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

外显子后续分析研究思路一般有以下几种(Methods for follow-up research of exome analysis): 1.对突变频率.突变类型.突变方式进行统计分析 Mutations statistical analysis 具体见下图: 参考文献:Di, Jiabo, et al. "Whole exome sequencing reveals intertumor heterogeneity and distinct genetic origins of sporad

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

mGWAS(metabolome-based genome-wide association studies)的研究方法和GWAS类似,只是将代谢物含量作为表型性状来与基因位点进行关联.但同时它也有自己独特的优势,首先,因为表型测定是比较复杂的,尤其是数量性状表型,极易受环境影响,人为测量可能会有偏差,表型本身变化也会不稳定.代谢物的含量测定相对而言更加稳定和单一,这为我们数据分析减少了难度,代谢物相当于充当了中间桥梁. 第二,在研究的内容上会比GWAS更加丰富,代谢物测定本身是一种生理生化指标

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第三章 语篇分析研究进展.现状及趋势>P21 CIPS2016 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016) NLP+语义分析(四)

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)

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

https://github.com/xufeng79x/GCDDemo 1.简介 前接[New learn]GCD的基本使用,我们分析了GCD的一般使用方法,其中比较特殊的是在分析到主队列的时候发生了卡死现象. 本章节中将分析研究一下卡死线程发生的原理. 2.分析 从[New learn]GCD的基本使用中我们可以看出,异步执行方式无论是何种队列,无论是否开启新线程都不会发生卡死现象.原因在于如果异步执行方式将任务放入队列后可以“忍受”等待,当线程资源不足的时候可以等待线程空闲后再来执行.所以

gene-based关联分析研究是SNP-based关联分析研究的一个补充. 目前有很多工具支持gene-based关联分析研究,比如GCTA,VEGAS2等. 下面主要介绍一下怎么用VEGAS2做gene-based的关联分析研究. 先说VEGAS2的优点,输入特别简单,不需要准备太多输入文件. 缺点,我后面再提. VEGAS2提供了两种方式跑gene based的关联分析. 一种是在线的,一种是离线的. 下面分别介绍这两种. 1.基于在线跑VEGAS2的方式 在线网址:https://veg

目标检测,主要问题发展,非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向 待办 目标检测问题时间线 特征金字塔加滑窗 对象框推荐 回归算法回归对象框 多尺度检测 BBOX 回归发展 NMS技术发展 困难样本挖掘技术发展--样本不均衡问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 目标检测的加速方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 最新进展 1.更好的引擎 DenseNet,在残差网

按周进行数据分析,在零售业.电商等类型的公司中很常见,但是不少人觉得按周进行分析无从下手,一个主要的原因是找不到对应的函数,因为时间智能函数只对应年.季.月.天这几个粒度,没有关于周的时间智能函数. 没有相应的函数当然也能搞定,本文就介绍几种常见的周分析的思路,掌握后就可以灵活地进行各种时间分析. 进行周分析之前,我们首先应该构造含有周序列的日期表. 创建日期表 在日期表中,应该包含每个日期是周几,以及属于一年中的第几周的数据,这里直接用DAX生成一个日期表, 日期表 =ADDCOLUMNS(A

在GWAS分析的结果中,偶尔会遇到到pvalue为0的SNP位点,这时如果直接做曼哈顿或QQ图,会出错,因为log0无意义. 此时,该如何处理? 如果你用的是Plink1.9来做的GWAS,可加一个参数: --output-min-p 1e-99,即将小于1e-99的pvalue都当成1e-99,0也不例外. 如果你用的是其他软件,手动将结果改动.可先用NA填充,再以最小值或更小值替换,如: dat[dat==0] <- NA dat[is.na(dat)] <- min(dat$P,na.r

作为一名合格的 Linux 运维工程师,一定要有一套清晰.明确的解决故障思路,当问题出现时,才能迅速定位.解决问题,这里给出一个处理问题的一般思路: 重视报错提示信息:每个错误的出现,都是给出错误提示信息,一般情况下这个提示基本定位了问题的所在,因此一定要重视这个报错信息,如果对这些错误信息视而不见,问题永远得不到解决. 查阅日志文件:有时候报错信息只是给出了问题的表面现象,要想更深入的了解问题,必须查看相应的日志文件,而日志文件又分为系统日志文件(/var/log)和应用的日志文件,结合这两个

作为一名合格的 Linux 运维工程师,一定要有一套清晰.明确的解决故障思路,当问题出现时,才能迅速定位.解决问题,这里给出一个处理问题的一般思路: 重视报错提示信息:每个错误的出现,都是给出错误提示信息,一般情况下这个提示基本定位了问题的所在,因此一定要重视这个报错信息,如果对这些错误信息视而不见,问题永远得不到解决. 查阅日志文件:有时候报错信息只是给出了问题的表面现象,要想更深入的了解问题,必须查看相应的日志文件,而日志文件又分为系统日志文件(/var/log)和应用的日志文件,结合这两个

一 金融专业人士以及对金融感兴趣的业余人士感兴趣的一类就是历史价格进行的技术分析.维基百科中定义如下,金融学中,技术分析是通过对过去市场数据(主要是价格和成交量)的研究预测价格方向的证券分析方法. 下面,我们着重对事后验证过去市场数据的研究,而不是过多低关注对未来股价变动的预测.我们选取的研究目标是标准普尔(S&P)500指数,这是美国股票市场有代表性的指标,包括了许多著名公司的股票,代表着高额的市场资本,而且,该指数也具有高流动性的期货和期权市场. 二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信

obs版本的选择: 工作室版,优化了很多东西,缺点是不能用插件,在部分机型不稳定,因为更新的很频繁.不过这个插件不能用的说法还是停留在早起,截至到今天已经完美支持,所以在不久的将来会越来越好,如果是开发的,推荐使用这个,开发团队也是推荐使用这个.经典版.绝大部分的大主播用的都是这个版本,因为用习惯了,而且支持插件,稳定性比较强,但是性能没有前者高. obs插件的选择: 现在主流而且最专业的应该是小葫芦开发的obs管家,涵盖国内直播平台的obs直播插件. http://www.obsapp.com

问题1:文件系统破坏导致系统无法启动 Checking root filesystem /dev/sda6 contains a file system with errors, check forced An error occurred during the file system check 这个错误可以看出,操作系统/dev/sda6分区文件系统出现了问题,这个问题发生的机率很高,通常引起这个问题的原因主要是系统突然断电,引起文件系统结构不一致,一般情况下,解决此问题的方法是采用fsck

--转载 http://blog.chinaunix.net/uid-25723371-id-5759072.html 目前我们在使用的基于JAVA的提供逻辑展现应用中间件有两种,一种是以商用软件WAS为代表的web应用中间件,另一种是以开源web应用中间件为代表的tomcat.为了更好的管理与使用这两类中间件,所以拿出一部分时间去研究和分析这两种中间件的共性与差异是十分必要且有价值的.只有我们真的对这两种中间件有所认识与了解,才能够实现物尽其用.有的放矢.衷心的希望我所做的一些基础性的工作能够

目录 1.GS研究 2.数量遗传发展 GS应用主要在国外大型动物和种企,国内仍以学术为主.近期整理相关学术文献,了解到一些相关研究人员,记录下备忘查询,但不可能全面. 1.GS研究 Theo Meuwissen(挪威生命科学大学) GS概念提出者,号称"基因组选择之父",贝叶斯方法为主,但是做动物的,所以可略过. https://www.researchgate.net/scientific-contributions/Theo-H-E-Meuwissen-2120554457 Ign

原文地址 http://database.51cto.com/art/201507/483463_all.htm 前言: 相对于传统行业的相对服务时间9x9x6或者9x12x5,因为互联网电子商务以及互联网游戏的实时性,所以服务要求7*24小时,业务架构不管是应用还是数据库,都需要容灾互备,在mysql的体系中,最好通过在最开始阶段的数据库架构阶段来实现容灾系统.所以这里从业务宏观角度阐述下mysql架构的方方面面. 一,MySQL架构设计—业务分析 (1)读多写少 虚线表示跨机房部署,比如电子