这篇文章是对之前啊啊救救我,为何我的QQ图那么飘(全基因组关联分析)这篇文章的一个补坑. LD SCore除了查看显著SNP位点对表型是否为基因多效性外,还额外补充了怎么计算表型的遗传度和遗传相关性. 1 下载.安装ldsc git clone https://github.com/bulik/ldsc.git cd ldsc 2 安装ldsc依赖的环境 conda env create --file environment.yml source activate ldsc 3 测试是否安装成功…

如文章"Genome-wide Complex Trait Analysis(GCTA)-全基因组复杂性状分析"中介绍的GCTA,是一款基于全基因组关联分析发展的分析工具,除了计算不同性状/表型间(traits)的遗传相关性外,还可以计算亲缘关系.近交系数--,下面简单介绍如何利用GCTA计算不同性状/表型的遗传相关性. 一,在Linux上安装GCTA工具: wget -r -np -pk -nH -P ./to/your/path/way/gcta http://cnsgenomic…

我makefile出现这个错误: HelloWorldServer.c:(.text+0xaa): undefined reference to `zmq_send'collect2: error: ld returned 1 exit statusmake: *** [HelloWorldServer] Error 1 一直以为没找到动态库,但是指定了具体路径: LDFLAGS=  -L /opt/zeromq/lib -lzmq $(CC)  $(CFLAGS) $(LDFLAGS) -o…

生成模型产生的是高维的复杂结构数据,它们不同于判别模型,很难用简单的指标来评估模型的好坏.下面介绍两种当前比较流行的评估生成模型的指标(仅判别图像):IS(Inception Score)和FID(Frechet Inception Distance score). IS IS基于Google的预训练网络Inception Net-V3.Inception Net-V3是精心设计的卷积网络模型,输入为图片张量,输出为1000维向量.输出向量的每个维度的值对应图片属于某类的概率,因此整个向量可以看…

/usr/bin/ld.bfd.real: cannot find -lGL /usr/bin/ld.bfd.real: cannot find -lX11 根据网上大多数的说法,以及官网的介绍.截至5月底,android对ubuntu12.04的编译平台的支持不是很推荐,有些库的兼容方面会有一些问题 这两个错误报的错其实就是说没有在库路径中找到libGL.so libX11.so 但是打开etc/ld.so.conf.d中查看64位的库路径下x86_64-linux-gnu.conf配置文件…

[root@ora9i 3238244]# lsb_release -a LSB Version:    :core-3.0-amd64:core-3.0-ia32:core-3.0-noarch:graphics-3.0-amd64:graphics-3.0-ia32:graphics-3.0-noarch Distributor ID: RedHatEnterpriseAS Description:    Red Hat Enterprise Linux AS release 4 (Naha…

Linux下QT编写一个与视频播放的程序,出现/usr/bin/ld: 找不到 -lpulse-mainloop-glib,/usr/bin/ld: 找不到 -lpulse 解决办法: 首先find / -name libpulse.so* 然后cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpulse.so. /usr/lib/libpulse.so 对于libpulse-mainloop-glib 首先find / -name libpulse-mainloop-glib.s…

本来没有这篇文章,在公司分享ES的时候遇到一个问题,使用boost的时候,怎么从评分score中知道boost的影响. 虽然我们从查询结果可以直观看到,boost起了应有的作用,但是在explain的时候,找了很久也不明白,boost去哪了? 这个问题花了点时间,不过还是挺值得.由于没有直接用过lucene,也从没想过到lucene网站上去看文档.在Elastic的文档中发现这样一段描述 In fact, reading the explain output is a little more c…

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有…

数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列…