Failed to mount 大容量的RAID组

2020-08-31
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我们的存储服务器有两组RAID，容量均大于150T，我在mount的时候，提示我

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NTFS signature is missing.
Failed to mount '/dev/sdc': Invalid argument
The device '/dev/sdc' doesn't seem to have a valid NTFS.
Maybe the wrong device is used? Or the whole disk instead of a
partition (e.g. /dev/sda, not /dev/sda1)? Or the other way around?

是因为没有分区导致的，分区之后就可以了。分区的命令

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# 使用parted命令进行分区,等同parted; select /dev/sdc
parted /dev/sdc 

# 创建分区表
mklabel gpt 

# 使用print命令查看当前分区情况
print 

# 留1M的空余空间，目的是为了让数据块整齐，提高磁盘的运行效率, -1表示分区的结尾  意思是划分整个硬盘空间为主分区
mkpart primary 1 -1 

p  # print的简写

# 使用q命令退出, 
quit 

# 退出之后会提示
会提示Information: You may need to update /etc/fstab.


# 格式化分区，为分区写入文件系统,格式为ext4
mkfs –t ext4 /dev/sdc1 # 格式化分区

# 使用blkid命令，找到 UUID，然后编辑 /etc/fstab，实现自动挂载
vim /etc/fstab

UUID=******	directory	ext4	defaults	0	0
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确定物理网口对应的名称以及配置静态IP

2020-08-26
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确定物理网口对应的名称

在一台ubuntu的机器上，有四个物理网口，我想知道每个网口对应的MAC地址。使用ip a可以看到网口的MAC地址和名称，比如列出了ens1f0, ens1f1, ens4f0, ens4f1。 原来的网卡interface都是eth开头，后来改成了enp, ens等。

Names incorporating Firmware/BIOS provided index numbers for on-board devices (example: eno1) Names incorporating Firmware/BIOS provided PCI Express hotplug slot index numbers (example: ens1) Names incorporating physical/geographical location of the connector of the hardware (example: enp2s0) Names incorporating the interfaces’s MAC address (example: enx78e7d1ea46da) Classic, unpredictable kernel-native ethX naming (example: eth0)

那么如何确定机器上的ens1f0对应的哪个物理网口呢，可以用ethtool来实现，ethtool是用于查询及设置网卡参数的命令。用ethtool -p enos1f1，看哪个网口在闪灯，就能确定这个物理网口对应的名称。记得不要插网线。

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ethtool -p|--identify DEVNAME   Show visible port identification (e.g. blinking)

如果没有一个网口亮灯，很可能是因为网口不支持，则可以尝试ethtool -t enosf1f1，大概在4秒之后，网口的灯会亮，这个时候就可以确定enos1f1对应的具体的物理网口了。

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ethtool -t|--test DEVNAME       Execute adapter self test

很简单的一个命令，知道了就很简单，不知道就很难想到。

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cosine similarity

2020-06-17
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在SNV分析中，我们在算signature和样本mutation spectrum之间的相似性时，会用到cosine similarity。cosine similarity (distance)的公式，其实就是两个向量的夹角的cosine值，计算公式如下

它与欧式距离的差别如下图，cosθ就是similarity，而d则是欧氏距离Euclidean distance。

有些时候，距离也算作一种相似性，因为距离越远，说明两个样本越不相似。Euclidean distance和cosine similarity要根据情况来选择，最重要的是，是否要考虑weight or magnitude，参考下图。

在文本挖掘分析的时候，计算两个文本的相似性，我们可以统计每个词出现的次数，然后计算相似性（距离），因为文章有短有长，如果考虑单词出现的次数，那么字数多的文章一定与字数少的文章不一样（欧氏距离），所以如果我们不考虑这个量（magnitude）的时候，用cosine计算更加合适，结果也与欧氏距离不一样。

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基于DNA或RNA的NGS数据进行HLA分型

2020-06-14
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写这个原因呢，最近又要对样本的HLA分子进行分型，然后看到某公司的微信公众号讲的HLA的分型软件，全文讲了那么多，要么巨难用，要么下载不到，反正不如我自己正在用的这两个。另外一方面，没必要太纠结非常高的精度，除非你用得到。4-digital resolution，我觉得已经够了。

HLA分子

先回顾下百度百科对HLA的介绍（https://baike.baidu.com/item/HLA/9504270?fr=aladdin）：

HLA(human leukocyte antigen ，人类白细胞抗原)是人类的主要组织相容性复合体（MHC）的表达产物，该系统是所知人体最复杂的多态系统。

HLA是具有高度多态性的同种异体抗原，其化学本质为一类糖蛋白，由一条α重链（被糖基化的）和一条β轻链非共价结合而成。其肽链的氨基端向外（约占整个分子的3/4），羧基端穿入细胞质，中间疏水部分在胞膜中。HLA按其分布和功能分为Ⅰ类抗原和Ⅱ类抗原。

HLA-I类分子：内源性抗原的递呈分子， HLA-Ⅱ类分子：外源性抗原的递呈分子

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