当前位置： >
摘要 : HiSeq 2000测序系统带来了前所未有的产量和突破性的用户体验。凭借Illumina久经考验且广泛采用的可逆终止法边合成边测序试剂，再加上创新的制造工艺，HiSeq 2000实现了行业最高的测序产量和最快的数据产生速率。人机交互设计特征以及最轻松的测序流程，为简便性及用户体验设立了全新的标准。
HiSeq 2000测序系统带来了前所未有的产量和突破性的用户体验。凭借久经考验且广泛采用的可逆终止法边合成边测序试剂，再加上创新的制造工艺，HiSeq 2000实现了行业最高的测序产量和最快的数据产生速率。人机交互设计特征以及最轻松的测序流程，为简便性及用户体验设立了全新的标准。
1、应用: DNA 测序 , 基因调控分析 , 测序法转录组分析 , SNP发现与结构变异分析 , 分析 , DNA-蛋白质相互作用分析(ChIP-Seq) , 测序法甲基化分析 , 小RNA发现及分析
2、系统描述
凭借创新的设计特征，HiSeq 2000成为最易于使用的新一代系统。
流动槽很容易上样到真空控制的上样站中。
只需要2分钟的手工操作时间，即可将预先配置足够200个循环使用的、即插即用型试剂安置入冷冻室的架子上。
简单的触摸屏用户界面，提供屏幕显示的每一步操作指示和嵌入的多媒体协助，简化了运行设置。
实时的进展显示可提供一目了然的状态，而远程监控让单个用户能够通过任何一个浏览器或者可连接互联网的***来检查多个系统的进展。
HiSeq 2000能够以单个或两个流动槽模式进行操作，赋予了无可比拟的实验灵活性和仪器可扩展性。
可独立操控的流动槽让需要不同读长的多个应用能同时运行。
内含Illumina高效且可扩展的数据分析方案，能将数十亿个碱基的原始测序数据转化成可发表的，在上有意义的结果。
前所未有的高产量
每次运行多达200 Gb，2&100 bp的读长，每天能达到25 Gb，每次运行达200亿个配对末端读取。
突破性的用户体验
预先配置、即插即用的试剂，简单的流动槽上样，便于指导每一步运行设置的触摸屏式用户界面，以及整合的配对末端流体学设计。
无可比拟的经济操作
单次运行即可以～30倍的覆盖度同时对两个样品进行测序，每个基因组的费用不到1万美元;或同时绘制200个基因表达谱，每个样品不到200美元。
应用: DNA 测序 , 基因调控分析 , 测序法转录组分析 , SNP发现与结构变异分析 , 细胞遗传学分析 , DNA-蛋白质相互作用分析(ChIP-Seq) , 测序法甲基化分析 , 发现及分析
以前所未有的规模测序
HiSeq 2000让个体实验室也能承担最大最复杂的测序研究，而费用最低。处理更多样品及解码更大更复杂基因组的能力意味着几乎所有测序项目都触手可及。
4、流程与规格
HiSeq 2000系统的性能参数
单流动槽的运行时间
双流动槽的运行时间
双流动槽的产量
270-300 Gb
2 x 100 bp
540-600 Gb
通量：对于2&100 bp的运行，每天最多55 Gb。
读取：最多30亿个通过过滤的簇以及最多60亿个末端配对读取
HiSeq系统提供了最高产量的完美读取以及高于Q30的碱基
& 对于2&50 bp的运行，85%以上的碱基高于Q30*
& 对于2&100 bp的运行，80%以上的碱基高于Q30*
*利用Illumina PhiX库时HiSeq测序仪的***规格，并利用适用于HiSeq的TruSeq v3 Cluster and SBS Kit，通过过滤的簇密度在610-678 K/mm2。随着样品质量、簇密度及其他实验因素不同，性能也会有所变化。基于以上因素，配对100 bp运行中高于Q30的碱基将会在80-90%之间变化，配对50 bp运行中高于Q30的碱基将会在85-95%之间变化。
5、服务与支持
Illumina将确保您的HiSeq 2000正确***且符合要求，并将提供长期的维护和服务。目前在北美、欧洲和亚洲可享受到这种行业领先的支持。
TruSeq SBS-HS kits 包含立即可上样的试剂，能够在HiSeq 2000测序系统上利用边合成边测序的技术测定流动槽中每个簇的DNA序列。
Paired-End DNA Sample Prep Kit帮助构建末端配对测序的DNA文库，其插入片段大小为200-500bp。制备过程包括在补平的全基因组DNA片段的反向平行链上引入两个独特的测序引物结合位点和接头序列，然后进行凝胶法大小选择和纯化。
对于小RNA 发现和分析，Illumina的科学家已经设计出一个样品制备步骤，能够对已知和新颖的microRNA和其他非编码RNA(如piwi-interacting RNA和siRNA)进行测序。基于测序的Small RNA Sample Prep Kits赋予研究人员灵活性，让他们选择想要研究的小RNA长度，在一个通用的平台上实现了不同种类小RNA的大小聚焦或宽范围研究。
Multiplexing Sequencing Primers 和 PhiX Control Kit V2对Multiplexing Sample Preparation Oligonucleotide Kit标记，然后在cBot或Cluster Station中扩增的样品进行测序。Illumina测序系统上的测序是完全自动化的。
Multiplexing Sample Preparation Oligonucleotide Kit包含12个独特的寡核苷酸，对集中在一个流动槽通道中的文库进行&标记&。利用Genome Analyzer，单个流动槽中最多可测序96个样品。利用簇生成、Genome Analyzer及末端配对模块，这个多重测序过程可完全自动化。
Mate Pair Library Prep Kit包括生成插入片段大小为2-5kb的文库所需要的试剂。制备的文库包括由两个部分构成的短片段，它们最初是从基因组几千个碱基中分离出的。Mate Pairs是利用与末端配对测序方式相同的两个接头策略进行测序的。
从纯化的基因组DNA到DNA文库，Genomic DNA Sample Prep Kits包括构建单读测序的DNA文库所需的试剂。生成随机大小的DNA片段，补平，并在片段末端加上独特的接头。在一个简短的PCR富集之后，文库可立即上样。
染色质免疫共沉淀(ChIP)通过一个特定蛋白的结合选择性地发现DNA序列。ChIP-Seq DNA Sample Prep Kit帮助构建DNA文库。ChIP过程利用一个抗体和独特的寡核苷酸接头富集特异的DNA 蛋白交联复合物，这些寡核苷酸接头添加到与目的蛋白结合的一小段DNA上。
mRNA-Seq 8-Sample Prep Kit用于构建DNA文库，以便在Genome Analyzer上开展单读和末端配对测序。样品制备很简单，采用标准的分子生物学技术，只需要极少的手工操作时间。mRNA模板文库如同任何DNA样品一样可用Illumina测序技术测序。
TruSeq RNA Sample Prep Kits提供了一个简单而经济有效的方案，能从总RNA生成文库，并与Illumina无以伦比的测序产量兼容。与之前的方法相比，预混液试剂排除了大部分移液步骤，并减少了纯化次数，让手工操作时间降至最低。全新的自动化友好的流程形式能够平行处理最多96个样品。通过目前新一代测序平台上最易用的样品制备流程，这实现了经济、高通量的RNA测序研究。
TruSeq Exome Enrichment Kit支持了经济高效且可扩展的外显子组测序研究，提供了样品的预富集混合，以及最全面的外显子组覆盖、最高的均一性，和最低的DNA起始量需求。
TruSeq DNA Sample Prep Kits提供了一个简单、可扩展且经济有效的方案，能从基因组DNA生成文库，并与Illumina无以伦比的测序产量兼容。与之前的方法相比，预混液试剂排除了大部分移液步骤，并减少了纯化次数，让手工操作时间降至最低。全新的自动化友好的流程形式能够平行处理最多96个样品。
TruSeq Small RNA Sample Preparation Kit提供了一种简单且经济有效的方案，能从总RNA中直接生成小RNA文库。通过引入48个独特的索引，这些试剂盒实现了多重测序，让microRNA发现和图谱分析的通量与Illumina无以伦比的测序产量匹配。
TruSeq SR Cluster Kit v3&cbot &HS为样品与流动槽表面互补接头寡核苷酸的结合提供了试剂。
TruSeq PE Cluster Kit v3-cBot-HS为样品与流动槽表面互补接头寡核苷酸的结合提供了试剂。这样能在第一次测序运行后复制DNA链;复制的链用于另一个片段末端的测序。cBot将连接的DNA片段扩增成~1000个拷贝的克隆簇。
TruSeq SBS v3-HS kits包含了直接可上样的试剂，用于在HiSeq 2000测序系统上利用边合成边测序技术准确测定每个簇的DNA序列。
7、Quantity ADD TO CART 软件
Illumina 引以为傲地提供了 系统和分析软件 旨在让您的数据质量和通量水平最大化。每台仪器都包括系统控制软件，以确保最佳性能。数据可通过Illumina用户友好的 GenomeStudio 软件 或第三方软件包来分析。
Illumina推出了一项计划，旨在向科学界发起挑战，促其开发出新的、创造性的综合视图和数据分析技术。了解关于 iDEA 挑战的更多信息。资料
Illumina的客户解决方案团队致力于为您提供所需的资源，以支持您的研究。即使在您第一次购买仪器之前，也能得到精通Illumina技术、科学应用、软件及硬件系统的科学家的支持。现场服务工程师能熟练地***仪器，并使其符合要求，以保证您有一个功能完全的系统。现场应用科学家提供密集的培训，让实验室能快速精通掌握如何以空前的通量水平产生行业领先的数据质量。只需一个***或邮件，技术支持科学家就能协助您设计目、剖剖析问题并阐释结果。
作者：Snail 点击：次
热门文章TOPMahout机器学习平台之聚类算法详细剖析（含实例分析） - 推酷
Mahout机器学习平台之聚类算法详细剖析（含实例分析）
第一部分：
必须要知道的资料查找技能：
学会查官方帮助文档：
解压用于***文件（
mahout-distribution-0.6.tar.gz
），找到如下位置，我将该文件解压到
文件夹下，路径如下所示：
G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs
学会查源代码的注释文档：
的开发环境（我用的是
win7,eclipse
作为集成开发环境，之后在
Maven Dependencies
中找到相应的
包《这些多是
文件》，记得将源代码文件解压到自己硬盘的一个文件夹中，之后填写源代码的文件路径即可）
工程，将解压缩的源代码文件添加到这个工程，既可以查看。
命令进行操作：
&&&&&& /bin/mahout&
第二部分：
数据挖掘（机器学习）----聚类算法的简介（怎样使用各种聚类算法）：
选择聚类算法，所面临的常见问题又哪些？
不同形状的数据集。不同形状的数据集，也需要采取不同的度量策略，或者不同的聚类算法。
不同的数据次序。相同数据集，但数据输入次序不同，也会造成聚类的结果的不同。
噪声。不同的算法，对噪声的敏感程度不同。
在高维的欧式空间，什么是“维数灾难”？
在高维下，所有点对的距离都差不多（如欧式距离），或者是几乎任意两个向量都是正交（利用夹角进行进行度量），这样聚类就很困难。
常见的聚类算法的策略有哪些？
）层次或凝聚式聚类。采取合并的方式，将邻近点或簇合并成一个大簇。
）点分配。每次遍历数据集，将数据分配到一个暂时适合的簇中，然后不断更新。
层次聚类算法的复杂度是多少？
每次合并，都需计算出两个点对之间的距离，复杂度是
后续步骤的开销，分布正比与
O((n-1)^2), O((n-2)^2)...
，这样求和算下来，算法复杂度是
算法优化：
采用优先队列
最小堆来优化计算。优先队列的构建，第一步需要计算出每两个点的距离，这个开销是
一般情况下，
个元素，单纯的优先队列的构建开销为
个距离值，则建堆的开销是
第二步，合并，合并需要一个删除、计算和重新插入的过程。因为合并一个簇对，就需要更新
个元素，开销为
。总的开销为
O((N^2) * logN).
所以，总的算法复杂度为
O((N^2) * logN).
欧式空间与非欧式空间下，常见的簇之间的距离度量有哪些？
欧式空间：
）两个簇之间的质心之间的距离最小
）两个簇中所有点之间的最短距离
）两个簇之间所有点对的平均距离
）将具有最小半径的两个簇进行合并，
簇的半径：簇内的点到质心的最大距离
）将具有最小直径的两个簇进行合并，
簇的直径：簇内任意两点间的最大距离
非欧式空间，簇的中心点定义，该点距离其他点的距离最近，如何计算？
）该点到簇中其他所有点的距离之和（求和），
）该点到簇中其他点的最大距离（最大值），无穷
）该点到簇中其他点的平方和（平方和），
6. k-means
点分配式的聚类算法。一般用于
球形或凸集的数据集
算法步骤如下：
个选择点作为最初的
个簇的中心
）计算每个点分别到
个簇的中心，并将点分配到其距离最近的簇中
）由分配的点集，分别更新每个簇的中心，然后回到
，继续算法，直到簇的中心变化小于某个阈值
7. k-means
算法的两个问题？
）初始化选择点；常用的方式是尽量选择距离比较远的点（方法：依次计算出与已确定的点的距离，并选择距离最大的点），或者首先采取层次聚类的方式找出
）如何选取
值选取不当，会导致的问题？当
的数目低于真实的簇的数目时，平均直径或其他分散度指标会快速上升可以采用多次聚类，然后比较的方式。多次聚类，一般是采用
1, 2, 4, 8...
数列的方式，然后找到一个指标在
时，获取较好的效果，然后再使用二分法，在
之间找到最佳的
使用场景：
任何形状的簇，如
形、环形等等，不需要满足正态分布，欧式空间，可以用于内存不足的情况
簇的表示不是采用质心，而是用一些代表点的集合来表示。
算法步骤：
）初始化。抽取样本数据在内存中进行聚类，方法可以采用层次聚类的方式，形成簇之后，从每个簇中再选取一部分点作为簇的代表点，并且每个簇的代表点之间的距离尽量远。对每个代表点向质心移动一段距离，距离的计算方法：点的位置到簇中心的距离乘以一个固定的比例，如
对簇进行合并。当两个簇的代表点之间足够近，那么就合并这两个簇，直到没有更足够接近的簇。
）点分配。对所有点进行分配，即将点分配给与代表点最近的簇。
非欧式空间，可用于内存不足的情况（对数据抽样）
同时使用了层次聚类和点分配的的思想。
如何表示簇？
：簇包含点的数目，簇中心点，离中心点最近的一些点集和最远的一些点集，
到簇中其他店的距离平方和。靠近中心的点集便于修改中心点的位置，而远离中心的点便于对簇进行合并。
树结构。首先，抽取样本点，然后做层次聚类，就形成了树
的结构。然后，从树
中选取一系列簇，即是
算法的初始簇。然后将
中具有相同祖先的簇聚合，表示树中的内部节点。
：对簇进行初始化之后，将每个点插入到距离最近的那个簇。
具体处理的细节更为复杂，如果对
树比较了解，应该有帮助。
流聚类，如何对最近
个点进行聚类？
个点组成的滑动窗口模型，类似
算法中统计
）首先，划分桶，桶的大小是
的次幂，每一级桶的个数最多是
）其次，对每个桶内的数据进行聚类，如采用层次聚类的方法。
）当有新数据来临，需要新建桶，或者合并桶，这个类似于
，但除了合并，还需要合并簇，当流内聚类的模型变化不是很快的时候，可以采取直接质心合并的方式。
）查询应答：对最近的
个点进行聚类，当
不在桶的分界线上时，可以采用近似的方式求解，只需求出
个点的最少桶的结果。
第三部分：
中实现常用距离的计算：
mahout-core-0.6.jar
对以上进行距离进行解析：
中聚类实现的算法：
Clustering
算法摘录：
Canopy Clustering -
single machine/
(deprecated, will beremoved once Streaming k-Means is stable enough)
k-Means Clustering -
Fuzzy k-Means -
Streaming k-Means -
Spectral Clustering -
官网参考网址：
源代码中聚类算法的实现：
mahout-core-0.6.jar
对以上各种聚类类的解析：
第四部分：
进行实例分析（
fuzzy k-means
步骤简介：
、数据转换及相应的命令简介
fuzzy k-means
命令，参数简介
fuzzy k-means
聚类的详细命令
算法进行操作，之后用
进行可视化操作
详细步骤：
、数据转换及相应的命令简介
org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver
：这个类，是将文本文件中（
格式）用空格分隔的浮点型数字转换为
中的序列文件（
VectorWritable
类型），这个类型适合集群任务，有些
任务，则需要任务是一般类型。
源代码的位置
mahout-integration-0.6.jar
mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver & & & http:// &\
-i& /user/hadoop/mahout6/p04-17.txt &&&&&&& \
-o &/user/hadoop/mahout6/vecfile &&&&& \
-v &org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector
对于文本数据，数据处理及相关的类（
，下面几个类，主要是对文本文件进行挖掘时用
向量文本类型（
向量文件的存储方式
fuzzy k-means
命令，参数简介
命令使用参数简介：
命令使用参数简介：
fuzzy k-means
命令使用参数简介：
fuzzy k-means
聚类的详细命令
之数据预处理：
mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver \
-i& /user/hadoop/mahout6/p04-17.txt &&&&&&& \
-o &/user/hadoop/mahout6/vecfile &&&&& \
-v &org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector
mahout kmeans -i /user/hadoop/mahout6/vecfile -o/user/hadoop/mahout6/result1 -c /user/hadoop/mahout6/clu1 -x 20 -k 2 -cd 0.1-dm org.mon.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -cl
mahout canopy -i /user/hadoop/mahout6/vecfile -o /user/hadoop/mahout6/canopy-result-t1 1 -t2 2 -ow
fuzzy k-means
mahoutfkmeans -i /user/hadoop/mahout6/vecfile
-o/user/hadoop/mahout6/fuzzy-kmeans-result
-c/user/hadoop/mahout6/fuzzy-kmeans-centerpt -m 2 -x 20 -k 2 -cd 0.1
-dmorg.mon.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -ow -cl
算法进行操作，之后用
进行可视化操作（导出
算法生成的数据）
聚类结果分析：
数据导出命令帮助文档信息：
实例命令行如下所示（本案例脚本是用
算法生成的数据导出）：
将数据转换为
mahoutclusterdump -s /user/hadoop/mahout6/result2/clusters-1-final -p/user/hadoop/mahout6/result2/clusteredPoints -o /home/hadoop/cluster1.csv -ofCSV
将数据转换为
mahoutclusterdump -s /user/hadoop/mahout6/result2/clusters-1-final -p/user/hadoop/mahout6/result2/clusteredPoints -o /home/hadoop/cluster1.txt -ofTEXT
导出后的数据格式：
语言进行效果展示（输出的数据格式可以参考上图所示）：
mahoutkmeans -i /user/hadoop/mahout6/vecfile -o /user/hadoop/mahout6/resultTest2 -c/user/hadoop/mahout6/cluTest1
-x 20 -cd 0.00001
-dmorg.mon.distance.SquaredEuclideanDistanceMeasure -cl
mahoutclusterdump -s /user/hadoop/mahout6/result2/clusters-1-final -p/user/hadoop/mahout6/result2/clusteredPoints -o /home/hadoop/cluster1.csv -ofCSV
将上面聚类生成的四个数据进行处理，分成四个文件，之后按如下R代码进行可视化处理：
R参考代码：
& c1&-read.csv(file=\&2/cluster1.csv\&,sep=\&,\&,header=FALSE)
& c2&-read.csv(file=\&2/cluster2.csv\&,sep=\&,\&,header=FALSE)
& c3&-read.csv(file=\&2/cluster3.csv\&,sep=\&,\&,header=FALSE)
& c4&-read.csv(file=\&2/cluster4.csv\&,sep=\&,\&,header=FALSE)
& y&-rbind(c1,c2,c3,c4)
& cols&-c(rep(1,nrow(c1)),rep(2,nrow(c2)),rep(3,nrow(c3)),rep(4,nrow(c4)))
& plot(y, col=c(\&black\&,\&blue\&)[cols])
& plot(y, col=c(\&black\&,\&blue\&,\&green\&,\&yellow\&)[cols])
& center&-matrix(c(0.764, 0.182,0.369, 0.378,0.749, 0.551,0.422, 0.671),ncol=2,byrow=TRUE)
& points(center, col=\&violetred\&, pch = 19)
第四部分：
数据预处理遇到的问题（输入如下命令报错）：
mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver \
-i& /user/hadoop/mahout6/p04-17.txt &&&&&&& \
-o &/user/hadoop/mahout6/vecfile &&&&& \
-v &org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector
问题解决方案（查看源代码----详细方法请参看文章开始）：
mahoutorg.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver
）位置位于源代码中的
mahout-integration-0.6.jar
包下，如上图所示：
：（摘录源码注释文件）
This class converts text files containing&
space-delimited floating point numbers
&intoMahout sequence files of VectorWritable suitable for input to the clusteringjobs in particular, and any Mahout job requiring this input in general.
：（摘自源码注释文件）
这个类，是将文本文件中（
格式）用空格分隔的浮点型数字转换为
中的序列文件（
VectorWritable
类型），这个类型适合集群任务，有些
任务，则需要任务是一般类型。
mahout org.apache.mahout.clustering.conversion.InputDriver在源代码中的位置：
谢谢您的查看，如有问题，请留言！！！！
参考文献：
http://mahout.apache.org/users/clustering/fuzzy-k-means-commandline.html
已发表评论数()
请填写推刊名
描述不能大于100个字符!
权限设置： 公开
仅自己可见
正文不准确
标题不准确
排版有问题
主题不准确
没有分页内容
图片无法显示
视频无法显示
与原文不一致