横坐标表示的是OTU（物种）丰度排列顺序，纵坐标对应的是OTU（物种）所占相对丰度比例（图3为相对百分比例，图4为换算后Log值），曲线趋于水平则表示样品中各物种所占比例相似；曲线整体斜率越大则表示样品中各物种所占比例差异较大。
4. 样本群落组成分析：多样本柱状图/ 单样本饼状图
根据分类学分析结果，可以得知一个或多个样品在各分类水平上的物种组成比例情况，反映样品在不同分类学水平上的群落结构。
柱状图（图5）
横轴：各样品的编号。
纵轴：相对丰度比例。
图标解读：
? 颜色对应此分类学水平下各物种名称，不同色块宽度表示不同物种相对丰度比例；
? 可以在不同分类学水平下作图分析。
饼状图（图6）
在某一分类学水平上，不同菌群所占的相对丰度比例。不同颜色代表不同的物种。
5. 样品OTU 分布Venn 图
用于统计多个样品中共有或独有的OTU数目，可以比较直观地表现各环境样品之间的OTU 组成相似程度。不同样品用不同颜色标记，各个数字代表了某个样品独有或几种样品共有的OTU 数量，对应的OTU编号会以EXCEL 表的形式在结题报告中呈现。
分析要求
单张分析图，样本分组至少两个，最多5 个。
? 默认设置为97% 相似度水平下以OTU 为单位进行分析作图。
6. Heatmap 图
用颜色变化来反映二维矩阵或表格中的数据信息，它可以直观地将数据值的大小以定义的颜色深浅表示出来。将高丰度和低丰度的物种分块聚集，通过颜色梯度及相似程度来反映多个样品在各分类水平上群落组成的相似性和差异性。
相对丰度比例：
热图（图8）中每小格代表其所在样品中某个OTU 的相对丰度。以图8为例，红框高亮的小格所对应的信息为：样本（R11-1Z）中OTU（OTU128）的相对丰度比例大概为0.2%。
丰度比例计算公式（Bray Curtis 算法）：
其中，
S A,i = 表示A样品中第i个OTU所含的序列数
S B,i = 表示B样品中第i个OTU所含的序列数
样品间聚类关系树：
进化树表示在选用成图数据中，样本与样本间序列的进化关系（差异关系）。处于同一分支内的样品序列进化关系相近。
物种/OTU 丰度相似性树：
丰度相似性树表示选用成图的数据中样品与样品中的OTU 或序列在丰度上的相似程度。丰度最相近的会分配到同一分支上。
客户自定义分组：根据研究需求对菌群物种/OTU 研究样本进行二级分组
? 二级物种/OTU 分组：将下级分类学水平物种或OTU 分配到对应的上级分类学水平，以不同颜色区分；
? 二级样品分组：根据研究需要，对样品进行人为的分组，以不同颜色区分。
7. 主成分分析PCA (Principal Component Analysis)
在多元统计分析中，主成分分析是一种简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中对方差贡献最大的特征，从而有效地找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。
通过分析不同样品的OTU 组成可以反映样品间的差异和距离，PCA 运用方差分解，将多组数据的差异反映在二维坐标图上，坐标轴为能够最大程度反映方差的两个特征值。如样品组成越相似，反映在PCA图中的距离越近。
横轴和纵轴：以百分数的形式体现主成分主要影响程度。以图9为例，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）是造成四组样品（红色，蓝色，黄色和绿色）的两个最大差异特征，贡献率分别为41.1% 和27.1%。
十字交叉线：在图9中作为0 点基线存在，起到辅助分析的作用，本身没有意义。
图例解读：
? PCA 分析图是基于每个样品中所含有的全部OTU 完成的；
? 图9中每个点代表了一个样本；颜色则代表不同的样品分组；
? 两点之间在横、纵坐标上的距离，代表了样品受主成分（PC1 或 PC2）影响下的相似性距离；
? 样本数量越多，该分析意义越大；反之样本数量过少，会产生个体差异，导致PCA分析成图后形成较大距离的分开，建议多组样品时，每组不少于5个，不分组时样品不少于10个；
? 图10中的圆圈为聚类分析结果，圆圈内的样品，其相似距离比较接近。
8. RDA/ CCA 分析图
基于对应分析发展的一种排序方法，将对应分析与多元回归分析相结合，每一步计算均与环境因子进行回归，又称多元直接梯度分析。主要用来反映菌群与环境因子之间的关系。RDA 是基于线性模型，CCA是基于单峰模型。分析可以检测环境因子、样品、菌群三者之间的关系或者两两之间的关系。
横轴和纵轴：RDA 和CCA 分析，模型不同，横纵坐标上的刻度为每个样品或者物种在与环境因子进行回归分析计算时产生的值，可以绘制于二维图形中。
图例解读：
? 冗余分析可以基于所有样品的OTU作图，也可以基于样品中优势物种作图；
? 箭头射线：图11中的箭头分别代表不同的环境因子（即图中的碳酸氢根离子HCO3-，醋酸根离子AC-等，图中的其它环境因子因研究不同代表的意义不同，因此不再赘述）；
? 夹角：环境因子之间的夹角为锐角时表示两个环境因子之间呈正相关关系，钝角时呈负相关关系。环境因子的射线越长，说明该影响因子的影响程度越大；
? 图11中不同颜色的点表示不同组别的样品或者同一组别不同时期的样品，图中的拉丁文代表物种名称，可以将关注的优势物种也纳入图中；
? 环境因子数量要少于样本数量，同时在分析时，需要提供环境因子的数据，比如 pH值，测定的温度值等。
9. 单样品/ 多样品分类学系统组成树
根据NCBI 提供的已有微生物物种的分类学信息数据库，将测序得到的物种丰度信息回归至数据库的分类学系统关系树中，从整个分类系统上全面了解样品中所有微生物的进化关系和丰度差异。
单样品图（图12）：可以了解单样品中的序列在各个分类学水平上的分布情况。
图例解读：
? 图12中不同的层次反映不同的分类学水平；
? 分支处的圆面积说明了分布在该分类学水平，且无法继续往下级水平比对的序列数量，面积越大，说明此类序列越多；
? 每个分支上的名词后面的两组数字分别表示比对到该分支上的序列数和驻留在该节点上的序列数；
? 图13中为某单一水平物种分布情况，并非是序列分布。
多样品图（图14）：比对多个样品在不同分类学分支上序列数量差异。
图例解读：
? 比对不同样品在某分支上的序列数量差异，通过带颜色的饼状图呈现，饼状图的面积越大，说明在分支处的序列数量越多，不同的颜色代表不同的样品。
? 某颜色的扇形面积越大，说明在该分支上，其对应样品的序列数比其他样品多。
? 多样品在做该分析时，建议样品数量控制在10个以内，或者将重复样本数据合并成一个样本后，总样品数在10个以内。
10.系统发生进化树
在分子进化研究中，基于系统发生的推断来揭示某一分类水平上序列间碱基的差异，进而构建进化树。
图例解读：
? 图15中体现的是序列进化差异情况，处在同一分支上的物种说明进化关系较近。
? 图15左下角的图例为距离标尺，分支距离越长，进化关系越远。
11. (un)Weighted UniFrac PCoA/Tree 分析
利用各样品序列间的进化信息来计算样品间距离，反映环境样品在进化树中是否有显著的微生物群落差异。PCoA（principal co-ordinates analysis）是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法，通过一系列的特征值和特征向量进行排序后，选择主要排在前几位的特征值，PCoA 可以找到距离矩阵中最主要的坐标，结果是数据矩阵的一个旋转，它没有改变样品点之间的相互位置关系，只是改变了坐标系统。通过PCoA 可以观察个体或群体间的差异。
图例解读：
? 图16和图17中不同颜色代表不同分组；
? PCoA 分析建议不分组时，样本数量不少于10 个；多组样本时，每组样本数量不少于5 个；
? 对于某一功能基因，进行进化树分析时，建议采用OTU数目控制在10,000以内，或者由客户指定分析优势OTU个数。
12. NMDS 分析
NMDS（Nonmetric Multidimensional Scaling）常用于比对样本组之间的差异，可以基于进化关系或数量距离矩阵。
横轴和纵轴：表示基于进化或者数量距离矩阵的数值在二维表中成图。
图例解读：
? 图18中不同的颜色代表不同的分组；
? 建议不分组时，样本数量不少于10个；多组样本时，每组样本数量不少于5个；
? 图18中的点代表样本，点与点之间的距离表示差异程度。
13. 含相似性树柱状图
根据样品中相似程度进行排布，并绘制对应样本树状图反映样本中群落结构。
图例解读：
? 图19中左侧是相似度树状图，样本之间的差异越小，样本便会处在相近的同一分支上；? 右侧柱状图，展示样本中微生物的群落结构。不同颜色代表不同物种。
14.Unifrac 显著性差异分析
比较样品间进化差异的显著性分析。
图例解读：
? 图20横坐标为两组样品；
? 纵轴坐标为unifrac 进化距离（序列差异）。
15. 单因素unweighted unifrac PCA 分析
在某单一因素上，进行unweighted unifrac PCA 分析。
图例解读：
? 图21横轴为不同变量（本例为不同年龄阶段）下的样本；
? 纵坐标为主成分，图21中显示同一年龄阶段内和不同年龄阶段间的由主成分导致的差异情况。
16. 个性化分析案例展示
案例描述一
Community composition of root-associated fungi in a Quercus-dominated temperate forest:"codominance" of mycorrhizal and root-endophytic fungi. Ecol Evol. 2013 May; 3(5):1281-93.
测序量样本来源样本数量高变区测序平台
（reads）植物根系/ 泥土159/38ITS Roche GS70,495
样本来自于以日本橡木为主的温带森林，使用454 测序分析多个生态系统的真菌多样性。样品来源为植物根系
样本，从12 株植物中提取了159 份根系。分析结果表明，外生真菌群落和根系内生真菌群落互相作用，维持
了这种以日本橡木为主的温带森林的生态环境。
图例解读：
? 图22构建了地下植物与真菌的相互关系网络；
? 图22中灰色圆点表示与植物共生的微生物物种，菱形代表真菌OTU，它们之间的关系用灰色连接线表示；
? 它们之间的密集程度越高表示它们之间相互作用被观察的次数越多；
? 互利共生真菌OTU 用粉色菱形表示；寄生微生物OTU用橘色菱形表示；未知功能OTU用蓝色菱形表示；
? A：子囊真菌门；B：担子菌门；G：球囊菌门；U：表示门水平未知真菌。
案例描述二
The ignored diversity: complex bacterial communities in intensive care units revealed by 16S pyrosequencing. Sci Rep. 2013;3:1413.
室内微生物群落对日常生活中人类健康起着重要作用，尤其是医院的重症监护室。采用扩增焦磷酸测序研究
ICU 中微生物群落可以检测多种微生物序列，与现有的传统标准培养技术相比，有极大的优越性。
传统培养方式只能检测总细菌多样性的2.5％。结合外部环境与物种系统发育谱分析发现，许多微生物与潜在
的人类病原菌相关，当然也包含有益菌，一共7 个门76 个属。此外，丙酸杆菌属，假单孢菌属和伯克霍尔德氏
菌被确定为感染的重要来源。在地板，医疗器械和工作间微生物组成有显著差异，但网络分析和一致性分子指
纹印记分析发现该三个地点微生物组成也有一定的相似性。这些信息将帮助加护病房进行新的公共卫生风险评
估，帮助建立新的卫生协议，帮助深入了解医院获得性感染的情况。
样本来源样本数量高变区测序平台
测序量（reads）
重症监护室（ICU）
中地板，医疗设备
及工作间表面样品
3416S rRNA Roche 454 FLX+5000/样本
图23为丰度最高的40 种菌(OTU) 在不同采样区域的分布情况。不同颜色代表不同样本来源，绿色为ICU 地
板，红色为医疗设备，蓝色为工作间。结点面积表示该OTU 在三个采样区域之间的相对丰度。
案例描述三
Skin Microbiome Imbalance in Patients with STAT1/STAT3 Defects Impairs Innate Host Defense Responses. Journal of Innate Immunity. 2013, DOI: 10.1159/000351912.
CMC和HIES均属于罕见的原发性免疫缺陷病。本文研究了CMC和HIES病人皮肤及口腔微生物与正常人群的微生
物菌群差异。结果表明，相比正常人体的微生物组成（主要包括棒杆菌属和放线菌科等），病人的所携带的微
生物中革兰氏阴性菌比例增加。而革兰氏阴性菌（如不动杆菌属）可以抑制机体对假丝酵母和金色葡萄球菌的
免疫反应，结果很可能导致患者对这些菌感染的敏感性增加。本文的研究表明，此类免疫缺陷病人所携带的微
生物菌群可以影响宿主的免疫防御系统，进而有可能通过基于微生物的辅助疗法来治疗免疫缺陷的患者。
样本来源样本数量高变区测序平台
测序量（reads）
慢性皮肤黏膜念珠菌病（CMC）、高
IgE综合症（HIES）患者皮肤及口腔微
生物60
16S rRNA
V4区MiSeq6389/样本
境微生物多样性分析-
基础境微生物多样性分析-高级
图24 为免疫缺陷疾病各亚型患者皮肤和口腔微生物群落结构的协方差。（a ）图表示35个皮肤样本的微生物多样性的差异；（b ）图表示21个口腔样本微生物多样性差异。其中，绿色方块表示健康对照组，红色圆圈表示CMC ，蓝色三角形表示HIES 。健康人体皮肤表面的微生物主要包括葡萄球菌和棒状杆菌，而疾病组多为莫拉菌科。
培训文档
常见问题
Q 1.能对哪些环境下的样品进行分析？
A 目前已经成功运用Roche 454技术发表的文章涵盖农业、土壤、林业、海洋、矿井（石油等）、人体医学等诸多领域，共计近1400篇，Paper 目录可向本公司索取。其中有大量文献发表于国际顶级杂志上，包括Science 、Nature 、ISME 、PNAS 、AEM 等。
Q 2. DGGE 技术与Roche 454高通量测序技术在环境微生物群落多样性研究中有什么区别？
A 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，只能反映出样品中的优势种群，也无法得到细菌种类及其绝对含量。而Roche 454高通量测序技术能同时对样品中的优势种群及微量菌进行检测，获得样品中的微生物群落组成，并将其含量进行数字化。
Q 3. 在医学领域有哪些应用？
A 在人类的皮肤、口腔、呼吸道、胃肠道和尿道等处存在着大量与人体健康密切相关的正常菌群。它们能够合成并辅助机体吸收一些必需氨基酸和维生素；加工诸如植物多糖等人类饮食中一些难以消化的组分；占据人体的不同粘膜表面并产生天然的抗生素，抑制有害菌的着落与生长。目前，人们已经采用传统方法对人人体微生物作了许多研究，但是这种方法需要对微生物进行纯培养，从而大大限制了我们对机体正常菌群，尤其是许多不可培养微生物的认识。第二代高通量测序技术能对人体菌群进行深度测序，从而精确检测到千分之一机体微生物群落的数量和组成结构的变化，突破了传统方法基于纯培养的限制，能使我们从整体上认识微生物群落与宿主之间的相互关系及其对人体健康的影响。例如，利用第二代高通量测序技术可以对处于疾病状态下的人体微生境进行研究，比较分析正常和疾病状态下或疾病不同进程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。
Q 4. 高通量测序是否需要做平行样？
A 随着高通量测序的发展，提出研究过程中设置重复样的要求，也日益被大家所接受。在高通量研究中，设置
重复样不仅仅是体现了科研的一种严谨态度，同时也体现了结果的真实性，避免了个体差异造成的影响。
目前的发展趋势：普通样品（水体，土壤，处理样本内部设置重复等）一般会要求设置重复样；对于大面积研究水体和土壤等样本时，可以采用多点采样混样研究。稀有样本（稀有动物粪便，冰川极地冰样，过多采样会影响整体环境构成的样本等）对于重复样设置的要求相对比较宽松。
Q5. 454一块PTP板最多可以放多少样本？1个相同的样本分别研究细菌，真菌，古菌是否可以放在同一块PTP 板上测序？
A理论上，知道每个样本的测序量和一个454PTP板能够容纳的测序量，便能得知可以测序的样本量。实际上，考虑到测序质量的因素，不可如此计算上样量。一块PTP能够容纳多少样本往往应该考虑以下两个因素：
1. barcode数量：barcode是用于区分上样样品的标签序列，标签的个数限制着一块PTP能够容纳多少样本；
2. PTP板分区情况：PTP板分区越多可以增加上样的样品个数，但分区越多，会影响测序总量。
一块PTP板，在不分区的情况下，一般可以产出80万条序列，综合考虑barcode数量，分区情况以及单样本的测序量，便可计算一块PTP板容纳的样本数量。
对于同一个样本，分别研究细菌，真菌，古菌一般是可以放到同一个板里进行测序，但要考虑到不同类型PCR 产物的长度对测序结果的影响，如果PCR产物长度差异较大，则不可以放入同一块PTP板进行测序。
参考文献
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patients with colorectal cancer. PLoS ONE, 2012, 7(6):e39743.
第一章测量误差及数据处理 物理实验的任务不仅是定性地观察各种自然现象，更重要的是定量地测量相关物理量。而对事物定量地描述又离不开数学方法和进行实验数据的处理。因此，误差分析和数据处理是物理实验课的基础。本章将从测量及误差的定义开始，逐步介绍有关误差和实验数据处理的方法和基本知识。误差理论及数据处理是一切实验结果中不可缺少的内容，是不可分割的两部分。误差理论是一门独立的学科。随着科学技术事业的发展，近年来误差理论基本的概念和处理方法也有很大发展。误差理论以数理统计和概率论为其数学基础，研究误差性质、规律及如何消除误差。实验中的误差分析，其目的是对实验结果做出评定，最大限度的减小实验误差，或指出减小实验误差的方向，提高测量质量，提高测量结果的可信赖程度。对低年级大学生，这部分内容难度较大，本课程尽限于介绍误差分析的初步知识，着重点放在几个重要概念及最简单情况下的误差处理方法，不进行严密的数学论证，减小学生学习的难度，有利于学好物理实验这门基础课程。 第一节测量与误差 物理实验不仅要定性的观察物理现象，更重要的是找出有关物理量之间的定量关系。因此就需要进行定量的测量，以取得物理量数据的表征。对物理量进行测量，是物理实验中极其重要的一个组成部分。对某些物理量的大小进行测定，实验上就是将此物理量与规定的作为标准单位的同类量或可借以导出的异类物理量进行比较，得出结论，这个比较的过程就叫做测量。例如，物体的质量可通过与规定用千克作为标准单位的标准砝码进行比较而得出测量结果；物体运动速度的测定则必须通过与二个不同的物理量，即长度和时间的标准单位进行比较而获得。比较的结果记录下来就叫做实验数据。测量得到的实验数据应包含测量值的大小和单位，二者是缺一不可的。 国际上规定了七个物理量的单位为基本单位。其它物理量的单位则是由以上基本单位按一定的计算关系式导出的。因此，除基本单位之外的其余单位均称它们为导出单位。如以上提到的速度以及经常遇到的力、电压、电阻等物理量的单位都是导出单位。 一个被测物理量，除了用数值和单位来表征它外，还有一个很重要的表征它的参数，这便是对测量结果可靠性的定量估计。这个重要参数却往往容易为人们所忽视。设想如果得到一个测量结果的可靠性几乎为零，那么这种测量结果还有什么价值呢？因此，从表征被测量这个意义上来说，对测量结果可靠性的定量估计与其数值和单位至少具有同等的重要意义，三者是缺一不可的。 测量可以分为两类。按照测量结果获得的方法来分，可将测量分为直接测量和间接测量两类，而从测量条件是否相同来分，又有所谓等精度测量和不等精度测量。 根据测量方法可分为直接测量和间接测量。直接测量就是把待测量与标准量直接比较得出结果。如用米尺测量物体的长度，用天平称量物体的质量，用电流表测量电流等，
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
“测量误差、不确定度和数据处理”作业参考答案（总分：40分） 1.(3分) 1 5 8 9 2 3 2. (3分) (1) 5位 1.08 (2) 5位 0.862 (3) 5位 27.0 (4) 6位 3.14 (5) 4位 0.00200 (6) 5位 4.52?103 3. (2分) A 正确，其他结果的平均值和不确定度的最后一位没有对齐； 4.(2分) (3) 5. (4分) (1) A=(1.70±0.01)?104km, P=95%； (2) B=(1.7±0.5)?10-3m, P=95%； (3) C=(1.08±0.02)?10cm, P=95%； (4) D=(9.95±0.02)?10?C, P=95%； 6. (4分) (1) 216.5-1.32=215.2 (2) 0.0221?0.0221=0.000488 (3) 55100.60.11000.66.1160.121500400?=?=-? (4) 15cm=1.5?102mm=1.5?105μm 7. (5分) (1) 98.754+1.3=100.0 (2) 107.50–2.5=105.0 (3) 27.6÷0.012=2.3?103 (4) 121×10= 1.2×103 (5) 00.20.3800.760.200.4000.76==- (6) 0.100 .11000.200.50)001.000.1)(0.3103()3.1630.18(00.50=??=+--? (7) ()()23101.20.11010 0.11000.10.110000.100.10.100.1000.110000.100.7700.78412.46.50.100?=+??=+??=+?-+? (8) 27.30 .47915680.4790.9436250.4790.943252==+=+ (9) 6630.148030.1410080.030.141005 .20.230.141005.23.213.23=-=-?=-?=-?- 8. (9分) 解：n=6，一般取置信概率P=95%，查表知t p =2.45 ()mm D D i i 836.9836.9837.9834.9838.9836.9835.96 16161=++++++==∑= ()()()()()mm mm D D t U i i p B A D 3366225 2估2 仪22222估2仪6122 2 10510241017108200010004030 101452166000100020002000010452166-----=?≈?≈?+?=++??=?+?+-++-+++-?=?+?+--=?+?=∑.......... 因此 ()mm D 005.0836.9±=, (P =95%) 9. (8分) 解： 3322485478520 9534214225444cm g cm g h D m .....==???==ππρ 3 3661022 222222222222222210510097410181106151062020901053420050414225400204-----?≈?≈?+?+?=+?+=++=?? ? ????+??? ????+??? ????==..........ln ln ln h U D U m U U h U D U m U E h D m h D m ρρρρρρ 32310252100974485cm g E U --?≈??==...ρρρ 因此()303.048.5cm g ±=ρ, (P =95%)或()302304785cm g ..±=ρ, (P =95%) 分析： 相对不确定度大的直接测量量D 对间接测量量ρ的不确定度贡献最大； 相对不确定度小的直接测量量m 对间接测量量ρ的不确定度贡献最小; 这是乘除表达式构成的间接测量量共同的规律。
高通量测序数据存储系统技术需求说明 二〇一五年五月
目录 一、项目介绍 (3) 二、采购产品一览表 (3) 三、产品清单及指标要求 (3) 1. 存储系统 (3) 四、集成和方案要求 (5) 1 系统集成要求 (6) 2 方案要求 (7) 五、实施和服务要求 (7) 1 进度要求 (7) 2 文档要求 (7) 3 实施团队要求 (7) 4 售后服务要求 (8) 5 培训要求 (8) 六、系统验收 (8)
一、项目介绍 高通量测序数据存储系统主要应用在基于大规模重测序开展的研究、利用高通量测序数据对高等植物的全新组装以及之后的基因组分析、利用高通量测序平台开展植物功能基因组研究以及平台高通量测序本身对存储的需求这四个方面，每个方面的工作都需要少则几十TB，多则上百TB的数据存储量，购置该设备对植物基因和功能基因组学平台开展上述工作起到必不可少的支撑作用。此次采购内容为存储系统，是为了满足本用户单位的使用需求，包括系统集成、集成开发、货物到货安装、调试、售后质量保证及技术支持、培训等服务。 二、采购产品一览表 三、产品清单及指标要求 重要性是指该指标项的重要程度，与评分细则的扣分项相对应。★代表最关键指标，不满足该指标项将导致废标，#代表重要指标，无标识则表示一般指标项。 1.存储系统
四、集成和方案要求 投标方必须确保其技术建议以及所提供的软硬件的完整性和可用性，保证软硬件能够按时投入正常运行。若出现由于投标方提供的软硬件不满足要求或其所提供的技术支持和服务不全面而导致系统功能无法按时实现或不能完全按时实现，由投标方负全部责任。
1系统集成要求 本用户单位原已有三台存储设备组成存储集群，前端连接万兆以太交换机，后端连接QDR Infiniband交换机，请见图一。此次采购的存储系统需要与原存储系统集成，使得本期存储节点能够与原有存储节点组成统一存储系统，形成全局命名空间的单个存储池，进行统一管理。并且在该统一存储池基础上，需要进行集成开发，要求集成开发达到的功能如下： 用户门户网站接入功能： 1、统一的用户登陆平台； 2、集成的Web Terminal操作界面； 3、提供基于Web端的数据上传、下载、数据操作权限管理功能； 用户权限管理功能 在该存储系统中，用户的权限安全认证是至关重要的部分。通过一套完整的身份安全认证系统与存储系统、相结合。提供web登陆、VPN接入、集群系统、数据存取的统一用户权限管理系统，功能需求如下： 1、实现每个用户从远程接入、数据上传、集群计算、数据下载等功能的统一用户认证功能； 2、实现多个单位、多课题组、多用户的多层全局权限管理功能； 3、实现异构系统（windows、mac、linux、unix）的统一用户认证。 图一
EXCEL中回归函数分析处理监控量测数据 xxx （中铁xx局x公司） 【摘要】本文通过例题讲述了利用电子表格（Excel）处理隧道监控量测数据的详细步骤，以及回归成果在围岩收敛基本稳定判定中的应用，不需第三方软件的情况下，在Excel内完成所有数据的回归分析工作，可使监控量测数据分析更准确、更快捷、更及时、更方便观测数据的管理，为隧道施工及时提供反馈及预测信息，使施工更科学、更安全。 【关键词】隧道围岩变形监控量测回归分析回归函数Excel 我国铁路隧道的设计越来越多地采用了复合式衬砌形式，复合式衬砌一般由锚喷支护和模筑混凝土衬砌两部分组成，为了掌握施工中围岩稳定程度与支护受力、变形的力学动态或信息，以判断设计、施工的安全与经济，必须将现场监控量测项目列入施工组织设计，并在施工中认真实施。《铁路工程质量检验评定标准》JTG F80/1-2004第10.1.2条规定：采用钻爆法施工、设计为复合式衬砌的隧道，承包商必须按照设计和施工规范要求的频率和量测项目进行监控量测，用量测信息指导施工并提交系统、完整、真实的量测数据和图表。由此可见，监控量测工作是复合式衬砌隧道施工中的一项非常重要的工序。 本文主要介绍利用Excel对收敛量测数据的分析整理及应用。 收敛量测数据的分析整理主要包括：绘制收敛—时间曲线、回归分析、量测成果的分析应用，而以上部分的数据分析整理均可通过Excel来实现，可避免繁琐的手工计算。 一、利用Excel绘制收敛—时间曲线 例1：（某隧道一个断面）收敛观测数据表 1、将表1中的数据输入Excel工作表中：如图1所示
图1：表1的Excel工作表 2、选择区域A1：C12，如图1所示，在工具栏中点击Excel图表向导，在“图表类型”中选择“折线图”：如图2所示，在“子图表类型”中选择第4种折线图，并点击“下一步”，即可得到图3和图4 图2：折线图的绘制图3：折线图的绘制
《误差理论与数据处理》 一、填空题（每空1分，共20分） 1．测量误差按性质分为_____误差、_____误差和_____误差，相应的处理手段为_____、_____和_____。 答案：系统，粗大，随机，消除或减小，剔除，统计的手段 2．随机误差的统计特性为________、________、________和________。 答案：对称性、单峰性、有界性、抵偿性 3. 用测角仪测得某矩形的四个角内角和为360°00′04″，则测量的绝对误差为________，相对误差________。 答案：04″，3.1*10-5 4．在实际测量中通常以被测量的、、 作为约定真值。 答案：高一等级精度的标准给出值、最佳估计值、参考值 5．测量结果的重复性条件包括：、、 、、。 测量人员，测量仪器、测量方法、测量材料、测量环境 6. 一个标称值为5g的砝码，经高一等标准砝码检定，知其误差为0.1mg，问该砝码的实际质量是________。 5g-0.1mg 7．置信度是表征测量数据或结果可信赖程度的一个参数，可用_________和
_________来表示。 标准差 极限误差 8．指针式仪表的准确度等级是根据_______误差划分的。 引用 9．对某电阻进行无系差等精度重复测量，所得测量列的平均值为100.2Ω,标准偏差为0.2Ω，测量次数15次，则平均值的标准差为_______Ω，当置信因子K ＝3时，测量结果的置信区间为_______________。 0.2/sqrt(15),3*0.2/sqrt(15) 10．在等精度重复测量中，测量列的最佳可信赖值是_________ 。 平均值 11．替代法的作用是_________，特点是_________。 消除恒定系统误差，不改变测量条件 12.对某电压做无系统误差等精度独立测量，测量值服从正态分布。已知被测电压的真值U 0 ＝79.83 V ，标准差σ（U ）＝ 0.02V ，按99%（置信因子 k = 2.58）可能性估计测量值出现的范围： ___________________________________。 79.830.02 V*2.58 13．R 1 ＝150 ， R 1 ＝ 0.75 ；R 2 ＝100 ， R 2 ＝ 0.4 ，则两电阻并联后总电阻的绝对误差为_________________。 36.0)100150(150)(16.0)100150(100)(222212122 2 221221=+=+=??=+=+=??R R R R R R R R R R R=R1*R2/(R1+R2), R=264.04.0*36.075.0*16.022 11±=+=???+???R R R R R R
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：插入、缺失、复制、倒位、易位等。根据测序个体序列与参考基因组序列比对分析结果，检测全基因组水平的结构变异并对检测到的变异进行注释。
岩土工程课程设计 学生姓名：赵小凯 学号：11201070102 班级：11地质一班 设计课题：人行地下通道监控量测方案指导教师：汪东林
一、设计资料 (2) 二、监控量测目的和意义 (4) 三、监控量测内容（必测项目和选测项目） (5) 3.1 监控量测内容 (5) 四、测试的方法和测试工具； (6) 1、基坑开挖 (6) 2、钢筋工程 (6) 2.1、钢筋加工 (6) 2.2、钢筋绑扎与安装 (7) 五、测点布置原则为： (8) 六、地下洞室的变形监测 (8) 七、工程周围地表的沉降监测 (10) ①建筑物变形监测 (11) ②地下管线的变形监测 (12) 八、监测频率的确定 (12) 九、测数据分析及处理方法及监控量测管理 (13) 1、监测数据分析及处理方法 (13) 2、监控量测管理 (13) 十、参考资料 (14) 地下通道施工工艺流程（附图一） (16) 十一、材料计划 (17) 十二、结构防水工程施工 (19) 十三、养护及拆模 (21) 十四、结构防水工程施工 (21)
一、设计资料 题目2：某地下人行通道在道路两侧及路中BRT站台处分别设置出入口。通道主体断面形式为拱顶直墙，开挖跨度为6.54米，开挖高度5.1米，通道长约52米。结构覆土厚度约为4米。 此通道所处位置地貌单元属南淝河一级阶地，上部第四系覆盖层厚度约19.0m，根据探测报告显示上部覆土1.6～5m为杂填土，结构顶局部含有淤泥质填土，对施工不利，。结构底部位于粉质粘土中，与下层粉细砂联通，底板以下粉土夹粉细砂中赋存承压水，承压水头3m。所处位置及断面设计如图3和图4所示。 出入 A 图3 地下通道平面图
高通量测序错误总结 一、生信分析部分 1）Q20/Q30 碱基质量分数与错误率是衡量测序质量的重要指标，质量值越高代表碱基被测错的概率越小。Q30代表碱基的正确判别率是99.9%，错误率为0.1%。同时我们也可以理解为1000个碱基里有1个碱基是错误的。Q20代表该位点碱基的正确判别率是99%，错误率为1%。对于整个数据来说，我们可以认为100个碱基里可能有一个是错误的, 在碱基质量模块报告的坐标图中，背景颜色沿y-轴将坐标图分为3个区：最上面的绿色是碱基质量很好的区，Q值在30以上。中间的橘色是碱基质量在一些分析中可以接受的区，Q值在20-30之间。最下面红色的是碱基质量很差的区。在一些生信分析中，比如以检查差异表达为目的的RNA-seq分析，一般要求碱基质量在Q在Q20以上就可以了。但以检查变异为目的的数据分析中，一般要求碱基质量要在Q30以上。 一般来说，测序质量分数的分布有两个特点： 1.测序质量分数会随着测序循环的进行而降低。 2.有时每条序列前几个碱基的位置测序错误率较高，质量值相对较低。 在图中这个例子里，左边的数据碱基质量很好，而右边的数据碱基质量就比较差，需要做剪切（trimming），根据生信分析的目的不同，要将质量低于Q20或者低于Q30的碱基剪切掉。 2）序列的平均质量 这个是碱基序列平均质量报告图。横坐标为序列平均碱基质量值，纵坐标代表序列数量。通过序列的平均质量报告，我们可以查看是否存在整条序列所有的碱基质量都普遍过低的情况。一般来说，当绝大部分碱基序列的平均质量值的峰值大于30，可以判断序列质量较好。如这里左边的图，我们可以判断样品里没有显着数量的低质量序列。但如果曲线如右边的图所示，在质量较低的坐标位置出现另外一个或者多个峰，说明测序数据中有一部分序列质量较差，需要过滤掉。 3）GC含量分布 这个是GC含量分布报告图。GC含量分布检查是检测每一条序列的GC含量。将样品序列的GC 含量和理论的GC含量分布图进行比较，用来检测样品数据是否有污染等问题。理论上，GC含量大致是正态分布，正态分布曲线的峰值对应基因组的GC含量。如果样品的GC含量分布图不是正态分布，如右图出现两个或者多个峰值，表明测序数据里可能有其他来源的DNA序列污染，或者有接头序列的二聚体污染。这种情况下，需要进一步确认这些污染序列的来源，然后将污染清除。 4）序列碱基含量
误差理论与数据处理 实验报告 姓名：黄大洲 学号：3111002350 班级：11级计测1班 指导老师：陈益民
实验一 误差的基本性质与处理 一、实验目的 了解误差的基本性质以及处理方法 二、实验原理 （1）算术平均值 对某一量进行一系列等精度测量，由于存在随机误差，其测得值皆不相同，应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。 1、算术平均值的意义：在系列测量中，被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。 设 1l ，2l ，…,n l 为n 次测量所得的值，则算术平均值 121...n i n i l l l l x n n =++==∑ 算术平均值与真值最为接近，由概率论大数定律可知，若测量次数无限增加，则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。 i v = i l -x i l ——第i 个测量值，i =1,2,...,;n i v ——i l 的残余误差（简称残差） 2、算术平均值的计算校核 算术平均值及其残余误差的计算是否正确，可用求得的残余误差代数和性质来校核。 残余误差代数和为： 1 1 n n i i i i v l nx ===-∑∑ 当x 为未经凑整的准确数时，则有：1 n i i v ==∑0 1）残余误差代数和应符合：
当 1n i i l =∑=nx ，求得的x 为非凑整的准确数时，1 n i i v =∑为零； 当 1n i i l =∑>nx ，求得的x 为凑整的非准确数时，1 n i i v =∑为正；其大小为求x 时 的余数。 当 1n i i l =∑ 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 隧道监控量测方案 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】 四川省雅安至康定高速公路工程项目 C17合同段 隧道监控量测实施方案 中铁隧道股份有限公司 雅康高速公路C17合同段项目经理部 二0一四年九月十五日 目录 一、编制依据 1、《工程测量规范》（GB 50026-2007） 2、《公路工程技术标准》JTG B01-2003 2、《公路隧道施工技术规范》（JTG F60-2009） 4、隧道监控施工技术规范 3、招投标文件、设计图纸等有关资料。 二、编制目的 现场监控量测是斜井施工管理的重要组成部分，它不仅能指导施工，预报险情，确保安全，而且通过现场监测获得围岩动态的信息（数据），为修正和确定初期支护参数及混凝土衬砌支护时间提供信息依据，为完善斜井工程设计与指导施工提供可靠的足够的数据。 三、工程概况 雅安至康定高速公路项目路基土建工程施工C17标段位于四川省西部二郎麓、甘孜藏族自治州东南部，界于邛崃山脉与大雪山脉之间，大渡河由北向南纵贯全境。川藏公路穿越东北部，是进藏出川的咽喉要道，素有之称。 本合同段横跨泸定县烹坝乡喇嘛寺村与黄草坪村、康定县姑咱镇大杠村与上瓦斯村，涉及2县2乡镇4村，起讫桩号为 K108+450～K118+370，线路全长9.92km。本标段工程主要包括路基工程：1段长283.5米；桥梁工程：3座总长522.5米；隧道工程：3座隧道，其中大坪隧道长3021米，最大埋深863m；大杠山隧道长 4799米，最大埋深669米，龙进隧道长1287.5米，最大埋深 328m；涵洞工程：钢筋混凝土盖板涵，33m+12.52m两处。 四、监控量测管理 1、成立隧道现场监控量测小组，受项目总工领导并配齐必须的检测仪器、设备、用品，明确工作职责和标准，承担量测任务。 2、量测组负责测点埋设、日常量测、数据处理和仪器设备的保养维修工作，并及时将量测信息反馈于施工和设计。 3、现场监控量测按制定的量测工作计划认真组织实施，并与其它施工环节紧密配合，不间断的贯穿于整个施工过程中。 4、各预埋测点埋设要牢固可靠，易于识别并妥善保护，不能任意撤换和避免破坏。 5、按现场监控量测计划，在做好现场量测工作的同时，及时分析整理内业资料并分类归档，按规范要求做好量测竣工文件。 6、监控量测组织机构框图 图一监控量测组织机构图 五、监控量测技术要求 1．量测数据必须准确可靠。 误差分析与数据处理 一.填空题 1. ______(3S或莱以特)准则是最常用也是最简单的判别粗大误差的准则。 2. 随机误差的合成可按标准差和______（极限误差）两种方式进行。 3. 在相同测量条件下，对同一被测量进行连续多次测量所得结果之间的一致性称为______（重复）性。 4. 在改变了的测量条件下，同一被测量的测量结果之间的一致性称为______（重现）性。 5. 测量准确度是指测量结果与被测量______（真值）之间的一致程度。 6. 根据测量条件是否发生变化分类，可分为等权测量和______（不等权）测量。 7. 根据被测量对象在测量过程中所处的状态分分类，可分为静态测量和_____(动态)测量。 8. 根据对测量结果的要求分类，可分为工程测量和_____(精密)测量。 9. 真值可分为理论真值和____(约定)真值。 10. 反正弦分布的特点是该随机误差与某一角度成_____(正弦)关系。 11. 在相同条件下，对同一物理量进行多次测量时，误差的大小和正负总保持不变，或按一定的规律变化，或是有规律地重复。这种误差称为______(系统误差)。 12. 在相同条件下，对某一物理量进行多次测量时，每次测量的结果有差异，其差异的大小和符号以不可预定的方式变化着。这种误差称为______(偶然误差或随机误差)。 13. 系统误差主要来自仪器误差、________（方法误差）、人员误差三方面。 14. 仪器误差主要包括_________（示值误差）、零值误差、仪器机构和附件误差。 15. 方法误差是由于实验理论、实验方法或_________（实验条件）不合要求而引起的误差。 16. 精密度高是指在多次测量中，数据的离散性小，_________（随机）误差小。 17. 准确度高是指多次测量中，数据的平均值偏离真值的程度小，_________（系统）误差小。 18. 精确度高是指在多次测量中，数据比较集中，且逼近真值，即测量结果中的_________（系统）误差和_________（随机）误差都比较小。 19. 用代数方法与未修正测量结果相加，以补偿其系统误差的值称为_____(修正值)。 20. 标准偏差的大小表征了随机误差的_____(分散)程度。 第一章测量误差及数据处理的基本知识 物理实验离不开对物理量的测量。由于测量仪器、测量方法、测量条件、测量人员等因素的限制，测量结果不可能绝对准确。所以需要对测量结果的可靠性做出评价，对其误差范围作出估计，并能正确地表达实验结果。 本章主要介绍误差和不确定度的基本概念，测量结果不确定度的计算，实验数据处理和实验结果表达等方面的基本知识。这些知识不仅在每个实验中都要用到，而且是今后从事科学实验工作所必须了解和掌握的。 1.1 测量与误差 1.1.1测量 物理实验不仅要定性的观察物理现象，更重要的是找出有关物理量之间的定量关系。因此就需要进行定量的测量。测量就是借助仪器用某一计量单位把待测量的大小表示出来。根据获得测量结果方法的不同，测量可分为直接测量和间接测量：由仪器或量具可以直接读出测量值的测量称为直接测量。如用米尺测量长度，用天平称质量；另一类需依据待测量和某几个直接测量值的函数关系通过数学运算获得测量结果，这种测量称为间接测量。如用伏安法测电阻，已知电阻两端的电压和流过电阻的电流，依据欧姆定律求出待测电阻的大小。 一个物理量能否直接测量不是绝对的。随着科学技术的发展，测量仪器的改进，很多原来只能间接测量的量，现在可以直接测量了。比如车速的测量，可以直接用测速仪进行直接测量。物理量的测量，大多数是间接测量，但直接测量是一切测量的基础。 一个被测物理量，除了用数值和单位来表征它外，还有一个很重要的表征它的参数，这便是对测量结果可靠性的定量估计。这个重要参数却往往容易为人们所忽视。设想如果得到一个测量结果的可靠性几乎为零，那么这种测量结果还有什么价值呢？因此，从表征被测量这个意义上来说，对测量结果可靠性的定量估计与其数值和单位至少具有同等的重要意义，三者是缺一不可的。 1.1.2 误差 绝对误差在一定条件下，某一物理量所具有的客观大小称为真值。测量的目的就 是力图得到真值。但由于受测量方法、测量仪器、测量条件以及观测者水平等多种因素的限制，测量结果与真值之间总有一定的差异，即总存在测量误差。设测量值为N，相应的真值为N0，测量值与真值之差ΔN ΔN＝N－N0 称为测量误差，又称为绝对误差，简称误差。 误差存在于一切测量之中，测量与误差形影不离，分析测量过程中产生的误差，将 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 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。 目录 一、MATLAB简介 二、角度与弧度互换 1.角度转换为弧度 2.弧度转换为角度 三、坐标正反计算 1.坐标正算 2.坐标反算 四、交会定点 1.前方交会 2.后方交会 五、假设检验 1.单个正态总体均值差的检验 2.两个正态总体均值差的检验 3.Χ2检验 4. F检验 六、多元线性回归 七、成绩评定 （一）MATLAB简介 MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的 编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以 后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。20世纪70年代，美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程的负担，用FORTRAN编写了最早的MATLAB。1984年由Little、Moler、Steve Bangert合作成立了的MathWorks公司正式把MATLAB推向市场。到20世纪90年代，MATLAB已成为国际控制界的标准计算软件。MATLAB：统一了用于一维、二维与三维数值积分的函数并提升了基本数学和内插函数的性能MATLAB Compiler：可以下载 MATLAB Compiler Runtime (MCR)，简化编译后的程序和组件的分发Image Processing Toolbox：通过亮度指标优化进行自动 图像配准Statistics Toolbox：增强了使用线性、广义线性和非线性回归进行 拟合、预测和绘图的界面system Identification Toolbox：识别连续时间传递函数。 MATLAB由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件，其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级，MATLAB的用户界面也越来越精致，更加接近Windows的标准界面，人机交互性更强，操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统，极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统，程序不必经过编译就可以直接运行，而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析 Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++ 语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。高通量测序RNA-seq数据的常规分析
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