我已经通过Gemma得到了关联分析的结果,如下. prefix.log.txt 中包含了一个总的PVE,这不是我们想要的. 那么,如何计算这些位点的表型解释率? 据了解,有些关联分析软件是可以同时得到这个信息的,比如Tassel. 参考:Whole-genome resequencing of wild and domestic sheep identifies genes associated with morphological and agronomic traits 有人说GAPIT的结…

有很多概念需要明确区分: 人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sex chromosome,XX为女,XY为男. 染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:①染色体号:②臂的符号:③区号:④在该区内的带号. 1p22表示为1号染色体短臂2区2带. 等位基因其实是一个集合,在同一个locus出现得基因型互为等位基因.Aa不能叫等位基因,正确的逻辑是:A和a是一组等位基因.由等位基因可以定义纯合和杂合. 二倍体与多倍体细胞的某些染色体上,在同一基因座上有相同…

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr…

什么是容器 首先,我们必须理解一下什么是容器,在C++ 中容器被定义为:在数据存储上,有一种对象类型,它可以持有其它对象或指向其它对像的指针,这种对象类型就叫做容器.很简单,容器就是保存其它对象的对象,当然这是一个朴素的理解,这种“对象”还包含了一系列处理“其它对象”的方法,因为这些方法在程序的设计上会经常被用到,所以容器也体现了一个好处,就是“容器类是一种对特定代码重用问题的良好的解决方案”. 容器还有另一个特点是容器可以自行扩展.在解决问题时我们常常不知道我们需要存储多少个对象,也就是说我们…

一对一的映射在对象模型中是常常见到的,为了将对象模型转换为关系模型就必须在映射文件里进行配置,上篇文章讨论了一对一映射的单向关联的情况,重点是<one-to-one>标签的使用,须要在映射的主对象中加入该标签,并将该对象的主键设置为foreign这样就实现了主键关联映射.讨论完了单向接下来讨论双向映射. 一.双向主键关联 双向的主键关联事实上是单向一对一主键关联的一种特殊情况.仅仅只是要在关联对象的两端的映射文件里都要进行<one-to-one>的配置.另外还要在主映射的主键一端採…

依赖:  两个相对独立的系统,当一个系统要构筑另一个系统的实例,或者依赖另一的服务时,这两个就是依赖关系.比如自行车和打气筒之间就是依赖关系.代码表现形式如下:    public class A{        public void mehtod(B b)          {             b.writer();          }     }这里的A调用了B,但是并不是B b=new B():那种实例化的调用.他依赖的是现在已经存在的一个对象.而不是实例化的一个新的对象.关联…

目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模…

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)…

目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料…

GWAS的数据形式:SNP数据,即各个SNP位点的aa,Aa,AA基因型与疾病状态(0正常,1患病)的样例-对照数据. 在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法.不同的变化带来不同的性状,如各种疾病的不同. 这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照).每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内…

一.什么是多基因风险评分 传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. ​为了更好理解多基…

欢迎来到"bio生物信息"的世界 6天前,BMC Genomics 推了一篇文献"Population history and genetic adaptation of the Fulani nomads: inferences from genome-wide data and the lactase persistence trait". 要不是这个标题起的太大,又是Population history,又是 genetic adaptation ,我可能都不…

在使用Ibatis时,会经常遇到关联查询,一般有两种解决方案: 使用代码进行关联查询 使用Ibatis配置文件进行关联查询 使用代码进行关联查询不作解释,本次主要是针对Ibatis配置文件进行关联查询进行探究,如发现有问题或不当之处还请不吝赐教! 对于Ibatis配置文件进行关联查询,下面举一个例子进行辅助描述: 假设有这样一个需求:某一网站页面需要展示文章,文在每篇文章后都会跟随一些相关的商品,同一商品可关联任意类别文章. 分析该需求可得知,文章一张表,相关商品一张表,相关商品和文章的关联在一…

今天听人说,因为用Authenticator App做亚马逊两步验证造成了帐号关联…… 我给大家解释一下Authenticator的实现原理,作为计算机专业科班出身的我,此次从各方面了解并经过自己亲测.已证实:用Authenticator App做亚马逊两步验证造成关联的说法确实不成立! 在说Authenticator原理之前,我先科普下亚马逊的关联原则:除了账户信息资料(身份证明.信用卡.收款帐号.电话号码.地址等)和 产品信息内容等关联因素之外,登录帐号的设备的IP地址.网卡MAC地址.浏览…

关联容器类型 解释 按关键字有序保存元素 -- map 关联数组:保存关键字-值对 set 关键字即值,即只保存关键字的容器 multimap 关键字可重复出现的map multiset 关键字可重复出现的set 无序集合 -- unordered_map 用哈希函数组织的map unordered_set 用哈希函数组织的set unordered_multimap 哈希组织的map:关键字可以重复出现 unordered_multiset 哈希组织的set:关键字可以重复出现 类型map和m…

目录 主成分方差解释率计算 绘图示例 主成分方差解释率计算 通常,求得了PCA降维后的特征值,我们就可以绘图,但各个维度的方差解释率没有得到,就无法获得PC坐标的百分比. 有些工具的结果是提供了维度标准差的,如ggbiplot绘图时,直接会给你算出各个坐标的方差解释率.但我觉得这类工具绘图远不如ggplot本身,此时,就需要自己计算. 当理解了PCA的原理和含义后,就比较容易得到.网上一大堆,这里不介绍. 以ggbiplot数据为例,并将算出结果与之比较. if(!require(devtool…

目录 2010年1月:大豆基因组首次发表(Nature) 2010年12月:31个大豆基因组重测序(Nature Genetics) 2014年10月:野生大豆泛基因组(Nature Biotechnology) 2015年2月:大豆在驯化和改良过程中遗传多态性明显降低(Nature Biotechnology) 2017年8月:GWAS解析大豆重要性状网络(Genome Biology) 2018年8月:中国国审大豆品种中黄13的基因组完成(Science China Life Science…

数据类型 临床 遗传 MRI图像 PET图像 生物样本 临床 ADNI临床数据集包括关于每个受试者的临床信息,包括招募,人口统计学,身体检查和认知评估数据.可以将整套临床数据作为逗号分隔值(CSV)文件批量下载. ADNI临床数据由阿尔茨海默氏症治疗研究所(ATRI)收集和管理. 下表总结了收集的临床数据 遗传 遗传因素在阿尔茨海默病中起重要作用.因此,ADNI的一个关键目标是为研究人员提供将遗传学与成像和临床数据相结合的机会,以帮助研究疾病的发病机制.已经为ADNI 1,ADNI GO和ADN…

全基因组关联分析除了找到显著的关联位点,我们还可以做基因优化.geneset富集分析.组织富集分析,下面具体讲一讲怎么利用GWAS的summary数据做这个分析. summary数据就是关联分析的结果文件 1 软件安装前请确保需要满足的系统环境 1.1 支持Mac OS X 或者 UNIX, 不支持windows系统 1.2 Java SE 6(或者更高),没有安装Java请自行安装 1.3 需要PIP 怎么确定系统有没有安装PIP呢,输入命令which pip,如果没有路径弹出,说明没有PIP…

目录 一.来源 二.结果 683份材料重测序 地方种landraces和育种品系breeding lines的多样性 表型和基因-环境互作(G by E) 菜豆产量潜力相关的MTAs(显著关联位点) 一.来源 Resequencing of 683 common bean genotypes identifies yield component trait associations across a north–south cline. January 2020 Nature Genetics…

目录 一.来源 二.结果 材料测序.变异检测.群体结构和LD衰减 驯化后经历选择的候选基因组区域 起源中心.迁移路线和多样性 GWAS 一.来源 Resequencing of 429 chickpea accessions from 45 countries provides insights into genome diversity, domestication and agronomic traits. Nat Genet. 2019 May;51(5):857-864. doi: 10…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50722178 隐马尔可夫模型 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)是统计模型,它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程,是在被建模的系统被认为是一个马尔可夫过程与未观测到的(隐藏的)的状态的统计马尔可夫模型. 在正常的马尔可夫模型中,状态对于观察者来说是直接可见的.这样状态的转换概率便是全部的参数.[马尔科夫模型HMM概述] 而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的…

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的…

ADNI临床数据集: 由各个学科的临床信息组成,包括招募.人口统计特征.体格检查和认知评估数据 所收集的临床数据: 基因数据: ILLUMINA SNP基因分型检测 ADNI的一个关键目标就是为研究人员提供机会,将遗传学.影像学和临床数据结合起来,帮助研究该病的机制 SNPs -- 单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphisms) GWAS -- 全基因组关联研究(Genome-Wide Association Studies) WGS -- 全基因组测序 APO…

wiki上一个比较好的HMM例子 分类 隐马尔科夫模型 HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型,用途比较广泛,如汉语分词.词性标注及语音识别等,在NLP中占有很重要的地位.网上关于HMM的介绍讲解文档很多,我自己当时开始看的时候也有点稀里糊涂.后来看到wiki上举得一个关于HMM的例子才如醍醐灌顶,忽然间明白HMM的三大问题是怎么回事了.例子我借助中文wiki重新翻译了一下,并对三大基本问题进行说明,希望对读者朋友有所帮助: Alice 和Bob是好朋友,但是他们离得比较远,每天…

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…

这些命令是最常用的,一般的提交代码.拉取代码.合并代码.分支切换等等操作用这些命令就足够了.    1.git init 把一个目录初始化成git仓库    2.git add test.txt 把文件(工作区)添加到仓库的暂存区    3.git commit -m 'add a file' 把暂存区的所有文件一次性提交到仓库(当前分支)    4.git status 查看当前仓库的状态    5.git diff test.txt 查看该文件与上一个版本的变化    6.git log 查…

<如何学好游戏3D引擎编程>此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰           ——阿哲VS自己 QQ79134054多希望大家一起交流与沟通 这篇文章是我一年半前,找工作时候写的,那时是发到学校的BBS上.现在我工作了,想法和以前也有不同,但对游戏引擎编程理念还是基本差不多.在我没遇到U3以前,一直研究WILDMAGIC,可以说是GAMEBRYO的前身吧,他们基本框架都差不多,是完全面向对象,代码容…

  [转]如何学好3D游戏引擎编程 Albert 本帖被 gamengines 从 游戏引擎(Game Engine) 此文为转载,但是值得一看. 此篇文章献给那些为了游戏编程不怕困难的热血青年,它的神秘要我永远不间断的去挑战自我,超越自我,这样才能攀登到游戏技术的最高峰         ——阿哲VS自己 QQ79134054多希望大家一起交流与沟通 这篇文章是我一年半前,找工作时候写的,那时是发到学校的BBS上.现在我工作了,想法和以前也有不同,但对游戏引擎编程理念还是基本差不多.在我没遇到U…

上一篇博客我们已经带大家简单的吹了一下IoC,实现了Activity中View的布局以及控件的注入,如果你不了解,请参考:Android 进阶 教你打造 Android 中的 IOC 框架 [ViewInject] (上). 本篇博客将带大家实现View的事件的注入. 1.目标效果 上篇博客,我们的事件的代码是这么写的: 光有View的注入能行么,我们写View的目的,很多是用来交互的,得可以点击神马的吧.摒弃传统的神马,setOnClickListener,然后实现匿名类或者别的方式神马的,我…