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快手上买的电动扳手大扭矩1百多是真的吗

震动的红酒
冷静的未来
2023-02-01 04:26:16

快手上买的电动扳手大扭矩1百多是真的吗

最佳答案
阔达的缘分
奋斗的星星
2025-08-19 17:36:37

电扳手选择,首先要看自己的用途,如果自己是主要小车修理,扭力不能大,大了螺丝容易断

目前市场上的扳手,大部分都是标着320,330,350,除了特殊的轿车,一般的小车,350扭完全没问题!

扭力确实有上千的,550,850,1500这样的扭力扳手现在有不少,不过真正能达到的,确实不多!

最新回答
务实的啤酒
危机的小笼包
2025-08-19 17:36:37

真的。

想必很多网友肯定都见过手掌劈弯扳手的视频吧?也有很多网友叫我也拍一个,呵呵其实你们觉得很难的事情其实实际上并没有那么难首先你肯定要挑一把比较薄并且是活动的扳手,因为活动扳手的弹性最差,打弯了不会弹回来,像什么开口扳手那些几乎是不可能的,材质是弹簧钢不说,即使打弯了也会弹回来,人的手再硬毕竟也是肉,所以大家所看到的掌劈扳手活动的有可能是真的。

还有最重要一点的就是,不论是劈扳手还是劈砖,都要趁它不注意的时候劈它,就好比两个人打架一样,对垒的时候不好下手。

尊敬的导师
端庄的日记本
2025-08-19 17:36:37
差异表达基因分析是根据表型协变量(分类变量)鉴定组间差异表达,它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前,一般需要对表达值实施非特异性过滤(在机器学习框架下属于非监督性分类),因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。R分析差异表达基因的library有很多,但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。

鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。差异表达基因分析是根据表型协变量(分类变量)鉴定组间差异表达,它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前,一般需要对表达值实施非特异性过滤(在机器学习框架下属于非监督性分类),因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。R分析差异表达基因的library有很多,但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。

本专题示例依然来自GEO数据库中检索号为GSE11787 的Affymetrix芯片的数据,数据介绍参阅专题一。

>library(limma)

>design <- model.matrix(~ -1+factor(c(1,1,1, 2,2,2)))

这个是根据芯片试验设计,对表型协变量的水平进行design,比如本例中共有6张芯片,前3张为control对照组,后3张芯片为实验处理组,用1表示对照组,用2表示处理组。其他试验设计同理,比如2*2的因子设计试验,如果每个水平技术重复3次,那么可以表示为:design <- model.matrix(~ -1+factor(c(1,1,1, 2,2,2, 3,3,3, 4,4,4)))。接上面的程序语句继续:

>colnames(design) <- c("control", "LPS")

>fit <- lmFit(eset2, design)

>contrast.matrix <- makeContrasts(control-LPS, levels=design)

>fit <- eBayes(fit)

>fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix)

>fit2 <- eBayes(fit2)

>results<-decideTests(fit2, method="global", adjust.method="BH", p.value=0.01, lfc=1.5)

>summary(results)

>vennCounts(results)

>vennDiagram(results)

比较遗憾的是,目前limma自带的venn作图函数不能做超过3维的高维venn图,只能画出3个圆圈的venn图,即只能同时对三个coef进行venn作图。上面的venn图只有一个coef,太简单了。下面是一个由本实验室芯片数据得出的三个coef的venn图例:

>heatDiagram(results,fit2$coef)

红色为control中(与LPS相比)的高表达基因,绿色为control中(与LPS相比)的低表达基因,x轴的数字表示差异表达基因在eset2中所处的位置。

>x<-topTable(fit2, coef=1, number=10000, adjust.method="BH", sort.by="B", resort.by="M")

>write.table(x, file="limma.xls", row.names=F, sep="\t")

将结果写入limma.xls文件中,内容包括AveExpr值(比较组间绝对值的平均差异值)、logFC值(差异倍数)、t值、P值、q值(即adj.P.Val值)和B值。一般logFC值、P值、q值和AveExpr值用来作为差异表达的判断标准,比如差异倍数在2倍以上、绝对差异表达在10以上、P值小于0.01等。在Excel文件中,根据各项判断标准排序,可以很容易地得到差异表达基因列表,这个列表可以用来进行后续的分析,如GO注释、基因网络绘制等。

专题一中提到实际研究中,一般只用差异表达基因进行聚类分析,在R中,根据差异表达结果过滤表达值很简单(具体的值可以依据芯片数据的实际情况设定,比如P值可以设宽松点0.05、logFC的绝对值也可设为1或2、绝对表达差异也可设低一点,如6或8这样的值):

辛勤的玫瑰
聪慧的鸡翅
2025-08-19 17:36:37
一般是真的。

现在网上销售的打假力度还是比较大的,而且对售卖假货的惩罚也是比较严重的,这相较于前几年来说网上购物买到假货的几率就减少了很多,但是也不能避免,有些人会知法犯法,在快手上面贩卖假货。

在买东西的时候要多观察一下,看一看所要买的这家店铺有没有正品的授权书,因为要拿到正品的授权书,肯定是要有他所出售的货物必须得是真货才可以的。