反义密码子适应指数（CAI）如何计算

反义密码子适应指数（tCAI）是一种用于评估基因序列中反义密码子的使用频率的指标。与CAI相似，tCAI的计算方法也是基于密码子使用频率的偏差程度，以参考基因组中使用频率最高的反义密码子为标准，计算目标基因中所有反义密码子的相对使用频率与参考基因组中对应反义密码子的相对使用频率之比的几何平均数。

下面是tCAI的计算步骤：

1. 确定参考基因组，一般选择同一物种中基因组大小和GC含量较为接近的基因集合，常用的参考基因组包括基因组核酸序列、高表达基因、长序列基因等。

2. 对参考基因组进行反义密码子统计，计算每个反义密码子在参考基因组中的相对频率。

3. 对目标基因进行反义密码子统计，计算每个反义密码子在目标基因中的相对频率。

4. 计算每个反义密码子的相对适应度值，即目标基因中每个反义密码子的相对频率与参考基因组中对应反义密码子的相对频率之比。

5. 计算目标基因的tCAI值，即所有反义密码子的相对适应度值的几何平均数。

tCAI值介于0和1之间，值越高表示目标基因反义密码子使用频率越接近参考基因组，表明基因表达水平越高。tCAI值的计算可利用在线工具，如GeneOptimizer等。需要注意的是，tCAI值的计算结果仅供参考，实际情况可能受到多种因素的影响。

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sql like的反义

count() OVER 是一种用于执行聚合操作的窗口函数。它允许在查询结果中计算每个行的聚合计数，而不需要使用 GROUP BY 子句。

通过 count() OVER，可以在结果集中为每个行添加一个新的列，该列包含与该行相关的聚合计数。例如，可以使用 count() OVER 来计算每个用户的订单数量，而不需要分组并使用 GROUP BY 子句。

以下是一个示例查询，演示如何使用 count() OVER 计算每个用户的订单数量：

SELECT
user_id,
order_id,
COUNT(*) OVER(PARTITION BY user_id) AS order_count
FROM
orders;

在上述查询中，使用 count() OVER(PARTITION BY user_id) 将结果按照 user_id 分区，并为每个分区计算订单数量。结果集中将包含 user_id、order_id 和 order_count 列，其中 order_count 列将显示每个用户的订单数量。

这就是 count() OVER 的基本概念和用法。它是一种强大的窗口函数，能够为每个行计算聚合值，而无需分组数据。

obsidian的反义符

Obsidian是黑色火山玄武岩的一种，因此它的反义词是"明亮"、"白色"或"光滑"等词语。具体来说，"明亮"可以指代明亮的颜色、光线或气氛，"白色"可以指代白色的物体、颜色或气氛，而"光滑"可以指代表面光滑、没有凹凸不平的物体或材料。当然，这些词语的反义词不一定只有一个，而可能会有多个不同的词语来表达相反的意思。