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

1.下载安装bcftools. 2.准备样本ID文件,这里命名为samplelistname.txt,一个样本一行,如下所示: sample1 sample2 sample3 3.输入命令: bcftools view -S samplelistname.txt /1000genomes/ALL.chr16.phase3_shapeit2_mvncall_integrated_v5a.20130502.genotypes.vcf.gz -Ov > samplelist_1000Genomes.v

下载安装bcftools 见如下命令: bcftools filter 1000Genomes.vcf.gz --regions 9:4700000-4800000 > 4700000-4800000.vcf 注意:输入的vcf以gz格式存在,不然会报错:Failed to open 1000Genomes.vcf: not compressed with bgzip 如何将vcf生成gz格式,见这篇文章bcftools将vcf生成bgzip和index格式 如果只想提取指定位置(specifi

在对vcf的操作有这样三个软件: Vcftools:主要用于群体分析,文本处理的功能不是很强大,虽然这个软件也可以拆分样本,但是这种拆分不涉及文件的处理,只是保留在分析流程里. GATK .x:这个软件最大的问题就是需要参考基因组,而且序列长度各个方面都要与待处理的文件一致这样就给我们的数据处理带来一定的麻烦. Bcftools:涉及文本的处理,功能很强大,后续随着我的分析还要继续介绍. 利用Bcftools按样本拆分文件主要利用了“--view”这个软件包,主要代码如下: bcftools v

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

shapeit最大的功能是对双链DNA进行phase和基因型进行impute.除此之外,还能提取SNP和样本,同样的,也能去除SNP和样本.下面简单介绍这两个功能. 一.提取SNP 提取SNP用到“--include-snp”参数,具体命令为: time shapeit \ -convert \ --input-haps data.phased \ --output-haps data.phased.subset \ --include-snp include_marker.site 其中,in

见命令: bcftools merge A.vcf.gz B.vcf.gz C.vcf.gz -Oz -o ABC.vcf.gz 参考链接:http://vcftools.sourceforge.net/htslib.html#merge

利用bcftools软件将vcf格式生成gz格式和index格式,需要用到“-Oz”和“index”命令,具体如下: /bcftools-1.8/bin/bcftools view ExAC.vcf -Oz -o ExAC.vcf.gz /bcftools-1.8/bin/bcftools index ExAC.vcf.gz

提取样本见命令行: plink --bfile file --noweb --keep sampleID.txt --recode --make-bed --out sample 其中,sampleID.txt第一列为提取的样本Family ID,第二列为Within-family ID(IID) 同样的,如果是去除样本,则用参数“--remove”

这类报错在我使用bcftools index file.vcf.gz进行index出现的. 解决办法是换用tabix进行index,命令为tabix -p vcf file.vcf.gz. 用tabix就可以成功解决.

本文转载于https://www.jianshu.com/p/e6d5dd774c6e SNP位点过滤 SNP过滤有两种情况,一种是仅根据位点质量信息(测序深度,回帖质量等)对SNP进行粗过滤.如果使用GATK对重测序结果进行SNP calling,那么可以考虑下面的标准 QD< 2.0 || FS> 60.0 || MQ< 40.0 || MQRankSum <−12.5 || ReadPosRankSum <−8.0 QUAL<30.0||QD<2.0||FS

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-

$k$-近邻算法(kNN)的工作原理:存在一个训练样本集,样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对于关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每一个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是$k$-近邻算法中$k$的出处,通常$k$是不大于20的整数.最后,选择$k$个最相似的数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 1.  Putting the

 一. K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征(向量的每个元素)与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的的分类标签.由于样本集可以很大,我们选取前k个最相似数据,然后统计k个数据中出现频率最高的标签为新数据的标签. K邻近算法的一般流程: (1)收集数据:可以是本地数据,也可以从网页抓取. (2)准备数

本章内容k-近邻分类算法从文本文件中解析和导人数据 使用Matplotlib创建扩散图归一化数值 2.1 k-近邻算法概述简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.

前言 Hello ,everyone. 我是小花.大四毕业,留在学校有点事情,就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法,为什么叫狐朋狗友算法呢,在这里我先卖个关子,且听我慢慢道来. 一 KNN算法简介 KNN(k-nearest neighbor的缩写)又叫最近邻算法.是1968年由Cover和Hart提出的一种用于分类和回归的无母数统计方法.什么叫无母统计方法呢,这里作个补充:无母统计方法又称非参数统计学,是统计学的一个分支,适用于母群体情况未明,小样本,母群体分布不为常态也不易转

正如第4篇文章所说的图像直方图在特征提取方面有着很重要的作用,本文将举两个实际工程中非常实用的例子来说明图像直方图的应用. 一.直方图的反向映射. 我们以人脸检测举例,在人脸检测中,我们第一步往往需要先提取图像中皮肤区域来缩小人脸的检测范围,这一般获得皮肤的颜色范围还需要定义阈值并不断的调整,实际中参数太多而不容易控制. 这里我们就可以考虑用直方图的反射映射. 1,收集人脸皮肤样本. 2,拼合样本并计算其颜色直方图. 3,将得到的样本颜色直方图反射映射到待检测的图片中,然后进行阈值化即可. 这里

k近邻算法是机器学习算法中最简单的算法之一,工作原理是:存在一个样本数据集合,即训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据和所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据之后,将新数据的每个特征和样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签作为新数据的标签.一般来说,我们只选取样本数据中前k个最相似的数据. Java实现: KNNData.java package KNN; public class KNNData implements C

本文非原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521 DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Mul

机器学习新手,接触的是<机器学习实战>这本书,感觉书中描述简单易懂,但对于python语言不熟悉的我,也有很大的空间.今天学习的是k-近邻算法. 1. 简述机器学习 在日常生活中,人们很难直接从原始数据本身获得所需信息.而机器学习就是把生活中无序的数据转换成有用的信息.例如,对于垃圾邮件的检测,侦测一个单词是否存在并没有多大的作用,然而当某几个特定单词同时出现时,再辅以考虑邮件的长度及其他因素,人们就可以更准确地判定该邮件是否为垃圾邮件. 机器学习分为监督学习和无监督学习,其中: (1)监督学