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  • 软件构建
    千次阅读
    2018-11-02 09:34:14

    1、什么是构建

    你一定知道“构建(construction)”一次在软件开发领域以外的含义。“构建”就是“建筑工人(construction workers)”在建设一栋房屋,一所学校,乃至一座摩天大楼时所做的工作。在你年轻时,可能也曾用“硬纸板(construction paper)”构建过什么东西吧。按照一般的用法,“构建”是指建设的过程。构建过程可能包含有计划、设计、检查工作的一些方面,但在多数时候,“构建”就是指创建失误过程中动手的那些部分。

    2、软件开发过程中的各种不同的活动

    定义问题     需求分析      规划构建      软件架构      详细设计     编码与测试     单元测试    集成测试     集成    系统测试     保障维护

    构建活动的主要是编码与测试,但也涉及详细设计、规划构建、单元测试、集成、集成测试等其他活动。

    3、构建活动的具体任务

    1)验证有关的基础工作已经完成,因此构建活动可以顺利进行下去;

    2)确定如何测试缩写的代码;

    3)设计并编写类和子程序;

    4)创建并命名变量和具名变量;

    5)选择控制结构,组织语句块;

    6)对你的代码进行单元测试和集成测试

    7)评审开发团队其他成员的底层设计和代码,并让他们评审你的工作;

    8)润饰代码,仔细进行代码的格式化和注释;

    9)将单独开发的多个软件组件集成为一体;

    10)调整代码,让他更快、更简洁;

     

     

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  • 如何使用MEGA软件构建系统发育树_速成实用经验

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    本文主要介绍了使用MEGA7软件为获取的未知基因序列构建系统发育树,并从中获取基因序列的种属信息。 工欲善其事,必先利其器。我想,介绍构建系统发育树之前有必要介绍一下建树过程中用到的主要工具与关键词定义。 ...

    本文主要介绍了使用MEGA7软件为获取的未知基因序列构建系统发育树,并从中获取基因序列的种属信息。

    工欲善其事,必先利其器。我想,介绍构建系统发育树之前有必要介绍一下建树过程中用到的主要工具与关键词定义。

    什么是MEGA?

    MEGA (Molecular Evolutionary Genetics Analysis)是一款集序列比对、序列分析与系统进化树构建于一体的开源软件。MEGA软件具有分析效率高、操作简单和功能一体化等优点。登陆MEGA官网(https://www.megasoftware.net/)即可免费下载使用,Window/Mac/Linux三个平台都有可用的版本,当前最新版本是MEGA X。

    什么是系统发育树?

    系统发育树也称系统进化树(phylogenetic tree), 它是用类似树状分支的图来表示各种生物之间的亲缘关系, 通过对基因序列或蛋白质的对比分析来表征物种之间进化地位远近的一种方式。系统发育树主要是依靠它的拓扑结构和分支长度来展示所推演的进化过程。

    --根据拓扑结构的不同系统发育树可以分为有根树和无根树。

    有根树有一个根节点,代表所有其它节点的共同祖先,从根节点只有唯一路径经进化到达其他任何节点;

    无根树只表明了节点之间的关系,没有进化方向,但是通过引入外群(outgroup)或外部参考物种可以在无根树中指派根节点。

    可用来建树的数据: DNA or Protein (染色体基因、线粒体、叶绿体、16S、基因保守区(MLST、domain序列)等);可用来建树的方法:NJ(邻接法)、ML(最大似然法)、MP(最大简约法)、Bayes (贝叶斯法);可用来建树的模型:DNA(GTR、TN93、HKY等)、Protein(JTT、WAG、LG等)。

    系统发育树构建的一般过程:

    什么是BLAST?

    BLAST全称Basic Local Alignment Search Tool,是查询序列在蛋白质数据库或者基因数据库中进行局部对比搜索的工具,分析的结果是以统计评分的方式呈现。其中,最常用的3个评分指标分别是E value,Total Score,Per.Ident。

    E value

    在BLAST结果页概述栏中,E value是默认按照由低到高的顺序排列。E value代表的是被比对的序列不相关的可能性,因此E value越小,代表序列相关性越大。若是E value无限趋近于0,则表示我们要检测的序列是完全匹配的。

    Total Score

    在概述栏中,Total Score分值越高,说明被BLAST的序列特异性越好。Total Score也是按照分值从高到低排列的。

    Per.Ident

    在概述栏中,Per.Ident代表了所在行的序列与被BLAST的序列的相似度。Per.Ident越大,表示该序列与被测序列相似度高,一般Per.Ident>97%就可以认为该序列与被测序列属于同属。

    本文简要分享以MEGA7软件为工具,构建系统进化树的操作流程(具体参数细节请MEGA官网教程说明)。

    当我们想要建立一个系统发育树时,大概率是两个原因:

    1) 你获取了一个或多个基因片段,希望通过分子序列分析判定这些这些片段是来源于哪种属的?了解目标基因在整个进化体系中所处的地位,以及判断其与其他基因片段(或种)的亲缘关系;

    2) 当你获取大量同源基因序列,你想要了解这些同源基因序列之间的进化关系与亲缘关系(譬如,新冠疫情全球爆发时,在世界各地采集的新冠病毒基因序列,往往呈现出来源于同一个国家或地区的亲缘关系更近)。

    本文介绍第1种情况,假设以下是我获取的3段16SrRNA基因序列,分别命名为SW-1,ZL-2,XQ-3,以.txt文本文件形式保存:

    01首先,登陆BLAST网站(https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi),界面如下:

    然后点击“Nucleotide BLAST”按钮进行核苷酸序列比对,界面如下:

    在“Enter accession number(s), gi(s), or FASTA sequence(s)”处输入上述“获取的序列.txt”文件中的第一段核苷酸序列SW-1;“Job Title”输入一个标识,用以区分,意义不大,输入“SW-1”;“Database”选择“rRNA/ITS databases”>“16S ribosomal RNA sequences (Bacteria and Archaea)”;勾选“Show results in a new window”。最后点击“BLAST”进行对比。对比结果如下图所示:

    勾选需要下载的序列(构建一个系统发育树一般总共使用10~20条基因序列,一般选择相似度最高的(即最靠前)的序列进行建树),点击“Download”>“FASTA(complete sequence)”下载BLAST结果序列文件(在选择BLAST结果序列时,选择模式菌株序列会具有更强说服力与更高可信度)。

    模式菌株:模式菌株(type strains)又称标准菌株,通常需要由至少两个不同国家的专门保藏机构保藏的菌株,一个菌株在同一个保藏机构有且仅有永久保藏号。保藏菌株是否是标准菌株的标志是在菌株名后有一个上标的T (Type),每种菌可以有多个标准菌株。
    小技巧:一般可以根据BLAST结果最靠前的10个基因序列(Per.Ident>97%)来源菌属大致判断查询序列的来源菌属。譬如,本例的SW-1序列BLAST结果前10个都是“Pseudomonas”菌属,所以初步判定SW-1序列来源于“Pseudomonas”菌属。但这只是初步判断,并非一个强有力的依据。

    结果文件(.txt)命名为“SW-1相似序列”,如下图所示:

    按上述方法,依次将“获取的序列”文件中的“ZL-2”与“XQ-3”序列进行BLAST,下载的.txt文件分别命名为“ZL-2相似序列”,“XQ-3相似序列”。其中,SW-1,ZL-2,XQ-3共选取相似序列14条。

    我们还将获取一个外源菌序列(本示例选择的是同科不同属的外源菌Cellvibrio mixtus)。文件如下图所示:

    名词解释

    外源菌:类似于“外群”,为了让查询菌的序列与相似序列更好地聚合,使得构建的系统发育树更具有可信度而引入的菌种。

    外源菌的获取:可以先查询目标序列的所属属,再查其所属科级下的其他属。最后,去NCBI官网直接搜索该属名,选择一个对应的扩增区的模式菌株的序列即可尝试用于建树。

    02此时,我们已经拥有了建立系统发育树所需要的全部数据。

    然后,我们将需要用来建立系统发育树的.txt文本文件后缀改为.fas或.fasta,这样格式的文件才能够被MEGA软件识别与读取。

    双击“获取的序列.fas”打开该文件,MEGA界面如下:

    点击“Insert sequences from MEGA/FASTA/Text...”按钮,选择并导入“SW-1相似序列.fas”,“ZL-2相似序列.fas”,“XQ-3相似序列.fas”,“外源序列.fas”文件,显示如下,此按钮可以添加导入我们需要的序列文件。

    打开所有用于构建系统发育树的序列.fas文件,如下图所示:

    选择“Data”>“Select Gentic Code Table”进入密码子选择界面。

    选择“Standard”标准密码子,选择“OK”继续。

    选择“Edit”>“Select All”全选所有数据。

    选择“Alignment”>“Align by ClustalW”进行序列比对。

    弹出参数设置界面,无需更改,选择“OK”继续。

    出现对比进度条框,等待完成...

    可见,对比完成后,序列碱基明显被对齐。

    将对齐后的序列前后裁齐,即选择前后端处不齐平的序列所在列,敲击键盘“delete”键删除。

    裁剪齐平后,选择“Data”>“Export Alignment”>“MEGA Format”,保存裁剪齐了的对齐了的序列到“获取的序列.meg”。

    提示“Input title of the data”,输入“获取的序列”,点击“OK”继续。

    确认是否是蛋白编辑序列,这里选择“No”继续。

    获得的“获取的序列.meg”如下所示:

    03接下来,我们需要先探索最佳的建树模型,用于后续使用。

    打开MEGA7主界面,如下图所示:

    选择“Analysis”>“Models”>“Find Best DNA/Protein Model”,进入选取文件界面。

    选择“获取的序列.meg”并打开,提示数据类型选择“Nucleotide Sequences”核苷酸序列,点击“OK”继续。

    在分析偏好界面,“Statistical Method”选择“Maximum Likelihood”,“Gaps/Missing Data Treatment”选择“Use all sites”,“Branch Swap Filter”选择“Very Strong”,点击“Compute”继续。

    等待分析进度条完成...

    可见“Model”列中“GTR+G+I”的“Parameters”系数(43)最大,DNA模型预测结果表示选择“GTR+G+I”最佳。

    进入主界面,选择“Phylogeny”>“Construct/Test Maximum Likelihood Tree...”进行基于MEGA的最大似然法建树。

    选择文件“获取的序列.meg”,进入分析偏好界面。依据之前预测最合适的模型为GTR+G+I,所以“Model/Method”选择“General Time Reversible(GTR)”,“Rates among Sites”选择“Gamma distributed with Invariant sites(G+I)”。此外,“Test of Phylogeny”选择“Bootstrap”,“No. of Bootstrap Replications”选择“100”(一般都是100的整数倍,数值越大,评估次数越多,消耗的时间越多)。点击“Compute”开始进行建树计算。

    等待建树进度条完成...

    计算完成,结果界面如下:

    系统发育树已经初步构成,但是直观可见存在个别序列影响树的结构与美观。这里我们做的是删除NR103934.2与NR043421基因序列(即在对齐裁剪序列之后和生成.meg文件之前删除这两个基因序列,只需要选中需要删除的序列,右击鼠标选delete就可以,后续分析步骤相同),重新计算与构建系统进化树。
    重建的系统进化树“Original Tree”结果如下图所示:

    点击“Bootstrap consensus tree”,结果如下图所示:

    Original tree 与Bootstrap consensus tree有什么区别?
    1)在构建系统树时,使用了Bootstrap法进行检验。在做Bootstrap时,以原序列为蓝本随机重组生成新的序列,重复估算模型。如果原序列计算得到的分枝在新Bootstrap中依然频繁出现,则该分枝的可信度高。分枝在Bootstrap中出现的频率就是表征分枝可信度的参数;
    2)Original Tree是步长检验构建的 N次株树中的最优系统树。未经过多棵树合并,所以Original Tree上有计算得到的距离数据,可以精确地表征两个基因的亲缘远近;MEGA形成的Original Tree上也有频率参数,实际来自Bootstrap Consensus Tree的对应分枝;
    3)Bootstrap Consensus Tree 是很多次Bootstrap得到的平均结果,它不包含进化距离信息(在设置View时无法调用,也没有意义),分枝上的数字代表该分枝的频率参数,即经步长检验有百分之几的树具有这根树枝,反应了该树枝的可信度。另外,它的拓扑结构也可能与Original Tree很不相同。

    也可以选择“Tree/Branch Style”>“Radiation”,更换成放射状树枝风格。

    也可以“Tree/Branch Style”>“Circle”,更换成环状树枝风格。

    选择“Image”>“Save as PNG file”可将系统发育树保存为PNG图片格式。

    一般这种样式的系统发育树往往不能满足期刊发表的要求,我们往往使用“Image”>“Copy to Clipborad”复制并粘贴到Word或IA软件中进行规范化与美化,操作如下图:

    以Original Tree为例,使用Word修改规范后的图如下:

    由以上系统发育树可以判定,SW-1,ZL-2与XQ-3三个基因序列来源于Pseudomonas菌属。此外也能基本判定SW-1,ZL-2基因序列来源于Pseudomonas stutzeri菌种,XQ-3基因序列来源于Pseudomonas mendoccina菌种。

    到这里我们的建树工作基本已经完成了,从中我们获取了未知序列的基本种属信息与系统发育关系。当然这只是确定种属信息的一种方法,我们往往也会从其他方面考证,比如全基因组测序,纯化培养试验。

    P.S:本文是小编结合网络教学资料与自身实践经验所作,偏重于经验分享。如果发现错误,希望各位读者在本公众号后台留言或发送邮箱(1633729012@qq.com)为我们指正,非常感谢!

    本文提供所有数据原文件与MEGA7软件安装包,百度网盘下载链接:

    https://pan.baidu.com/s/1K5o-I3tZP9LWxa66YMOBDQ

    提取码:1234

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    转载自原创文章:

    如何使用MEGA软件构建系统发育树_速成实用经验​

    最后,再次感谢你阅读本篇文章,真心希望对你有所帮助。感谢!

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  • 软件构建的重要性

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    一、构建活动是软件开发的主要组成部分

    根据项目规模的不同,构建活动在整个软件开发活动总时间所占的比例一般在30%~80%之间。在整个项目中占有这么多时间的活动必然会影响到项目的成败。

    二、构建活动是软件开发中的核心活动

    需求分析和架构设计都是在构建活动开始之前就完成的基础工作,他们可以让你更有效地进行构建:系统测试(严格意义上的独立测试)则是构建活动的后续工作,用以验证构建活动的正确性。显然,构建活动卫浴软件开发过程中的核心位置

    三、构建活动可以大大大提高程序员的生产效率

    研究表明,在构建活动期间,不通程序员的生产效率的差异可达10到20倍。这一结果诉后也被大量的其他的研究所证实。而合理的构建活动也对生产效率会有极大的提高

    四、构建活动的产物是软件的唯一精确描述:源代码

    在很多的项目当中,程序员可以得到唯一文档就是源代码。需求规格书和设计文档可能是过时的,但是源代码总是最新的。因此源代码就必须具有尽可能高的质量。统一地运用各种技术改进源代码的质量。这些技术在构建活动中能得到最有效的应用。

    五、构建活动是唯一一项确保会完成的工作

    一个理想的软件项目在进行构建之前,都要经过谨慎的需求分析和架构设计。一个理想的项目在构建完成以后,也要经历全面的、统计意义上受控制的系统测试。然后现实中不那么完美的软件项目,往往跳过需求分析和设计的阶段直接跃入构建环节。之后又由于有太多的错误要修改而时间又不够,测试环节也被抛到了一边了。但是,无论 一个项目的计划有多匆忙、多糟糕,它都不可能扔下构建活动,所以说着是不可或缺的环节。因此,对构建活动进行改进,是改进软件开发过程的一种有效的途径。

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  • 软件构建的过程

    千次阅读 2016-03-24 00:40:58
    你一定知道“构建(construction)”一次在软件开发领域以外的含义。“构建”就是“建筑工人(construction workers)”在建设一栋房屋,一所学校,乃至一座摩天大楼时所做的工作。在你年轻时,可能也曾用“硬纸板...

    1、什么是构建

    你一定知道“构建(construction)”一次在软件开发领域以外的含义。“构建”就是“建筑工人(construction workers)”在建设一栋房屋,一所学校,乃至一座摩天大楼时所做的工作。在你年轻时,可能也曾用“硬纸板(construction paper)”构建过什么东西吧。按照一般的用法,“构建”是指建设的过程。构建过程可能包含有计划、设计、检查工作的一些方面,但在多数时候,“构建”就是指创建失误过程中动手的那些部分。


    2、什么是软件构建

    开发计算机软件是一个复杂的过程。在过去的25年间,研究者已经认识到在软件开发过程中的各种不同的活动:

    --定义问题(problem definition)

    --需求分析(requirements development)

    --规划构建(construction planning)

    --软件架构(software architecture)

    --高层设计(high-level design)

    --详细设计(detailed design)

    --编码与调试(coding and debugging)

    --单元测试(unit testing)

    --集成测试(integration testing)

    --集成(integration)

    --系统测试(system testing)


    如果你曾经做的都是一些不太正式的项目的话,可能上面的整个过程有很多被你省略啦。但是如果你做的是一个非常正式的项目的话,其实你会发现上面的整个流程都是需要我们完整的进行的。

    如果你是自学编程或者主要做一些不正规的项目的话,你可能都无法再软件开发过程中分辨出这么多的活动。在你的心里,这些活动都可能被归结为“编程(programming)”了。当你在不太正规的项目时,你考虑创建软件的问题时所想到的主要活动,很可能就是研究者们称之为“构建”的活动。

    这个知觉上对“构建”的认知是相当准确的,但它缺乏一定深度。把构建活动放在由其他活动构成的环境中讨论,有助于在“构建”期间集中注意正确的任务,也有助于恰当强调那些重要的“非构建活动(nonconstructiong activity)”。

    构建活动主要是编码和调试,但也涉及详细设计、规划构建、单元测试、集成测试、集成等其他活动。


    古语构建活动的高层次视图,这里勒出一些构建活动中的具体任务(task):

    --验证有关的基础工作已经完成,因此构建活动可以顺利地进行下去

    --确定如何测试所写的代码

    --设计并编写类和子程序

    --创建并命名变量和具名变量

    --选择控制结构,组织语句块

    --对你的代码进行单元测试和集成测试,并排除其中的错误

    --评审开发团队中其他成员的底层设计和代码,并让他们来评审你的工作

    --润饰代码,仔细进行代码的格式化和注释

    --降单独开发的多个软件组件集成为一体

    --代码调优




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