目录 需求 示例文件 代码实现 补充说明 需求 客户的一个简单需求: 我有一批功能基因位点,想从重测序的群体材料中找到这些位点,如何批量快速获得? 示例文件 gene.txt test.vcf 代码实现 run.sh cat $1 |while read gene chr from to do #echo $chr $from $to if echo $2 |grep -q '.*.vcf.gz$';then vcftools --gzvcf $2 --chr $chr --from-bp $f

在合并数据过程当中,经常会发现不同来源的数据正负链不是统一的,这是一件很头疼的事. 正负链没有统一的情况下直接合并在一起会产生什么后果呢. 举个最简单的例子,假如我们从小明和小红分别拿到了一批基因型数据.那么存在以下几种可能:1)小明的基因型数据统一好正链或者负链:2)小红的基因型数据统一好正链或者负链:3)小明和小红都不知道他们的数据有没有统一好,反正数据拿给你了,你自己解决. 在我们不知道这两人的基因型数据正负链是否统一的情况下,如果直接合并这两个不同来源的数据,会产生什么情况呢? 对于大多

使用ggplot2 绘图时,我们只需要提供原始数据就可以了,ggplot2 内置了许多的计算函数,来帮助我们计算对应的数值. 最典型的的,当使用geom_boxplot 绘制箱线图时,我们只提供原始数据,用来绘图的最大值,最小值,中位数,上下四分位数都由ggplot2 自动计算. 那么我们如何提取这部分计算好的数据呢,以箱线图为例进行说明 绘图代码如下: pdf("a.pdf") p <- ggplot(mpg, aes(class, hwy)) + geom_boxplot()

我们做完GWAS的关联分析后需要查看显著性SNP在我们数据中的频率分布情况.这时候我们需要用到plink和我们做关系分析所用的二进制文件datas. 第一步,我们用R语言读取分析结果,即*.assoc文件,按P值倒序排列,即出现上图的结果. 第二步,查看单个SNP位点(即上述结果中的kgp4382537)在数据中的频率.打开Plink,使用指令: "plink --bfile datas --snp kgp4382537 --freq --out kgp4382537_freq". 随

做群体变异检测后,通常会有提取子集的操作,之前没有发现bcftools有这个功能,都是自己写脚本操作,数据量一上来,速度真的是让人无语凝噎.这里记录下提取子vcf文件的用法,软件版本:bcftools-1.5 一.根据个体提取子集 根据样品名提取vcf文件,准备要保留的个体名文件 keep.list,一行一个个体(参考第三步). 无痛处理,速度超快,命令如下: 1 bcftools view -S keep.list test.vcf >sub_indv.vcf 二.根据染色体位置提取子集 注意

jplayer 的播放列表使用如下: $(document).ready(function(){ new jPlayerPlaylist({ jPlayer: "#jquery_jplayer_1", cssSelectorAncestor: "#jp_container_1" }, [ { title:"Cro Magnon Man", mp3:"http://www.jplayer.org/audio/mp3/TSP-01-Cro_

var xx1 = ["乐谱中的调号为( )调", "写出a自然小调音阶.", "以G为冠音,构写增四.减五音程.", "调式分析.", "将下列乐谱移为C大调.", "正确组合以下乐谱.", "以下乐谱应如何正确组合( )"]; var xx2 = {"0分":{"乐谱中的调号为( )调":"2",&quo

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

一.芯片数据 此次拿到的illumina芯片数据并不是原始的数据,已经经过GenomeStudio软件处理成了finalreport文件,格式如下: 之前没处理过芯片数据,对于这种编码模式(Forward,top AB)的基因型数据很疑惑,查了很多资料,收效甚微.看过建明大神对芯片这块儿的介绍,发现里面的门门道道太多了,也有些R包可以直接处理芯片原始数据的:问题是我没有最初的原始数据啊OTZ.最后找打一个比较靠谱的工具,直接根据finalreport文件和map文件转格式. 二.工具 工具:SN

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

首先说明一些这个函数的应用场景,比如说你得到的数据是个二维数组,里面的很多成员其实是不必要的,比如说api调用后不必要给别人返回一些用不到的垃圾数据吧,如下是代码. <?php /* * delMemberGetNewArray 得到一个新二维数组 * @ $data 原始数组 * @ $del_data mixd 传入的改变因子 * @ $flag bool 为false就是原始数组删除包含因子的成员,true就是提取包含因子的成员 */ function delMemberGetNewArr

源:windows矢量字体点阵数据的提取 问题参考:windows api 获取字库点阵的问题 1.提取原理 在windows系统当中提取矢量字体的字模有很多方法,下面介绍一种利用GetGlyphOutline来实现字模点数数据的提取. GetGlyphOutline是windows系统的API函数,利用这个函数,可以方便快捷提取矢量字体字符点阵数据,并且可以很好的支持从文本文件中读取字符.面对用大量字符数据输入时,获取点阵数据所需要的时间量也是很少. GetGlyphOutline函数声明如下

GitHub代码练习地址:正则1:https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac15_RE1.py 正则2:match.search.findall函数的使用案例:https://github.com/Neo-ML/PythonPractice/blob/master/SpiderPrac16_RE2.py 一.页面解析和数据提取 ①结构化数据: 先有的结构,在谈数据 JSON文件 JSON Path 转换成Pyth

背景:随着业务模块的不断在增多,数据库mysql容量也是越来越大,做测试时,整个备份还原比较耗费时间,由于有时候仅仅需要单个表或者少数几个表,要想从整个备份文件中提取指定的表以及数据,需要以下方法. 说明:mysql常规备份还原后续补充.. 废话不说,直接上干货: 1.从整个.sql备份文件中提取表结构 提取"sp_money_detail"表结构(表创建语句) [root@centos7-50 data]# sed -e'/./{H;$!d;}' -e 'x;/CREATE TABL

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

今天要重五百多万的一个数据库表 提取 大约五十万条数据,刚开始的解决思路是: 先把数据查询出来,然后再导出来,然后再设计一个数据库表格,把这些数据导入,最后导出数据和导入数据花费了很多时间,最后向同事请教一下,一个SQL 命令解决了这个问题 create table t1 select * from t2 where *** 解决程序运行了500s就完成了任务

在前面的内容中,我们已经学习了 HTML.CSS 和 XPath 的基础知识.从真实世界的网页中获取数据,关键在于如何编写合适的 CSS 或者 XPath 选择器.本节介绍一些确定选择器的简单方法.假设从https://cran.rstudio.com/web/packages/available_packages_by_name.html 这个网页上获取所有可用的 R 程序包.网页看起来很简单.想知道选择器的表达式,在页面上右击,选择菜单中的审查元素选项(检查大部分现代浏览器中都有),然后就会

本篇针对的数据是已经存在在页面上的数据,不包括动态生成的数据,今天是对HTML中提取对我们有用的数据,去除无用的数据 Python爬虫教程-18-页面解析和数据提取 结构化数据:先有的结构,再谈数据 json数据 1.处理此类数据,通常使用JSON Path 2.转换成python类型的数据,再进行操作(json类) XML文件 转换成python类型(xmltodict) XPath CSS选择器 正则表达式 非结构化数据:先有的数据,再谈结构 文本 电话号码 邮箱地址 处理此类数据,通常使用

#coding=utf- import re string1="asdfgh'355'dfsfas" string2="fafafasfasdfasdf" pattern = re.compile("'(.*)'") str_re1=pattern.findall(string1) str_re2=pattern.findall(string1) print str_re1 #提取到的数据是个列表 print str_re1[] #提取单引号内的

[解析数据] 使用浏览器上网,浏览器会把服务器返回来的HTML源代码翻译为我们能看懂的样子 在爬虫中,也要使用能读懂html的工具,才能提取到想要的数据 [提取数据]是指把我们需要的数据从众多数据中挑选出来 点击右键-显示网页源代码,在这个页面里去搜索会更加准确 安装 pip install BeautifulSoup4(Mac电脑需要输入pip3 install BeautifulSoup4) ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

使用R进行数据提取 数据提取是数据分析日常工作中遇到最多的需求,本篇文章介绍如何通过R按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 读取并创建数据表 首先第一步是读取数据,并创建名称为loandata的数据表.后面我们将从这个表中进行数据提取. #读取并创建数据表 loandata=data.frame(read.csv('loan_data.csv',header = 1)) 将数据表中的用户ID列设置为索引列,下面是具体的代码和结果. #设置用户ID为索引 rownames(loan