丁香園相似

⑴ 易評：百度貼吧和Reddit究竟有什麼不一樣

首先需要明確的是，任何比較都存在缺陷，會因為說明某些觀點而將特例一般化。此後進行的共性與個性辨析難免陷入標簽化的陷阱。
但是，如果不進行比較，我們便永遠無法知曉在自己熟悉的領域外，還有怎樣的一個世界。
另一個「貼吧」
網站Reddit成立於2005年。雖然在創立之初，它的產品屬性更像是一家內容聚合、向第三方網站導流的服務，但在社交化大潮的裹挾下，這個網站已然擁有了不可小覷的社交屬性。
從產品形態上看，即便對流量導向第三方網站的帖子來說（點擊列表標題後直接跳往第三方網站，不在Reddit網站本身上設置內文末端頁，也不再做任何多餘跳轉），其產品核心仍在自家網站之上——即用戶對內容的討論。另外，Reddit也允許用戶直接在自家網站上發布內容。
此外，Reddit還輔有一套「經驗值」（Karma）系統，記錄著用戶對這個平台的貢獻程度，作為對用戶在參與度上的一種評判，同時也是一種保證使用黏性的方式。用戶可以通過發帖，或發帖後獲得他人回復的方式，積累自己的分值。
從後兩點上說，除去UI細節不談，Reddit產品形態與網路貼吧完全一致。
一個干凈的截圖可以更好地說明問題。

上圖為Reddit上的「血友病」子版塊（/r/Hemophilia/）。可以看到，除了排列在第四位的帖子直接鏈接到了《芝加哥論壇報》網站文章，其他帖子均為用戶在Reddit網站上的直接發帖，點擊後可看到其他用戶就這一主題的回復。
帖子的排名順序由板塊訪問者投票決定，同時也參考發帖時間與總投票數反映的關注程度。上圖頁面位置無任何廣告。帖子內容多為病友詢問病情及相互問候。（實際上，在整個Reddit「血友病」子板塊中，廣告只有一處，且與內容無關）
除了產品本身的形態，也可以從行業的地位與財務角度考察Reddit與網路貼吧的相似之處。
按照常理說，在那個年代出現的、和社交屬性沾邊的互聯網服務，如今要麼是大富大貴，如Facebook（2004年成立）、Twitter（2006年）；要麼成為被人淡忘的單詞，如MySpace（2002年成立，08年前後一再轉型，但最終落寞掉了）。
從營收上看，Reddit無法與巨頭們相較高下。這家公司2014年的披露營收為830萬美元，而Facebook同年營收為124億美元，Twitter為14億美元，MySpace在08年青黃不接時財年營收為8億美元，就連後起之秀Pinterest在2014年的營收也接近2500萬美元。
但從另一方面看，Reddit擁有符合甚至高於自己營收的業務規模。該網站在Alexa排名中位列第30位，甚至高於Pinterest。另一家統計網站SimilarWeb的統計則顯示，該網站2015年的月度訪問用戶數為5.42億，在全美網站訪問排名中列第14。
高普及與低創收能力，這是Reddit與網路貼吧的又一個相似點。
編輯權利
幾經轉型後，人們要問什麼才是Reddit產品的核心，這家網站在什麼地方真正抓住了用戶的「痛點」，讓用戶多年不棄？一個顯而易見的答案是，用戶對社區的掌控權。具體來說，也就是用戶對內容的「編輯權利」。
一般情況下，Reddit依靠「版主」來決定什麼內容可以出現在版面上（對應網路貼吧的「吧主」概念）。版主對子版面內容的管理十分嚴格。這里的嚴格不僅僅體現在廣告帖子上，而且也包括內容本身的審核。以大版面「新聞」（/r/news/）為例，版主嚴禁用戶發表評論文章或專欄文章，只允許發表表述事件的「硬」新聞。
那麼版主是何方神聖呢？Reddit在官方問答頁面明確寫出，「包含負面評價或侮辱性評價的帖子不會由Reddit刪除，而是由特定板塊的版主進行裁決。這些版主既不是Reddit員工，也不受Reddit僱傭。他們是特定板塊的創建者，或是被指定的管理者。」
既然版主可以是任何人，那麼如果版主想用子版塊來為自己謀取商業利益，會發生什麼事情呢？在有關自我推廣（selfpromotion）的政策頁上，Reddit表示，「用戶不得以提供金錢或報酬的方式，換取他人在reddit網站上的推廣自己的帖子」，也不得「創建一個只供自己發帖的子版面，否則會被視為是為優化第三方網站搜索排名而設立的『鏈接農場』」，被直接封禁。
世上沒有完美的政策，不過從下面兩件事情中可以看出Reddit對編輯權利的重視程度，以及用戶對這一權利的熱心維護。
2014年4月，Reddit科技頻道（/r/technology）的版主使用關鍵詞過濾，屏蔽帶有「特斯拉」、「Comcast」、「斯諾登」等關鍵字的帖子。社區用戶發起抗議，官方於是將該頻道從網站首頁上的入口拿下，Reddit每月因此損失1500萬瀏覽量與400萬獨立訪問用戶。
2015年7月，出於對Reddit官方監管政策的不滿，多位版主將子版面設為無法訪問的私有狀態。公司時任首席執行官、投行業務出身的鮑康如（Ellen Pao）被迫向用戶道歉，並引咎辭職。
正是用戶與官方對編輯權利的珍視加重視，讓這家既沒有什麼先進技術，盈利模式也沒有多麼特別的公司持續了十多年之久，這本身就是一項成就，尤其是對一項沒有任何巨頭支持的業務來說。
所以，會出現下面的對比也就不足為奇了。

（圖2，網路「灰指甲吧」與Reddit「血友病吧」首屏與Banner位置比較。上圖為網路貼吧截圖，紅圈處為廣告，圖片來自丁香園。下圖Reddit同屏位置無廣告）
從「編輯權」到用戶權利
網路血友病吧事件發酵後，在眾人的憤憤不平中出現了這樣一種觀點：網路貼吧是網路公司的產品，用戶去的貼吧是別人的地盤，這是用戶自己的選擇；分辨不出廣告與內容，廣告的真與假，說明用戶本身素質不高。
暫且不論2015年修改後的《廣告法》能否規范類似網路「血友吧」的事件，上面那種看似有理的詭辯還存在一個致命缺陷，那就是在用戶生成內容（UGC）的業務形態下，用戶擁有什麼樣的權利，用戶和公司相比處在什麼一個位置。
所謂「用戶生成內容」的產品形態，在如今已經普及開來，幾乎大多數互聯網產品都依賴這種方式生成內容，擴大自己的影響力，從而獲得創收基礎。但這種形態下的用戶權利該如何界定，卻遲遲得不到企業重視，沒有定論。
而從另一方面說，越來越多的用戶忽視自己的權利，迫於已有的影響力成就（例如說，我已經是個貼吧的吧主了，我在這里的經驗值已經很高了），或是在社交關系的限制下，放棄了自己那一份把控平台的權利，放棄了內容的「編輯權」。在自己的權利受到侵害時或遭遇不公時，不去爭取而是忍氣吞聲聽之任之。不得不說也是出現如今這種局面的原因之一。
如果腦洞開得再大一些，不只是網路貼吧，當其他互聯網產品逐漸普及時，你會留意自己的權利么？你在追求免費服務的同時是否交換出了該保留的隱私？你是否為了購物優惠而不合理地交換出了自己的時間？你是否過於依賴單一一種服務，導致其成為了市場上的絕對主流，然後在隨之而來的壟斷中失去了定價話語權，從而不得不忍受唯一的渠道和唯一的價格？
這不是純粹的監管問題。如果用戶本身的權利意識沒有喚醒，類似網路「血友吧」的事件會不停出現。這已經不再是假設。
反過來從企業層面看，一個產品可以具有多重屬性，那麼一個以UGC為主要支撐的產品，它應該承擔多大的創收責任（KPI），或者說它該不該承擔創收責任。任何企業，尤其是開展多項業務的企業，應該仔細考量這一問題，至少應該考慮什麼才是合理的盈利（廣告）模式。
Reddit不是純興趣產物，也非公益，雖然這家公司經歷過數次收購，在2014年的B輪中融到了5000萬美元，但在運營上保留了相當的自主性。
它的廣告要求廣告主以符合這一平台的內容來編寫文案。這不是說要用低劣的槍稿來蒙騙用戶，而是找到定位契合、能給用戶提供真正幫助的方案。這並非是天方夜譚，也不是只能出現在國外，在各種國內的社交平台上已經出現了吸引人且合理的營銷案例，只是廣告主和平台需要投入更多心血和時間去做這樣一件事情。

企業提供平台，用戶貢獻內容。企業拿走收入，用戶非但沒有回報，還失掉了應該享受的權利。平台的最終走向可想而知。
在Reddit的「血友病」子版塊中。一個自稱是學生的患者發帖詢問，患這種病的人是否還能在太空站工作，因為他本人很喜歡天文學。在下面的兩個回帖中，一個人告訴他，目前NASA認為血友病患者申請相關工作並不合適。另一個人則回帖要他先好好學習功課。
在這個帖子中，只有右下角側欄位置放有一則廣告，內容是「屏蔽廣告軟體」。整個子版塊也是如此。

⑵ 有和叮當快葯類似的APP嗎哪位有經驗

和叮當類似的APP很多，以葯為入口的有悅康送、網路葯直達、京東道家、問葯等；以醫生為入口的有春雨醫生，丁香園等；以醫院為入口的有掛號網、醫生樹等。希望能幫到樓主。

⑶ 有哪些網站類似於多圈課堂講實驗技術例如pcr

關於這種實驗技術的網站還是比較多，推薦三個，小木蟲，丁香園和生物秀，這三個都是比較專業的

⑷ 怎樣找到菌的相似序列，怎樣做細菌系統發育樹

找相似序列一般通過NCBI網站上的BLAST搜索就可以了，您所提交的序列應該為Fasta格式：
>name
aattccggaattccgg

關於系統發育樹的構建：
多序列比對建議用ClustalX
建NJ或MP樹，用MEGA就可以了，非常方便
若要建ML樹推薦用phyML
建Bayes樹推薦用Parallel MrBayes @ BioHPC

如果不是專業建樹的話，MEGA足夠用了，建議參考下面這篇文章：

一、引言
開始動筆寫這篇短文之前，我問自己，為什麼要寫這樣的文章？寫這樣的文章有實際的意義嗎？我希望能夠解決什麼樣的問題？帶著這樣的疑惑，我隨手在丁香園（DXY）上以關鍵字「進化 分析 求助」進行了搜索，居然有289篇相關的帖子（2006年9月12日）。而以關鍵字「進化分析」和「進化」為關鍵字搜索，分別找到2,733和7,724篇相關的帖子。考慮到有些帖子的內容與分子進化無關，這里我保守的估計，大約有 3,000~4,000篇帖子的內容，是關於分子進化的。粗略地歸納一下，我大致將提出的問題分為下述的幾類：

1．涉及基本概念
例如，「分子進化與生物進化是不是一個概念」，「關於微衛星進化模型有沒有什麼新的進展」以及「關於Kruglyak的模型有沒有改進的出現」，等等。

2．關於構建進化樹的方法的選擇
例如，「用boostrap NJ得到XX圖，請問該怎樣理解？能否應用於文章？用boostrap test中的ME法得到的是XXX樹，請問與上個樹比，哪個更好」，等等。

3．關於軟體的選擇
例如，「想做一個進化樹，不知道什麼軟體能更好的使用且可以說明問題，並且有沒有說明如何做」，「拿到了16sr RNA數據，打算做一個系統進化樹分析，可是原來沒有做過這方面的工作啊，都要什麼軟體」，「請問各位高手用ClustalX做出來的進化樹與 phylip做的有什麼區別」，「請問有做過進化樹分析的朋友，能不能提供一下，做樹的時候參數的設置，以及代表的意思。還有各個分支等數值的意思，說明的問題等」，等等。

4．蛋白家族的分類問題
例如，「搜集所有的關於一個特定domain的序列，共141條，做的進化樹不知具體怎麼分析」，等等。

5．新基因功能的推斷
例如，「根據一個新基因A氨基酸序列構建的系統發生樹，這個進化樹能否說明這個新基因A和B同源，屬於同一基因家族」，等等。

6．計算基因分化的年代
例如，「想在基因組水平比較兩個或三個比較接近物種之間的進化年代的遠近，具體推算出他們之間的分歧時間」，「如何估計病毒進化中變異所需時間」，等等。

7．進化樹的編輯
例如生成的進化樹圖片，如何進行後續的編輯，比如希望在圖片上標注某些特定的內容，等等。

由於相關的帖子太多，作者在這里對無法閱讀全部的相關內容而致以歉意。同時，作者歸納的這七個問題也並不完全代表所有的提問。對於問題1所涉及到的基本的概念，作者推薦讀者可參考由Masatoshi Nei與Sudhir Kumar所撰寫的《分子進化與系統發育》（Molecular Evolution and Phylogenetics）一書，以及相關的分子進化方面的最新文獻。對於問題7，作者之一lylover一般使用Powerpoint進行編輯，而 Photoshop、Illustrator及Windows自帶的畫圖工具等都可以使用。

這里，作者在這里對問題2-6進行簡要地解釋和討論，並希望能夠初步地解答初學者的一些疑問。

二、方法的選擇
首先是方法的選擇。基於距離的方法有UPGMA、ME（Minimum Evolution，最小進化法）和NJ（Neighbor-Joining，鄰接法）等。其他的幾種方法包括MP（Maximum parsimony，最大簡約法）、ML（Maximum likelihood，最大似然法）以及貝葉斯（Bayesian）推斷等方法。其中UPGMA法已經較少使用。

一般來講，如果模型合適，ML的效果較好。對近緣序列，有人喜歡MP，因為用的假設最少。MP一般不用在遠緣序列上，這時一般用NJ或ML。對相似度很低的序列，NJ往往出現Long-branch attraction（LBA，長枝吸引現象），有時嚴重干擾進化樹的構建。貝葉斯的方法則太慢。對於各種方法構建分子進化樹的准確性，一篇綜述（Hall BG. Mol Biol Evol 2005, 22(3):792-802）認為貝葉斯的方法最好，其次是ML，然後是MP。其實如果序列的相似性較高，各種方法都會得到不錯的結果，模型間的差別也不大。

對於NJ和ML，是需要選擇模型的。對於各種模型之間的理論上的區別，這里不作深入的探討，可以參看Nei的書。對於蛋白質序列以及DNA序列，兩者模型的選擇是不同的。以作者的經驗來說，對於蛋白質的序列，一般選擇Poisson Correction（泊松修正）這一模型。而對於核酸序列，一般選擇Kimura 2-parameter（Kimura-2參數）模型。如果對各種模型的理解並不深入，作者並不推薦初學者使用其他復雜的模型。

Bootstrap幾乎是一個必須的選項。一般Bootstrap的值>70，則認為構建的進化樹較為可靠。如果Bootstrap的值太低，則有可能進化樹的拓撲結構有錯誤，進化樹是不可靠的。

對於進化樹的構建，如果對理論的了解並不深入，作者推薦使用預設的參數。需要選擇模型的時候（例如用NJ或者ML建樹），對於蛋白序列使用Poisson Correction模型，對於核酸序列使用Kimura-2參數模型。另外需要做Bootstrap檢驗，當Bootstrap值過低時，所構建的進化樹其拓撲結構可能存在問題。並且，一般推薦用兩種不同的方法構建進化樹，如果所得到的進化樹類似，則結果較為可靠。

三、軟體的選擇
表1中列出了一些與構建分子進化樹相關的軟體。

構建NJ樹，可以用PHYLIP（寫得有點問題，例如比較慢，並且Bootstrap檢驗不方便）或者MEGA。MEGA是Nei開發的方法並設計的圖形化的軟體，使用非常方便。作者推薦MEGA軟體為初學者的首選。雖然多雪列比對工具ClustalW/X自帶了一個NJ的建樹程序，但是該程序只有p- distance模型，而且構建的樹不夠准確，一般不用來構建進化樹。

構建MP樹，最好的工具是PAUP，但該程序屬於商業軟體，並不對學術免費。因此，作者並不建議使用PAUP。而MEGA和PHYLIP也可以用來構建進化樹。這里，作者推薦使用MEGA來構建MP樹。理由是，MEGA是圖形化的軟體，使用方便，而PHYLIP則是命令行格式的軟體，使用較為繁瑣。對於近緣序列的進化樹構建，MP方法幾乎是最好的。

構建ML樹可以使用PHYML，速度最快。或者使用Tree-puzzle，速度也較快，並且該程序做蛋白質序列的進化樹效果比較好。而PAML則並不適合構建進化樹。ML的模型選擇是看構出的樹的likelihood值，從參數少，簡單的模型試起，到likelihood值最大為止。ML也可以使用 PAUP或者PHYLIP來構建。這里作者推薦的工具是BioEdit。BioEdit集成了一些PHYLIP的程序，用來構建進化樹。Tree- puzzle是另外一個不錯的選擇，不過該程序是命令行格式的，需要學習DOS命令。PHYML的不足之處是沒有win32的版本，只有適用於64位的版本，因此不推薦使用。值得注意的是，構建ML樹，不需要事先的多序列比對，而直接使用FASTA格式的序列即可。

貝葉斯的演算法以MrBayes為代表，不過速度較慢。一般的進化樹分析中較少應用。由於該方法需要很多背景的知識，這里不作介紹。

表1 構建分子進化樹相關的軟體

軟體 網址 說明
ClustalX http://bips.u-strasbg.fr/fr/Documentation/ClustalX/ 圖形化的多序列比對工具
ClustalW http://www.cf.ac.uk/biosi/research/biosoft/Downloads/clustalw.html 命令行格式的多序列比對工具
GeneDoc http://www.psc.e/biomed/genedoc/ 多序列比對結果的美化工具（可以導入fasta格式的文件，出來的圖可用於發表，我用過）
BioEdit http://www.mbio.ncsu.e/BioEdit/bioedit.html 序列分析的綜合工具
MEGA http://www.megasoftware.net/ 圖形化、集成的進化分析工具，不包括ML
PAUP http://paup.csit.fsu.e/ 商業軟體，集成的進化分析工具
PHYLIP http://evolution.genetics.washington.e/phylip.html 免費的、集成的進化分析工具
PHYML http://atgc.lirmm.fr/phyml/ 最快的ML建樹工具
PAML http://abacus.gene.ucl.ac.uk/software/paml.html ML建樹工具
Tree-puzzle http://www.tree-puzzle.de/ 較快的ML建樹工具
MrBayes http://mrbayes.csit.fsu.e/ 基於貝葉斯方法的建樹工具
MAC5 http://www.agapow.net/software/mac5/ 基於貝葉斯方法的建樹工具
TreeView http://taxonomy.zoology.gla.ac.uk/rod/treeview.html 進化樹顯示工具
（加紅色標注的為最通用的分析軟體）

需要注意的幾個問題是，其一，如果對核酸序列進行分析，並且是CDS編碼區的核酸序列，一般需要將核酸序列分別先翻譯成氨基酸序列，進行比對，然後再對應到核酸序列上。這一流程可以通過MEGA 3.0以後的版本實現。MEGA3現在允許兩條核苷酸，先翻成蛋白序列比對之後再倒回去，做後續計算。

其二，無論是核酸序列還是蛋白序列，一般應當先做成 FASTA格式。FASTA格式的序列，第一行由符號「>」開頭，後面跟著序列的名稱，可以自定義，例如user1，protein1等等。將所有的FASTA格式的序列存放在同一個文件中。文件的編輯可用Windows自帶的記事本工具，或者EditPlus（google搜索可得）來操作。

另外，構建NJ或者MP樹需要先將序列做多序列比對的處理。作者推薦使用ClustalX進行多序列比對的分析。多序列比對的結果有時需要後續處理並應用於文章中，這里作者推薦使用GeneDoc工具。而構建ML樹則不需要預先的多序列比對。
因此，作者推薦的軟體組合為：MEGA + ClustalX + GeneDoc + BioEdit。

四、數據分析及結果推斷
一般碰到的幾類問題是，（1）推斷基因/蛋白的功能；（2）基因/蛋白家族分類；（3）計算基因分化的年代。關於這方面的文獻非常多，這里作者僅做簡要的介紹。

推斷基因/蛋白的功能，一般先用Blast工具搜索同一物種中與不同物種的同源序列，這包括直向同源物（ortholog）和旁系同源物（paralog）。如何界定這兩種同源物，網上有很多詳細的介紹，這里不作討論。然後得到這些同源物的序列，做成FASTA格式的文件。一般通過NJ構建進化樹，並且進行Bootstrap分析所得到的結果已足夠。如果序列近緣，可以再使用MP構建進化樹，進行比較。如果序列較遠源，則可以做ML樹比較。使用兩種方法得到的樹，如果差別不大，並且Bootstrap總體較高，則得到的進化樹較為可靠。

基因/蛋白家族分類。這方面可以細分為兩個問題。一是對一個大的家族進行分類，另一個就是將特定的一個或多個基因/蛋白定位到已知的大的家族上，看看屬於哪個亞家族。例如，對驅動蛋白（kinesin）超家族進行分類，屬於第一個問題。而假如得到一個新的驅動蛋白的序列，想分析該序列究竟屬於驅動蛋白超家族的14個亞家族中的哪一個，則屬於後一個問題。這里，一般不推薦使用MP的方法。大多數的基因/蛋白家族起源較早，序列分化程度較大，相互之間較為遠源。這里一般使用NJ、ME或者ML的方法。

計算基因分化的年代。這個一般需要知道物種的核苷酸替代率。常見物種的核苷酸替代率需要查找相關的文獻。這里不作過多的介紹。一般對於這樣的問題，序列多數是近緣的，選擇NJ或者MP即可。
如果使用MEGA進行分析，選項中有一項是「Gaps/Missing Data」，一般選擇「Pairwise Deletion」。其他多數的選項保持預設的參數。

五、總結
在實用中，只要方法、模型合理，建出的樹都有意義，可以任意選擇自己認為好一個。最重要的問題是：你需要解決什麼樣的問題？如果分析的結果能夠解決你現有的問題，那麼，這樣的分析足夠了。因此，在做進化分析前，可能需要很好的考慮一下自己的問題所在，這樣所作的分析才有針對性。

六、致謝

本文由mediocrebeing在2005年9月8日所發起的討論《關於建樹的經驗》擴充、修改而來。文章的作者按原貼ID出現先後排名，由 lylover執筆。作者同時感謝所有參與討論的戰友。作者lylover感謝中國科大細胞動力學實驗室的金長江博士所給的一些有益的建議。

來源:丁香園(mediocrebeing, rodger, lylover , klaus, oldfish, yzwpf)

⑸ 考研英語只看真題可以嗎 丁香園

the long history