Miss Young's Blog

用正则表达式识别数据库IDs/Accession Numbers

Jessie — Thu, 03 May 2012 13:57:40 +0800

生物数据库多如牛毛，而不同的数据库可能采用各异的 ID/Accession Number （以下简称 ID/ACC）来标识里面的记录，免不了眼花缭乱~

所以，试着用正则表达式来表达这些 ID/ACCs，目标是每一个数据库可以拥有独特的、只匹配相应数据库 ID/ACCs 的正则表达式~ (假设每一行的内容对应一个ID/ACC)

ArrayExpress: ^[AE]-[A-Z]{4}-\d+$ (eg: E-TABM-518, A-AFFY-5)
BioSample: ^SAMEG?\d{6}$ (eg: SAME058933, SAMEG038449)
CATH Domain: ^[1-9][0-9a-z]{3}[A-Z]\d\d$ (eg: 1vq8V00)
*CATH Superfamily: ^[1234](?:\.\d{1,3})*$ (eg: 3, 2.170, 2.170.300, 4.10.6.10, 4.10.6.10.2, 4.10.6.10.2.1, 4.10.6.10.2.1.1, 4.10.6.10.2.1.1.1, 4.10.6.10.2.1.1.1.3)
CDD: ^([cC](d|l|OG|HL)|[pP](HA|LN|TZ|fam)|KOG|MTH|TIGR|smart|LOAD_)\d{4,5}$ (eg: cd05471, cl14058, pfam01394, smart00855, COG4074, CHL00016, MTH00199, PHA02670, PLN00170, TIGR00867)
dbSNP: ^[rs]s\d+$ (eg: rs1313032, rs709932, ss6, 1487247)
Disease Ontology: ^DOID:\d+$ (eg: DOID:635, DOID:0050198)
DrugBank: ^DB\d{5}$ (eg: DB01193)
Ensembl: ^ENS(?:(?:[A-Z]{3})*[GTPE]\d{11}|(?:FM|GT)\d{14})$ (eg: ENSG00000139618, ENSDARG00000019096, ENSSSCT00000004691, ENSP00000435699, ENSSSCE00000035150, ENSFM00500000270358, ENSGT00550000074763)
*Entrez Gene: ^[1-9]\d*$ (eg: 12345)
FlyBase: ^FB[a-z]{2}\d{7}$ (eg: FBgn0158306, FBrf0075422, FBal0003687, FBcl0659807)
Gene Ontology: ^GO\:\d{7}$ (eg: GO:0003700)
GEO: ^G(?:SM|SE|PL|DS)\d+$ (eg: GSE18208, GSM724609, GPL1322, GDS3707)
HGNC: ^HGNC\:[1-9]\d{0,4}$ (eg: HGNC:5, HGNC:15, HGNC:115, HGNC:1000, HGNC:12345)
HMDB: ^HMDB\d{5}$ (eg: HMDB00016)
InterPro: ^IPR\d{6}$ (eg: IPR021045)
*KEGG BRITE: ^(?:br|jp|ko|d?[a-z]{3})\d{5}$ (eg: br08901, ko01003, jp08903, has00001)
KEGG DISEASE: ^H\d{5}$ (eg: H00399)
KEGG DRUG: ^D\d{5}$ (eg: D01442)
KEGG GENES: ^d?[a-z]{3}:.+$ (eg: mbb:BCG_2900c, mmu:66566, cho:Chro.50341)
KEGG GENOME: ^(?:T\d{5}|d?[a-z]{3})$ (eg: T01001, hsa, T10001, dfru)
KEGG LIGAND: ^(?:C|G|R(P|C)?)\d{5}|EC\s\d+(.\d+){3}$ (eg: C00010, G12345, R00245, RP00201, RC00020, EC 1.1.1.16)
KEGG MODULE: ^M\d{5}$ (eg: M00002)
KEGG ORTHOLOGY： ^K\d{5}$ (eg: K11111)
*KEGG PATHWAY: ^(?:map|ko|ec|rn|d?[a-z]{3})\d{5}$ (eg: map00650, ko03013, ec00660, rn00053, hsa01100)
MINT: ^MINT-\d+$ (eg: MINT-1, MINT-670226)
miRBase: ^MI(MAT)?\d{7}$ (eg: MI0002930, MIMAT0002621)
*OMIM: ^[*#+%^]*[1-6][\d]{5}$ (re: 601360, *606397, #253300, +111300, %236100, ^139220)
PDB: ^[1-9]\w{3}$ (eg: 3RTK, 3T16)
Pfam: ^PF\d{5}|CL\d{4}$ (eg: PF02310, CL0059)
PROSITE: ^P(S|DOC)\d{5}$ (eg: PDOC00638, PS00895, PS50062)
RefSeq: ^(?:AC|AP|NC|NG|NR|NT|XR|NS)_\d{6}|(?:NM|NP|NW|XM|XP|YP)_\d{6}(?:\d{3})?|(?:ZP_|NZ_[A-Z]{4})\d{8}$ (eg: AC_000165, AP_000022, NC_016886, NG_003316, NM_002768, NM_001256881, NP_001021883, NR_046396, NS_000001, NT_166946, NW_003434150, NZ_AFBQ01000390, XM_002291576, XR_053902, XP_003634145, YP_772234, YP_005296448, ZP_09846801)
UniProtKB: ^(?:[A-NR-Z]\d[A-Z]|[OPQ]\d[A-Z0-9])[A-Z0-9]{2}\d$ (eg: A5A6N7, F7ERH4, P08050, Q6R8J2)
UniParc: ^UPI[0-9A-F]{10}$ (eg: UPI0000000019, UPI00000001FA)
UniRef: ^UniRef(?:5|9|10)0_(UPI[0-9A-F]{10}|(?:[A-NR-Z]\d[A-Z]|[OPQ]\d[A-Z0-9])[A-Z0-9]{2}\d)$ (eg: UniRef100_A0AL74, UniRef90_UPI00024A9B5E, UniRef50_Q608V9)

…暂且到这，其他数据库不断更新吧。当然，因为若干数据库的 ID/ACC 本有重复，如Entrez Gene、CATH Superfamily、OMIM 都会用到单纯的数字，一对一自然不成立了。

《精通法式烹饪艺术》—— 葡萄酒

Jessie — Mon, 19 Mar 2012 13:01:30 +0800

这篇文章翻译的是 Simone Beck, Louisette Bertholle 和 Julia Child 合著的《Mastering the Art of French Cooking》（MAoFC, 1961年版）之葡萄酒部分。

距离上一次翻译刀法部分已过了大半年… So little time, so much to do… 以后的翻译进度可能会继续缓慢…

说到葡萄酒，大概有许多人喜欢，诸如“每天一杯葡萄酒好处多多”的说法也是很流行的~ 对于葡萄酒，我们很多人都是门外汉，本书的这一部分向我们传授了葡萄酒的若干基础知识，重点讲述法国葡萄酒与食物的搭配。

And still, your comments and corrections are always highly appreciated.

寻找PDB数据库中只存在单个位点差异的蛋白质组合

Jessie — Fri, 24 Feb 2012 16:36:02 +0800

BioStar 上面有一个问题：“How to return all pdb ids to a given one that differ only by one amino acid?”

问题即：给定一条蛋白质序列，从 PDB 数据库含有的蛋白质中找出所有与其只存在单个位点差异的序列。再推广，即找出只存在单个位点差异的所有蛋白质组合。

nsaunders 在其博客中给出了详细的解决方案，跟随其步骤，实践一下。

1. 从 NCBI 获取 PDB 数据库中的蛋白质序列（FASTA 格式）

下载、解压

$ wget ftp://ftp.ncbi.gov/blast/db/FASTA/pdbaa.gz
$ gunzip pdbaa.gz

2. 给序列创建索引

创建索引的目的是为了接下来能更方便地从文件中提取部分序列。可用 blast 中的 formatdb 程序实现，然后用 fastacmd 提取具体的序列（参数参考这里）。

生成索引文件：

$ formatdb -i pdbaa -p T -o T

从log中可知：

# Formatted 56383 sequences in volume 0

即，共有 56383 条序列。

3. 根据相似性对序列进行聚类

采用 CD-HIT 实现聚类：

$ cd-hit -i pdbaa -o pdb90 -c 0.9 -n 5

从 output 信息可知，

total seq: 55271
...
55271  finished      28804  clusters

聚类的条目共有 55271 条（细心的话，你可以发现这个数目同上面写的 56383 有出入，原因在于 ~~pdbaa 数据库是非冗余数据库，完全相同的序列被整合成一条条目，即该数据库含有 56383 sequences，共 55271 entries；参考Non-redundant Define Synatax~~CD-HIT在聚类过程中会自动丢弃较短的序列，由 -l 参数设定，默认值为10），归为 28804 个类。生成的 pdb90.clstr 文件详细列出每个 cluster 的信息，如 Cluster 201：

>Cluster 201
0	486aa, >gi|114794482|pdb|2H... at 99.59%
1	897aa, >gi|116667097|pdb|2D... at 99.89%
2	917aa, >gi|295321895|pdb|3L... *

4. 提取每个 cluster 中的序列 ID

这一步的目的是为接下来的步骤：根据其ID 提取相应序列再对每个 cluster 的序列分别作多序列比对，作准备（因此只要针对包含 >1 条序列的 cluster 即可，以 GI 作为 ID）。

用以下 Python 代码实现：

#!/usr/bin/python
# Author: Jessie
 
import re
from operator import itemgetter
 
items = []
 
with open('pdb90.clstr', 'r') as fin:
    data = fin.read()
    ms = re.findall(r'>Cluster\s(\d+).*(([\r\n]+\d+.*)*)', data)
    for m in ms:
        item = {
                'cluster': '',
                'ids': [],
                }
        item['cluster'] = m[0]
        item['ids'] = [ID for ID in re.findall(r'\|(\d+)\|', m[1])]
        if len(item['ids']) > 1:
            items.append(item)
 
print len(items) # The number of clusters containing at least two seqs.
 
for item in sorted(items, key=itemgetter('cluster')):
    with open('Cluster_'+item['cluster']+'.txt', 'a') as fout:
        for i in item['ids']:
            fout.write('%s\n' % i)

共有 9092 个 clusters 含有 >1 条序列，即生成 9092 个含有序列 ID 的 txt 文件。如 Cluster_201.txt 的内容为：

114794482
116667097
295321895

5. 根据 ID 提取相应序列

用前面提到的 fastacmd 程序实现：

$ find ./-name "Cluster_*.txt" -exec fastacmd -d pdbaa -p T -i {} -o {}.fa \;

生成的文件存储有相应 ID 的序列，如 Cluster.txt.fa：

>gi|114794482|pdb|2HR7|A Chain A, Insulin Receptor (Domains 1-3) >gi|114794483|pdb|2HR7|B Chain B, Insulin Receptor (Domains 1-3)
HLYPGEVCPGMDIRNNLTRLHELENCSVIEGHLQILLMFKTRPEDFRDLSFPKLIMITDYLLLFRVYGLESLKDLFPNLT......（序列过长，这里只显示部分）
>gi|116667097|pdb|2DTG|E Chain E, Insulin Receptor (Ir) Ectodomain In Complex With Fab's
HLYPGEVCPGMDIRNNLTRLHELENCSVIEGHLQILLMFKTRPEDFRDLSFPKLIMITDYLLLFRVYGLESLKDLFPNLT......
>gi|295321895|pdb|3LOH|E Chain E, Structure Of The Insulin Receptor Ectodomain, Including Ct P
HLYPGEVCPGMDIRNNLTRLHELENCSVIEGHLQILLMFKTRPEDFRDLSFPKLIMITDYLLLFRVYGLESLKDLFPNLT......

第一个 entry 即包含 2 条相同的序列。

6. Cluster 內序列两两比对

采用 EMBOSS 的 needleall 程序实现：

$ find ./ -name "Cluster*.fa" -exec needleall -asequence {} -bsequence {} -auto -aformat3 pair -sprotein1 1 -sprotein2 1 -outfile {}.aln \;

7. 找出只存在单个位点差异的组合

needleall 输出的结果中包含每两条序列比对的具体描述，如：

# Aligned_sequences: 2
# 1: 2DTGE
# 2: 2HR7A
# Matrix: EBLOSUM62
# Gap_penalty: 10.0
# Extend_penalty: 0.5
#
# Length: 897
# Identity:     484/897 (54.0%)
# Similarity:   485/897 (54.1%)
# Gaps:         411/897 (45.8%)
# Score: 2657.0

即，2DTG 的 E 链和 2HR7 的 A 链作序列比对，比对后长度为897（包含 gap），一致的位点有484个，插入 gap 的位点有411个。

若文件內有 A、B、C 三条序列，needleall 输出的结果有 AA， AB， AC， BA， BB， BC， CA， CB ，CC 这九组比对的信息（自己跟自己比对，以及重复的比对在此问题中都是不需要的，所以下面的 python 代码要把它们剔除）。粗暴地实现：

#!/usr/bin/python
# Author: Jessie
 
import os, re
 
def unique(seq, **kwargs):
    key_func = kwargs.get('key')
    result = []
    unique_set = set()
    for item in seq:
        key = key_func(item) if key_func else item
        if key not in unique_set:
            result.append(item)
            unique_set.add(key)
    return result
 
items = []
for fn in os.listdir('.'):
    if not fn.endswith('.aln'): continue
    with open(fn, 'r') as fin:
        data = fin.read()
        ms = re.findall(r'#\s1:\s(.*)\n#\s2:\s(.*)([\r\n]+#\s.*)*Identity:\s+(\d+)\/(\d+)([\s\(\d.\d%\)]+[\r\n]+#\s.*)*Gaps:\s+(\d+)\/', data)
        u = unique(ms, key=lambda item: frozenset(item[0:2]))
        for item in u:
            if int(item[4]) - int(item[3]) == 1:
                items.append((item[0], item[1], item[4], item[3], item[6]))
 
with open('oneaa.csv', 'w') as fout:
    fout.write('Chain_1\tChain_2\tLength\tIdentity\tGap\n')
    for item in items:
        fout.write('%s\t%s\t%s\t%s\t%s\n' % item)

最后得到 13009 对 PDB 链存在 1 个位点的差异，其中有 1932 对是由于插入一个 gap 的缘故。

用 grep 在oneaa.csv 文件搜索感兴趣的 PDB ID，可获得符合条件的结果，如：

$ grep 1E15 oneaa.csv
1E15A	1GOIA	499	498	0
1E6ZA	1E15A	499	498	1
1H0GA	1E15A	499	498	0
1E6NB	1E15A	499	498	0
1OGBA	1E15A	499	498	0

可知 1E15 的 A 链蛋白质序列同 1GOI 、1E6Z、1H0G、1OGB 的 A 链以及 1E6N 的 B 链蛋白质序列均存在一个位点的差异，其中与 1E6Z A 链的差异是由于引入一个空缺 (gap)。

That’s it.

Jessie下厨房合集@2011

Jessie — Wed, 04 Jan 2012 21:57:18 +0800

过去的一年，用四个字概括 —— 悲喜交加。

Anyway, past 即历史。Time is something we will never get back.

收获无几，厨艺倒可能有所提高。

2011年偶下厨房的不完全合集如下：(2p)

Bon Appetit.

Kindle 4 使用体验

Jessie — Fri, 23 Dec 2011 15:17:43 +0800

上一次买Kindle 3的时候（$139），爱不释手，可惜没用上一个月就在搬家的过程中连同皮套、包装盒、数据线和说明书等一起消失了… 心痛之余，也木有他法。听闻另一位师兄要从米国回来，便拜托其带个Kindle 4。选择最便宜的非触摸屏广告版，$79，折合人民币￥500。

因为用过K3，所以新拿到K4使用起来亦熟门熟路，开箱、注册。同K3相比，亦发现了若干处不同~

K4去掉了K3的键盘，只保留5个按键，按键两旁的空白处适合手持；开关键由滑动键变成按键；机身更轻、更小。我的手比较小，但依然可以用一只手握住两侧~

电子墨水显示屏，看着舒服~ 尤其是对咱这些每天对着计算机工作的娃来说~

轻薄，相当于一支铅笔的厚度。

后盖也出现一些改变，有点像苹果的感觉。

稍微测试下其对中文以及格式的支持。用K3时，若干中文书籍的标题在目录中是显示不全的，如“红玫瑰旅馆的客人”中的“红”及“馆”显示不出；在K4下倒是可以显示的，字体稍微怪异点。

mobi与pdf格式的文件都完美支持，但txt格式的有些诡异。【豆汁记】和【象棋的故事】是txt格式滴，第一次打开它们可以完美阅读，可是想再次打开它们就得到提示：“The selected item could not be opened. …”

因为买的是广告版，所以注册后便会在主页下方显示广告，待机时也看不到精美的作家画像了。不过影响不大，有些广告还挺漂亮的。

至于用来上网，算是个鸡肋吧… Kindle 是为专注于阅读所用（也正是我喜欢的）。因为键盘只能用方向键控制，所以对于需要经常记录的童鞋，这款可能就不太适用了。

另外，这款木有语音功能，所以text-to-speech、当mp3使都不行啦~ 不用Wi-Fi时，把它turn off，可以省电。

我用到的电子书资源：

1. Kindle Store。里面已经有上百万电纸书了，按“Price: Low to High”排列，可以找到许多免费电纸书，购买后可直接通过Wi-Fi传输到Kindle。（外文书籍）

2. 订阅Kindle Review的‘Free Kindle Books’的RSS。该网站基本上每天都会介绍当日Amazon Kindle Store新的免费电纸书，很简要地说明每本书的主要内容、作者、分类等。十分不错。（外文书籍）

3. 著名的Project Gutenberg。里面有几万本免费电子书，大多是文学作品，支持搜索，提供Kindle支持的文件格式。能够满足爱读英文经典原著滴童鞋的需要。直接用Kindle打开http://m.gutenberg.org/，搜索你想要的书籍，下载后便自动显示在你的Kindle主页了~（主要是英文书）

4. library.nu. 不用介绍了… 里面有一些书籍是mobi格式的。（外文书籍）

5. 子午书简。子乌童鞋的个人电子收藏馆，中文为主，简繁体均有。（中文书籍）

其他，可以利用amazon提供的文件转换功能（用你的@free.kindle.com账号）；搜索mobi格式书籍；朋友间共享；自己亦可制作6寸PDF，自己动手，丰衣足食嘛~ 只要想读，资源会有的~~

Enjoy your reading journey with Kindle.

PS: 听闻Kindle的屏幕是很脆弱的，所以买Kindle 3时买了皮套+其他各种保护，想着不要木有读几本书屏幕就悲剧了；只是万万想不到会木有读几本书它就丢了吧，嘿嘿。Kindle 4，决定让它裸奔~ And… 祝大家节日快乐~

The Biz Quiz: Steve Jobs Special Edition

Jessie — Fri, 07 Oct 2011 17:46:25 +0800

Steve Jobs, the man who changed the world of technology forever, has died at the age of 56 on October 5, 2011 . I was shocked and sad to hear about it.

Business Studies Blog has a tribute edition of The Biz Quiz, featuring ten questions based on this great man’s life.

I got seven questions right out of ten… Well, it’s kind of bad.

九月帝都行之美食篇

Jessie — Tue, 04 Oct 2011 16:20:16 +0800

这些年，许是心境有了变化，每到一处，都比较想尝试当地的美食，不论是否具有挑战性。（不过还是有一些是不敢吃的，如成都的兔头）

去北京前，小查了攻略，知道帝都小吃有老北京十三绝，有诸如驴打滚、艾窝窝、糖耳朵等~ 去之前便一直惦记着~ 加上北京有若干同学和朋友，分别请我们吃不同的北京特色美食，此行真是大饱口福~

到北京的第一天，就去了胡同里的【九门小吃】尝个鲜。网上的桐子说，那里的小吃味道还不错，只是价格稍微贵了点~ 我们也觉得大体如此。

九门小吃是一个小庭院，环境还算不错~

首先尝了尝爆肚冯的爆肚。北京的许多美食大体关键都在于它的酱，像东来顺涮肉、老北京杂酱面和这爆肚。

味道还是不错的，也第一次尝到里面带有腐乳味的酱。小小一盘，15块~

继续扫院~ 要了份奶酪魏的红豆双皮奶，味道十分赞~￥ 11~

白记豆腐脑的豆腐脑，终究是喜欢吃甜的豆腐脑了，所以这个咸味的感觉一般般。

茶汤李的茶汤，制作过程看起来挺有趣，尝起来也不错，稠而不腻~

褡裢火烧，￥20一份。肚子有限，吃完它便几乎没有肚子再装其他。

不过，到了老北京，豆汁便要尝尝了~ 知道有豆汁这个东西，缘因阿子向我推荐一本叫《豆汁记》的小说。书很赞也激起了我对豆汁的兴趣。

单单喝豆汁说是喝不下去的，通常是跟焦圈搭配。德顺斋的豆汁和焦圈。喝了一口，味道着实有些怪，就着焦圈还是喝得下去的。大概，这就是老北京版的传统油条配豆浆~

最后，买了根糖葫芦郭的老北京糖葫芦，边吃边走啦~

逛故宫的那日晚上，珂姐和法语版催斑竹请偶们在海碗居老北京炸酱面大王吃饭~

为了营造出老北京的氛围，迎宾和跑堂招呼你的嗓门儿可是清脆嘹亮，整个大厅也闹哄哄一般~

炸酱面挺大一碗，可算是偶第一次吃到的正宗炸酱面吧~ 搅拌前：

搅拌后：

味道真是赞~

珂姐也是做足了功课，根据网上推荐还点了老北京小吃拼盘、芥末墩和炒红果，怕我们吃不饱。

老北京小吃拼盘，刚好有日前我还没有尝过的艾窝窝、驴打滚、豌豆黄、八宝饭等，偶的嘴可是不停~ （食量比两位斑斑的可是大多了~~）

芥末墩，娃娃菜做成圆柱状，外面浇一层芥末，主要由F君和珂姐灭掉了，因为这芥末真能把我吃出眼泪来~

炒红果酸酸甜甜，大爱~

于是，偶们又一个晚上吃撑了~

翌日中午，普特德高望重的锦华斑竹请我们在香满楼酒家吃北京烤鸭。我们约好在地铁出口见面，看谁先认出对方，结果锦华斑竹赢了，因为偶不知这位平日在论坛孜孜不倦地打理节目、我们都尊称锦华姐姐的斑竹竟是满头白发的长者~ 然而，虽已60有几，她却比好多年轻人都充满活力和年轻心态~ 每天下午都去游泳的她受许多人称赞说其游泳姿势标准得优美，而当其摘下泳帽人们才吃惊地知道她已这般年纪。一席饭2个多小时的交谈，让我们了解面前这位和蔼长辈的更多方面，好生敬佩~!

烤鸭是现烤的，烤好后可让师傅在你桌号展示片鸭功夫~ 片鸭及摆盘都极讲究，一大只鸭子，最后也就片出2-3盘~

片好后：

烤鸭皮香香脆脆，非常好吃！

每一块都带些皮~

配上几样凉菜，每样夹一些，蘸上酱汁，用饼皮卷起，一口咬下，真的是超满足~! 再喝上一口菊花茶，美吧~

烤鸭片完后，其实还剩好一些。如果不事先说明剩下的鸭子要打包带走的话，酒家就会用这些鸭子煲汤再卖给其他客人（当然，会免费给你一大碗啦~）这些咱外地游客一般是不知道的啦。

在南锣鼓巷，吃到被推荐得很夸张的文宇奶酪店的奶酪~

￥10一杯，着实好吃~ 他家的双皮奶则没有试。

老北京酸奶，比平日喝的酸奶酸一些，我挺喜欢的~~ 归还罐子￥5一瓶，不归还则￥7.

还有boss和其他朋友请吃的竹鱼阁烤鱼、东来顺涮肉味道都很赞的，不过东来顺的服务一般，很多时候都要自助。未拍照，不能分享啦~ 其他时候则是在工程院的餐厅解决，作为单位的食堂来说已经很不错了，而且每餐都有些变化，不重复。

虽然还有好些没尝到，如卤煮，但此行已大饱口福，十分满足~ 嘿嘿，谢谢北京的斑斑和同学~

The End.

九月帝都行之景色篇

Jessie — Mon, 03 Oct 2011 00:00:55 +0800

眼看九月已逝，博客一个月多不更新怕是要长草了~

F君出差北京，我享受家属待遇顺便去帝都旅游，终于用双脚站在了祖国首都的土地上~

帝都的桐子说，九月份的北京是很舒服的。确实，天气正好，不热亦不冷，可惜天空还是灰了点，蓝天白云较少见。

北京西站目前还没有通地铁，于是到站后我们是乘公交到工程院的~ 公交好慢…体会过武汉公交的，你会知道北京的公交犹如拖拉机的… 票价1元，有时候是分段计价的。而其他大多数时候都是乘坐地铁的。除机场线外，其他线路不论到哪儿都是2块（同上海和广州的相比，真是忒便宜了~）地铁为出行提供了很大的方便~ 所以当F君忙正事，我一人外出逛大街时即使木有地图、木有GPS也不会做迷路dear~

长城、故宫、颐和园、圆明园、奥体中心、北京胡同，种种这些，自然不是四天四夜能游览感受完的~ 此次出行我们采取轻松路线，只挑了几个景点看看~

置身于宽广的【北京奥林匹克公园】中，稍微感受运动的激情。

鸟巢

白天的水立方没有夜晚灯光作用下的漂亮。

公园中的雕塑~

溜冰的小孩们~

一家老小到这里来散步都很适宜，不过周围有许多小贩和快照，被问得多了会觉得好烦~

走进【什刹海】，感受老北京~

白天走在那里，可以看到一辆辆的合力自行车，有双人的、三人的、还有两个大人一个小孩的，从身边驶过~ 同家人或朋友一起踩着合力自行车，窜过胡同，沿着前海后海边行驶着，想必乐趣十足呢~ 我很想骑着它度过后海的柔软时光，可惜没找着时间…

而夜晚的后海可谓醉人。每一家酒吧都有自己的歌手或乐队，唱着不同的歌，你从它们店门前一一走过，可感受不同的氛围~

昔日被誉为“一切造园艺术的典范”和“万园之园”的皇家园林【圆明园】已然成为一座废墟。

大水法，园林的喷泉，如今已是残垣断壁。

大水法对面则是观水台，即皇帝观看喷泉的地方。

海晏堂，做蓄水池之用，居然是泥土、水和糯米等做成…

方外观

西洋楼遗址其他断壁残垣

不过，皇家园林究竟是皇家园林，其规模之大依然令人叹为观止，步行游之多个小时都走不完。

不是荷花季，看不到满眼出淤泥而不染的荷花，但其影子犹在。

里面各种花草给园子增添了几许生机。

自然风光~ 三只黑天鹅是园子里众多长枪短跑的焦点~

小船就这样躺着，予人以静谧之感。

100%古董残桥。

闲暇时，带上便当和小点心之物，来园中野餐，我想很有意思的~ 当然，要门票啦…

天安门前的地下通道，指示牌是何等气势~

【天安门&广场】

门前的汉白玉华表~

从天安门广场拍对面的天安门

人民英雄纪念碑

毛主席纪念馆前则是排着长龙呢~ 没有进去看。

【故宫】

从天安门一路进去，则进入故宫博物院了~ 紫禁城呐紫禁城。

一入宫门深似海

午门，最先想到的是不是斩首呢？

古诗计时仪日晷

每个大殿门外都有这样的铜铁缸，我们一直在寻么此缸作用，看介绍后才知是为了防火的~

太和殿内。故宫的大小宫殿都由护栏拦着或大门窗户紧闭，游人只能从门口或窗户往里观赏。而中轴线上的各个大殿都游人如织，这时候个儿高是个优势呐~

乾清宫内。

大石雕

近看一点

故宫一角，还能看见远方北海的白塔。游人多积于中轴线，旅游团带领的一队队游人也限于中轴线景区。所以两边偏宫人则少很多~

房檐上的脊兽，数目越多代表宫殿的等级越高。

养心殿前的玉璧，用圆壁和方框代表古人最高的崇拜“天”和“地”，这样皇上一出养心殿就不是“面壁”啦~

宫墙壁上的图案

一开始不知道门槛中的锁做何用

后来看到这便明了~

御花园古树

御花园一角

爬上故宫对面的景山，即可俯瞰故宫全貌~

偌大的皇宫，彰显着没落的繁华。逛一逛，着实挺好~ 只是，要带好吃着之类，里面卖的既不好吃还贵呢~

【北大未名湖】

走在北大的未名湖这块儿，觉得学校真是个漂亮的公园~

最后看看巷子，走走胡同，算是体会出丁点的老北京味儿吧~

前门大街的大拨浪鼓

胡同小屋瓦房顶

胡同一瞥

最后的最后，北京西站，多少国人来北京的第一点儿~

(^_^ 美食篇待续~)

《精通法式烹饪艺术》—— 刀法

Jessie — Thu, 25 Aug 2011 11:10:51 +0800

这篇文章翻译的是 Simone Beck, Louisette Bertholle 和 Julia Child 合著的《Mastering the Art of French Cooking》（MAoFC, 1961年版）之刀法部分，原书可在这里下载。

看过电影《Julie and Julia》的话，你应该会记得 Julie Child 在家苦练切洋葱的场景。最后她切得比其他所有男士都快，扬眉吐气得意一笑的时候，我也跟着笑了~ 没有这种不服气的精神，哪能造就这般久负盛名的厨神呢~

嗯，下次也学着这样切洋葱~

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