GATK使用方法

原创】GATK使用方法详解（包含bwa使用）第一部分

(2014-03-03 11:07:29)

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bwa

snp

indel

由于新浪博客规定，每篇文章不可超过2万字符，因此分4篇发布。

一、使用GATK前须知事项：

（1）对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据，而且全部是基于illumina数据格式，目前还没有提供其他格式文件（如Ion Torrent）或者实验

设计（RNA-Seq）的分析方法。

（2）GATK是一个应用于前沿科学研究的软件，不断在更新和修正，因此，在使用GATK 进行变异检测时，最好是下载最新的版本，目前的版本是2.8.1（2014-02-25）。下

载网站：https://www.sodocs.net/doc/0863407.html,/gatk/download。

（3）在GATK使用过程中（见下面图），有些步骤需要用到已知变异信息，对于这些已知变异，GATK只提供了人类的已知变异信息，可以在GATK的FTP站点下载

（GATK resource bundle）。如果要研究的不是人类基因组，需要自行构建已知变

异，GATK提供了详细的构建方法。

（4）GATK在进行BQSR和VQSR的过程中会使用到R软件绘制一些图，因此，在运行GATK之前最好先检查一下是否正确安装了R和所需要的包，所需要的包大概

包括ggplot2、gplots、bitops、caTools、colorspace、gdata、gsalib、reshape、RColorBrewer

等。如果画图时出现错误，会提示需要安装的包的名称。

二、GATK的使用流程

GATK最佳使用方案：共3大步骤。原始数据的处理—变异检测—初步分析。

第一大步：原始数据的处理

1.对原始下机fastq文件进行过滤和比对（mapping）

对于Illumina下机数据推荐使用bwa进行mapping。

Bwa比对步骤大致如下：

（1）对参考基因组构建索引：

例子：bwa index -a bwtsw hg19.fa。最后生成文件：hg19.fa.amb、hg19.fa.ann、hg19.fa.bwt、hg19.fa.pac和hg19.fa.sa。

构建索引时需要注意的问题：bwa构建索引有两种算法，两种算法都是基于BWT的，这两种算法通过参数-a is 和-a bwtsw进行选择。其中-a bwtsw对于短的参考序列是不工作的，必须要大于等于10Mb；-a is是默认参数，这个参数不适用于大的参考序列，必须要小于等于2G。

（2）寻找输入reads文件的SA坐标。

对于pair end数据，每个reads文件单独做运算，single end数据就不用说了，只有一个文件。

例子：pair end：

bwa aln hg19.fa read1.fq.gz -l 30 -k 2 -t 4 -I > read1.fq.gz.sai

bwa aln hg19.fa read2.fq.gz -l 30 -k 2 -t 4 -I > read2.fq.gz.sai

single end：

bwa aln hg19.fa read.fq.gz -l 30 -k 2 -t 4 -I > read.fq.gz.sai

主要参数说明：

-o int：允许出现的最大gap数。

-e int：每个gap允许的最大长度。

-d int：不允许在3?端出现大于多少bp的deletion。

-i int：不允许在reads两端出现大于多少bp的indel。

-l int：Read前多少个碱基作为seed，如果设置的seed大于read长度，将无法继续，最

好设置在25-35，与-k 2配合使用。

-k int：在seed中的最大编辑距离，使用默认2，与-l配合使用。

-t int：要使用的线程数。

-R int：此参数只应用于pair end中，当没有出现大于此值的最佳比对结果时，将会降低标

准再次进行比对。增加这个值可以提高配对比对的准确率，但是同时会消耗更长的

时间，默认是32。

-I int：表示输入的文件格式为Illumina 1.3+数据格式。

-B int：设置标记序列。从5?端开始多少个碱基作为标记序列，当-B为正值时，在比对之

前会将每个read的标记序列剪切，并将此标记序列表示在BC SAM 标签里，对于

pair end数据，两端的标记序列会被连接。

-b ：指定输入格式为bam格式。bwa aln hg19.fa read.bam > read.fq.gz.sai

（3）生成sam格式的比对文件。如果一条read比对到多个位置，会随机选择一种。

例子：single end：bwa samse hg19.fa read.fq.gz.sai read.fq.gz > read.fq.gz.sam 参数：-n int：如果reads比对次数超过多少次，就不在XA标签显示。

-r str：定义头文件。…@RG\tID:foo\tSM:bar?，如果在此步骤不进行头文件定义，在

后续GATK分析中还是需要重新增加头文件。

pair end：bwa sampe -a 500 read1.fq.gz.sai read2.fq.gz.sai read1.fq.gz read2.fq.gz > read.sam

参数：-a int：最大插入片段大小。

-o int：pair end两reads中其中之一所允许配对的最大次数，超过该次数，将被视为

single end。降低这个参数，可以加快运算速度，对于少于30bp 的read，建

议降低-o值。

-r str：定义头文件。同single end。

-n int：每对reads输出到结果中的最多比对数。

对于最后得到的sam文件，将比对上的结果提取出来（awk即可处理），即可直接用于GATK的分析。

注意：由于GATK在下游的snpcalling时，是按染色体进行callsnp的。因此，在准备原始sam文件时，可以先按染色体将文件分开，这样会提高运行速度。但是当数据量不足时，可能会影响后续的VQSR分析，这是需要注意的。

2.对sam文件进行进行重新排序（reorder）

由BWA生成的sam文件时按字典式排序法进行的排序（lexicographically）进行排序的（chr10，chr11…chr19，chr1，chr20…chr22，chr2，chr3…chrM，chrX，chrY），但是GATK在进行callsnp的时候是按照染色体组型（karyotypic）进行的（chrM，chr1，chr2…chr22，chrX，chrY），因此要对原始sam文件进行reorder。可以使用picard-tools 中的ReorderSam完成。

e.g．

java -jar picard-tools-1.96/ReorderSam.jar

I=hg19.sam

O=hg19.reorder_00.sam

REFERENCE=hg19.fa

注意：

1. 这一步的头文件可以人工加上，同时要确保头文件中有的序号在下面序列中也有对应

的。虽然在GATK网站上的说明chrM可以在最前也可以在最后，但是当把chrM放在最后时可能会出错。

2. 在进行排序之前，要先构建参考序列的索引。

e.g. samtools faidx hg19.fa。最后生成的索引文件：hg19.fa.fai。

3. 如果在上一步想把大文件切分成小文件的时候，头文件可以自己手工加上，之后运

行这一步就好了。

3.将sam文件转换成bam文件（bam是二进制文件，运算速度快）

这一步可使用samtools view完成。

e.g. samtools view -bS hg19.reorder_00.sam -o hg19.sam_01.bam

4.对bam文件进行sort排序处理

这一步是将sam文件中同一染色体对应的条目按照坐标顺序从小到大进行排序。可以使用picard-tools中SortSam完成。

e.g.

java -jar picard-tools-1.96/SortSam.jar

INPUT=hg19.sam_01.bam

OUTPUT=hg19.sam.sort_02.bam

SORT_ORDER=coordinate

5.对bam文件进行加头（head）处理

GATK2.0以上版本将不再支持无头文件的变异检测。加头这一步可以在BWA比对的时候进行，通过-r参数的选择可以完成。如果在BWA比对期间没有选择-r参数，可以增加这一步骤。可使用picard-tools中AddOrReplaceReadGroups完成。

e.g.

java -jar picard-tools-1.96/AddOrReplaceReadGroups.jar

I=hg19.sam.sort_02.bam

O=hg19.reorder.sort.addhead_03.bam

ID=hg19ID

LB=hg19ID

PL=illumine

PU=hg19PU

SM=hg19

ID str：输入reads集ID号；LB：read集文库名；PL：测序平台（illunima或solid）；

PU：测序平台下级单位名称（run的名称）；SM：样本名称。

注意：这一步尽量不要手动加头，本人尝试过多次手工加头，虽然看起来与软件加的头是一样的，但是程序却无法运行。

6.Merge

如果一个样本分为多个lane进行测序，那么在进行下一步之前可以将每个lane的bam 文件合并。

e.g.

java -jar picard-tools-1.70/MergeSamFiles.jar

INPUT=lane1.bam

INPUT=lane2.bam

INPUT=lane3.bam

INPUT=lane4.bam

……

INPUT=lane8.bam

OUTPUT=sample.bam

7.Duplicates Marking

在制备文库的过程中，由于PCR扩增过程中会存在一些偏差，也就是说有的序列会被过量扩增。这样，在比对的时候，这些过量扩增出来的完全相同的序列就会比对到基因组的相同位置。而这些过量扩增的reads并不是基因组自身固有序列，不能作为变异检测的证据，因此，要尽量去除这些由PCR扩增所形成的duplicates，这一步可以使用picard-tools来完成。去重复的过程是给这些序列设置一个flag以标志它们，方便GATK 的识别。还可以设置 REMOVE_DUPLICATES=true 来丢弃duplicated序列。对于是否选择标记或者删除，对结果应该没有什么影响，GATK官方流程里面给出的例子是仅做标记不删除。这里定义的重复序列是这样的：如果两条reads具有相同的长度而且比对到了基因组的同一位置，那么就认为这样的reads是由PCR扩增而来，就会被GATK标记。

e.g.

java -jar picard-tools-1.96/MarkDuplicates.jar

REMOVE_DUPLICATES= false

MAX_FILE_HANDLES_FOR_READ_ENDS_MAP=8000

INPUT=hg19.reorder.sort.addhead_03.bam

OUTPUT=hg19.reorder.sort.addhead.dedup_04.bam

METRICS_FILE=hg19.reorder.sort.addhead.dedup_04.metrics

注意： dedup这一步只要在library层面上进行就可以了，例如一个sample如果建了多个库的话，对每个库进行dedup即可，不需要把所有库合成一个sample再进行dedup 操作。其实并不能准确的定义被mask的reads到底是不是duplicates，重复序列的程度与测序深度和文库类型都有关系。最主要目的就是尽量减小文库构建时引入文库的PCR bias。

8.要对上一步得到的结果生成索引文件

可以用samtools完成，生成的索引后缀是bai。

e.g.

samtools index hg19.reorder.sort.addhead.dedup_04.bam

【原创】GATK使用方法详解（包含bwa使用）第二部分

(2014-03-03 11:16:18)

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9.Local realignment around indels

这一步的目的就是将比对到indel附近的reads进行局部重新比对，将比对的错误率降到最低。一般来说，绝大部分需要进行重新比对的基因组区域，都是因为插入/缺失的存在，因为在indel附近的比对会出现大量的碱基错配，这些碱基的错配很容易被误认为SNP。

还有，在比对过程中，比对算法对于每一条read的处理都是独立的，不可能同时把多条reads与参考基因组比对来排错。因此，即使有一些reads能够正确的比对到indel，但那些恰恰比对到indel开始或者结束位置的read也会有很高的比对错误率，这都是需要重新比对的。Local realignment就是将由indel导致错配的区域进行重新比对，将indel附近的比对错误率降到最低。

主要分为两步：

第一步，通过运行RealignerTargetCreator来确定要进行重新比对的区域。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-R hg19.fa

-T RealignerTargetCreator

-I hg19.reorder.sort.addhead.dedup_04.bam

-o hg19.dedup.realn_06.intervals

-known Mills_and_1000G_gold_standard.indels.hg19.vcf

-known 1000G_phase1.indels.hg19.vcf

参数说明：

-R：参考基因组；

-T：选择的GATK工具；

-I：输入上一步所得bam文件；

-o：输出的需要重新比对的基因组区域结果；

-maxInterval：允许进行重新比对的基因组区域的最大值，不能太大，太大耗费会很长时间，默认值500；

-known：已知的可靠的indel位点，指定已知的可靠的indel位点，重比对将主要围绕这些位点进行，对于人类基因组数据而言，可以直接指定GATK resource

bundle里面的indel文件（必须是vcf文件）。

对于known sites的选择很重要，GATK中每一个用到known sites的工具对于known sites 的使用都是不一样的，但是所有的都有一个共同目的，那就是分辨真实的变异位点和不可信的变异位点。如果不提供这些known sites的话，这些统计工具就会产生偏差，最后会严重影响结果的可信度。在这些需要知道known sites的工具里面，只有

UnifiedGenotyper和HaplotypeCaller对known sites没有太严格的要求。

如果你所研究的对象是人类基因组的话，那就简单多了，因为GATK网站上对如何使用人类基因组的known sites做出了详细的说明，具体的选择方法如下表，这些文件都可以在GATK resource bundle中下载。

Tool dbSNP 129 dbSNP >132 Mills indels 1KG indels HapMap Omni RealignerTargetCreator X X

IndelRealigner X X

BaseRecalibrator X X X

(UnifiedGenotyper/

X

HaplotypeCaller)

VariantRecalibrator X X X X VariantEval X

但是如果你要研究的不是人类基因组的话，那就有点麻烦了，http://www.broadinstitute.o rg/gatk/guide/article?id=1243，这个网站上是做非人类基因组时，大家分享的经验，可以参考一下。这个known sites如果实在没有的话，也是可以自己构建的：首先，先使用没有经过矫正的数据进行一轮SNP calling；然后，挑选最可信的SNP位点进行BQSR分析；最后，在使用这些经过BQSR的数据进行一次真正的SNP calling。这几步可能要重复好多次才能得到可靠的结果。

第二步，通过运行IndelRealigner在这些区域内进行重新比对。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-R hg19.fa

-T IndelRealigner

-targetIntervals hg19.dedup.realn_06.intervals

-I hg19.reorder.sort.addhead.dedup_04.bam

-o hg19.dedup.realn_07.bam

-known Mills_and_1000G_gold_standard.indels.hg19.vcf

-known 1000G_phase1.indels.hg19.vcf

运行结束后，生成的hg19.dedup.realn_07.bam即为最后重比对后的文件。

注意：1. 第一步和第二步中使用的输入文件（bam文件）、参考基因组和已知indel文件必须是相同的文件。

2. 当在相同的基因组区域发现多个indel存在时，这个工具会从其中选择一个最有可能

存在比对错误的indel进行重新比对，剩余的其他indel不予考虑。

3. 对于454下机数据，本工具不支持。此外，这一步还会忽略bwa比对中质量值为0

的read以及在CIGAR信息中存在连续indel的reads。

10.Base quality score recalibration

这一步是对bam文件里reads的碱基质量值进行重新校正，使最后输出的bam文件中reads中碱基的质量值能够更加接近真实的与参考基因组之间错配的概率。这一步适用于多种数据类型，包括illunima、solid、454、CG等数据格式。在GATK2.0以上版本中还可以对indel的质量值进行校正，这一步对indel calling非常有帮助

举例说明，在reads碱基质量值被校正之前，我们要保留质量值在Q25以上的碱基，但是实际上质量值在Q25的这些碱基的错误率在1%，也就是说质量值只有Q20，这样就会对后续的变异检测的可信度造成影响。还有，在边合成边测序的测序过程中，在reads 末端碱基的错误率往往要比起始部位更高。另外，AC的质量值往往要低于TG。BQSR 的就是要对这些质量值进行校正。

BQSR主要有三步：

第一步：利用工具BaseRecalibrator，根据一些known sites，生成一个校正质量值所需要的数据文件，GATK网站以“.grp”为后缀命名。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-T BaseRecalibrator

-R hg19.fa

-I ChrALL.100.sam.dedup.realn.07.bam

-knownSites dbsnp_137.hg19.vcf

-knownSites Mills_and_1000G_gold_standard.indels.hg19.vcf

-knownSites 1000G_phase1.indels.hg19.vcf

-o ChrALL.100.sam.recal.08-1.grp

第二步：利用第一步生成的ChrALL.100.sam.recal.08-1.grp来生成校正后的数据文件，也是以“.grp”命名，这一步主要是为了与校正之前的数据进行比较，最后生成碱基质量值校正前后的比较图，如果不想生成最后BQSR比较图，这一步可以省略。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-T BaseRecalibrator

-R hg19.fa

-I ChrALL.100.sam.dedup.realn.07.bam

-BQSR ChrALL.100.sam.recal.08-1.grp

-o GATK/hg19.recal.08-2.grp

-knownSites dbsnp_137.hg19.vcf

-knownSites Mills_and_1000G_gold_standard.indels.hg19.vcf

-knownSites 1000G_phase1.indels.hg19.vcf

第三步：利用工具PrintReads将经过质量值校正的数据输出到新的bam文件中，用于后续的变异检测。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-T PrintReads

-R hg19.fa

-I ChrALL.100.sam.dedup.realn.07.bam

-BQSR ChrALL.100.sam.recal.08-1.grp

-o ChrALL.100.sam.recal.08-3.grp.bam

主要参数说明：

-bqsrBAQGOP：BQSR BAQ gap open 罚值，默认值是40，如果是对全基因组数据进行BQSR分析，设置为30会更好。

-lqt：在计算过程中，该算法所能考虑的reads两端的最小质量值。如果质量值小于该值，计算过程中将不予考虑，默认值是2。

注意：（1）当bam文件中的reads数量过少时，BQSR可能不会正常工作，GATK网站建议base数量要大于100M才能得到比较好的结果。

（2）除非你所研究的样本所得到的reads数实在太少，或者比对结果中的mismatch基本上都是实际存在的变异，否则必须要进行BQSR这一步。对于人类基因

组，即使有了dbSNP和千人基因组的数据，还有很多mismatch是错误的。

因此，这一步能做一定要做。

11.分析和评估BQSR结果

这一步会生成评估前后碱基质量值的比较结果，可以选择使用图片和表格的形式展示。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-T AnalyzeCovariates

-R hg19.fa

-before ChrALL.100.sam.recal.08-1.grp

-after ChrALL.100.sam.recal.08-2.grp

-csv ChrALL.100.sam.recal.grp.09.csv

-plots ChrALL.100.sam.recal.grp.09.pdf

参数解释：

-before：基于原始比对结果生成的第一次校对表格。

-after：基于第一次校对表格生成的第二次校对表格。

-plots：评估BQSR结果的报告文件。

-csv：生成报告中图标所需要的所有数据。

12.Reduce bam file

这一步是使用ReduceReads这个工具将bam文件进行压缩，生成新的bam文件，新的bam文件仍然保持bam文件的格式和所有进行变异检测所需要的信息。这样不仅能够节省存储空间，也方便后续变异检测过程中对数据的处理。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-T ReduceReads

-R hg19.fa

-I ChrALL.100.sam.recal.08-3.grp.bam

-o ChrALL.100.sam.recal.08-3.grp.reduce.bam

到此为止，GATK流程中的第一大步骤就结束了，完成了variants calling所需要的所有准备工作，生成了用于下一步变异检测的bam文件。

第二大步：变异检测

1.Variant Calling

GATK在这一步里面提供了两个工具进行变异检测——UnifiedGenotyper和

HaplotypeCaller。其中HaplotypeCaller一直还在开发之中，包括生成的结果以及计算模型和命令行参数一直在变动，因此，目前使用比较多的还是UnifiedGenotyper。此外，HaplotypeCaller不支持Reduce之后的bam文件，因此，当选择使用HaplotypeCaller进行变异检测时，不需要进行Reduce reads。

UnifiedGenotyper是集合多种变异检测方法而成的一种Variants Caller，既可以用于单个样本的变异检测，也可以用于群体的变异检测。UnifiedGenotyper使用贝叶斯最大似然模型，同时估计基因型和基因频率，最后对每一个样本的每一个变异位点和基因型都会给出一个精确的后验概率。

e.g.

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-glm BOTH

-l INFO

-R hg19.fa

-T UnifiedGenotyper

-I ChrALL.100.sam.recal.08-3.grp.reduce.bam

-D dbsnp_137.hg19.vcf

-o ChrALL.100.sam.recal.10.vcf

-metrics ChrALL.100.sam.recal.10.metrics

-stand_call_conf 10

-stand_emit_conf 30

上述命令将对输入的bam文件中的所有样本进行变异检测，最后生成一个vcf文件，vcf 文件中会包含所有样本的变异位点和基因型信息。但是现在所得到的结果是最原始的、没有经过任何过滤和校正的Variants集合。这一步产生的变异位点会有很高的假阳性，尤其是indel，因此，必须要进行进一步的筛选过滤。这一步还可以指定对基因组的某一区域进行变异检测，只需要增加一个参数 -L：target_interval.list，格式是bed格式文件。

主要参数解释：

-A：指定一个或者多个注释信息，最后输出到vcf文件中。

-XA：指定不做哪些注释，最后不会输出到vcf文件中。

-D：已知的snp文件。

-glm：选择检测变异的类型。SNP表示只进行snp检测；INDEL表示只对indel 进行检测；BOTH表示同时检测snp和indel。默认值是SNP。

-hets：杂合度的值，用于计算先验概率。默认值是0.001。

-maxAltAlleles：容许存在的最大alt allele的数目，默认值是6。这个参数要特别注意，不要轻易修改默认值，程序设置的默认值几乎可以满足所有的分析，

如果修改了可能会导致程序无法运行。

-mbq：变异检测时，碱基的最小质量值。如果小于这个值，将不会对其进行变异检测。这个参数不适用于indel检测，默认值是17。

-minIndelCnt：在做indel calling的时候，支持一个indel的最少read数量。也就是说，如果同时有多少条reads同时支持一个候选indel时，软件才开

始进行indel calling。降低这个值可以增加indel calling的敏感度，但

是会增加耗费的时间和假阳性。

-minIndelFrac：在做indel calling的时候，支持一个indel的reads数量占比对到该indel 位置的所有reads数量的百分比。也就是说，只有同时满足

-minIndelCnt和-minIndelFrac两个参数条件时，才会进行indel calling。-onlyEmitSamples：当指定这个参数时，只有指定的样本的变异检测结果会输出到vcf 文件中。

-stand_emit_conf：在变异检测过程中，所容许的最小质量值。只有大于等于这个设定

值的变异位点会被输出到结果中。

-stand_call_conf：在变异检测过程中，用于区分低质量变异位点和高质量变异位点的

阈值。只有质量值高于这个阈值的位点才会被视为高质量的。低于这

个质量值的变异位点会在输出结果中标注LowQual。在千人基因组计

划第二阶段的变异检测时，利用35x的数据进行snp calling的时候，

当设置成50时，有大概10%的假阳性。

-dcov：这个参数用于控制检测变异数据的coverage(X)，4X的数据可以设

置为40，大于30X的数据可以设置为200。

注意：GATK进行变异检测的时候，是按照染色体排序顺序进行的（先call chr1，然后chr2，然后chr3…最后chrY），并非多条染色体并行检测的，因此，如果数据量比较大的话，建议分染色体分别进行，对性染色体的变异检测可以同常染色体方法。

大多数参数的默认值可以满足大多数研究的需求，因此，在做变异检测过程中，如果对参数意义不是很明确，不建议修改。

2.对原始变异检测结果进行过滤（hard filter and VQSR）

这一步的目的就是对上一步call出来的变异位点进行过滤，去掉不可信的位点。这一步可以有两种方法，一种是通过GATK的VariantFiltration，另一种是通过GATK的VQSR（变异位点质量值重新校正）进行过滤。

通过GATK网站上提供的最佳方案可以看出，GATK是推荐使用VASR的，但使用VQSR数据量一定要达到要求，数据量太小无法使用高斯模型。还有，在使用VAQR 时，indel和snp要分别进行。

VQSR原理介绍：

这个模型是根据已有的真实变异位点（人类基因组一般使用HapMap3中的位点，以及这些位点在Omni 2.5M SNP芯片中出现的多态位点）来训练，最后得到一个训练好的能够很好的评估真伪的错误评估模型，可以叫他适应性错误评估模型。这个适应性的错误评估模型可以应用到call出来的原始变异集合中已知的变异位点和新发现的变异位点，进而去评估每一个变异位点发生错误的概率，最终会给出一个得分。这个得分最后会被写入vcf文件的INFO信息里，叫做VQSLOD，就是在训练好的混合高斯模型下，一个位点是真实的概率比上这个位点可能是假阳性的概率的log odds ratio（对数差异比），因此，可以定性的认为，这个值越大就越好。

VQSR主要分两个步骤，这两个步骤会使用两个不同的工具：VariantRecalibrator和ApplyRecalibration。

VariantRecalibrator：通过大量的高质量的已知变异集合的各个注释（包括很多

种，后面介绍）的值来创建一个高斯混合模型，然后用于

评估所有的变异位点。这个文件最后将生成一个

recalibration文件。

原理简单介绍：这个模型首先要拿到真实变异数据集和上一步骤中得到的

原始变异数据集的交集，然后对这些SNP值相对于具体注

释信息的分布情况进行模拟，将这些变异位点进行聚类，

最后根据聚类结果赋予所有变异位点相应的VQSLOD值。

越接近聚类核心的变异位点得到的VQSLOD值越高。

ApplyRecalibration：这一步将模型的各个参数应用于原始vcf文件中的每一个

变异位点，这时，每一个变异位点的注释信息列中都会出

现一个VQSLOD值，然后模型会根据这个值对变异位点

进行过滤，过滤后的信息会写在vcf文件的filter一列中。

原理简单介绍：在VariantRecalibrator这一步中，每个变异位点已经得到了

一个VQSLOD值了，同时，这些LOD值在训练集里也进

行了排序。当你在这一步中设置一个tranche sensitivity 的

阈值（这个阈值一般是一个百分数，如设置成99%），那

么，如果LOD值从大到小排序的话，这个程序就会认为

在这个训练集中，LOD值在前99%的是可信的，当这个值

低于这个阈值，就认为是错误的。最后，程序就会用这个

标准来过滤上一步call出来的原始变异集合。如果LOD值

超过这个阈值，在filter那一列就会显示PASS，如果低于

这个值就会被过滤掉，但是这些位点仍然会显示在结果里

面，只不过会在filter那一列标示出他所属于的

tranche sensitivity 的名称。在设置tranche sensitivity 的阈值

时，要兼顾敏感度和质量值。

对高斯混合模型生成图片的解释：

在VariantRecalibrator这一步，程序会通过已知位点来训练概率模型，训练完成后会生成一组图片，而且每对注释信息都对应一组图片（上图），这组图片能够帮助我们理解一个概率模型是否与我们的数据相匹配，也就是说这个模型能不能很好的区分假阳性和真实位点。

上图是第一步完成后生成的一个报告的一部分，图中只表示了一对注释所对应的图。左上角的图表示的是适合当前数据的概率密度图，绿色区域表示高质量变异位点所在位置，红色区域表示低质量概率分布区域。如果变异位点分布在红色区域，则会被过滤掉。右上角图中红色的点表示在经过VQSR之后被过滤掉的变异位点，黑色的表示的是留下

来的。红色的表示的都是没有达到所设定的tranche sensitivity 阈值的点。左下角的图表示的是用来训练模型的点，绿色的点表示通过训练进入到ApplyRecalibration的变异位点，紫色的点则表示质量值很低的，没有达到质量要求的点。右下角的图表示的是已知的和新发现的变异位点的分布，红色的点表示新发现的变异位点，而蓝色的点表示的是已知的变异位点，看这幅图就是看这两个注释信息能不能很好的区分已知的点（大部分是真实的）和未知的点（大部分是假阳性）。

从图中可以看出，这个模拟结果可以很好的将真实的变异位点和假阳性变异位点分开（左下图），形成了明显的界限，也就是说，如果一个变异位点的这两个注释值，只要有一个落在了界限之外，就会被过滤掉。最主要的是要看右边两个图片，只要能很好的区分开novel和known以及filtered和retained就可以。其实在如何选择注释值存在一定得主观性，因此，在做VariantRecalibrator时可以做两次，第一次尽可能的多的选择这些注释值，第一遍跑完之后，选择几个区分好的，再做一次VariantRecalibrator，然后再做ApplyRecalibration。具体每个注释值得意义可以参考：

https://www.sodocs.net/doc/0863407.html,/gatk/guide/tagged?tag=annotation这个网址中的内容，有每个注释的详细信息的链接。

tranche值的设定

前面提到了，这个值得设定是用来在后续的ApplyRecalibration中如何根据这个阈值来过滤变异位点的，也就是说，如果这个值设定的比较高的话，那么最后留下来的变异位点就会多，但同时假阳性的位点也会相应增加；如果设定的低的话，虽然假阳性会减少，但是会丢失很多真实的位点。因此，跟选择注释时一样，可以run两遍VariantRecalibrator，第一遍的时候多写几个阈值，第一遍跑完之后看结果，看那个阈值好，选择一个最好的阈值，再run一遍VariantRecalibrator。至于说怎么区分好坏，有几个标准：

1. 看结果中已知变异位点与新发现变异位点之间的比例，这个比例不要太大，因

为大多数新发现的变异都是假阳性，如果太多的话，可能假阳性的比例就比

较大；

2. 看保留的变异数目，这个就要根据具体的需求进行选择了。

3. 看TI/TV值，对于人类全基因组，这个值应该在2.15左右，对于外显子组，

这个值应该在3.2左右，不要太小或太大，越接近这个数值越好，这个值如

果太小，说明可能存在比较多的假阳性。

千人中所选择的tranche值是99，仅供参考。

注意：Indel不支持tranche值的选择，另外，一部分注释类型在做indel的校正时也不支持，具体信息可以详查GATK网站。

当数据量太小时，可能高斯模型不会运行，因为变异位点数满足不了模型的统计

需求。这时候可以通过降低--maxGaussian的值，让程序运行。这个值表示的是

程序将变异位点分成的最大的组数，降低这个值让程序把变异位点聚类到更少的

组里面，使每个组中的变异位点数增加来满足统计需求，但是这样做降低程序分

辨真伪的能力。因此，在运行程序的时候，要对各方面进行权衡。

具体例子见第四部分。

原创】GATK使用方法详解（包含bwa使用）第四部分

(2014-03-03 11:25:44)

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分类：生物信息

标签：

gatk

bwa

snp

indel

e.g.

:对SNP结果进行校正

第一步：

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-R hg19.fa

--maxGaussians 4

-numBad 10000 (这个参数在最新的GATK版本里面已经没有了，用的时候注意版本，

2.8.1里面不用自己设置

这个参数)

-T VariantRecalibrator

-mode SNP

-input ChrALL.100.sam.recal.10.vcf

-resource:hapmap,known=false,training=true,truth=true,prior=15.0 hapmap_3.3.hg19.vcf -resource:omni,known=false,training=true,truth=false,prior=12.0 1000G_omni2.5.hg19.vcf -resource:1000G,known=false,training=true,truth=false,prior=10.0

1000G_phase1.snps.high_confidence.hg19.vcf

-resource:dbsnp,known=true,training=false,truth=false,prior=2.0 dbsnp_137.hg19.vcf

-an QD

-an HaplotypeScore

-an MQRankSum

-an ReadPosRankSum

-an FS

-an MQ

-an InbreedingCoeff

-recalFile hg19.vcf.snp_11_Q10.recal

-tranchesFile hg19.vcf.snp_11_Q10.tranches

-rscriptFile hg19.vcf.snp_11.plot_Q10.R

-nt 4

--TStranche 90.0

--TStranche 93.0

--TStranche 95.0

--TStranche 97.0

--TStranche 99.0

--TStranche 99.9

先run一下上面的代码，这一步可以尽可能多的设置注释类型和tranche的值，然后根据这次跑出来的结果选择出最好的注释类型和tranche值之后，再次运行VariantRecalibrator。

第二步：

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-R hg19.fa

--maxGaussians 4

-numBad 10000

-T VariantRecalibrator

-mode SNP

-input ChrALL.100.sam.recal.10.vcf

-resource:hapmap,known=false,training=true,truth=true,prior=15.0 hapmap_3.3.hg19.vcf

-resource:omni,known=false,training=true,truth=false,prior=12.0 1000G_omni2.5.hg19.vcf -resource:1000G,known=false,training=true,truth=false,prior=10.0

1000G_phase1.snps.high_confidence.hg19.vcf

-resource:dbsnp,known=true,training=false,truth=false,prior=2.0 dbsnp_137.hg19.vcf

-an HaplotypeScore

-an MQRankSum

--TStranche 97.0

-recalFile hg19.vcf.snp_11_Q10.recal

-tranchesFile hg19.vcf.snp_11_Q10.tranches

-rscriptFile hg19.vcf.snp_11.plot_Q10.R

-nt 4

这一步run出来的结果可以直接用于下一步的ApplyRecalibration。

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-R hg19.fa

-T ApplyRecalibration

-mode SNP

-input hg19.recal_10_Q10.vcf

-tranchesFile hg19.vcf.snp_12_Q10-2.tranches

-recalFile hg19.vcf.snp_12_Q10-2.recal

-o hg19.snp.filter.t97.Q10_13.snp.vcf

--ts_filter_level 97

最终生成的hg19.snp.filter.t97.Q10_13.snp.vcf这个文件中的SNP位点已经全部经过校正过滤，INDEL位点还是原始数据，需要对INDEL再进行一次校正过滤。

对INDEL结果进行校正，与SNP基本一致，只不过INDEL需要使用的known resource 不一样

第一步：

同SNP多选择一些注释类型，但是不用选择tranche值,tranche值是专门为SNP设定的，即使设定

了这个值（2.4版本是可以计算这个的，以后就不计算了），计算出来也都是错的，这个在indel

里不需要考虑。

第二步：

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-T VariantRecalibrator

-R hg19.fa

-mode INDEL

--maxGaussians 4

-std 10.0

-percentBad 0.12

-input ChrALL.100.sam.recal.10.vcf

-resource:mills,known=true,training=true,truth=true,prior=12.0

Mills_and_1000G_gold_standard.indels.hg19

-an MQ

-an InbreedingCoeff

-recalFile ChrALL.100.sam.recal.10.indel.recal

-tranchesFile ChrALL.100.sam.recal.10.indel.tranche

-rscriptFile ChrALL.100.sam.recal.10.indel.R

第三步：

java -jar GenomeAnalysisTK.jar

-T ApplyRecalibration

-R hg19.fa

-mode INDEL

-input hg19.snp.filter.t97.Q10_13.snp.vcf

-recalFile ChrALL.100.sam.recal.11.indel.recal

-tranchesFile ChrALL.100.sam.recal.11.indel.tranche

-o hg19.snp.filter.t97.Q10_13.both.vcf

最后得到的hg19.snp.filter.t97.Q10_13.both.vcf文件，就是我们最终想得到的过滤好的变异集合。

主要参数解释：

VariantRecalibrator

-badLodCutoff 当LOD得分低于这个值的时候，就用于构建高斯混合模型

的bad variants。默认值是-5。

-maxNumTrainingData 构建高斯模型过程中，用于训练的最大位点数目。如果超过

这个数目，将被随机删除。默认值是2500000。

-minNumBad 构建高斯模型的bad variants时的最少低质量值得位点数。

-recalFile 用于ApplyRecalibration的输出文件。

-resource 已知的变异信息。

-rscriptFile 结果中生成图片的脚本。

-tranchesFile 用于ApplyRecalibration的tranche结果输出文件。

-tranche 设置tranche阈值。

-an 选择填加注释信息。

更多其他参数参考：

https://www.sodocs.net/doc/0863407.html,/gatk/gatkdocs/org_broadinstitute_sting_gatk_walkers_varia

ntrecalibration_VariantRecalibrator.html

长高秘籍

首先自我意识很重要，在我查了N多资料后，绝对肯定的是自我意识对增高起着重要作用，千万不要忽视它，哪怕你每天什么都不锻炼光想着长高，时间长了也会有效果，所以建议大家不要去查骨骼闭合了，因为如果真的闭合绝对会打击你的信心，让你没有动力，虽然我觉得即使闭合也能长高，但毕竟科学事实在那，你就当自己还没闭合，只不过是晚长罢了。 我练琴（电吉他）4年多而且训练强度很大最多每天6-8个小时弹琴的都知道左手握住指板需要做很多拉伸性动作和很多跨度大很别扭的动作而右手是拿拨片的没有这么一些动作 我从网上看了一篇关于潜意识增高的文章之后便量了一下两个手的长度和手指的长度一般人双手基本是右手大于左手的而我两只手大小基本一样都是19厘米左手稍微大点这还不足以说服我再看手指的长度左手的手指长度全部比右手的手指长度长差距小的1、2毫米差距大的竟然达到4毫米（无名指）就算天生的手指不齐也不可能左手手指全部比右手长而且我在4年前大于17、8岁的时候早已停止长个 我认为造成手指增长的原因是我在弹琴的过程中手指得到了锻炼并不光是因为做拉伸动作而锻炼了而是当再做这些动作的时候潜意识里感到困难而最好的解决办法就是让手指更长一点 我认为现在大家的增高方法为什么有些人受益甚微就是没有充分利用潜意识这种东西潜意识的力量比意识是大很多很多的如果运动增高失败我认为那是潜意识没有感觉到你要长个没有长个的需要 我认为如果要增高就要让潜意识充分认识到长个的这个需要你可以将平常用的东西放的高一点 或进行摸高练习努力的摸你用上全力可以触及到的东西等不要跳着摸高我认为这些练习能刺激到潜意识而长个大家不妨一试 每天多伸懒腰早上2个鸡蛋，睡前牛奶，我一星期就长这么多，还有晚上睡前躺床上，伸直腿，用手摸自己脚，别摸太久，还有就是经常舒展身子 每天狂吃暴吃穷吃海带，菠菜，骨头汤当水喝！！！ 每天晚上对镜子里的“我”说：“我会长高，我会长高，我今碗一定会长高.......（说50次）” 早上起来，对镜子说“我已经长高了，我已经长高了，虽然不太明显，但我真的长高了，我真的长高了（说50次）” 没镜子的，或者在集体宿舍不好意思的，心理默念就好，不要嫌麻烦，因为你个子不高以后更加麻烦

Python py2exe使用方法

一、简介 py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具，这样，你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。 py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32com client和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。 二、安装py2exe 从https://www.sodocs.net/doc/0863407.html,/py2exe下载并运行与你所安装的Python对应的py2exe 版本的installer，这将安装py2exe和相应的例子；这些例子被安装在lib\site-packages\py2exe\samples目录下。 三、py2exe的用法 如果你有一个名为helloworld.py的python脚本，你想把它转换为运行在windows上的可执行程序，并运行在没有安装python的windows系统上，那么首先你应写一个用于发布程序的设置脚本例如mysetup.py，在其中的setup函数前插入语句import py2exe 。 mysetup.py示例如下: # mysetup.py from distutils.core import setup import py2exe setup(console=["helloworld.py"]) 然后按下面的方法运行mysetup.py: python mysetup.py py2exe 上面的命令执行后将产生一个名为dist的子目录，其中包含了helloworld.exe,python24.dll,library.zip这些文件。 如果你的helloworld.py脚本中用了已编译的C扩展模块，那么这些模块也会被拷贝在个子目录中，同样，所有的dll文件在运行时都是需要的，除了系统的dll文件。 dist子目录中的文件包含了你的程序所必须的东西，你应将这个子目录中的所有内容一起发布。 默认情况下，py2exe在目录dist下创建以下这些必须的文件： 1、一个或多个exe文件。 2、python##.dll。 3、几个.pyd文件，它们是已编译的扩展名，它们是exe文件所需要的；加上其它的.dll文件，这些.dll是.pyd所需要的。 4、一个library.zip文件，它包含了已编译的纯的python模块如.pyc或.pyo 上面的mysetup.py创建了一个控制台的helloword.exe程序，如果你要创建一个图形用户界的程序，那么你只需要将mysetup.py中的console=["helloworld.py"]替换为windows=["myscript.py"]既可。

正确使用手机的方法

正确使用手机的方法 手机的广泛使用，使我们被罩在“电子雾”中，无处躲避。很多人都会有这种体会，打手机超过几分钟后，耳朵和脸部都会有发热的感觉。长时间使用手机会影响大脑的功能，造成记忆力减退、失眠，甚至会发生情绪的改变。个别人也可能因为神经细胞和神经胶质细胞的畸变形成恶性脑肿瘤。 这样用手机危害大： 年轻人爱煲电话粥 许多年轻人有意无意的成为煲电话粥的一员，从大学生到社会上的白领阶层，煲电话粥可以说成为一种非常常见的事情。然而长时间的手机辐射会对大脑造成伤害。 热心肠电话变细菌中转站 有些人非常的热心肠，手机常常给别人使用，这样造成的后果就是手机变成细菌的中转站，成为各种病菌的乐园。 大忙人接电话 有些个大忙人，分秒中几百万，所以为了省事就侧着头接电话，长此以往必将危害脊椎，危害大脑，形成健康隐患。 躲起来说悄悄话 有些人打电话害羞，就爱躲到楼梯里避开大家打，可这样的往往让手机的辐射翻倍的增长，对自己的辐射更加厉害。 聊到尽兴充电打 有时候聊的尽兴了，会边充电边打，这样固然能很好的保持气氛，但对健康很不利 打电话性急 有些性急的人拨完号就开始把手机放在耳朵上，其实所有电话在接通状态时辐射都是非常厉害的，所以接电话不用性急。

用质量不好的手机 有些人贪图小便宜用一些非常廉价的手机，这样的手机质量不好，接听电话时往往造成很大的辐射。 正确使用手机的方法 1、在手机呼出时最好先将手机远离头部，以避免手机较大功率发射时对头部的辐射。 2、尽量减少每次使用手机的时间，以及每天使用手机的次数。在必须要较长时间通话时，应左右耳交替或者使用耳机更为科学。 3、当手机信号变弱时，手机会自动提高电磁波的发射功率，此时不要把耳朵紧贴手机。 4、不要在墙角处接打手机，建筑物角落的信号覆盖比较差，因此会在一定程度上使手机的辐射功率增大。基于同样道理，身处电梯等小而封闭的环境时，应慎打手机。 5、接打手机时不要随意走动,频繁移动位置会造成接收信号的强弱起伏，从而引发不必要的短时间高功率发射。

关于意念增高方法的全面整理

关于意念增高方法的全面整理 对于一开始大家能在这个不太起眼的意念增高贴吧相遇，不论大家因为长高的目的如何，既然相遇，必定缘分希望大家保持着一颗虔诚的心来面对自我，你的目标是自己定的，保持一颗乐观积极向上的态度，对待感情真挚。。。。。。。希望大家都能在我下面说的里面找到真正属于自己方法，坚持不懈，获得成功，四月面朝大海，春暖花开。。。。。。 下面我把意念增高确认带中的方法再给大家系统说一下，结合我在贴吧的两个帖子。 我要说的是意念增高确认带分的版本也是多样，我也听过几个版本，自己感觉如多单纯从他说的线路来基本都是一样的，我们只是从里面获取自我潜意识拉伸的共鸣罢了。加油。。。。。。。。。。。。。。。 下面开始从开始听音乐注意呼吸关注呼吸放松心平气和完全投入完全放松完全服从腿的放位配合呼吸关节打开——以上是总的过程，下面分别谈谈每个步骤音乐共分3个步骤：第一步：呼吸阶段，从开始到“动一下你的右手大拇指”都应属于这一阶段，这一阶段，你应该注意你的呼吸、关注你的呼吸，你的心应该是平静的，脑中不要刻意去想任何东西。俗话说静心眼观心静，真的分心就感觉呼吸下沉，跟着大叔默念，心放空，这一阶段我要你的心境达到心神合一，无杂念，头脑清醒，能更好的感受自己的身体，大叔为什么一开始让大家从脚趾一直放松到面部细胞这里有两点。一：更好的感受自己的身体是自己的身体，这点特别强调，因为在冥想阶段，想象带动关注的部位是自己的毫无疑问，头脑中想的不要是一个局外人的腿部骨骼的拉伸。二：放松到达属于自己的一种心境，无杂念，安静，置身一个完完全全毫无干扰的意境中。。。。。

第二步：冥想想象阶段，从“开始想象你静静的躺在一张平坦的床上”到“无数的能量充斥你的骨髓”，这一阶段，你应该捕捉拉伸的感觉，你要做的就是完全服从你耳中的声音，你的意识不能有丝毫的对声音的不屑、反抗，你应该集中注意力在声音中，感受你的腿部。比如，他说“你的双腿伸展开来”你就要想着你的腿部伸展开来，不是光在大脑中有个人伸展，而是要你真实的感受、迫使你的腿部伸展。至于想象伸出床尾，完完全是推进伸展到你意念中的床位的，可以结合实体的床位感受加深，腿部伸展了，不要因为没有想象出来就泄气，一泄心就乱了。无形的力量牵引着你的双腿使你的整个身体，我们借用化无形为有形，磁铁异性吸引的法则，感受自己的双腿再被伸展方向的磁铁吸引着牵引着，冲破墙壁，双腿如列车发动完全的推动感配合前面的呼吸下沉助推加强这种感觉，想象你的双腿宛如弹簧皮筋正在被列车的车头带动拉伸撕扯。。。。。。。。。。。 第三部：拉伸阶段，从“你的双腿开始越来越长”到结束，这一阶段，就是你完全发挥你意念的时候了，他每说一个长长，你的脑海应该是配合他震动的，结合你的呼吸。感觉拉伸部位有呼吸，一动动的震颤，用意念压住你的双腿。这个很强调感觉，记住感觉很重要，在这一阶段，你应该是完全集中你的意念，你去拉伸双腿、压你的双腿是用你的意念去压，你会感觉不是你在呼吸，是你的意念在呼吸。你的脑袋会随着音乐震动。而你的有效感觉部位应当是膝盖下内侧3-5公分处，你听得时候应当有拉伸感。还有，关于脚位，呈八字躺，你的双腿可以稍微分开些，不要使腿部显得过于拘谨，你的两个脚掌是一个八字。 拉伸部位指出（黑丝吧盗的图嘿嘿）

运筹学课程设计指导书

运筹学课程设计指导书 一、课程设计目的 1、初步掌握运筹学知识在管理问题中应用的基本方法与步骤； 2、巩固和加深对所学运筹学理论知识及方法的理解与掌握； 3、锻炼从管理实践中发掘、提炼问题，分析问题，选择建立运筹学模型，利用模型求解问题，并对问题的解进行分析与评价的综合应用能力； 4、通过利用运筹学计算机软件求解模型的操作，掌握运筹学计算软件的基本操作方法，并了解计算机在运筹学中的应用； 二、课程设计内容与步骤 第一部分是基本实验，为必做部分；需要每位同学单独完成，并写出相应的实验报告。第二部分是提高部分，题目自选或自拟，锻炼综合应用运筹学知识及软件解决实际问题的能力；可以单独完成，也可以合作完成（最多3人一组），写出相应的报告。 1、基本实验在完成基本实验后，每位同学要按照实验要求完成实验报告，实验报告应包括问题描述、建模、上机求解、结果分析及答辩几方面。实验报告必须是打印稿（word文档等），手写稿无效。请大家按照要求认真完成实验报告，如果两份实验报告雷同，或相差很少，则两份实验报告均为0分，其它抄袭情况，将根据抄袭多少扣分。（约占总分的70%） 2、提高部分根据自己的兴趣或所查找的资料，从实际情况出发，自拟题目；在实验报告中，陈述问题，建立模型，求解，结果分析，此部分应着重突出自己的观点和想法。（此部分按照排名先后给分，约占总分的30%） 三、课程设计要求 1、实验目的 学会建立相应的运筹学模型 学会Excel、Lindo和WinQSB，QM for windows软件的基本使用方法 学会用Excel、Lindo和WinQSB，QM for windows软件得到问题的最优解 2、实验要求 分析问题、建立模型,并阐明建立模型的过程； 说明并显示软件使用和计算的详细过程与结果； 结果分析,将结果返回到实际问题进行分析、评价。 四、题目内容 （一）Excel规划求解基本实验 1、雅致家具厂生产4种小型家具，由于该四种家具具有不同的大小、形状、重量和风格，所以它们所需要的主要原料（木材和玻璃）、制作时间、最大销售量与利润均不相同。该厂每天可提供的木材、玻璃和工人劳动时间分别为600单位、1000单位与400小时，详细的数据资料见下表。问： （1）应如何安排这四种家具的日产量，使得该厂的日利润最大？ （2）家具厂是否愿意出10元的加班费，让某工人加班1小时？ （3）如果可提供的工人劳动时间变为398小时，该厂的日利润有何变化？ （4）该厂应优先考虑购买何种资源？

正确使用说明的方法

恰当使用说明的方法 一、教学目标 1．掌握几种最常见的说明方法。 2．学会运用恰当的说明方法写说明文。 二、教学重点 教师讲解和学生讨论、训练相结合。 三、教学过程 （一）导入新课 师：同学们，现在假设你们面前有一条河，大家到河对岸去，应该怎么去? 生：从桥上走过去。 趟过去。 乘船…… 师：对，大家的方法都很好!但究竟是趟河、是过桥还是乘船呢?这就要根据情况来选择。比如现在是夏天，河水也很浅，你就可以趟过去。但如果河水很深，而河上又没有桥，那你就只有乘船了。总之，到河的对岸，这是我们的目的。现在，如果我把“过河”比作说明的目的，那么我们过河的各种方法就是说明方法。大家想—想：我们写说明文的目的是什么? 生：是为了把事物特征说清楚，或者把事理阐述明白。 师：对!为了达到这个目的，我们在写说明文时就必须运用恰当的说明方法。(板书) （二）讲授新课 师：现在大家回忆一下，我们学过的说明方法有那些? 生：举例子、打比方、列数据、下定义、作比较、作诠释、分类别、摹状貌、画图表。(教师板书) 师：对!那么我们经常用到的说明方法有那些呢? 生：举例子、打比方、列数据。 师：那么，谁能告诉我，“恰当”是什么意思?(指导学生查字典，回答) 生：恰当，是能够恰如其分的说明事物或事理。 师：对!我们写说明文，就是要根据说明对象和写作目的，选用最佳的方法。比如刚上课时为了让大家明白说明方法的重要，我就采用了打比方的说明方法。好，现在大家打开书，回忆一下我们学过的《中国石拱桥》、《万紫千红的花》这两课，看作者都运用丁那些恰当的说明方法。 (学生分组讨论) 生：《中国石拱桥)说“石拱桥的桥洞成弧形，就像虹”，是打比方；说卢沟桥“桥长265米，由11个半圆形的石拱组成，每个石拱长度不一。自16米到21．6米”，是列数据：说桥上的石狮子“有的母子相抱，有的交头接耳，有的像倾听水声，千态万状，惟妙惟肖”，是摹状貌。 师：《万紫千红的花》举了很多大家熟悉的例子，用图表来说明。如果不用这些说明方法行不行?

意念增高使用方法

意念增高使用方法 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

一眼万年3个月意念增高6CM经验分享方法： 从开始听音乐注意呼吸关注呼吸放松心平气和完全投入完全放松完全服从腿的放位配合呼吸关节打开——以上是总的过程； 下面分别谈谈每个步骤音乐共分3个步骤： 第一步：呼吸阶段，从开始到“动一下你的右手大拇指” 都应属于这一阶段，这一阶段，你应该注意你的呼吸、关注你的呼吸，你的心应该是平静的，脑中不要刻意去想任何东西。提供一种方法，你双眼注视你的鼻尖，过个1分钟，你的心自然而然的静下来。 第二步：想象阶段，从“开始想象你静静的躺在一张平坦的床上”到“无数的能量充斥你的骨髓”，这一阶段，你应该捕捉拉伸的感觉，你要做的就是完全服从你耳中的声音，你的意识不能有丝毫的对声音的不屑、反抗，你应该集中注意力在声音中，感受你的腿部。比如，他说“你的双腿伸展开来” 你就要想着你的腿部伸展开来，不是光在大脑中有个人伸展，而是要你真实的感受、迫使你的腿部伸展。至于想象伸出床尾，我没能想象出来，但是我感觉我的腿部伸展了，我就去感受这种感觉，不要因为没有想象出来就泄气，一泄气你就完了、心就乱了，下面也就别听了。 第三部：拉伸阶段，从“你的双腿开始越来越长”到结束，这一阶段，就是你完全发挥你意念的时候了，他每说一个长长，你的脑海应该是配合他震动的，结合你的呼吸。例如，他说“长长” 你吸气，你应该用你的意念拉伸一下你的双腿，他在说“长长” 你呼气，你应该用意念压住你的双腿。这个很强调感觉，记住感觉很重要，在这一阶段，你应该是完全集中你的意念，你去拉伸双腿、压你的双腿是用你的意念去压，你会感觉不是你在呼吸，是你的意念在呼吸。你的脑袋会随着音乐震动。而你的有效感觉部位应当是膝盖下内侧3-5

py2exe使用方法

py2exe使用方法 一、简介 py2exe是一个将python脚本转换成windows上的可独立执行的可执行程序(*.exe)的工具，这样，你就可以不用装python而在windows系统上运行这个可执行程序。 py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32com client和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。 二、安装py2exe 从https://www.sodocs.net/doc/0863407.html,/py2exe下载并运行与你所安装的Python对应的py2exe 版本的installer，这将安装py2exe和相应的例子；这些例子被安装在lib\site-packages\py2exe\samples目录下。 三、py2exe的用法 如果你有一个名为helloworld.py的python脚本，你想把它转换为运行在windows上的可执行程序，并运行在没有安装python的windows系统上，那么首先你应写一个用于发布程序的设置脚本例如mysetup.py，在其中的setup函数前插入语句import py2exe 。 mysetup.py示例如下: # mysetup.py from distutils.core import setup import py2exe setup(console=["helloworld.py"]) 然后按下面的方法运行mysetup.py: python mysetup.py py2exe 上面的命令执行后将产生一个名为dist的子目录，其中包含了helloworld.exe,python24.dll,library.zip这些文件。 如果你的helloworld.py脚本中用了已编译的C扩展模块，那么这些模块也会被拷贝在个子目录中，同样，所有的dll文件在运行时都是需要的，除了系统的dll文件。 dist子目录中的文件包含了你的程序所必须的东西，你应将这个子目录中的所有内容一起发布。 默认情况下，py2exe在目录dist下创建以下这些必须的文件： 1、一个或多个exe文件。 2、python##.dll。 3、几个.pyd文件，它们是已编译的扩展名，它们是exe文件所需要的；加上其它的.dll文件，这些.dll是.pyd所需要的。 4、一个library.zip文件，它包含了已编译的纯的python模块如.pyc或.pyo 上面的mysetup.py创建了一个控制台的helloword.exe程序，如果你要创建一个图形用户界的程序，那么你只需要将mysetup.py中的console=["helloworld.py"]替换为windows=["myscript.py"]既可。 py2exe一次能够创建多个exe文件，你需要将这些脚本文件的列表传递给console或windows 的关键字参数。如果你有几个相关联的脚本，那么这是很有用的。 运行下面个命令，将显示py2exe命令的所有命令行标记。 python mysetup.py py2exe --help

流程图说明模板

流程图说明

流程图说明 发货人以传真或实质性的单据或邮件等形式下货物预定单传递给客服部; 客服部审核订单并根据发货人所写订单的类型分为普通单据和特殊单据两大类; 特殊单据需和发货人及其配送部沟通协调确认发货方式和注意事项并在客服部备案以便查询; 普通单据按照正常的手续办理。 客服部审核完单据后把确认无误的单据提交给配送部, 有疑问或者是有问题的单据与发货人和客户进行沟通; 客服部打印运输单并递交给配送部; 配送部根据客服部提交的运输订单信息确认货物的发货方式; 发货方式分为: 客户自提、公司自配车、外发第三方物流和正常压货四大类; 1.客户自提: 首先到客服部办理相关的发货手续, 然后到配送部办理专用的发货章, 由配送专员陪同客户一起去出纳室交纳本次的货款; ( 以上所有程序如有问题的由客服部负责和发货人沟通协调) 2.自配车: 由配送专员生成配送计划并调度车辆, 然后通知相关送货司机和押运员办理相关的发货票据和注意事项等; 最后要求她们在配送单据上签字确认并以此做为押运员的提货欠条; 押运员办理完所有手续后须在晚十点以前以电话的形式首次通知客户产品名称及其数

量、到货时间、货款金额等信息, 如果客户对通知的信息有误, 押运员将把此信息反馈给配送专员, 由配送专员与发货人沟通、协调并调整配送计划; 3.外发第三方物流: 来仓储接货的三方物流由配送专员开具第三方物流票据并整理三方物流票据和发货票据; 不来仓储接货的三方物流由调度员调度车辆由配送专员协助司机办理发货票据, 司机在运输单上签字并确认, 司机在第三方物流公司开具三方物流票据; 4.正常压货: 有特别原因的货物, 今天无法发走的等待确认以后再发货, 如果订单票据时间过久仍旧无法发货的将反馈到客服部由客服与发货人沟通协调并重新开具票据或者确认发货方式等!

网友梦想的战斗者总结的增高方法：男女35岁前都可以长高!

网友梦想的战斗者总结的增高方法；记住：男人女人35岁前都可以长高！ 首先自我意识很重要，在我查了N多资料后，绝对肯定的是自我意识对增高起着重要作用，千万不要忽视它，哪怕你每天什么都不锻炼光想着长高，时间长了也会有效果，所以建议大家不要去查骨骼闭合了，因为如果真的闭合绝对会打击你的信心，让你没有动力，虽然我觉得即使闭合也能长高，但毕竟科学事实在那，你就当自己还没闭合，只不过是晚长罢了。 我练琴（电吉他）4年多而且训练强度很大最多每天6-8个小时弹琴的都知道左手握住指板需要做很多拉伸性动作和很多跨度大很别扭的动作而右手是拿拨片的没有这么一些动作 我从网上看了一篇关于潜意识增高的文章之后便量了一下两个手的长度和手指的长度一般人双手基本是右手大于左手的而我两只手大小基本一样都是19厘米左手稍微大点这还不足以说服我再看手指的长度左手的手指长度全部比右手的手指长度长差距小的1、2毫米差距大的竟然达到4毫米（无名指）就算天生的手指不齐也不可能左手手指全部比右手长而且我在4年前大于17、8岁的时候早已停止长个 我认为造成手指增长的原因是我在弹琴的过程中手指得到了锻炼并不光是因为做拉伸动作而锻炼了而是当再做这些动作的时候潜意识里感到困难而最好的解决办法就是让手指更长一点 我认为现在大家的增高方法为什么有些人受益甚微就是没有充分利用潜意识这种东西潜意识的力量比意识是大很多很多的如果运动增高失败我认为那是潜意识没有感觉到你要长个没有长个的需要 我认为如果要增高就要让潜意识充分认识到长个的这个需要你可以将平常用的东西放的高一点 或进行摸高练习努力的摸你用上全力可以触及到的东西等不要跳着摸高我认为这些练习能刺激到潜意识而长个大家不妨一试 每天多伸懒腰早上2个鸡蛋，睡前牛奶，我一星期就长这么多，还有晚上睡前躺床上，伸直腿，用手摸自己脚，别摸太久，还有就是经常舒展身子 每天狂吃暴吃穷吃海带，菠菜，骨头汤当水喝！！！ 每天晚上对镜子里的“我”说：“我会长高，我会长高，我今碗一定会长高.......（说50次）”早上起来，对镜子说“我已经长高了，我已经长高了，虽然不太明显，但我真的长高了，我真的长高了（说50次）” 没镜子的，或者在集体宿舍不好意思的，心理默念就好，不要嫌麻烦，因为你个子不高以后更加麻烦 这个心理暗示法很有用 如果加上跳绳之类的运动，效果更佳 提醒，吃饭的时候每口最好要嚼20次，让唾液充分和食物混合，吸收效果更佳 我17，本来已经2年没长，15岁时是160，现在用这个方法1个月，长了1.5厘米 我现在不是推销什么药啊，长高器材之类的，信不信由你了。 在加一句，跳绳之类的运动最好半晚5点到6点半之间进行，这个时间段是氧气最多的时候

MATLAB与在运筹学中的应用

MATLAB与在运筹学中的应用 摘要：论文通过MATLAB在运筹学中的应用实例，探讨了MATLAB在运筹学中的应用方法和技巧，初步了解matlab中优化工具箱的使用。 关键字：MATLAB应用运筹学优化计算 引言 运筹学是近代应用数学的一个分支，主要是研究如何将生产、管理等事件中出现的运筹问题加以提炼，然后利用数学方法进行解决的学科。运筹学是应用数学和形式科学的跨领域研究，利用像是统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。运筹学中常用的运算工具有Matlab、Mathematica、Maple、SAS 、SPSS、Lindo/Lingo、GAMS、WinQSB、Excel、其他，如SQP、DPS、ORS、Visual Decision、Decision Explore、AIMMS、Crystal等。 Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。 用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。 主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 将matlab用于运筹学的最优化运算可以很好的解决优化问题，而且matlab 还专门有优化工具箱，是处理优化问题更加方便。 一、例：0-1规划（《运筹学》80页例3-9） 求minZ=x1-3*x2+6*x3+2*x4-4*x5 6*x1+2*x2-x3+7*x4+x5<=12 约束条件 x1+4*x2+5*x3-x4+3*x5>=10 Xj=0或1，j=1,2,3,4

Python对Excel操作详解

Python对Excel操作 详解 文档摘要： 本文档主要介绍如何通过python对office excel进行读写操作，使用了xlrd、xlwt 和xlutils模块。另外还演示了如何通过Tcl tcom包对excel操作。 关键字： Python、Excel、xlrd、xlwt、xlutils、TCl、tcom

1Python简介 Python是一种面向对象、直译式电脑编程语言，具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰，尽量使用无异义的英语单词，与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用縮进来定义语句块。 与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言一样，Python具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。 2Python安装 Python目前的版本已经更新到3.4.0，本文使用的版本为2.7.5，所有的版本都可以在python官网https://www.sodocs.net/doc/0863407.html,/下载，至于2.x和3.x版本的具体区别也可以在官网查看。 从官网下载了python 2.7.5安装文件python-2.7.5.msi后，直接双击就可以安装python了，可以选择安装路径，我改为C:\Python2.7.5\了，然后一路next就完成安装了，安装完成后在C盘下就多了一个文件夹Python2.7.5。 Python也是一种实时交互语言，可以通过自带的IDLE编写python语句并反馈回显信息，可以通过图1方式调出python IDLE。 图1

OA流程大纲纲要大纲实用模板.docx

流程图绘制说明 一、流程图绘制的图形、符号说明 开始 1、一般用六边形表示“开始” 结束 2、用椭圆表示“结束”。 3、具体工作或任务环节用矩形表示； 4、需要决策的事项（审核/ 审批 / 批准）环节用菱形表示； 5、箭头代表工作流方向，也就是流程线； 6、文档用表示； 6、表单数据用平行四边形表示； 7、子流程用表示。 二、绘制关注点 1、应环环相扣，注意工作衔接； 2、上一级流程中的一个节点可能演化成为下一级别的一张流程图； 3、按“矩阵式流程“方法绘制，流程图分为纵、横两个方向，横向为工作的先后次序，纵向为承担该项工作的中心、部门和岗位，这样可以解决先做什么、后做什么、谁来负责的问题。 三、流程图模板

<流程公名司称名称>：凯迪生态环境科技股份有限公司使用范围：公司总部中心 / 部门行政管理中心流程名称办公设备采购申请层级3 申请1提出采购申请 单位 / 人6查看结果 申请单位 2 部门领导审核采3单位领导审核采 领导购申请购申请 招标采购6查看结 果 管理中心 行政管理 中心行政4行政中心部门负 部长责人复核 行政管理 中心 总经理 5 审批采购申请 输出采购申请单 编制 / 日期审核/日期批准/日期 节点经办人员允许回退允许会签可写字段备注1参照表单序号 2允许 3允许 4允许 5允许 6不允许

办公设备购置申请单 编号： PJ-103-01序号：申请中心 / 部门1申请时间1办公设备名称1规格型号1购置数量1单价预算1 申请理由1 1 产品需求说明 1 到货要求 申请部门负责 2 申请人1 人审核 申请中心负责 3人审核 行政管理中心复 4 行政管理中心核5 总经理审批 招标采购管理中 ( 确定审批权限)6心

引导孩子合理使用电子产品的正确方法

引导孩子合理使用电子产品的正确方法 家长朋友们： 大家好，今天和大家交流的话题是：如何引导孩子合理使用电子产品。这是家长很头痛的问题，也是教育部门高度关注的问题。随着信息时代的发展，电子产品已经走进了千家万户。高科技的生活方式，为我们带来便利的同时，也出现了一些难以应对的问题，尤其是电子产品对青少年学生的冲击较大。今天我主要围绕孩子在使用网络及电子产品时产生的问题与大家做个交流。 一、学生使用手机、电脑等电子产品的现状及危害 （一）学生使用电子产品的现状 生活中常见的电子产品，主要包括：电脑、平板电脑、智能手机、智能手表、电视机、摄像机等等。今后随着数字产业的发展和人们生活需求的提高，还会有更多的电子产品融入我们的生活。电子产品的普及，给我们的生活带来便利的同时，也带来了一些不利的影响。虽然说，很多电子产品的利大于弊，但从不利影响来看，主要是网络、手机等电子产品对自制力差的人群，尤其是青少年学生，产生了较大的危害。 目前中小学生使用频率最高的电子产品就是手机了，其次是电脑。作为家长，我们对这些现象并不陌生：孩子放学一回到家就千方百计的想玩手机，好多孩子周末、假期不喜欢到户外活动，宅在家里玩手机、电脑；一群孩子即使聚集在一起，多数也是在组团打网络游戏；亲子相处，即使同处

一室，多数是拿着手机在各自的虚幻世界里遨游。手机更成为我们教育孩子的重要难题：孩子小的时候，为了哄孩子开心，手机无形中成为电子保姆；稍大一点的孩子，可以把玩电脑、玩手机作为和父母谈判的交换条件，甚至会用生闷气、哭闹、威胁的方式对抗父母。父母明知长时间玩电子产品对孩子的健康和心理发展有害，却束手无策。我就亲眼见到一个孩子因为家住深沟无信号，他周末每天起床很早，坐在沟口桥上玩一天手机，不吃不喝，十分投入。 学校对手机也是屡禁不止。学生偷偷把手机带到学校，上课下课钻空子玩，晚上在宿舍偷着玩；甚至有学生半夜从窗户翻进教师办公室玩通宵；有的三五成群蹲坐在教师办公室窗下蹭wifi；有的在课间打开教室里的多媒体设备玩游戏；有的甚至因为老师的批评而顶撞老师，厌学，逃学……这些现象严重影响了学生的成长和师生关系，成为学校教育的难题之一。 在玩电子产品的时间上，专家则建议：4-6 岁，每天大约20-30分钟，7-10 岁每天大约30-45分钟，11-13 岁每天大约60分钟。而据统计，中小学生手机持有率逐年攀升，目前已达到71.1%，用手机上网比较普遍，且年级越高上网的人数越多。有41.07%学生放学回家后，不是先写作业，而是去用电子产品娱乐放松，有46.43%的学生偶尔会这么做；课堂上使用电子产品的占8.93%，在家庭中使用的占83.93%； 16.07%的玩游戏，25%的是聊天，50%看视频听音乐，学习的只有8.93%，使用时间在一小时内占28.57%，1—2小时的占

有助于增高的有效方法

有助于增高的有效方法 篇一：真正有效的长高方法 真正有效的长高方法 通过下列医学公式计算出来孩子的遗传身高： 儿子成年身高(cm)=(父亲身高＋母亲身高)÷2+6.5 女儿成年身高(cm)=(父亲身高＋母亲身高)÷2-6.5 姚明身高2.26米，叶莉身高1.90米，那么，他们无论生男生女身高都能达到2米以上。专家介绍，父母或家族的身高对下一代的生长的确起着重要作用，这一点勿庸置疑。这是医学上存在身高计算公式的原因，也能解释我们看到的显现：大多数人下一代的身高与父母身高相差不多，这种遗传因素占据人身高的70%。 但无论多精确的公式计算，仅是预测出一个遗传的趋势，并不是算命定身高。梁立阳说，有些人的最终身高可与公式相差5厘米以上，因为另外30%的环境因素对身高起了大作用。生活中也常有父母不高，儿女却“出类拔萃”的情况，我们可以从姚明身上找到反例。记者在网上查找到姚明父亲2.08米，母亲1.88米，根据这个公式，姚明的身高应该是2.05米左右，但姚明的身高比这个数字高出22厘米；篮球运动员穆铁柱同样身高有二米多，但从媒体照片看到，他子女身高却与常人无太大差别。

造成这种差异的原因可能是父母双方同时将高基因或者矮基因传给后代，也说明遗传并不是决定人身高的唯一因素。决定身高的另外30%则包括营养、运动、睡眠、生活的环境等。在生活中，睡眠差、肥胖、偏食等均影响身体增长，心情长期受压抑也可影响长高，需要注意的是，当今社会性早熟现象增加，也会使孩子提前停止生长导致矮小。 真正有效的长高方法 姚爸叶妈的高遗传基因够强大，但普罗大众普通父母、普通孩子多的是，如何弥补先天不足，发挥30%的后天作用是广大父母最关心的问题，也给了商家可乘之机。目前市面上有多种以增高为名的增高机、健康食品，有的甚至会对身体带来巨大的危害。梁立阳说，帮助孩子长身高完全有安全的方法。 1.吃：每天一杯乳制品 首先，生活上要注意营养，在儿童生长发育过程中，蛋白质很重要，鱼、虾、瘦肉、禽蛋、花生、豆制品等都富含优质蛋白质，每天一杯乳制品是增高的秘诀。锌是身高增长的关键因素，多摄入相关食物，可预防因锌缺乏而造成的身材矮小。易吸收的含锌类食物是动物性食物，如猪肉、牛肉、羊肉、动物肝脏等。 2.动：伸展运动助长高 其次，运动是刺激长高的有效方法，青少年应该多参加轻巧、伸展的运动，例如跳绳、吊单杠、游泳和各种球类活动。一

使用 PYTHON 开发 WINDOWS 桌面程序

使用python 开发windows 应用程序 本人以前一直用的是C++,MFC，毕业到了公司以后，公司用python做流程，我 顺便最近研究了一下用python开发windows 应用程序的整个流程，大体如下： 一、开发前期准备 1.boa-constructor-0.6.1.bin.setup.exe #一个wxWidges 的集成开发环境，简单如Delphi，可以直接拖拽控件，并且和其他集成环境不一样， #它不与集成开发环境的MainLoop冲突，用pythonwin,pyScripter都会冲突，典型 报错就是运行第二次 #程序的时候，直接导致 集成开发环境的强制退出，因为MainLoop冲突了 2.wxPython2.8-win32-unicode-2.8.10.1-py26.exe #wxPython库，提供了用C++写的 windows 组件库wx 3.py2exe-0.6.9.win32-py2.6.exe #打包发布工具，将python写的windows 程序或控 制台程序直接打包成exe 可执行文件，供用户使用 上述三个软件都是基于python2.6的，软件版本一定要配套，因为他们默认的安装路径和python版本有关系，否则会找不到相关库的存在。 二、开发 软件安装完以后，打开BOA，哇塞，拖控件真简单，而且属性啥的和Dephi差 不多，你只要改改属性，代码会自动生成，它生成的控件很漂亮，记得以前用C++6.0开发软件的时候，那个控件真丑，都需要我重新用控件库去绑定优化， 现在不用了~BOA生成的控件，视觉效果相当好~开发软件速度相当快，再也 不用为了软件界面而写太多代码，也不用为了生成一个小程序而生成了很多的 文件，python开发的程序，没有多余的文件，而且文件很小。 三、发布 很多人都想在自己的软件程序写好以后，发布给其他人使用，一方面不希望自 己的代码泄露，一方面以此显出一点成就感，呵呵，可以使用py2exe将你的windows 程序打包发布了！当然，首先你得写个如下的setup.py文件： 代码 1 from distutils.core import setup 2 import py2exe 3 includes = ["encodings", "encodings.*"] 4 options = {"py2exe": 5 { "compressed": 1, 6 "optimize": 2, 7 "includes": includes, 8 "bundle_files": 1 9 } 10 } 11 setup( 12 version = "0.1.0",

学会正确使用语言的方法

学会正确使用语言的方法 根据"通顺"和"文采"的要求，我们在选择和使用语言时，要注意以下一些问题： ⒈要学会锤炼语言 经过锤炼的语言是被认真筛选并确定的语言，只有这样的语言才能达到“准”、“美”、“生动”的标准。 锤炼语言范围要广，涉及到词语、句子和句群。 在词语的锤炼上要注意同义词词义的细微差别、感情色彩以及语境的要求。写文章首先要选用最能反映事物本质特征的那一个词语，使用词恰当，鲜明生动，富于变化，增添文章的文采。如大家熟悉的鲁迅小说《孔乙己》中的“窃书不算偷”，不用“偷书”而用“窃书”，正是孔乙巳身份和性格的体现，深刻揭示了人物形象。 选用恰当而富有表现力的动词、形容词，力求准确传神。如果平淡无味，只是枯燥地叙述一件事或几件事，就不能给人以艺术美的享受。下面的几个例子就非常传神。 “不必说碧绿的菜畦，光滑的石井栏，高大的皂荚树，紫红的桑枯;也不必说鸣蝉在树叶里长吟，肥胖的黄蜂伏在菜花上，轻捷的叫天子忽然从草间直窜上云霄里去了。” “爷爷站成一轮弯弯的月亮，目送着孙子远去” 在句子的锤炼上，要达到结构完整。一个完整的句子不仅要能够回答“谁，干什么”或“什么，怎么样”，还要能够回答“什么时候，谁，在什么地方，干什么，怎样干”或“什么时候，什么，在什么地方，干什么，怎样干”。 内容要具体生动。例如，同样用到“抚摸”，下面的句子一句比一句生动： ①朝阳抚摸着土地。 ②朝阳柔和地抚摸着土地。 ③深秋的早晨，朝阳柔和地抚摸着一望无际的土地。 ④深秋的早晨;在辽阔的北方平原上，薄薄的雾气正馒馒散去，朝阴柔和地抚摸着一望无际的土地。 角色也要富于变换。同一个词语，可以从不同的角度，按不同的语序来造句，产生不同的意义： ①隋朝大运河依旧拍打着干年的堤岸。 ②隋朝的大运河拍打着堤岸，干年依旧。 ③干年的堤岸，隋朝大运河依旧拍打着。 ④干年依陌，隋朝的大运河拍打着堤岸。。 2．选择生动的词语 语言的生动性，往往是与形象性紧密相连、不可分割的，就如同形与影一样。形象化的语言，它能调动读者的形象思维，引起读者丰富的想像与联想，能给人一种如临其境、如见其物、如闻其声的感觉。苏联作家阿?托尔斯泰曾经指出:语言艺术中最重要的是动词。因为全部生活都是运动的，大凡运动的东西，往往最富有感人的魅力。古人讲究炼字，在许多情况下，是讲究动词的锤炼。例如，“僧敲月下门”中的“敲”、“春风又绿江南岸”中的“绿”、“红杏枝头春意闹”中的“闹”，都是几经斟酌、反复修改才定下来的。由于这几个词用得生动恰当、具有立体感，才使得作品成为千古流传的佳篇。 动词的锤炼一般有下面三个要求: 第一，所使用的动词，必须是唯一准确的动词。 在世界的语言宝库中，无论哪一种语言，描写某一动作的动词，最准确的往往只有一个。在写作时，找到了这个唯一准确的动词，对人物动作的描写，才具有独特性，才最富于表现力和感染力。 ①夏季的豆荚长满门的四周。

《长高的秘密》中国版 大卫泰勒

说在前面的话： 本文是一个长高见证的文章，亲身经历讲述，如果按照这个方法实验了，长不高欢迎带刀来。 如果说，我曾经为了长高，几乎花了血本买各种产品什么的，乐比高吃过，健长乐吃过，长兴成长发育片吃过，也没见效，你相信吗？但也庆幸，通过一年多的实践，从165到178，终于摸索出长高的窍门了，现在就把这个方法贴出来。 感谢大卫泰勒，一本国外翻译过来的长高书籍，我会放在文章的后面，这篇文档，我结合书籍和自己的经验，令人兴奋的是如果你是成年人，长高也是有可能的。 一、营养篇 营养是常识，如果你看过了，还请再看一遍。 吃的哲学在于营养均衡，营养充分很容易，难的是要保证重要元素的摄取可以达到最好配置。所以营养篇第一课就是千万别偏食，增高的重要秘诀就是要补充蛋白质、钙质和维生素，其中鱼、虾、瘦肉、禽蛋、花生、豆制品中都富含优质蛋白质，应注意多补充。牛奶、虾皮、豆制品、排骨、骨头汤、海带、紫菜等是含钙、磷丰富的食物。 另外记得多晒太阳，钙质才容易吸收。多吃蔬菜水果，补维生素，很多人没有真正理解“维生素是维持生命的要素，是人体生长发育所必不可少的”。 禁忌1：零食。少吃零食，特别是高糖和高热的垃圾食品、快餐。肯德基这些千万少吃。 禁忌2：盐。盐类也是增高的一大天敌。 我的实践： 除了不挑食，每天早上冲两个鸡蛋喝，等到消化一个小时后，就开始吃胡萝卜和炒黄豆（胡萝卜要那种嫩小的，黄豆不要陈货），然后同时吃，下午连续吃，每天大约吃3根胡萝卜和100克炒黄豆。晚上临睡觉的时候要喝一杯牛奶。 小贴士：为什么吃胡萝卜和黄豆？ 为了篇幅，大家可以看这篇文章，相信会有收获。 点击链接：《关于胡萝卜+黄豆增高法》 二、生活篇 充足睡眠的睡眠也是增高的重要保证。长高的主要时间是晚11点到2点之间，如果错过了这段时间，你让身体怎么长呢？其次是五月是增高的最好时间，其次是一年中的5月到10月，每年抓住这段时间增加钙质，多加运动，效果是显著的。

UVB使用方法与详解

UVB使用方法与详解 1.使用剂量 具体操作步骤：先用几天每天一次照射来找到每个人的亚红斑量剂量，方 法是第一次每个部位都先照射60秒左右，脸可以40开始，照射后并等第2天是皮肤反应的时候，如果皮肤不红就递增10到20秒，第二天再看皮肤反应直到能出现红润色皮肤症状就是你需要的治疗时间，基本上以后就是红——几天后红消退后照射——第2天红——几天后红消退后循环照射的治疗过程了，具体治疗中还需要注意细节，请自己看以下说明。 当找到能红的时间就进入治疗期，第一次使用的时候，必须从最小的能红 的量使用，然后逐渐增大;一周三次就足够了。但是，这里有一个重要的细节要指出：绝对不是每次都一定要比上次增加一个单位量（10秒左右）。是否增加，完全取决于你的皮肤的承受力。那么如何判断皮肤是否需要加量了呢。 一般来说，正常的、有效的照射后，皮肤的感受是“在照射后8个小时到 一天开始微微发痒，皮肤有点微红”(注意，都是“微”，而不是很痒，很红)。当你是这种感觉的时候，表明你的皮肤对于当前量是能够承受的，并且是有反 应的。因此，当你等2到3天后红消退第二次使用的时候，仍然保持这个量，而不要加量。如果你下次皮肤在照射以后，仍然微微发痒，有点微红，那么说 明依然有效，你第三次还应该坚持这个量。如果这次皮肤没有反应了，即不痒 不红，那么就说明量不够了；那么第三次就应该增加一个单位的使用量。用量

逐渐增加，假如长期好几个月治疗甚至半年后可能增加到好几分钟甚至15-20 分钟的时候，就不要再增加了，因为按照临床大夫来说，这是上限了。当然这 个15到20分钟是说的极限，是最大量，假如长期能在几十秒、几分钟内能每次正常反应是不会使用到最大量的。注意牛皮癣每次用时间比白癜风要多的多，可以80起步，每次加30秒，以皮肤红，有点疼为准。 假如不小心没有把握好照多了时间起泡也不要紧，很快会恢复，这就是有 些病人理解的光疗不好控制，容易起泡的说法，其实仅仅是医院里按死板的方 法加上去不考虑皮肤的耐力。从红到起泡还有一个时间跨度缓冲时间段，所以 按标准来治疗不会产生照射过量的问题，万一自己照多了可以摸点红霉素软膏，照多了起泡也不是大问题，有些机构还故意让起泡，来加快色素的生成，只是 绝大部分人不能忍受这个过程。照射的每次稍微红和很红到起泡都有效果，起 泡后生成色素快点，但是不让皮肤起泡总效果是一样的。 连续照射多次后会产生掉皮现象是正常的，掉皮后可能需要减一个数量级，牛皮癣可以不减少量。当你感觉一个阶段内每次照射后皮肤反应比较足就可以 适当在随后的几次照射减少治疗频率让两次照射间隔时间长点，目的给皮肤一 个恢复的过程，然后再治疗频率再密集点，然后再减少，让皮肤在中间产生一 个恢复的机会。使用过程中出现了治疗中断。比如出差，中断了2个星期。此时，当你继续治疗的时候，必须适度减量。因为停止使用一段时间会导致皮肤 的耐受能力下降，如果还保持中断前的量，可能会导致皮肤无法承受而受到损