⑴ c語言筆記（五）----struct，enum，typedef等
成員表列由若干個成員組成，每個成員都是該結構的一個組成部分。
對每個成員也必須做類型聲明。
其形式為：
類型聲明符 成員名;
例如：
注意， 最後括弧外面的;分號是不可少的 。
結構定義之後，才可以進行變數聲明。
凡聲明為結構 stu 的變數都由上述4個成員組成。
由此可見，結構是一種復雜的數據類型，是數目固定，類型不同的若干有序變數的集合。
聲明結構變數 有以下三種方法。
使用上面定義的stu為例：
如：
也可以用宏定義使一個符號常量來表示一個結構類型。例如：
例如：
這種形式的聲明的一般形式為：
例如：
這種聲明的一般形式為：
第三種方法與第二種方法的區別在於第三種方法中省去了結構名，而直接給出結構變數。
在程序中使用結構變數時，往往不把她作為一個整體來使用。
在ANSI C中除了允許有相同類型的結構變數相互賦值以外，一般對結構變數的使用，包括 賦值、輸入、輸出、運算 等都是通過結構變數的成員來實現的。
表示結構變數成員的一般形式為：
結構變數名.成員名
例如： boy1.num boy2.sex
如果成員本身又是一個結構，則必須逐級找到最低級的成員才能使用。如： boy1.birthday.month
結構變數的賦值就是給各成員賦值。
數組的元素也可以是結構類型的。
因此可以構成結構型數組。
初始化賦值：
當然也可以在定義 stu結構 時同時聲明 pstu。
賦值是把結構變數的首地址賦予該指針變數，不能把結構名賦予該指針變數。
如果 boy 是被聲明為 stu類型 的結構變數。
則：
有了結構指針變數，就能更方便地訪問結構變數的各個成員。
其訪問的一般形式為：
(*結構指針變數).成員名
或
結構指針變數->成員名
例如： (*pstu).num 或 pstu->num
例如：
介紹數組的時候，曾介紹過數組的長度是預先定義好的，在整個程序中固定不變。
C語言中不允許動態數組類型。
例如：
但是又有此需求，為了解決這個問題，C語言提供了一些內存管理函數，這些內存管理函數可以按需要動態地分配內存空間，也可把不再使用的空間回收待用，為有效地利用內存資源提供了手段。
常用的內存管理函數有3個：
例子：分配一塊區域，輸入一個學生數據
上面的例子採用了動態分配的辦法為一個結構分配內存空間。
每一次分配一塊空間可用來存放一個學生的數據，我們可稱之為一個節點。
有多少個學生就應該申請分配多少塊內存空間，也就是說要建立多少個節點。
當然用結構數組也可以完成上述工作，但如果預先不能准確把握學生人數，也就無法確定數組大小。
而且當學生留級、退學之後也不能把該元素佔用的空間從數組中釋放出來。
用動態存儲的方法可以很好地解決這些問題。
有一個學生就分配一個節點，無須預先確定學生的准確人數，某學生退學，可刪去該節點，並釋放該節點佔用的存儲空間，從而節約了寶貴的內存資源。
另一方面，用數組的方法必須佔用一塊連續的內存區域。
而使用動態分配時，每個節點之間可以是不連續的（節點內是連續的）。
節點之間的關系可以用指針實現。
即在節點結構中定義一個成員項來存放下一節點的首地址，這個用於存放地址的成員，常把他稱為指針域。
可在第一個節點的指針域內 存入第二個節點的首地址，在第二個節點的指針域內 又存入第三個節點的首地址，如此串聯下去直到最後一個節點。
最後一個節點因無後續節點連接，其指針域可賦值 0
這種連接方式，在數據結構中稱為「鏈表」。
鏈表的基本操作主要有以下幾種：
例子：建立一個三個節點的鏈表，存放學生數據。為簡單起見，我們假定學生數據結構中只有學號和年齡兩項。可編寫一個建立鏈表的函數create。程序如下：
create函數 用於建立一個有 n個節點 的鏈表，他是一個指針函數，他返回的指針指向 stu結構。
在create函數內定義了三個 stu結構 的指針變數。
head為頭指針，pf為指向兩相鄰節點的前一節點的指針變數。
pb為後一節點的指針變數。
枚舉是一種 基本數據類型 ，而不是一種 構造類型 ，因為他不能再分解為任何基本類型。
enum 枚舉名{ 枚舉值表 };
例如： enum weekday { sun,mou,tue,wed,thu,fri,sat };
enum weeakday a,b,c;
或者為：
enum weekday { sun,mou,tue,wed,thu,fri,sat }a,b,c;
或者為：
enum { sun,mou,tue,wed,thu,fri,sat }a,b,c;
例子：
說明：
只能把枚舉值賦予枚舉變數，不能把元素的數值直接賦予枚舉變數。如：
a=sun;b=mon; 是正確的
a=0;b=1; 是錯誤的。
如果一定要把數值賦予枚舉變數，則必須使用強制類型轉換。
如： a=(enum weekday)2;
還應該說明的是枚舉元素不是字元常量也不是字元串常量，使用時不要加單、雙引號。
例子：
typedef定義的一般形式為：
typedef 原類型名 新類型名
其中原類型名中含有定義部分，新類型名一般用大寫表示，一般用大寫表示，以便於區別。
有時也可用 宏定義 來代替 typedef 功能，但是 宏定義 是由 預處理 完成的，而 typedef 則是 在編譯時 完成的，後者更為靈活方便。
使用 typedef 定義數組、指針、結構等類型將帶來很大的方便，不僅使書寫簡單而且使意義更加明確，因而增強了可讀性。
例如：
又如：
⑵ 看C語言的書需要做筆記嗎
1、筆記要做，而且最好分類，便於查詢
2、多練習程序，程序內做好注釋，便於理解
3、每個小功能的程序最好獨立保存一個文件，便於移植
4、好的學習方法，能起到事半功倍的作用
5、好好學習，天天向上，嘿嘿
⑶ C語言筆記——取值范圍
這章主要是留作備用，作為補充知識的吧，不過常用的數據類型的取值范圍還是得做一下了解，並且記住的。
這里得先明確幾個個概念：
那麼一個位元組的大小能表示多大的數呢？
11111111b = FFh = 255
所以我們可以看出，在無符號位的情況下，一個位元組就能表示 0 ~ 255 的數。
通常，在有符號情況下，也就是變數類型之前有 signed 這樣的情況下，8 個比特位的第一位為符號位。
關系為：如果符號位是 0 ，那麼這就是一個正數；如果符號位為 1 ，那麼這就是一個負數。
那麼們舉個栗子：
一個 int 型的變數，默認是 signed int 並且是 4 個位元組的，那麼就佔有 8 * 4 = 32 個比特位，同時他第一位是符號位，那麼就只有 31 個比特位是表示數值的，表示的大小就是 -2的31次方~2的31次方
這里引入一個補碼的概念，雖然我並不知道這個有啥用，但是我看教程都講了，那就也寫一下吧。
⑷ 我是大一新生，c語言需要記筆記嗎
需要，任何課程都需要
⑸ c語言程序設計 參考文獻
C語言程序設計實際上是一個非常艱難的事情，因為很多人在這方面做了許多的嘗試，當然了，作為一種新的一種格式，請要學會這種技術也是一個非常困難的事情，當然在很多時候，我們都會在這個事情要做很多的努力，畢竟這種程序設計一旦做好的話，確實有很大的前途，但是想要整體的了解確實是非常困難的事情，所以說想要了解很多。c語言程序設計方面的知識，那麼想要了解的文獻就非常的多了，建議你還是從最基礎的一些學科開始練習，因為這些基礎的參考文獻才是最有用的，比如說c語言入門。課程300級，這個就是非常有用的一個基礎類書籍，這部書籍其實你自己好好的去看一下，基本上有一些關鍵的一些技術就能夠掌握了，但是這種技術的掌握只是一個初步的階段。當你把這個他會之後，再看一些更深層次的創設經驗書籍，這些書籍就會給你說很多相關的專業的知識，當你看好上面的那個基礎書籍之後，那麼再看這些就非常的明顯了，當然了，在這些研究的時候，你還是要有更多的毅力，暑假給自己設定好一個目標，當你看完一個基礎書籍之後，再去尋找另一個。要知道這種語言程序設計是非常枯燥的，如果沒有一個明確的目標，就會陷入一個非常尷尬的設計之中。所以說在這樣的情況之下只要你自己考慮好才能夠讓自己的整個的事業和工作做得更好這種設立的時候，一定要讓自己有更多的目標，從而才能過上自己，在目標的達成上做到一定的發展，從而就會讓自己在整個的語言程序設計方面處取得更好的戰績，可多人在學習的時候，就是因為剛開始的基礎打的不牢銬，所以說後來在關鍵的技術方面卻反而是落下了很多，所以說上面給你推薦的兩部書記一定要重點去參考，這樣的情況下，你才會獲得成功，假設如果自己不去好好的努力，反而是喜歡好高騖遠的話，那麼在語言程序設計方面就很難取得突破了，因為這方面的基礎知識是非常必要的，也是非常重要的，如果你能堅持下來的話，就會獲得成功，如果你自己堅持不下來，而且沒有這樣的耐心那麼你最好提前放棄因為學習對於每一個人來說要根據自己的個性如果的個性不適合這種語言程序設計的話那麼就要離開畢竟這是一個非常枯燥的這種設立的時候，一定要讓自己有更多的目標，從而才能過上自己，在目標的達成上做到一定的發展，從而就會讓自己在整個的語言程序設計方面處取得更好的戰績，可多人在學習的時候，就是因為剛開始的基礎打的不牢銬，所以說後來在關鍵的技術方面卻反而是落下了很多，所以說上面給你推薦的兩部書記一定要重點去參考，這樣的情況下，你才會獲得成功，假設如果自己不去好好的努力，反而是喜歡好高騖遠的話，那麼在語言程序設計方面就很難取得突破了，因為這方面的基礎知識是非常必要的，也是非常重要的，如果你能堅持下來的話，就會獲得成功，如果你自己堅持不下來，而且沒有這樣的耐心，那麼你最好提前放棄，因為學習對於每一個人來說，要根據自己的個性，如果的個性不適合這種語言程序設計的話，那麼就要離開，畢竟這是一個非常枯燥的學問，想要在短期內獲得成功是完全不可能的，而是需要長時間，而且還需要更多的精力才能夠成功，所以說在這樣的情況下，你必須要在長期打仗的基礎上，還要不斷地去努力提高自己其他方面的知識，所以說是一個艱難的過程，你想要完全實現的話，那麼就需要自己做更多的努力了，所以在這方面自己一定要更加的去研究，從基礎上去了解，這樣才能夠慢慢的讓自己的這種語言是設計程序能力慢慢的吐錢出來，當然這需要一個很漫長的過程，需要你的堅持。
⑹ c語言程序設計 參考文獻
C語言程序設計實際上是一個非常艱難的事情，因為很多人在這方面做了許多的嘗試，當然了，作為一種新的一種格式，請要學會這種技術也是一個非常困難的事情，當然在很多時候，我們都會在這個事情要做很多的努力，畢竟這種程序設計一旦做好的話，確實有很大的前途，但是想要整體的了解確實是非常困難的事情，所以說想要了解很多。c語言程序設計方面的知識，那麼想要了解的文獻就非常的多了，建議你還是從最基礎的一些學科開始練習，因為這些基礎的參考文獻才是最有用的，比如說c語言入門。課程300級，這個就是非常有用的一個基礎類書籍，這部書籍其實你自己好好的去看一下，基本上有一些關鍵的一些技術就能夠掌握了，但是這種技術的掌握只是一個初步的階段。當你把這個他會之後，再看一些更深層次的創設經驗書籍，這些書籍就會給你說很多相關的專業的知識，當你看好上面的那個基礎書籍之後，那麼再看這些就非常的明顯了，當然了，在這些研究的時候，你還是要有更多的毅力，暑假給自己設定好一個目標，當你看完一個基礎書籍之後，再去尋找另一個。要知道這種語言程序設計是非常枯燥的，如果沒有一個明確的目標，就會陷入一個非常尷尬的設計之中。所以說在這樣的情況之下只要你自己考慮好才能夠讓自己的整個的事業和工作做得更好這種設立的時候，一定要讓自己有更多的目標，從而才能過上自己，在目標的達成上做到一定的發展，從而就會讓自己在整個的語言程序設計方面處取得更好的戰績，可多人在學習的時候，就是因為剛開始的基礎打的不牢銬，所以說後來在關鍵的技術方面卻反而是落下了很多，所以說上面給你推薦的兩部書記一定要重點去參考，這樣的情況下，你才會獲得成功，假設如果自己不去好好的努力，反而是喜歡好高騖遠的話，那麼在語言程序設計方面就很難取得突破了，因為這方面的基礎知識是非常必要的，也是非常重要的，如果你能堅持下來的話，就會獲得成功，如果你自己堅持不下來，而且沒有這樣的耐心那麼你最好提前放棄因為學習對於每一個人來說要根據自己的個性如果的個性不適合這種語言程序設計的話那麼就要離開畢竟這是一個非常枯燥的這種設立的時候，一定要讓自己有更多的目標，從而才能過上自己，在目標的達成上做到一定的發展，從而就會讓自己在整個的語言程序設計方面處取得更好的戰績，可多人在學習的時候，就是因為剛開始的基礎打的不牢銬，所以說後來在關鍵的技術方面卻反而是落下了很多，所以說上面給你推薦的兩部書記一定要重點去參考，這樣的情況下，你才會獲得成功，假設如果自己不去好好的努力，反而是喜歡好高騖遠的話，那麼在語言程序設計方面就很難取得突破了，因為這方面的基礎知識是非常必要的，也是非常重要的，如果你能堅持下來的話，就會獲得成功，如果你自己堅持不下來，而且沒有這樣的耐心，那麼你最好提前放棄，因為學習對於每一個人來說，要根據自己的個性，如果的個性不適合這種語言程序設計的話，那麼就要離開，畢竟這是一個非常枯燥的學問，想要在短期內獲得成功是完全不可能的，而是需要長時間，而且還需要更多的精力才能夠成功，所以說在這樣的情況下，你必須要在長期打仗的基礎上，還要不斷地去努力提高自己其他方面的知識，所以說是一個艱難的過程，你想要完全實現的話，那麼就需要自己做更多的努力了，所以在這方面自己一定要更加的去研究，從基礎上去了解，這樣才能夠慢慢的讓自己的這種語言是設計程序能力慢慢的吐錢出來，當然這需要一個很漫長的過程，需要你的堅持。
⑺ 文獻閱讀筆記：CUT&Tag
題目：
CUT&Tag for efficient epigenomic profiling of small samples and single cells
許多染色質特徵在調控基因表達中起著重要作用。要完全理解基因調控，需要在小樣本細胞中以高解析度繪制特定染色質特徵。在這里，我們描述了Cleavage Under Targets and Tagmentation (CUT&Tag)，它是一種酶栓系（enzyme-tethering）策略，提供了高效的高解析度測序文庫來分析不同的染色質成分。在CUT&Tag中，染色質蛋白被一種特異性抗體原位結合，然後將蛋白A - Tn5轉座酶融合蛋白栓在一起。轉座子酶的激活有效地產生具有高解析度和極低背景的片段文庫。從活細胞到測序文庫的所有步驟都可以在實驗台上的單個管或高通量管道中的微孔中完成，並且整個過程可以在一天內完成。我們通過分析組蛋白修飾、RNA聚合酶II和轉錄因子在低細胞數量和單細胞上的應用，證明了CUT&Tag的用途。
大規模平行測序的出現和每個鹼基成本的大幅降低推動了基因組學革命，然而，由於用於繪制染色質片段的方法存在局限性，表觀基因組分析的前景一直滯後。染色質免疫沉澱測序技術(ChIP-seq)及其衍生方法具有信號低、背景高和交聯導致的表位掩蔽等缺點，且需要大量的細胞。ChIP的替代方法包括對非固定細胞的酶拴系方法，如DamID7、ChEC-seq和CUT&RUN，將感興趣的蛋白質定位在原位，然後進行全基因組分析。例如，CUT&RUN基於ChIC策略，通過連續結合特定抗體來map染色質蛋白，然後將Protein A/微球菌核酸酶(pA-MNase)融合蛋白固定在可滲透細胞(不交聯)。通過添加鈣激活MNase，將片段釋放到上清液中，進行DNA提取、文庫制備和paired-end測序。CUT&RUN提供了與ChIP-seq相比背景信號低得多的特定染色質組分的鹼基對解析度，大大降低了全基因組分析的成本。 雖然CUT&RUN只需要100-1000個細胞就可以產生高質量的數據，但它必須隨後進行DNA末端修飾和adapters連接來准備測序文庫，這增加了整個過程的時間、成本和工作量。此外，通過CUT&RUN方法將MNase切割後的片段釋放到上清液中並不適合應用於單細胞平台。 （意思是CUT&RUN雖然很牛，但是做單細胞還是不行的）
在這里，我們克服了ChIP-seq和CUT&RUN的局限性，使用了由超活性Tn5轉座酶-蛋白A (pA-Tn5)融合蛋白負載的測序adapters組成的轉座體。在原位「栓系」後，激活pA-Tn5導致因子靶向標記，生成用於PCR富集和DNA測序的片段。從活細胞開始，CUT&Tag可以在一天內在實驗台上或高通量方法中提供擴增的測序文庫。我們證明，使用低細胞數甚至單個細胞，多種染色質成分可以在非常低的背景下被描繪出來。這種簡單、低成本的方法將使表觀遺傳研究在生物研究的各個領域更加強大。
通過tagmentation實現染色質分析(圖1a)，我們用一種針對H3K27me3的抗體孵育完整的滲透的人類K562細胞，H3K27me3是一種豐富的組蛋白修飾，它標記沉默染色質區域。我們用抗兔的二抗孵育細胞，以增加染色質位點上的抗體結合局部濃度，然後用預載有測序adapters的過量pA-Tn5融合蛋白孵育細胞，在核里將酶系在抗體結合位點。轉座體與暴露的DNA有內在的親和性，因此我們在嚴格的條件下清洗細胞以去除未拴住的pA-Tn5。然後，我們通過添加Mg++激活轉座體，整合含h3k27me3核小體spanning位點的adapters。最後，從純化的DNA中富集片段文庫，並將其匯集到Illumina HiSeq的flow cell上進行多重配paired-end測序。整個方案在一個管中操作所有步驟(圖1b)，其中滲透的細胞首先與抗體混合，然後固定在Concanavalin A包被的磁珠上，允許在所有連續的洗滌和試劑孵育步驟中對細胞進行處理。為了在實驗之間進行標准化，我們使用來自於大腸桿菌轉座子酶蛋白生產過程中提取的少量示蹤基因組DNA來進行樣本read counts的標准化，以代替CUT&RUN9中推薦的異體spike-in DNA。
在大約800萬reads的人類基因組組裝中，顯示了H3K27me3標記的大染色質區域的清晰圖譜(圖2a)。我們還獲得了H3K4me1和H3K4me2組蛋白修飾的圖譜，標記了活躍的染色質位點。相比之下，用非特異性IgG抗體孵育細胞，產生非常稀疏的背景信號(圖2a)。為了評估CUT&Tag的信噪比，我們將其與CUT&RUN和ChIP-seq生成的分析結果進行了比較，檢測K562細胞中的H3K27me3（相同的兔單克隆抗體）。為了直接比較這三種技術，我們將每個數據集的讀取深度設置為800萬reads。三種方法的landscape都是相似的，但是在ChIP-seq數據集中背景雜訊佔主導地位(圖2a)，因此 ChIP-seq需要更多的reads來區分染色質特徵和背景 。相比之下，CUT&RUN和CUT&Tag的背景雜訊都非常低。正如預期的那樣，在H1胚胎幹細胞(H1 ES)不同的人類細胞類型中的同一染色質區域，觀察到非常不同的profiles(圖2b)。為了更定量地比較每種方法中的信號和雜訊水平，我們為每種方法生成了H3K4me1修飾基因組位點的熱圖。對每個數據集進行800萬reads進行比較，我們發現在所有位點中，組蛋白修飾的CUT&Tag比CUT&RUN顯示出更高的信號(圖2c)。兩種方法都有較低的背景周圍的站點。相比之下，ChIP-seq信號的動態范圍非常狹窄，只有CUT&Tag信號范圍的1/20左右，而且大多數位點的信號都非常弱。為了定量比較，我們使用在H3K4me1 ChIP-seq數據集上顯示的定義的前10,000個峰附近，計算CUT&Tag、CUT&RUN和ChIP-seq數據集的平均read counts(圖2g)。我們發現，CUT&Tag分析在這些位點上提供了更多的信號積累，這意味著CUT&Tag在區分染色質特徵時最有效，所需的reads最少。
基因和調控元件的轉錄狀態可以從組蛋白修飾模式進行推斷，但基因表達可以通過分析染色質結合的RNA聚合酶II (RNAPII)直接讀出。 我們使用了RNAPII的磷酸化抗體(S2/5p)，用以區分參與的聚合酶。Landscapes顯示RNAPII CUT&Tag在許多基因上的富集(圖2a)，啟動子熱圖顯示這種富集主要位於活性基因的5 '端(圖2d)。
為了在不依賴於注釋的情況下驗證RNAPII CUT&Tag的結果，我們選擇了通過鹼基對解析度PRO-seq技術獲得的轉錄run-on數據，該技術使用一種與染色質分析無關的方法直接mapping RNAPII。PRO-seq定位了被激活的RNAPII 5 '末端的位置，並用於識別轉錄起始位點下游暫停的RNAPII。使用MACS2 call peak（RNAPII S2/5p CUT&Tag），並分析通過PRO-seq run-on人類K562細胞(SRA GSM1480327)的數據集。當使用RNAPII CUT&Tag 的MACS2評分排序時，PRO-seq的occupancy和RNAPII- ser2 /5p CUT&Tag的occupancy之間有密切的對應關系(圖2e)。
通過CUT&Tag分析的H3K4me1修飾的重復非常相似，證明了該方法的可重復性(圖3a)。當我們比較H3K27me3 CUT&Tag重復時，我們得到了相似的重現性。在先前的CUT&RUN分析實驗中，我們發現與活性啟動子和增強子相關的H3K4me2組蛋白修飾landscapes與ATAC-seq譜相似。因此，我們使用H3K4me2抗體進行CUT&Tag。我們發現H3K4me2在強的ATAC-seq峰時occupancies很高(圖2f)，read counts也很多(圖2h)，這意味著H3K4me2圖譜能以更高的靈敏度捕獲基因組中最佔主導的染色質位點。
為了量化H3K4me2 CUT&Tag相對於H3K4me2 CUT&RUN、H3K4me2 ChIP-seq和ATACseq的敏感性，我們對每個方法進行了采樣，並使用MACS2默認參數call peak。然後，我們評估在每一個peak里的reads比例。我們發現，CUT&RUN和CUT&Tag都比ChIP-seq或ATAC-seq有更多的reads，表明它們具有極低的信噪比(圖3b)。此外，CUT&Tag在低測序深度時的峰分布更為迅速，其中~ 200萬reads相當於CUT&RUN的100萬reads(或ChIP-seq的2000萬reads)，證明了CUT&Tag的超高效率。在所有的方法中，只有CUT&Tag在峰內達到0.6的分數。因此，通過兩種組蛋白修飾(H3K4me2和H3K27me3)，我們將染色質landscape分為活性區和沉默區，即使測序深度相對較低。
為了確定我們是否可以使用CUT&Tag來繪制轉錄因子結合的圖譜，我們測試了pA-Tn5在轉錄因子上的栓系是否可以與基因組中可接近的DNA位點區分開來。我們在CUT&Tag反應中使用了NPAT核因子的抗體，NPAT核因子是復制依賴組蛋白基因的轉錄輔激活因子。NPAT只結合了1號染色體和6號染色體組蛋白clusters中的約80個可接近位點，因此我們可以比較真正的結合位點和可接近位點。在NPAT CUT&Tag圖譜中，約99%的read counts在組蛋白基因啟動子處積累(圖4a)。通過對已發表的ATAC-seq數據對應位點進行評分，我們發現較少數量的counts分布在K562基因組的可接近位點(圖4b)。這可能是由於一些未栓系的pATn5與暴露的DNA原位結合造成的，但通過read覆蓋的巨大差異，很容易區分抗體栓系位點與可接近位點(圖4c)。事實上，通過標准演算法進行call peak，NPAT CUT&Tag ~ 9000位點的數據生成一個列表，其中包括組蛋白基因啟動子和10%的ATAC-defined可接近位點。雖然這只是定義的~ 54000可接近位點的一小部分，調整閾值和嚴格的NPAT peak calling可以提高峰檢測。
為了測試CUT&Tag是否易於分析更豐富的轉錄因子結合位點，我們分析了CCCTC結合因子(CTCF)DNA結合蛋白。在這些實驗中，我們通過改變緩沖液的嚴格程度來評估染色質中轉錄因子的置換情況。在低鹽和中鹽濃度條件下，我們觀察到CUT&RUN和ChIPseq檢測的CTCF位點的read計數(圖5a)，但有額外的小峰。這些額外的峰表明，未「栓系」pA-Tn5有助於這些實驗的coverage。為了確定真正的CTCF結合位點是否可以通過read深度與可接近特徵區分開，我們比較了高置信度CTCF位點(由peak-calling定義)的CUT&Tag read counts CUT&RUN data)到可接近位點的CUT&Tag read counts(由ATAC-seq數據peak-calling定義)。我們發現，這兩種read counts分布重疊，但可接近位點的read counts低於CTCF位點(圖5b)。僅基於reads深度，我們鑒別出約5600個CTCF結合位點，錯誤發現率為1%。比較這兩類的motif富集，發現高信號motif對應CTCF motif(E-value = 2.1 × 10−69)，低信號motif不對應。
我們通過繪制以CTCF結合位點為中心的reads末端來評估CUT&Tag的解析度。這表明CUT&Tag保護的「footprint」在CTCF motif跨越80 bp(圖5c)。而從Tn5整合保護的片段大於CUT&RUN中MNase保護的約45 bp，這表明tethered轉座酶產生了高解析度的因子結合位點圖。在300-500mM鹽濃度的情況下，不同的鹽濃度洗滌也能得到相似的footprints結果，在一定程度上降低了信噪比(圖5c)。高解析度的CUT&Tag提供了單個位點的結構細節。例如，在代表性位點對CTCF、H3K4me1、H3K4me2、H3K4me3和ATAC映射的疊加，揭示了可接近的DNA、CTCF結合和修飾的鄰近核小體之間的關系(圖5d)。
ChIP需要大量的細胞材料，限制了它在實驗和臨床樣品中的應用。然而，我們和其他人之前已經證明，像CUT&RUN這樣的tethered分析策略具有足夠的敏感性，因此分析小細胞數通常是可行的。CUT&Tag的信號改進表明，這種方法可以在有限的樣本下更有效地工作。我們首先用CUT&Tag在大約1500倍范圍的材料中測試了H3K27me3修飾，從100,000個細胞到60個細胞。我們從所有實驗中觀察到非常相似的高質量染色質譜(補充圖1b)，表明在少量材料的情況下仍然保持高數據質量。
CUT&Tag的優點是，從抗體結合到adapters整合的整個反應都發生在完整的細胞內。轉座子酶和染色質片段仍然結合在一起，因此片段化的DNA被保留在每個細胞核內。 我們開發了一種簡單的策略來生成單個細胞的染色質譜，我們稱之為 單細胞CUT&Tag(scCUT&Tag) (圖6a)。我們對大量K562細胞群體進行H3K27me3修飾的scCUT&Tag分析，但在步驟之間溫和離心，而不是ConcanavalinA 磁珠。整合後，我們使用Takara ICELL8納米分裝系統將單個細胞分離到5184孔的納米孔晶元里，通過對晶元成像識別包含一個或僅包含一個細胞的納米孔。然後，我們使用兩個indexed引物對每個通過的納米孔進行文庫PCR富集，最後將晶元上的所有富集文庫集中到一起進行Illumina深度測序，達到高冗餘，以評估每個細胞的采樣和覆蓋。每個孔的文庫由兩個索引的獨特組合來區分。
單個細胞染色質圖譜的聚集與大量樣本中產生的圖譜非常匹配(圖6b)，具有較高的相關性(Pearson 's r = 0.89)。每個細胞通過全基因組的reads數量進行排序，每個細胞的唯一片段都顯示在tracks中。值得注意的是，單個細胞中的大多數reads都位於分析中定義的H3K27me3區域內，這表明單細胞染色質分析的高恢復率(圖6b)。H3K27me3 scCUT&Tag的第二個重復證明了單細胞分析的重現性。類似地，H3K4me2修飾的單細胞圖譜概括了可接近和活性染色質的基因組landscapes(圖6c)。在單個細胞中，相當大一部分reads屬於定義的活性和沉默染色質特徵(圖6d, e)。
染色質特徵的廣度——從H3K4me2的大約5個核小體到H3K27me3區域的數百個核小體——即使在單個細胞稀疏采樣的情況下，也有助於檢測染色質特徵。為了評估單個細胞的染色質特徵是否可以用來區分細胞類型，我們進行了H3K27me3的scCUT&Tag分析（H1細胞）。我們再次發現，很大一部分reads位於分析定義的域內(圖6e)，bulk數據和聚集的單細胞數據之間具有很高的相關性(Pearson』s r = 0.85)。通過比較包含HoxB結構域的2Mb區域，可以發現H1細胞中單細胞軌跡中明顯的組蛋白甲基化，而K562細胞中該區域缺失(圖6f)。這些全基因組模式足以高效地區分H1細胞和K562細胞。因此，染色質圖譜提供了一種區分單個細胞類型的方法。
通過CUT&Tag分析染色質可以有效地揭示基因組中的調控信息。與RNA-seq僅測量基因表達不同，染色質分析在識別沉默區方面具有獨特的優勢，這是細胞在發育過程中的確定「cell fates」的關鍵方面。雖然像ATAC-seq這樣的方法可以繪制出可接近位點和因子結合位點，但結合在這些位點上的特定染色質蛋白必須從motif或染色質譜數據推斷出來。雖然基於ChIP的方法已廣泛應用於細胞系模型，但由於交聯和染色質片段化的影響，ChIP-seq對染色質的分析受到限制，因為每個實驗都需要優化。同樣，最近的另一種交聯染色質分析方法ChIL-seq比CUT&Tag需要更多的步驟，需要3-4天來完成所有步驟。相比之下， CUT&Tag過程，像CUT&RUN一樣，是一種不固定的原位方法 ，並且很容易以標准化的方法實現。這與CUT&Tag的成本效益相結合，使得它適用於可以在核心設施中實現的高通量。可以想像，用戶僅提供他們的細胞和抗體的混合物，並在短短幾天內收到處理的深度測序文件。由於高通量CUT&Tag的第一步是在4°C條件下進行抗體孵育，樣本可以在設備中積累一夜，然後一起裝載到一個96孔板上進行自動化處理，就像我們之前在AutoCUT&RUN中演示的那樣。由於試劑的高效使用和更好的信噪比，CUT&Tag比AutoCUT&RUN需要每個樣本更少的reads，這已經比商業化外顯子組測序便宜得多。雖然這種pipeline的簡單和低成本很吸引人，自動染色質分析的主要優點是最小化批次效應並處理影響，從而最大限度地再現。這些方面對於臨床分析和色譜靶向葯物的檢測是至關重要的。
我們已經證明，CUT&Tag使用ICELL8納米分裝系統提供了高質量的單細胞圖譜，該系統可以在加入試劑和PCR之前進行成像。同樣，CUT&Tag也應該適用於10×Genomics系統，他們最近公布了單細胞ATAC-seq方法。由於adapters是添加在bulk里的，所以CUT&Tag對高通量單細胞平台的適應性是有可能的。在CUT&Tag數據集中，低水平的非靶向可接近DNA位點和高水平的CTCF結合位點的不同分布表明，通過對這兩種預期的潛在分布建模，可以在不使用其他數據的情況下區分真實結合位點和可接近DNA位點。 這種策略的一個優點是，真實結合位點和可接近特徵之間的統計差異允許在同一實驗中描述兩個染色質特徵，其中可接近DNA位點和目標因子的結合位點可以被同時注釋。 在未來，我們預計adapters的條形碼將允許多個表位同時在單個細胞中進行大量的分析，最大限度地發揮單細胞表觀基因組分析在發育和疾病研究中的作用。
最後，放一張ChIP-seq，CUT&RUN和CUT&Tag三種方法的比較圖：
⑻ 數據結構筆記(C語言版)嚴蔚敏
線性表的單鏈表存儲結構（帶頭節點）：
循環鏈表 ：最後一個結點的指針域指向頭結點，整個鏈表形成一個環。
雙向鏈表的結點中有兩個指針域，其一指向直接後繼，另一個指向直接前驅。
棧 ：是限定僅在表尾進行插入和刪除操作的線性表，因此，表尾段稱為 棧頂 ，表頭端稱為 棧底 。
LIFO：last in first out，後進先出。
若base=NULL表示棧不存在，top==base可以作為棧空的標記。每當插入新的棧頂元素時，指針top+1，刪除棧頂元素時，top-1，所以， 非空棧中的top指針始終在棧頂元素的下一個位置上 。
建立二叉樹與遍歷
⑼ 文獻檢索筆記
中國期刊網檢索示例
姓名 李勝，學號002008888
練習資料庫：中國學術期刊全文資料庫
練習題目 查找"圖像處理軟體"方面的相關文獻
練習過程和檢索策略
4．1 分析檢索概念和構建檢索策略
(1) 概念切分
圖像，處理，軟體
(2) 構成檢索策略
圖象 * 處理 * 軟體
4．2 文獻檢索：
(1) 單邏輯
取系統默認值，在文本框中鍵入:
圖象 * 處理 * 軟體 得到385條記錄
(2) 分步檢索 ( 擴展檢索范圍 )
取系統默認值
概念擴展結果：
原概念 概念擴展(根據含義運用三種概念方法擴展) 概念擴展(使用「擴展」按鈕)
圖象 圖像 圖象，灰度
處理 增強 系統未給結果
軟體 程序，演算法
檢索過程：
欄位 邏輯表達式 界面間關系 命中的記錄數
主題 圖像 + 圖象 + 灰度 55913
主題 處理 + 增強 在結果中檢索 17909
主題 軟體 + 程序 + 演算法 在結果中檢索 6653
(註：本步操作在多個單邏輯檢索界面上完成。擴展概念要求使用基於同物異名法、基於下位內容分析法和基於檢索結果法三種概念擴展方法，使用檢索界面上「擴展」按鈕得到的詞，要求選擇近義詞或同義詞。只要求擴展課題的一個核心概念即符合要求)
(3) 多邏輯 ( 縮小檢索范圍 )
欄位改為「篇名」或「摘要」，另增加一個輔助欄位 ( 如：作者、單位、刊名、年等任選一)限制，其餘檢索設置不變
檢索文本框間邏輯關系 欄位 邏輯表達式
篇名 圖像 + 圖象 + 灰度
並且 篇名 處理 + 增強
並且 篇名 軟體 + 程序 + 演算法
並且 機構 上海交通大學
另外，增加了一限制條件：輔助欄位「機構」上海交通大學，結果得到8條記錄
( 註：實習時，多個概念組面在一個多邏輯界面完成時，除欄位必須改動外，詞頻控制、期刊范圍控制等限制條件可根據課題檢索的實際情況，至少選取其中一種方法 )
(4) 從第(3)步中任選一篇切題論文(注意使用「選擇性粘貼」 「無格式文本粘貼」)的文摘書目信息：
基於多尺度邊緣表示的圖像增強快速演算法
【刊名】 中國圖象圖形學報, 2004年 12期
【作者】 翟廣濤 王欣
【機構】 上海交通大學圖像通信研究所 山東大學信息科學與工程學院 上海 濟南
【關鍵詞】 圖像增強 小波變換 多尺度邊緣 Hermite插值多項式
【英文關鍵詞】 image enhancement wavelet transform multi-scale edges Hermite interpolation polynomial
【中英文摘要】 低對比度結構廣泛存在於各種數字圖像之中,研究如何通過後期處理增強數字圖像的對比度是很有意義的。灰度圖像對比度的高低總是與圖像灰度梯度幅值的大小相聯系,受這種思想的啟發,提出了一種基於圖像多尺度邊緣表示的,利用對信號小波變換模極大值的拉伸和Hermite插值多項式實現的圖像增強快速演算法。此演算法可以實現對雜訊的抑制和對圖像中不同尺度特徵的增強。數值實驗結果表明,該演算法增強效果明顯,運算速度快,是一種實用性較強的圖像對比度增強演算法
Low contrast structure can be found in many kinds of digital images, and it is a meaningful work to find out how to enhance these raw images through digital post-processing. A novel enhancement algorithm based on multi-scale edges representation of images is proposed. This algorithm is motivated by the connection between the contrast of a grayscale image and the gradient magnitude of intensity edges in the neighborhood where the contrast is measured. The undecimated dyadic wavelet transform of the original image is computed firstly by treating the columns and lines of the image separately, and then the local maxima of wavelet transform coefficients are selected out. The reconstruction of the image can be interpreted as an interpolation process, which recovers the wavelet coefficients between two consecutive molus maxima and then calculates the inverse wavelet transform. As we know, the first derivatives of the molus maxima are zero, and the Hermite polynomial requires the value of derivatives at the given
4.3 全文下載和轉換成 Word 格式
將上面於翟廣濤的正文第一段轉換成 WORD 後為 :
低對比度現象存在於多種數字圖像中,進行圖像的對比度增強是數字圖像處理的常見任務[1]。圖像的低對比度實際上是像素亮度在其動態范圍內的不良分布造成的,增加圖像的對比度實際上就是調整像素的亮度分布[2]。對於灰度圖像而言,對比度表示的是某個邊緣兩側像素的灰度差別。這與圖象多尺度邊緣的梯度值是有密切聯系的，對多尺度邊緣梯度的拉伸對應於圖象對比度的提高。基於這種思想，提出了一種多尺度邊緣表示和Hermite插值圖象對比度增值演算法。
（注意：請事先下載安裝 Cajviewer 瀏覽器。如果打開原文後選擇按鈕處於不能選擇狀態，請換一篇文章）
檢索示例
姓名 李勝，學號002008888
練習資料庫：中國學術期刊全文資料庫
練習題目 查找"圖像處理軟體"方面的相關文獻
練習過程和檢索策略
4．1 分析檢索概念和構建檢索策略
(1) 概念切分
圖像，處理，軟體
(2) 構成檢索策略
圖象 * 處理 * 軟體
4．2 文獻檢索：
(1) 單邏輯
取系統默認值，在文本框中鍵入:
圖象 * 處理 * 軟體 得到385條記錄
(2) 分步檢索 ( 擴展檢索范圍 )
取系統默認值
概念擴展結果：
原概念 概念擴展(根據含義運用三種概念方法擴展) 概念擴展(使用「擴展」按鈕)
圖象 圖像 圖象，灰度
處理 增強 系統未給結果
軟體 程序，演算法
檢索過程：
欄位 邏輯表達式 界面間關系 命中的記錄數
主題 圖像 + 圖象 + 灰度 55913
主題 處理 + 增強 在結果中檢索 17909
主題 軟體 + 程序 + 演算法 在結果中檢索 6653
(註：本步操作在多個單邏輯檢索界面上完成。擴展概念要求使用基於同物異名法、基於下位內容分析法和基於檢索結果法三種概念擴展方法，使用檢索界面上「擴展」按鈕得到的詞，要求選擇近義詞或同義詞。只要求擴展課題的一個核心概念即符合要求)
(3) 多邏輯 ( 縮小檢索范圍 )
欄位改為「篇名」或「摘要」，另增加一個輔助欄位 ( 如：作者、單位、刊名、年等任選一)限制，其餘檢索設置不變
檢索文本框間邏輯關系 欄位 邏輯表達式
篇名 圖像 + 圖象 + 灰度
並且 篇名 處理 + 增強
並且 篇名 軟體 + 程序 + 演算法
並且 機構 上海交通大學
另外，增加了一限制條件：輔助欄位「機構」上海交通大學，結果得到8條記錄
( 註：實習時，多個概念組面在一個多邏輯界面完成時，除欄位必須改動外，詞頻控制、期刊范圍控制等限制條件可根據課題檢索的實際情況，至少選取其中一種方法 )
(4) 從第(3)步中任選一篇切題論文(注意使用「選擇性粘貼」 「無格式文本粘貼」)的文摘書目信息：
基於多尺度邊緣表示的圖像增強快速演算法
【刊名】 中國圖象圖形學報, 2004年 12期
【作者】 翟廣濤 王欣
【機構】 上海交通大學圖像通信研究所 山東大學信息科學與工程學院 上海 濟南
【關鍵詞】 圖像增強 小波變換 多尺度邊緣 Hermite插值多項式
【英文關鍵詞】 image enhancement wavelet transform multi-scale edges Hermite interpolation polynomial
【中英文摘要】 低對比度結構廣泛存在於各種數字圖像之中,研究如何通過後期處理增強數字圖像的對比度是很有意義的。灰度圖像對比度的高低總是與圖像灰度梯度幅值的大小相聯系,受這種思想的啟發,提出了一種基於圖像多尺度邊緣表示的,利用對信號小波變換模極大值的拉伸和Hermite插值多項式實現的圖像增強快速演算法。此演算法可以實現對雜訊的抑制和對圖像中不同尺度特徵的增強。數值實驗結果表明,該演算法增強效果明顯,運算速度快,是一種實用性較強的圖像對比度增強演算法
Low contrast structure can be found in many kinds of digital images, and it is a meaningful work to find out how to enhance these raw images through digital post-processing. A novel enhancement algorithm based on multi-scale edges representation of images is proposed. This algorithm is motivated by the connection between the contrast of a grayscale image and the gradient magnitude of intensity edges in the neighborhood where the contrast is measured. The undecimated dyadic wavelet transform of the original image is computed firstly by treating the columns and lines of the image separately, and then the local maxima of wavelet transform coefficients are selected out. The reconstruction of the image can be interpreted as an interpolation process, which recovers the wavelet coefficients between two consecutive molus maxima and then calculates the inverse wavelet transform. As we know, the first derivatives of the molus maxima are zero, and the Hermite polynomial requires the value of derivatives at the given
4.3 全文下載和轉換成 Word 格式
將上面於翟廣濤的正文第一段轉換成 WORD 後為 :
低對比度現象存在於多種數字圖像中,進行圖像的對比度增強是數字圖像處理的常見任務[1]。圖像的低對比度實際上是像素亮度在其動態范圍內的不良分布造成的,增加圖像的對比度實際上就是調整像素的亮度分布[2]。對於灰度圖像而言,對比度表示的是某個邊緣兩側像素的灰度差別。這與圖象多尺度邊緣的梯度值是有密切聯系的，對多尺度邊緣梯度的拉伸對應於圖象對比度的提高。基於這種思想，提出了一種多尺度邊緣表示和Hermite插值圖象對比度增值演算法。
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練習資料庫： CompendexWeb
練習題目：關於「高速數據採集系統的設計 」方面的相關文獻
1．分析檢索概念，擬定檢索策略：
1）分析檢索概念
本課題的主要概念為 「高速」「數據」「採集」,對應的英語單詞為:
高速: high speed,high-speed,speed
網路：data,data of,the data
採集: acquisition ,collection, collecting
2）擬定檢索策略
(high-speed* or high speed or speed*) and data and (collect* or acquisition)
2．快速檢索界面(Quick Search)
邏輯關系選擇 鍵入檢索文本框的策略(Search for) 選擇的欄位(Search in)
high-speed* or high speed or speed* Subject/title/abstract
AND data Subject/title/abstract
AND collect* or acquisition Subject/title/abstract
檢索選項設置取默認狀態，以上策略的系統響應為：
10794 records in Compendex for 1969-2008 ((((high-speed* or high speed or speed*) WN All fields) AND ((data) WN All fields)) AND ((collect* or acquisition) WN All fields)) 10794篇
3. 專家檢索界面（Expert Search）
將上述策略中的AND用NEAR或ONEAR代替，優先符中取一個詞，欄位取TI或AB
調整後的檢索策略為：
(high-speed* ONEAR data ONEAR collect*) wn TI
系統響應為：
10 records in Compendex for 1969-2008 (high-speed* ONEAR data ONEAR collect*) wn TI
選取其中一篇切題文獻的題錄(篇名.著者（單位）.來源出處)信息如下
High-speed photodiode array (PDA) image data collecting system
Li, Bin-kang (Northwest Inst. of Nuclear Technology, Xian, China); Qing, Xiang-dong; Wang, Kuilu Source: Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering, v 2321, 1994, p 120-122
從檢索結果右欄的controlled vocabulary中選取合適的主題詞為：Data Acquisition
4. 主題詞表途徑檢索(Thesaurus)
使用上步選取的詞 Data Acquisition，檢索Thesaurus主題詞表。得到以下詞間關系顯示：
（每個主題詞具有不同的詞間關系）
Data Acquisition（款目主題詞）
Prior Terms: （早期使用的主題詞）
Data processing--Data acquisition*
(Select)
Broader Terms （上位詞）
Data processing
Related Terms （相關詞）
Data handling
Data recording
Indicators (instruments)
Punch card systems
Punch tape systems
Surveying
Surveys
Narrower Terms （下位詞）
SCADA systems
勾選款目主題詞「Data acquisition」，再點擊屏幕下端窗口中的Search得到：
(({Data acquisition}) WN CV)
59576 records in Compendex for 1969-2008
根據課題要求，內容不合要求。繼續使用檢索結果調整方法，優化策略。具體過程為：勾選檢索結果右側Refine result窗口controlled vocabulary欄下的 「Database Systems」，取這個窗口最下端默認searching within results，點擊include，得到：
3848 records in Compendex for 1969-2008
(({Data acquisition}) WN CV) {database systems} WN CV
經過閱讀，其中1篇切題文獻的全記錄文摘形式為：
Accession number: 93011066282
Title: Optimization of a high speed data acquisition system for the NA36 experiment
Authors: Andersen, E.; Barnes, P.D.; Blaes, R.; Braun, H.; Brom, J.M.; Castano, B.; Cherney, M.; Cohler, M.; Cruz, B. de la; Diebold, G.E.; Dulny, B.; Fernandez, C.; Franklin, G.; Garabatos, C.; Garzon, J.A.; Geist, W.M.
Author affiliation: Creighton Univ, Omaha, NE, USA
Publication year: 1992
Pages: p 233-235
Language: English
ISBN-10: 0-7803-0458-6
Document type: Conference article (CA)
Conference name: IEEE Seventh Conference Real Time 『91 on Computer Applications in Nuclear, Particle and Plasma Physics
Conference date: Jun 24-28 1991
Conference location: Juelich, Ger
Conference code: 16674
Sponsor: IEEE Nuclear & Plasma Physics Soc
Publisher: Publ by IEEE, Piscataway, NJ, USA
Abstract: A high speed data acquisition system was used to record events from sulphur-nucleus collisions at 200 GeV/c per nucleon generated by the NA36 experiment. A cost effective system was designed to provide high data throughput with event readout in Fastbus, event building in VME and data storage on IBM 3480 cartridges. The system was able to record in excess to 10 Mbytes of data per spill.
Abstract type: (Author abstract)
Ei main heading: Database systems
Ei controlled terms: Fast response computer systems - Data acquisition - Data processing - Optimization - Physics - Program processors - Data storage equipment
Uncontrolled terms: Sulphur nucleus collisions - High speed data acquisition system - NA36 experiment
Ei classification codes: 723.3 Database Systems - 722.4 Digital Computers and Systems - 723.2 Data Processing and Image Processing - 921 Mathematics - 932 High Energy Physics; Nuclear Physics; Plasma Physics - 722.1 Data Storage, Equipment and Techniques
Treatment: Applications (APP)
Database: Compendex
Compilation and indexing terms, &; 2007 Elsevier Inc. All rights reserved
資料庫名 中刊網 CompendexWeb iPAC 網路
使用許可權 總網題錄:不限
全文：校內 校內 不限 不限(可見信息)
收錄來源 國內期刊 主要國外期刊、會議 圖書館訂購的書刊等 網頁、新聞、圖片等
報道原文層次 題錄、摘要、全文 題錄、摘要、 目錄 網頁
全文
資料庫名
算符 中刊網 CompendexWeb iPAC 網路
邏輯」與」 * 並且
「在結果中檢索」 AND 空格 空格 空格
邏輯」或」
+ 或者 OR 不詳 |
邏輯」非」
- 不包含 NOT 不詳 -
資料庫名
算符 中刊網 CompendexWeb iPAC 網路
位置 無 NEAR/n ONEAR/n 無 無
片語 無
「 」 { }
ONEAR/0 查英文「 」 查英文「 」
優先 ( ) ( ) ( ) ( )
截詞 無
*無限後截斷 無 無
資料庫名
算符 中刊網 CompendexWeb iPAC 網路
基本欄位 (1)篇名
(2)關鍵詞
(3)摘要
(4)主題（篇名、關鍵詞、摘要） (1)Title TI
(2)Abstract AB
(3)Ei controlled Term CV
(4)Title/abstract/subject KY 題名關鍵 字、
中圖法索書號瀏覽等 intitle
資料庫名稱
算符 中刊網 CompendexWeb iPAC 網路
輔助欄位 (1)作者
(2) 單位(機構)
(3)刊名等 (1)Author
(2)Author affiliation
(3)Serials Title
(4)ISSN等 著者關鍵詞等 (1)inurl
(2)filetype
已知確切書目(題錄：作者.篇名.來源出處)形式，查找原文
1. 簡單書目：圖書
編者. 書名. 出版地：出版社. 出版年.
2. 析出文獻書目：
圖書：章節作者.章節名. 編者. 書名. 出版地：出版社. 出版年.
期刊：作者. 文章篇名. 期刊名，年，卷(期)：起
止頁碼
將上述題錄信息改成標准文後參考文獻形式：
Rostalski P，Besselmann T，Baric M et al. A hybrid approach to modelling，control and state estimation of mechanical systems with backlash[J]. International Journal of Control，2007，80(11): 1729-1740
3.如果檢索結果不理想，需調整檢索策略
擴大：
Ti改成AB, AB改成KY, KY欄位去掉，檢索策略不變
縮小：
減少同義詞：(degrada* AND plastic* AND film*)
wn KY(或TI,AB) 等
檢索算符： (degrada* NEAR/1 plastic* NEAR/1
film*) wn KY(或TI,AB) 等
檢索欄位：KY改成AB, AB改成Ti
第八章：互聯網
1. 已知檢索策略 練習指導p.82 第6題
2. 構建檢索策略 （答案不唯一）
如：查找」數學」專業的網上學者專家的學術網站。
檢索策略：數學 (院士| 專家)
intitle: 數學 (院士| 博士生導師)等
如：查找」數學」專業的網上學術機構的學術網站。
檢索策略：數學 (研究院 | 學會 | 協會)等
× 數學 (專家 | 個人) 個人應具體化
× 數學 (專家 | 研究所) 專家和研究所不是並列的關系
all全欄位 ab文摘 au作者 af作者單位 cv主題詞 st刊名 ky主題詞\文摘\題目 ti題目 ti<ab<ky<all
圖書
[序號] 主要責任者. 圖書名：副書名[M]. 其他責任者. 版本項(第1版不寫). 出版地: 出版者，出版年:頁碼.
例:[1] Coase R H. The Firm, the Market and the Law[M]. 2nd ed. Chicago: The University of Chicago Press, 1988.
期刊
[序號] 析出文獻主要責任者. 析出文獻 題名[J]. 刊名，年，卷（期）: 頁碼.
例:[3] Koop G, Tole L. Is there environment kuznets curve for deforestation. Journal of Development Economics,1999,58(1):233-244.
報紙
[序號] 析出文獻主要責任者. 析出文獻 題名[N]. 報紙名稱，年-月-日(版次).
例:
[4] 戴曉華. 居住用地:每個人都應享有一定的 無償使用權[N]. 中國房地產報，1999-01-01(2).
【篇名】計算機專業課程雙語教學探討 CAJ 原文下載
【作者】 蒲曉蓉. 陸慶. 耿技. 王小明.
【刊名】 電子科技大學學報(社科版) 2003年06卷01期 p.95-97 編輯部
Email CJFD收錄期刊
【機構】 電子科技大學. 電子科技大學. 電子科技大學 成都610054 . 成都
610054 . 成都610054
【關鍵詞】雙語教學. 教學方法. 互動教學. 高等教育.
【聚類檢索】 同類文獻 引用文獻 被引用文獻
【摘要】 高校雙語教學正在積極開展之中 , 其中呈現出的諸多問題值得探討。本文以《計算機操作系統原理》課程為例 ,分析總結了我校計算機專業課程雙語教學的經驗和面臨的問題。文章提出了「分步實施 ,逐步到位」的漸進實施法 ,討論了英文教材的選取原則 ,雙語教學的課堂講授方法 ,作業與考試形式 ,教與學的互動模式 ,課後輔導等問題
【光碟號】 SOCI0305
蒲曉蓉，陸慶， 耿技，等.計算機專業課程雙語教學探討[J]. 電子科技大學學報(社科版), 2003, 6(1):95-97
⑽ 【C語言筆記】<二十一>內部全局變數和外部全局變數
1.外部全局變數, 默認情況下所有的全局變數都是外部全局變數
什麼事外部全局變數? 可以被其它文件訪問的全局變數我們稱之為外部全局變數
2.內部全局變數, 只要給全局變數加上static關鍵字就是內部全局變數
什麼是內部全局變數? 只能被當前文件訪問的全局變數我們稱之為內部全局變數
可以定義同名的外部全局變數
多個同名的外部全局變數指向同一塊存儲空間
也可以定義多個同名的內部全局變數
多個同名的全局變數如果不在同一個文件中, 那麼指向不同的存儲空間
為了提高數據的安全性, 不讓別人在其它文件中修改我們的全局變數, C語言提供了另外一個用於修改全局變數的關鍵字, static
只要用static修改的全局變數就是內部全局變數, 只能在當前文件中使用
這樣就可以提高我們全局變數的安全性
如果多個文件中存在同名的內部全局變數, 相互不會影響
如果既有外部全局變數也有內部全局變數, 那麼會優先訪問內部全局變數
用於聲明一個外部全局變數
聲明只需要在使用變數之前聲明就可以了
用於定義一個內部全局變數
聲明和定義的區別:
聲明不會開辟存儲空間
定義會開辟存儲空間