流行病学研究常见的分析就是相关性分析了. 相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路,比如缺乏元素A与某种癌症相关,那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率.这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症,也就是说元素A和癌症有因果关系. 但实际上,元素A和癌症有相关性,不代表他们之间就有因果关系.也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症,这种并发症会导致元素A缺乏. 再比如,研究表明,大胸女生与不爱运动相关.那么,到底是因为胸大的女性不爱运动,还是因为不爱运动导致胸大(肥胖). 如果不做其他分析,

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

好多同学询问孟德尔随机化的问题,我再来尝试着梳理一遍,希望对大家有所帮助,首先看下图1分钟,盯着看将下图印在脑海中: 上图是工具变量(不知道工具变量请翻之前的文章)的模式图,明确一个点:我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系,也就是小b,但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的,因为有很多的U,因此我们借助工具变量G(关于工具变量我们之前的文章有详细的解释,请自行查阅),去估计我们感兴趣的小b. 现在有天然良好的工具变量G,也就是我们的基因变量,此时有上面的图,再次重申:我们感兴趣的,最终希望

UML UML又称同一建模语言或标准建模语言,是一个支持模型化和软件系统开发的图形化语言,它的作用域不仅支持面向对象的分析与设计,还支持从需求分析开始的软件开发的全过程. 建模的意义: 模型是对现实的简化,建模是为了更好地理解系统. *模型帮助我们按照实际情况或需求对系统可视化:(掌握不了文字,画幅画代替): *模型允许我们详细说明系统的结构.行为: *模型给出了一个构造系统的模板: *模型对我们作出的决策进行文档化.(先有文档,在有代码) UML的特点: *统一的标准,已经被OMG接受为标准建

一.类图(Class Diagram) 描述一组类.接口.协作已经它们之间的图,用来显示系统中各个类的静态结构图. 类之间的关系(relationship) *依赖(dependency) *泛化(generalization) *关联(association) *实现(realization) (1)依赖(dependency) *依赖关系是一种使用关系,特定事物的改变有可能会影响到使用该事物的其他事物.大多数情况下,依赖关系体现在某一个类的方法使用另一个类的对象作为参数. *在UML中,依赖

这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖. 软件排名不分先后,优先顺序可以看推荐指数. 彩蛋在最后,请坚持看完 1.GWAS4D, 推荐指数:**** 网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like Map: Chr, Pos, SNPID, Ref, Alt, [P-value] 支持输入格式 3) Single SN

今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis" .很中规中矩的一篇文章,没有什么大的亮点的.写它的主要原因整篇文献思路很流畅,次要原因是我懒,不愿意看费脑子的文章. 以下,进入主题: 背景 阿尔茨海默病(AD)是一种进行性和破坏性的神经

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

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

英文名:Genetic architecture of artemisinin-resistant Plasmodium falciparum 中文名:疟原虫青蒿素抗药性的全基因组关联分析 期刊:Nature Genetics影响因子:29.352一.研究背景以青蒿素为主的联合疗法一直以来都是治疗疟疾的有效方法,值得关注的是横跨亚洲到非洲都出现了对一线药物的抗药性.阻止出现更高水平的抗药性以及阻止抗药性扩散到非洲刻不容缓.为了更好同抗药性进行斗争,了解遗传因素在抗药性的混合和传播中的作用非常重要

前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事. 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了. 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现. 关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合.例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系.例如 "{啤酒} -> {尿布}"

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第一章:Web Analytics 2.0的新奇世界 多年以来,我们很清楚的知道,网站分析能够真正的改革网络上业务的完成方式.那么为什么不呢?你可以追踪你的网站上每个人的每次点击.这难道不是可行动的吗?遗憾的是,改革还没彻底成功.根本原因是分析师和营销人员他们对网络上的数据的看法非常局限,而且仅仅限于点击流的数据.在本章中,我使用了一个案例来说明为什么我们需要彻底地重新思考网站上数据的意义.网站分析2.0策略适应了网站的发展

在上一篇,我们从使用方式和策略上,对消息队列做了一个宏观描述.从本篇开始,我们将深入到源码内部,仔细分析Kafka到底是如何实现一个分布式消息队列.我们的分析将从Producer端开始. 从Kafka 0.8.2开始,发布了一套新的Java版的client api, KafkaProducer/KafkaConsumer,替代之前的scala版的api.本系列的分析将只针对这套Java版的api. 多线程异步发送模型 下图是经过源码分析之后,整理出来的Producer端的架构图: 这里写图片描述

<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

原文地址:http://www.javatang.com 前一段时间上线的系统升级之后,出现了严重的高CPU的问题,于是开始了一系列的优化处理之中,现在将这个过程做成一个系列的文章. 基本概念 在对Java内存泄漏进行分析的时候,需要对jvm运行期间的内存占用.线程执行等情况进行记录的dump文件,常用的主要有thread dump和heap dump. thread dump 主要记录JVM在某一时刻各个线程执行的情况,以栈的形式显示,是一个文本文件.通过对thread dump文件可以分析出

SNP问题大集锦 [2017-01-19]       最近小编对基因检测很感兴趣,也跟风去测了一下,这一测不要紧,吓得小编几天没睡着觉,这不,检测报告上称小编的减肥能力弱,虽然小编一家都是胖子,唯有小编一个瘦子,原本以为是基因发生了突变,然并卵,是未到时候...... 难过之后小编恢复了理智,凭什么你说小编减肥能力弱,小编表示不服,仔细读了报告后发现,原来是这些SNP位点搞的鬼,又是SNP! 话说小编最近收到许多关于SNP的问题,现整理如下: 1.什么是SNP? 单核苷酸多态性(single

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https://www.cnblogs.com/diver-blogs/p/5657323.html  地址 fastclick.js源码解读分析 阅读优秀的js插件和库源码,可以加深我们对web开发的理解和提高js能力,本人能力有限,只能粗略读懂一些小型插件,这里带来对fastclick源码的解读,望各位大神不吝指教~! fastclick诞生背景与使用 在解读源码前,还是简单介绍下fastclick: 诞生背景 我们都知道,在移动端页面开发上,会出现一个问题,click事件会有300ms的延

前一篇文章<Python 中如何实现参数化测试?>中,我提到了在 Python 中实现参数化测试的几个库,并留下一个问题: 它们是如何做到把一个方法变成多个方法,并且将每个方法与相应的参数绑定起来的呢? 我们再提炼一下,原问题等于是:在一个类中,如何使用装饰器把一个类方法变成多个类方法(或者产生类似的效果)? # 带有一个方法的测试类 class TestClass: def test_func(self): pass # 使用装饰器,生成多个类方法 class TestClass: def

GO富集分析对老师们来说想必都不陌生,几乎在任何项目中都会出现.今天就给大家介绍一款简单易学又好用的富集分析小软件---BiNGO.它是Cytoscape软件中很出色的一个插件.它提供的结果中除了文本格式的富集分析结果外,还会将结果以网络图的形式展现,非常美观. 第一, 安装BiNGO插件. 打开Cytoscape软件,点击选项栏“Apps”-“AppManager”,选择“BinGO”,点击“Install”,就可以下载了.可能会稍微有一点慢,请耐心等待一下. 下载完成后,在“Apps”的下拉