全基因组选择(Genomic selection, GS)是一种利用覆盖全基因组的高密度标记进行选择育种的新方法,可通过早期选择缩短世代间隔,提高育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)估计准确性等加快遗传进展,尤其对低遗传力.难测定的复杂性状具有较好的预测效果,真正实现了基因组技术指导育种实践. 原理 常规育种手段主要利用性状记录值.基于系谱计算的个体间亲缘关系,通过最佳线性无偏估计(best linear unbiased predication

Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 内容大纲 加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 (1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM) 100次独立仿真,识别正确率 vs SNR 设计 我的实现方法是 基于高阶累积量的信号特征的识别算法 调制格式识别过程如下: 信号预处理 去除直流成分 信号在接收端由于接收机的影响,有可能产生直流成分.直流分量在后面混频等处理中会产

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

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

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

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

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:/

转载请说明. R语言官网:http://www.r-project.org/ R语言软件下载:http://ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/         注:下载时点击 install R for the first time 下面进行一个简单的入门程序学习. 先新建一个txt,叫做 Rice_insect.txt 点我下载,内容为:(用制表符Tab) Year Adult Day Precipitation 1973 27285 15 387.3 1974 239 14

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

定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

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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

很有意思的一件事情,当我想要找 Xxtea 加解密算法的时候,发现了前同事(likui318)的代码,不妨分享出来.此代码满足: 1:Xxtea支持中文: 2:支持 JS 和 C# 加解密之间的互转:   一:C#部分 class XXTEA2 {     public static string Encrypt(string source, string key)     {         System.Text.Encoding encoder = System.Text.Encoding

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(

目录 1. 简介 2. BLUP类模型 3. Bayesian类模型 4. 机器学习 5. GWAS辅助的GS 6. 杂交育种 7. 多性状 8. 长期选择 9. 预测准确性评估 10. GS到植物育种 11. 未来展望 2020年10月张志武老师联合多家单位的大佬撰写的植物GS育种的最新进展,目前还只是预印版(改到第二版).这篇综述涉及到GS在植物领域应用的最新进展,长达48页.不同于其他的综述描写空洞宽泛,这一篇特别对模型方法进行了介绍,正好解决了我的需求.缺点就是可能重点说明了他们自己开发

目录 什么是基因组选择? 基因组选择技术的发展 基因组选择的原理和流程 基因组选择的模型 基因组选择的展望 参考资料 什么是基因组选择? 基因组选择(Genomic Selection,简称GS)这一概念由挪威生命科学大学的Theo Meuwissen 教授于2001年提出.它是一种利用覆盖全基因组的高密度分子标记进行选择育种的新方法,可通过构建预测模型,根据基因组估计育种值(Genomic Estimated Breeding Value, GEBV)进行早期个体的预测和选择,从而缩短世代间隔

埃拉托色尼筛法 朴素算法 1 vis[1]=1; 2 for (int i=2;i<=n;i++) 3 if (!vis[i]) 4 { 5 pri[++tot]=i; 6 for (int j=i*2;j<=n;j+=i) 7 vis[j]=1; 8 } 欧拉筛法 朴素算法 vis[]=; ;i<=n;i++) { if (!vis[i]) pri[++tot]=i; ;j<=tot;j++) { if (i*pri[j]>n) break; vis[i*pri[j]]=;

目录 1. 免费开源包/库 1.1 R包 1.2 Python库 2. 成熟软件 3. WEB/GUI工具 前面我们已经介绍了基因组选择的各类模型,今天主要来了解一下做GS有哪些可用的软件和工具.基因组选择处在热门研究阶段,每年都有不少新工具开发出来,可分析的软件非常之多,为了便于大家更加清晰地了解,这里我将它们分为免费开源包/库.成熟软件.WEB/GUI工具三类,用户使用难度依次降低. 1. 免费开源包/库 R和Python语言作为开源软件的代表,在数据分析领域有着不可替代的优势.近几年大部分

目录 1. GS概况 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改进 ①单随机效应 ②多随机效应 2)间接法 间接法模型 基于间接法的模型改进 3. GS模型比较 模型比较结论 4.问题及展望 文献来源: 尹立林, 马云龙, 项韬, 朱猛进, 余梅, 李新云, 刘小磊, 赵书红. 全基因组选择模型研究进展及展望[J]. 畜牧兽医学报, 2019, 50(2): 233-242. 华中农大赵书红老师于2019年发表在< 畜牧兽医学报>上的综述,主要针对动物. 1. GS概况 2009年