【源码可视化】【棋牌源码网模板】【梯控软件源码】bio模式源码
1.细菌耐药基因及毒力基因分析实战-ABRicate安装及使用指南
2.求一个基于openssl写的模码ecc曲线的源代码
3.三代长读长测序差异可变剪切工作流（二）——rMATS-long
细菌耐药基因及毒力基因分析实战-ABRicate安装及使用指南
ABRicate是一款专门用于快速分析微生物基因组数据的软件，它能基于细菌基因组组装结果进行分析，式源利用自带的模码数据库，帮助用户轻松检测抗生素耐药基因和毒力因子等。式源
ABRicate的模码数据库包含了大量有关抗生素耐药性和毒力因子的信息，使得用户能够准确地识别和理解基因组数据中的式源源码可视化关键信息。
安装ABRicate的模码步骤相对简单，可以使用conda环境管理器进行安装。式源首先，模码创建一个名为abricate的式源conda环境以避免依赖关系冲突。然后，模码激活此环境，式源并通过conda命令安装abricate及其依赖项。模码安装完成后，式源执行测试以确保软件成功安装。模码
ABRicate依赖的软件包包括any2fasta、BLAST+ >2.7.0、Perl模块（LWP::Simple、Bio::Perl、棋牌源码网模板JSON、Path::Tiny）、git以及unzip和gzip。完成这些依赖的安装后，可从GitHub下载软件源码并进行相应的检查。
在使用ABRicate时，用户可以通过查看支持的数据库和更新数据库来获取最新的信息。软件还提供了一些参数选项，如--db用于指定数据库，梯控软件源码默认使用NCBI数据库，--datadir用于更改数据库库的路径，--minid和--mincov用于设置DNA身份和覆盖率的阈值，以及--summary用于整合批量结果到一个表格。
运行ABRicate后，软件会输出表格文件，用户可以根据需要进行分析和解读。在获取结果后，用户可以参考ABRicate的加盟商城源码官方文档或GitHub页面以获取更详细的信息。
请关注密码子实验室公众号，了解更多信息。转发此内容，欢迎分享。如有任何课程相关问题，请联系唯那生物技术客服小唯，微信号：winnerbio。请勿在回复中包含关注、转发、手冲源码分享点赞、评论等相关信息。
求一个基于openssl写的ecc曲线的源代码
下面的例子生成两对ECC密钥，并用它做签名和验签，并生成共享密钥。
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <openssl/ec.h>
#include <openssl/ecdsa.h>
#include <openssl/objects.h>
#include <openssl/err.h>
int main()
{
EC_KEY *key1,*key2;
EC_POINT *pubkey1,*pubkey2;
EC_GROUP *group1,*group2;
int ret,nid,size,i,sig_len;
unsigned char*signature,digest[];
BIO *berr;
EC_builtin_curve *curves;
int crv_len;
char shareKey1[],shareKey2[];
int len1,len2;
/* 构造EC_KEY数据结构 */
key1=EC_KEY_new();
if(key1==NULL)
{
printf("EC_KEY_new err!\n");
return -1;
}
key2=EC_KEY_new();
if(key2==NULL)
{
printf("EC_KEY_new err!\n");
return -1;
}
/* 获取实现的椭圆曲线个数 */
crv_len = EC_get_builtin_curves(NULL, 0);
curves = (EC_builtin_curve *)malloc(sizeof(EC_builtin_curve) * crv_len);
/* 获取椭圆曲线列表 */
EC_get_builtin_curves(curves, crv_len);
/
*nid=curves[0].nid;会有错误，原因是密钥太短
*/
/* 选取一种椭圆曲线 */
nid=curves[].nid;
/* 根据选择的椭圆曲线生成密钥参数group */
group1=EC_GROUP_new_by_curve_name(nid);
if(group1==NULL)
{
printf("EC_GROUP_new_by_curve_name err!\n");
return -1;
}
group2=EC_GROUP_new_by_curve_name(nid);
if(group1==NULL)
{
printf("EC_GROUP_new_by_curve_name err!\n");
return -1;
}
/* 设置密钥参数 */
ret=EC_KEY_set_group(key1,group1);
if(ret!=1)
{
printf("EC_KEY_set_group err.\n");
return -1;
}
ret=EC_KEY_set_group(key2,group2);
if(ret!=1)
{
printf("EC_KEY_set_group err.\n");
return -1;
}
/* 生成密钥 */
ret=EC_KEY_generate_key(key1);
if(ret!=1)
{
printf("EC_KEY_generate_key err.\n");
return -1;
}
ret=EC_KEY_generate_key(key2);
if(ret!=1)
{
printf("EC_KEY_generate_key err.\n");
return -1;
}
/* 检查密钥 */
ret=EC_KEY_check_key(key1);
if(ret!=1)
{
printf("check key err.\n");
return -1;
}
/* 获取密钥大小 */
size=ECDSA_size(key1);
printf("size %d \n",size);
for(i=0;i<;i++)
memset(&digest[i],i+1,1);
signature=malloc(size);
ERR_load_crypto_strings();
berr=BIO_new(BIO_s_file());
BIO_set_fp(berr,stdout,BIO_NOCLOSE);
/* 签名数据，本例未做摘要，可将digest中的数据看作是sha1摘要结果 */
ret=ECDSA_sign(0,digest,,signature,&sig_len,key1);
if(ret!=1)
{
ERR_print_errors(berr);
printf("sign err!\n");
return -1;
}
/* 验证签名 */
ret=ECDSA_verify(0,digest,,signature,sig_len,key1);
if(ret!=1)
{
ERR_print_errors(berr);
printf("ECDSA_verify err!\n");
return -1;
}
/* 获取对方公钥，不能直接引用 */
pubkey2 = EC_KEY_get0_public_key(key2);
/* 生成一方的共享密钥 */
len1=ECDH_compute_key(shareKey1, , pubkey2, key1, NULL);
pubkey1 = EC_KEY_get0_public_key(key1);
/* 生成另一方共享密钥 */
len2=ECDH_compute_key(shareKey2, , pubkey1, key2, NULL);
if(len1!=len2)
{
printf("err\n");
}
else
{
ret=memcmp(shareKey1,shareKey2,len1);
if(ret==0)
printf("生成共享密钥成功\n");
else
printf("生成共享密钥失败\n");
}
printf("test ok!\n");
BIO_free(berr);
EC_KEY_free(key1);
EC_KEY_free(key2);
free(signature);
free(curves);
return 0;
}
三代长读长测序差异可变剪切工作流（二）——rMATS-long
rMATS-long是一个专门针对长读RNA-seq数据的集成计算工作流程。该工作流程建立在ESPRESSO工具之上，旨在利用长读长RNA-seq数据的强大能力进行转录本发现和定量分析。rMATS-long能够对样本组之间的差异亚型进行详细分析，并提供亚型结构和丰度的分类与可视化结果。
该工作流程检测的AS类型包括：外显子跳跃(SE)、可变5'剪接位点(A5SS)、可变3'剪接位点(A3SS)、互斥外显子(MXE)、内含子保留(RI)、可变第一外显子(AFE)、可变最后一个外显子(ALE)。
ESPRESSO是一种处理长读长RNA-seq数据的新颖方法，其显著提高了剪接点的准确性和亚型的定量分析能力。
三代转录组研究可变剪切（AS）事件具有重要意义。它能检测到更多、更复杂且低丰度的可变剪切事件，提供更全面的剪切图谱，识别新的转录本和剪切模式，从而更准确地理解转录调控机制。相比二代转录组，三代技术如PacBio SMRT-seq和Oxford Nanopore技术避免了在测序前的RNA库构建和PCR扩增，减少了偏差。
rMATS-long和ESPRESSO的源代码在GitHub上可获取。
感兴趣的读者可以加入QQ群，与群内的专业人士交流学习。