GMSB文章五：微生物组差异分析ANCOMBC-2

news2024/11/13 10:35:47

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介绍

微生物的物种差异分析是一项关键的生物信息学任务，旨在识别不同生物群落或样本组之间在物种组成上的差异。这种分析对于理解微生物群落的结构、功能以及它们在不同环境或宿主状态下的作用至关重要。考虑到微生物数据的特定特点，例如稀疏性、样本间抽样分数的差异等，传统的统计方法可能不足以准确揭示组间的微生物差异。

ANCOMBC-2（Analysis of Compositions of Microbiomes with Bias Correction 2）算法是针对这些挑战而设计的，它提供了一种有效的方法来识别微生物组数据中的组间标记物。

加载R包

library(readr)
library(openxlsx)
library(tidyverse) 
library(ggpubr)
library(ANCOMBC)
library(SingleCellExperiment)
library(DT)
library(phyloseq)
# BiocManager::install("microbiome")
library(microbiome)
# BiocManager::install("mia")
library(mia)

导入数据

大家通过以下链接下载数据：

  • 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1fz5tWy4mpJ7nd6C260abtg
  • 提取码: 请关注WX公zhong号_生信学习者_后台发送 复现gmsb 获取提取码
# OTU table
otu_table <- read_tsv("./data/GMSB-data/otu-table.tsv")

# Taxonomy table
tax <- read_tsv("./data/GMSB-data/taxonomy.tsv")

# Metadata
meta_data <- read_csv("./data/GMSB-data/df_v1.csv")

数据预处理

  • Data cleaning：数据清洗

  • Phyloseq object：生成phyloseq数据对象

  • aggregate_taxa：累加genus/species丰度

  • TreeSummarizedExperiment：生成TreeSummarizedExperiment数据对象

# Data cleaning
## Generate a combined OTU/taxonomy table 
combined_table <- otu_table %>%
  dplyr::left_join(
    tax %>%
      dplyr::select(`Feature ID`, Taxon),
    by = join_by(`#OTU ID` == `Feature ID`)
  )

## Clean the otu table
otu_id <- otu_table$`#OTU ID`
otu_table <- data.frame(otu_table[, -1], check.names = FALSE, row.names = otu_id)

## Clean the taxonomy table
otu_id <- tax$`Feature ID`
tax <- data.frame(tax[, - c(1, 3)], row.names = otu_id)
tax <- tax %>% 
  tidyr::separate(col = Taxon, 
           into = c("Kingdom", "Phylum", "Class", "Order", 
                    "Family", "Genus", "Species"),
           sep = ";") %>%
  dplyr::rowwise() %>%
  dplyr::mutate_all(function(x) strsplit(x, "__")[[1]][2]) %>%
  dplyr::mutate(Species = ifelse(!is.na(Species) & !is.na(Genus),
                          paste(ifelse(strsplit(Genus, "")[[1]][1] == "[",
                                       strsplit(Genus, "")[[1]][2],
                                       strsplit(Genus, "")[[1]][1]), Species, sep = "."),
                          NA)) %>%
  dplyr::ungroup()
tax <- as.matrix(tax)
rownames(tax) <- otu_id
tax[tax == ""] <- NA

## Clean the metadata
meta_data$status <- factor(meta_data$status, levels = c("nc", "sc"))
meta_data$time2aids <- factor(meta_data$time2aids,
                             levels = c("never", "> 10 yrs",
                                        "5 - 10 yrs", "< 5 yrs"))

# Phyloseq object
OTU <- phyloseq::otu_table(otu_table, taxa_are_rows = TRUE)
META <- phyloseq::sample_data(meta_data)
phyloseq::sample_names(META) <- meta_data$sampleid
TAX <- phyloseq::tax_table(tax)
otu_data <- phyloseq::phyloseq(OTU, TAX, META)
otu_data <- phyloseq::subset_samples(otu_data, group1 != "missing")

# aggregate_taxa abundance
genus_data <- microbiome::aggregate_taxa(otu_data, "Genus")
species_data <- microbiome::aggregate_taxa(otu_data, "Species")

# TreeSummarizedExperiment object
tse <- mia::makeTreeSummarizedExperimentFromPhyloseq(otu_data)

tse

class: TreeSummarizedExperiment 
dim: 6111 241 
metadata(0):
assays(1): counts
rownames(6111): 000e1601e0051888d502cd6a535ecdda 0011d81f43ec49d21f2ab956ab12de2f ...
  fff3a05f150a52a2b6c238d2926a660d fffc6ea80dc6bb8cafacbab2d3b157b3
rowData names(7): Kingdom Phylum ... Genus Species
colnames(241): F-163 F-165 ... F-382 F-383
colData names(45): sampleid subjid ... hbv hcv
reducedDimNames(0):
mainExpName: NULL
altExpNames(0):
rowLinks: NULL
rowTree: NULL
colLinks: NULL
colTree: NULL

Primary group at species level

  1. Number of stool samples 241,

  2. Number of taxa 128.

使用 ANCOMBC-2算法对Primary group分组间微生物species水平进行差异分析。ANCOMBC-2（Analysis of Compositions of Microbiomes with Bias Correction 2）是一种用于微生物组数据差异丰度分析的方法。它的核心原理是估计未知的抽样分数并纠正由样本间抽样分数的差异引起的偏差。以下是关于ANCOMBC-2算法原理的详细解释：

  1. 抽样分数的概念：抽样分数定义为一个随机样本中分类单元的预期绝对丰度与其在生态系统单位体积样本来源中的绝对丰度的比率。由于不同样本可能有不同的抽样分数，这会导致观察到的计数在样本间不可比。
  2. 绝对丰度和相对丰度：绝对丰度数据使用线性回归框架建模，而相对丰度的变化会影响所有物种的相对丰度。ANCOMBC-2方法考虑到了这一点，并在分析中进行了适当的处理。
  3. 偏差校正：ANCOMBC-2算法估计并校正由样本间抽样分数差异引起的偏差。这包括样本库大小的标准化和微生物载量的差异考虑。
  4. 统计检验：ANCOMBC-2提供具有适当p值的统计有效检验，为每个分类单元的差异丰度提供置信区间，并控制错误发现速率（FDR），同时保持足够的统计检验力。
  5. 算法实现：ANCOMBC-2在计算上易于实现，并且可以应用于跨截面和重复测量数据。它支持两组比较、连续协变量测试和多组比较，包括全局检验、成对方向检验、Dunnett类型检验和趋势检验。
  6. 数据输入和输出：ANCOMBC-2需要输入数据集和相应的模型公式，输出包括log fold changes、标准误差、W统计量、p值和调整后的p值等，以及是否通过敏感性分析的标志。
  7. 结构零的处理：ANCOMBC-2可以识别和处理结构零，即在某些组中完全或几乎完全缺失的计数。这有助于更准确地识别差异丰度的分类单元。
if (file.exists("./data/GMSB-data/rds/primary_ancombc2_species.rds")) {
  primary_ancombc2_species_output <- readRDS("./data/GMSB-data/rds/primary_ancombc2_species.rds")
} else {
primary_ancombc2_species_output <- ancombc2(
  data = tse, 
  assay_name = "counts", 
  tax_level = "Species",
  fix_formula = "group1 + abx_use", 
  rand_formula = NULL,
  p_adj_method = "BY",
  prv_cut = 0.10, 
  lib_cut = 1000, 
  s0_perc = 0.05,
  group = "group1", 
  struc_zero = TRUE, 
  neg_lb = TRUE,
  alpha = 0.05, 
  n_cl = 8, 
  verbose = TRUE,
  global = TRUE, 
  pairwise = TRUE, 
  dunnet = TRUE,
  trend = TRUE,
  iter_control = list(tol = 1e-2, max_iter = 20, verbose = TRUE),
  em_control = list(tol = 1e-5, max_iter = 100),
  lme_control = lme4::lmerControl(),
  mdfdr_control = list(fwer_ctrl_method = "holm", B = 100),
  trend_control = list(contrast = list(matrix(c(1, 0, 0,
                                                -1, 1, 0,
                                                0, -1, 1),
                                              nrow = 3, byrow = TRUE),
                                       matrix(c(-1, 0, 0,
                                                1, -1, 0,
                                                0, 1, -1),
                                              nrow = 3, byrow = TRUE)),
                                       node = list(3, 3),
                                       solver = "ECOS",
                                       B = 1000))
if (!dir.exists("./data/GMSB-data/rds/")) {
  dir.create("./data/GMSB-data/rds/", recursive = TRUE)
}
saveRDS(primary_ancombc2_species_output, "./data/GMSB-data/rds/primary_ancombc2_species.rds")
}

结果：该运行时间较久，需要耐心等待。它的输出结果有：

  • “feature_table”：微生物相对丰度表。

  • “bias_correct_log_table”：校正后的微生物相对丰度表。

  • “ss_tab”：伪计数的灵敏度分数加到0表。

  • “zero_ind”：一个带有TRUE的逻辑数据框架，表示检测到分类单元在某些特定组中包含结构零。

  • “samp_frac”：在对数尺度(自然对数)中估计抽样分数的数值向量。

  • “delta_em”：通过E-M算法估计样本特异性偏差。

  • “delta_wls”：通过加权最小二乘(WLS)算法估计样本特异性偏差。

  • “res”：ANCOM-BC2初步结果。

  • “res_global”：包含在组中指定的变量的ANCOM-BC2全局测试结果。

  • “res_pair”：包含组中指定变量的ANCOM-BC2成对定向测试结果。

  • “res_dunn”：包含ANCOM-BC2 Dunnett对组中指定变量的测试结果类型。

  • “res_trend”：包含组中指定变量的ANCOM-BC2趋势测试结果。

Bias-corrected abundances

校正后的微生物相对丰度表

bias_correct_log_table <- primary_ancombc2_species_output$bias_correct_log_table %>%
  rownames_to_column("species")

head(bias_correct_log_table[, 1:6])
speciesF-163F-165F-167F-169F-171
1Family:ErysipelotrichaceaeNANA0.10357480.9222244NA
2Family:Ruminococcaceae0.49334030.01388809-1.1668849-0.4247566-0.1908075
3Species:P.distasonisNANANANANA
4Order:Clostridiales-2.77874780.35236697-0.59616250.4586303-0.2076693
5Genus:AcidaminococcusNA0.93924557NANA-0.5058925
6Genus:DehalobacteriumNANANANANA

Structural zeros

检测到分类单元在某些特定组中包含结构零。

在微生物组数据分析中，“Structural zeros”（结构性零）是一个重要的概念，它指的是在某些样本中完全或几乎完全缺失的计数，这可能反映了样本中某些分类单元的真实生物学缺失，而不是由于技术或抽样误差造成的。结构性零与随机零（偶然由于抽样或测序深度不足而出现的零）不同，后者可能不代表实际的生物学状态。

结构性零的存在可能会对差异丰度分析产生显著影响，因为它们可能指示某些分类单元在特定条件下的存在或缺失，这对于理解微生物群落的生态和功能至关重要。然而，如果不正确地处理这些结构性零，可能会导致错误的生物学解释或分析结果。

tab_zero <- primary_ancombc2_species_output$zero_ind
zero_total <- rowSums(tab_zero[, -1])
idx <- which(!zero_total %in% c(0, 4))

df_zero <- tab_zero[idx, ] %>%
  pivot_longer(cols = -taxon, names_to = "group", values_to = "value")
df_zero$group <- recode(df_zero$group, 
                       `structural_zero (group1 = g1)` = "G1",
                       `structural_zero (group1 = g2)` = "G2",
                       `structural_zero (group1 = g3)` = "G3",
                       `structural_zero (group1 = g4)` = "G4")

df_zero %>% ggplot(aes(x = taxon, y = group, fill = value)) +
  geom_tile(color = "white") +
  scale_fill_manual(name = "Absence", values = c("blue", "red")) +
  theme_minimal() +
  labs(x = NULL, y = NULL) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

结果：可以看到不同微生物在不同分组的结构零是不一样的。

ANCOM-BC2 trend test

ANCOM-BC2初步结果:

  • lfc: log fold changes obtained from the ANCOM-BC2 log-linear (natural log) model.

  • se: standard errors (SEs) of lfc.

  • W: test statistics. W = lfc/se.

  • p: p-values. P-values are obtained from two-sided Z-test using the test statistic W.

  • q: adjusted p-values. Adjusted p-values are obtained by applying p_adj_method to p.

  • diff: TRUE if the taxon is significant (has q less than alpha).

  • passed_ss: TRUE if the taxon passed the sensitivity analysis, i.e., adding different pseudo-counts to 0s would not change the results.

#| warning: false
#| message: false

res_trend <- primary_ancombc2_species_output$res_trend %>%
  dplyr::rowwise() %>%
  dplyr::filter(grepl("Species:", taxon)|grepl("Genus:", taxon)) %>%
  dplyr::mutate(taxon = ifelse(grepl("Genus:", taxon), 
                        paste(strsplit(taxon, ":")[[1]][2], "spp."),
                        strsplit(taxon, ":")[[1]][2])) %>%
  dplyr::ungroup() %>%
  dplyr::filter(p_val < 0.05) %>%
  dplyr::arrange(taxon)

# addWorksheet(wb, "group_species")
# writeData(wb, "group_species", res_trend)

df_fig_group <- res_trend %>%
  dplyr::transmute(taxon, 
            fc2 = round(exp(lfc_group1g2), 2), 
            fc3 = round(exp(lfc_group1g3), 2),
            fc4 = round(exp(lfc_group1g4), 2),
            p_val, q_val, passed_ss) %>%
  tidyr::pivot_longer(fc2:fc4, names_to = "group", values_to = "value") %>%
  dplyr::mutate(color = ifelse(q_val < 0.05, "seagreen", "black")) %>%
  dplyr::arrange(desc(color))
df_fig_group$group <- recode(df_fig_group$group, `fc2` = "G2", 
                            `fc3` = "G3", `fc4` = "G4")

head(df_fig_group[, 1:6])
taxonp_valq_valpassed_ssgroupvalue
B.uniformis00FALSEG20.80
B.uniformis00FALSEG30.41
B.uniformis00FALSEG40.35
Bacteroides spp.00FALSEG20.71
Bacteroides spp.00FALSEG30.52
Bacteroides spp.00FALSEG40.25

结果：G1组作为Reference group进行多组ANCOMBC-2分析。

HIV-1 infection status at species level

使用ANCOMBC-2算法对HIV-1 infection status分组间微生物species水平进行差异分析。

if (file.exists("./data/GMSB-data/rds/status_ancombc2_species.rds")) {
  status_ancombc2_species_output <- readRDS("./data/GMSB-data/rds/status_ancombc2_species.rds")
} else {

set.seed(123)
status_ancombc2_species_output <- ancombc2(
  data = tse, 
  assay_name = "counts", 
  tax_level = "Species",
  fix_formula = "status + abx_use", 
  rand_formula = NULL,
  p_adj_method = "BY", 
  prv_cut = 0.10, 
  lib_cut = 1000, 
  s0_perc = 0.05,
  group = "status", 
  struc_zero = TRUE, 
  neg_lb = TRUE,
  alpha = 0.05, 
  n_cl = 4, 
  verbose = TRUE)

if (!dir.exists("./data/GMSB-data/rds/")) {
  dir.create("./data/GMSB-data/rds/", recursive = TRUE)
}
saveRDS(status_ancombc2_species_output, "./data/GMSB-data/rds/status_ancombc2_species.rds")
}

ANCOM-BC2 trend test

ANCOM-BC2初步结果:

  • lfc: log fold changes obtained from the ANCOM-BC2 log-linear (natural log) model.

  • se: standard errors (SEs) of lfc.

  • W: test statistics. W = lfc/se.

  • p: p-values. P-values are obtained from two-sided Z-test using the test statistic W.

  • q: adjusted p-values. Adjusted p-values are obtained by applying p_adj_method to p.

  • diff: TRUE if the taxon is significant (has q less than alpha).

  • passed_ss: TRUE if the taxon passed the sensitivity analysis, i.e., adding different pseudo-counts to 0s would not change the results.

res_prim <- status_ancombc2_species_output$res %>%
  dplyr::rowwise() %>%
  dplyr::filter(grepl("Species:", taxon)|grepl("Genus:", taxon)) %>%
  dplyr::mutate(taxon = ifelse(grepl("Genus:", taxon), 
                        paste(strsplit(taxon, ":")[[1]][2], "spp."),
                        strsplit(taxon, ":")[[1]][2])) %>%
  dplyr::ungroup() %>%
  dplyr::filter(p_statussc < 0.05) %>%
  dplyr::arrange(taxon)

# addWorksheet(wb, "status_species")
# writeData(wb, "status_species", res_prim)

df_fig_status <- res_prim %>%
  dplyr::transmute(taxon, 
            group = "Case - Ctrl",
            value = round(exp(lfc_statussc), 2), # exp 函数用于计算自然指数函数的值
            p_statussc, q_statussc, passed_ss_statussc) %>%
  dplyr::mutate(color = ifelse(q_statussc < 0.05, "seagreen", "black")) %>%
  dplyr::arrange(desc(color))

head(df_fig_status[, 1:6])
taxongroupvaluep_statusscq_statusscpassed_ss_statussc
B.caccaeCase - Ctrl0.601.368037e-040.0087267603TRUE
B.eggerthiiCase - Ctrl0.533.197272e-060.0004079102FALSE
C.spiroformeCase - Ctrl1.788.546400e-060.0009086300FALSE
Dehalobacterium spp.Case - Ctrl1.623.399664e-050.0027108225FALSE
E.cylindroidesCase - Ctrl0.576.152982e-050.0043611222FALSE
Methanosphaera spp.Case - Ctrl0.502.197275e-060.0003504125FALSE

可视化

对上述两个差异分析的ANCOM-BC2 trend test进行可视化。比较两者共有的微生物在两亚组分析的结果。

# Overlapped taxa
set1 <- base::sort(base::intersect(unique(df_fig_group$taxon), unique(df_fig_status$taxon)))
# Unique taxa
set2 <- base::sort(base::setdiff(unique(df_fig_group$taxon), set1))
set3 <- base::sort(base::setdiff(unique(df_fig_status$taxon), set1))

# ANCOM-BC2 trend test results by group
df_fig_group$taxon <- factor(df_fig_group$taxon, levels = c(set1, set2))
distinct_df <- df_fig_group %>% 
  dplyr::select(taxon, color) %>% 
  dplyr::distinct()
tax_color <- setNames(distinct_df$color, distinct_df$taxon)[c(set1, set2)]

cell_max <- max(abs(df_fig_group$value))
fig_group_species <- df_fig_group %>%
  ggplot(aes(x = group, y = taxon, fill = value)) +
  geom_tile(color = "black") +
  scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white",
                       na.value = "white", midpoint = 1,
                       limit = c(0, cell_max), name = NULL) +
  geom_text(aes(group, taxon, label = value), color = "black", size = 4) +
  labs(x = NULL, y = NULL, title = NULL) +
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),
        axis.text.y = element_text(color = tax_color))

# ANCOM-BC2 trend test results by status
df_fig_status$taxon <- factor(df_fig_status$taxon, levels = c(set1, set3))
distinct_df <- df_fig_status %>% 
  dplyr::select(taxon, color) %>% 
  dplyr::distinct()
tax_color <- setNames(distinct_df$color, distinct_df$taxon)[c(set1, set3)]

cell_max <- max(abs(df_fig_status$value))
fig_status_species <- df_fig_status %>%
  ggplot(aes(x = group, y = taxon, fill = value)) +
  geom_tile(color = "black") +
  scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white",
                       na.value = "white", midpoint = 1,
                       limit = c(0, cell_max), name = NULL) +
  geom_text(aes(group, taxon, label = value), color = "black", size = 4) +
  labs(x = NULL, y = NULL, title = NULL) +
  theme_minimal() +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5),
        axis.text.y = element_text(color = tax_color))

p_da <- ggarrange(
  fig_group_species, fig_status_species, 
  ncol = 2, nrow = 1,
  common.legend = TRUE, 
  legend = "right", labels = c("a", "b"))

p_da

结果：物种在两个分类变量的差异分析结果。

  • 数字表示lfc的自然指数函数的值；

  • 颜色表示数字从0到2.5渐变，0到1表示lfc是负数，大于1表示lfc是正数；

  • 0到1下调，大于1表示上调。

保存数据

# if (!dir.exists("./data/GMSB-data/rds/")) {
#   dir.create("./data/GMSB-data/rds/", recursive = TRUE)
# }
# 
# saveRDS(primary_ancombc2_species_output, "./data/GMSB-data/rds/primary_ancombc2_species.rds")
# saveRDS(status_ancombc2_species_output, "./data/GMSB-data/rds/status_ancombc2_species.rds")

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文章目录 1. 工作流程2. 版本号校验算法3. 锁机制3.1 为什么数据库管理工具需要锁3.2 flyway的锁机制 Reference 最近实习做的几个项目都用到了Flyway来做数据库的版本管理&#xff0c;顺便了解了下基本原理&#xff0c;做个记录。 详细的使用就不写了&#xff0c;网上教程很多…
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【财经研究】并购重组的“不可能三角”

【财经研究】并购重组的“不可能三角”

伴随着沪深IPO景气度下滑后&#xff0c;并购重组正受到市场的关注。 近期监管层正频频为并购重组发声 6月20日&#xff0c;证监会主席吴清在陆家嘴论坛上指出&#xff1a;“支持上市公司运用各种资本市场工具增强核心竞争力&#xff0c;特别是要发挥好资本市场并购重组主渠道作…
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干涉阵型成图参数记录【robust】

干涉阵型成图参数记录【robust】

robust 这个玩意经常忘记&#xff0c;就是取2的时候是更加显示大尺度的结构&#xff0c;取-2更加显示小尺度结果&#xff0c;一般取0就是正常就好了
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高效同步的PWM升压DC/DC转换器 SD6201/SD6201-AF

高效同步的PWM升压DC/DC转换器 SD6201/SD6201-AF

SD6201是高效同步的PWM升压DC/DC转换器优化为介质提供高效的解决方案电力系统。这些设备在输入电压介于0.9V和4.4V之间&#xff0c;带有1.4MHz固定频率切换。这些功能通过允许使用小型、薄型电感器以及陶瓷电容器。自动PWM/PFM轻负载下的模式切换可节省电力提高了效率。电压在2…
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IMU坐标系与自定义坐标系转化

IMU坐标系与自定义坐标系转化

1.首先示例图为例&#xff1a; 虚线黑色角度为IMU的坐标系&#xff1b;实线为自定义坐标系&#xff1b; 矫正&#xff1a;&#xff08;默认angleyaw为IMU采的数据角度&#xff09; angleyaw_pt angleyaw-25;if(-180<angleyaw&&angleyaw<-155) // 角度跳变问…
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GuiLite C语言实现版本

GuiLite C语言实现版本

简介 本项目是idea4good/GuiLite的C语言实现版本&#xff0c;基于2024-06-20节点的版本&#xff08;提交ID&#xff1a;e9c4b57&#xff09;。 本项目仓库&#xff1a;GuiLite_C 需求说明 作为芯片从业人员&#xff0c;国产芯片普遍资源有限&#xff08;ROM和RAM比较少-都是…
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Str.format()方法

Str.format()方法

自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 语法参考 在Python2.6之后&#xff0c;提供了字符串的format()方法对字符串进行格式化操作。format()功能非常强大&#xff0c;格式也比较复杂&…
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深度学习论文撰写实验对比分析时复现其它论文方法的问题

深度学习论文撰写实验对比分析时复现其它论文方法的问题

&#x1f4aa; 专业从事且热爱图像处理&#xff0c;图像处理专栏更新如下&#x1f447;&#xff1a; &#x1f4dd;《图像去噪》 &#x1f4dd;《超分辨率重建》 &#x1f4dd;《语义分割》 &#x1f4dd;《风格迁移》 &#x1f4dd;《目标检测》 &#x1f4dd;《暗光增强》 &a…
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BERT论文略读

BERT论文略读

《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 &#xff08;https://arxiv.org/abs/1810.04805&#xff09; 摘要&#xff1a;前人优秀工作仅用了单向信息且不能很好的应用到各类下游任务&#xff0c;本文提出一种基于Transformer的双…
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如何理解AKM？

如何理解AKM？

关于Wi-Fi的加密认证过程&#xff0c;我们前面已经讲解&#xff1a;WLAN数据加密机制_tls加密wifi-CSDN博客 今天我们来理解下AKM&#xff0c;AKM&#xff08;Authentication and Key Management&#xff09;在Wi-Fi安全中是指认证和密钥管理协议。它是用于确定Wi-Fi网络中的认…
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【Linux】Linux下使用套接字进行网络编程

【Linux】Linux下使用套接字进行网络编程

&#x1f525;博客主页&#xff1a; 我要成为C领域大神&#x1f3a5;系列专栏&#xff1a;【C核心编程】 【计算机网络】 【Linux编程】 【操作系统】 ❤️感谢大家点赞&#x1f44d;收藏⭐评论✍️ 本博客致力于知识分享&#xff0c;与更多的人进行学习交流 ​ 用于网络应用开…
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揭秘数据合并的秘密：一文掌握一对一、多对一、多对多合并技巧与实战！

揭秘数据合并的秘密：一文掌握一对一、多对一、多对多合并技巧与实战！

使用pd.merge()合并 类似 MySQL 中表和表直接的合并merge与concat的区别在于，merge需要依据某一共同的行或列来进行合并使用pd.merge()合并时，会自动根据两者相同column名称的那一列，作为key来进行合并每一列元素的顺序不要求一致1. 一对一合并 df1 = pd.DataFrame({"…
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搜维尔科技：SenseGlove Nova2国内首款支持手掌心力回馈手套开售

搜维尔科技：SenseGlove Nova2国内首款支持手掌心力回馈手套开售

《SenseGlove Nova 2》现正全球发行中! 搜维尔科技独家代理最新上市的 SenseGlove Nova 2 是世上首款&#xff0c;也是目前市面上唯一一款提供手掌力回馈的无缐VR力回馈手套&#xff0c;它结合了三种最先进的反馈技术&#xff0c;包括主动反馈、强力反馈及震动反馈&#xff0c…
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k8s学习笔记（一）

k8s学习笔记（一）

configMap 一般用来存储配置信息 创建configMap 从文件中获取信息创建&#xff1a;kubectl create configmap my-config --from-file/tmp/k8s/user.txt 直接指定信息&#xff1a; kubectl create configmap my-config01 --from-literalkey1config1 --from-literalkey2confi…
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小九首度回应与小水分手传闻揭秘

小九首度回应与小水分手传闻揭秘

#小九首度回应&#xff01;与小水分手传闻揭秘#近日&#xff0c;泰国娱乐圈掀起了一股热议的狂潮&#xff01;传闻中的“金童玉女”组合——“小水”平采娜与“小九”NINE疑似分手的消息&#xff0c;如同巨石投入平静的湖面&#xff0c;激起了千层浪花。而在这股狂潮中&#xf…
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CesiumJS【Basic】- #020 加载glb/gltf文件（Primitive方式）

CesiumJS【Basic】- #020 加载glb/gltf文件（Primitive方式）

文章目录 加载glb/gltf文件（Primitive方式）1 目标2 代码实现3 资源文件加载glb/gltf文件（Primitive方式） 1 目标 使用Primitive方式加载glb/gltf文件 2 代码实现 import * as Cesium from "cesium";const viewer = new Cesium.Viewer
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x264 码率控制 VBV 算法原理：数学模型与数据流转

x264 码率控制 VBV 算法原理：数学模型与数据流转

x264 码率控制 VBV 算法原理 关于 VBV原理的分析可以参考：x264 码率控制 VBV 原理。关于 VBV 算法的源码分析可以参考：x264 码率控制中实现 VBV 算法源码分析。VBV算法介绍 x264中的VBV（Video Buffering Verifier）算法是H.264编码标准的一部分，主要用于码率控制，确保视频…
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C语言实战 | “俄罗斯方块”游戏重构

C语言实战 | “俄罗斯方块”游戏重构

之前的游戏中，为了方便大家掌握框架，在“贪吃蛇”游戏中使用了大量的全局变量。全局变量空间利用率不高，全局变量在程序的执行过程中一直占用存储单元，而不是仅在需要时才开辟单元。另外，全局变量降低了通用性，程序执行时还需要依赖全局变量。例如，显示“食物”和“球”…
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