目录 1. GS/GP在植物育种中的角色 2. GP模型应用 3. GP模型的准确性 4. 植物育种的GS展望 5. 小结 Genomic SelectioninPlant Breeding: Methods,Models,and Perspectives 国际玉米小麦改良中心(CIMMYT)José Crossa 2017年发表在<Trends in Plant Science>上的综述. 1. GS/GP在植物育种中的角色 过去的植物育种主要借助分子标记辅助选择法(MAS)来进行表型选择(

01 — BioGRID BioGRID 是 Biological General Repository for Interactionh Datasets 的缩写(网址为 https://thebiogrid.org),是一个公开的数据库,主要记录.整理包括蛋白.遗传和化学互作的数据,涵盖人类和所有主要的模式生物.BioGRID 网站的主页如下,使用起来也比较简单,只需要输入一个基因ID.关键词或基因名,选择物种,点击搜索即可获得基因互作的结果. 02 — 示例:PHYB 比如以拟南芥中最流行

STRING database的挖掘 这个数据库绝对是做实验人的宝藏,里面包含了各种蛋白互作关系,不用做实验就有一大堆证据. IPA了解一下,收费的高端分析软件,大部分就是整合的这个数据库,很多大佬喜欢用IPA来找明星基因,再来讲故事,实例请看之前解读的CSC paper. 首先了解一下STRING里面有哪些文件可以下载: https://string-db.org/cgi/download.pl?sessionId=yMNmD7s36wS8 选你的物种,减少文件大小,常用的就是互作数据: 一般

首先介绍下两种方法: 一.本地分析 1.在STRING数据库下载人的互作文件,如下图,第一个文件 https://string-db.org/cgi/download.pl?sessionId=HGrreq5g8nLI&species_text=Homo+sapiens 2.在本地电脑上(linux),用grep 检索该蛋白的互作关系:ENSP00000359708 ,发现结果是空 二.直接到STRING数据库进行互作关系分析 1.检索网址 (1)这个支持多个基因ID或者蛋白ID https:/

一.段寄存器 1.段寄存器就是提供段地址的,8086CPU有4个段寄存器:CS(代码段寄存器),DS(数据段寄存器),SS(堆栈段寄存器),ES(附加段寄存器) 2.当8086CPU要访问内存时,由这4个段寄存器提供内存单元的段地址 3.CS和IP是8086CPU中最关键的寄存器,它们指示了CPU当前要读取指令的地址. CS为代码段寄存器,IP为指令段寄存器 4.mov 指令不能用于设置CS.IP的值,8086CPU没有提供这样的功能. 5.8086CPU为CS.IP提供了另外的指令来改变它们的

Windows+Python+anaconda机器学习安装及环境配置步骤 1. 下载安装python3.6以上版本(包含pip,不用自己安装)2. 直接下载安装pycharm安装包(用于编写python)3. 直接下载安装anaconda安装包(包含numpy,sklearn,省去python配置numpy,sklearn包环境) ##测试anaconda环境(如果觉得安装没问题可以不测试)##配置anaconda环境变量eg:;F:\Anaconda3;F:\Anaconda3\Library

为了开发环境纯净,应该首先创建虚拟环境 mkvirtualenv -p python3 虚拟环境名称 如,mkvirtualenv -p python3 ai 但是有的童鞋会卡在这一步,会报一个这样的错误: OSError: Command /home/python/.virtualenvs/ai/bin/python3 - setuptools pkg_resources pip wheel failed with error code 2 这是因为virtualenv虚拟环境----pip多

在网上看到coursera有机器学习的课程,正好再学习学习,温固一下,还有很多其他的课程也很好.收费的哟! 手机APP和网站收取的费用有差异,网站上要便宜一下,费用差的挺多的,果断在网站上支付了. 有兴趣的同学可以学一下,推荐,老师也是国外的老师,课程还是蛮精良的,不用担心听不懂,有中文字幕.注:第一个课程是中文字幕,后面的课程都是英文字幕,根据自己的英语能力,选择是否学习. 这里是coursera的网址: https://www.coursera.org/ 学习的环境用的是GraphLab,所

一.R语言的mlr packages install.packages("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法.在哪个包里面. a<-listLearners() 这个包是听CDA网络课程<R语言与机器学习实战>余文华老师所述,感觉很棒,有待以后深入探讨.以下表格是R语言里面,52个机器学习算法的来源以及一些数据要求. class name short.name package note type installed numerics factors or

前言 集成开发环境(IDE)是提供给程序员和开发者的一种基本应用,用来编写和测试软件.一般而言,IDE 由一个编辑器,一个编译器(或称之为解释器),和一个调试器组成,通常能够通过 GUI(图形界面)来操作. 根据维基百科的描述:“Python 是一种广泛使用的高级的.通用的.解释的.动态编程语言.” Python 是一种相当古老且流行的语言,它是开源的,常被应用于网站开发(利用 Django.Flask 等框架).科学统计计算(NumPy.SciPy 等库可以帮助计算).软件开发等甚至更多. 文

前置知识 算法和数据的辩证关系:算法和数据是机器学习解决实际问题不可或缺的两大因素.早期机器学习十分依赖特征提取,随着发展,人们发现通过增加训练数据量,让机器从大量基础特征中可以自动关联出潜在关系,自动学习出更高级的特征: 深度学习框架:paddle(百度开源),tensorflow(谷歌团队开发维护): Python几个重点库:NumPy,SciPy,NTLK,Scikit-Learn. Py库安装 Numpy 介绍: NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强

Windows系统下python2.7,numpy,matplotlib安装 1.  python2.7从https://www.python.org/downloads/release/python-278/ 地址上选择对应的windows安装包下载安装. 2. numpy可从https://nchc.dl.sourceforge.net/project/numpy/NumPy/1.10.2/numpy-1.10.2-win32-superpack-python2.7.exe上下载安装. 3.

要FQ 怎么在ubuntu上安装jdk 网址: https://www.youtube.com/watch?v=NZB3Iy7Lve4 需要网站:http://p.web.umkc.edu/pv6xc 安装eclipse: http://ubuntuhandbook.org/index.php/2014/06/install-latest-eclipse-ubuntu-14-04/ 无法安装gksu 直接 sudo cp -r 参考:http://askubuntu.com/questions/

igraph语法简单,画图快速. Cytoscape专业,个性定制. 最终效果图: 当然也可以用Cytoscape来画. 参考:Network visualization with R Cytoscape http://www.360doc.com/content/17/0305/22/19913717_634279918.shtml

期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位:1德国海德堡大学附属医院2德国汉诺威医科大学3德国亥姆霍茲感染研究中心4德国马克斯·普朗克生化研究所5瑞典于默奥大学6葡萄牙波尔图大学7德国&柏林健康研究所 8法国里昂大学 物种:人 技术:非标定量蛋白质组学,免疫共沉淀,病毒化验 一. 概述: 该研究使用免疫共沉淀-非标定量蛋白质组学的方法发现了高尔基转运相关蛋白GBF1与乌库涅米病毒(UUKV)的感染有关.通过

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

生命组学 蛋白质之间的互作可以有以下应用: Eg:改变蛋白质基因,从而组改变结构,削弱蛋白质之间的相互作用. Eg:数据模拟出蛋白质的靶点,即结合腔,将此数据存入结合化合物的dataset,用于制药 结构预测: 通用方法:首先将得到序列采用Fasta(全局序列比对)&blast(局部序列比对)在PDB中(此数据库中有实验数据和计算预测得到的数据)找模板modeling.找模板的方法可以基于sequence similarity.可以基于structure相似性,因为存在氨基酸序列不同但是最终组成

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

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

The Lady Tasting Tea - How Statistics Revolutionized Science in the Twentieth Century 本书只讨论了20世纪这100年间的统计大变革. 一般的书读读就行,唯独这本书需要慢慢品读,让统计的思想深入骨髓. 这本书不适合空读,而要结合自己对统计学的理解来读,遇到不懂的时候不要跳过,停下来仔细查阅相关资料,而后一旦理解了书中的总结,就很难忘记了. 需要做的事: 深刻揣摩每段历史中核心的统计学问题: 整理书中的天才们,出现