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

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)

基因组表达分析:如何选择RNA-seq vs. 芯片 发布日期:2017-03-29 10:00 DNA 芯片(上图左侧)由附着在表面的核酸探针组成.首先,从样品中提取 RNA 并转化为互补 DNA(cDNA),用荧光标签(1)进行标记. 接下来标记的 cDNA 片段与芯片(2)上的核酸杂交. 扫描芯片检测每个斑点的荧光水平,从而得到基因表达水平(3). 在 RNA-seq 中,RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA,以备用于测序(A). 接下来对 cDNA 文库进行测序(B),将所得读数与基

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

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

无线遥控器(无线电遥控器)在我们生活中非常常见,应用于各种场景,方便着用户的使用.不过大多数还是用于安防方面的,比如: 遥控报警器.电动卷帘门.电动伸缩门.遥控电开关.无线遥控门铃…… 1.无线遥控器简介 无线遥控器从安全角度看大致分为两类,一类是最普遍的固定码遥控器,特点是廉价.应用广泛.市场大.用户多:另一类是滚动码遥控器,特点是价格较贵.相对比较安全.用于汽车安全防盗等安全要求较高的地方. 固定码遥控器有很多种编码方式,国内常见的是 3 态 8 位的编码或者厂商出厂时烧录的随机码.滚动码这

Qt的信号和槽机制是Qt的一大特点,实际上这是和MFC中的消息映射机制相似的东西,要完成的事情也差不多,就是发送一个消息然后让其它窗口响应,当然,这里的消息是广义的说法,简单点说就是如何在一个类的一个函数中触发另一个类的另一个函数调用,而且还要把相关的参数传递过去.好像这和回调函数也有点关系,但是消息机制可比回调函数有用多了,也复杂多了 MFC中的消息机制没有采用C++中的虚函数机制,原因是消息太多,虚函数开销太大.在Qt中也没有采用C++中的虚函数机制,原因与此相同.其实这里还有更深层次上的原

一.相关数据结构及其位置(大致浏览即可,介绍流程时再来仔细看) 1.1 进程描述符struct task_struct所在目录:include\linux\sched.h 关注task_struct中如下字段: struct sigpending pending:存放着实时信号,位于include\linux\signal.h,该结构有如下字段 struct sigpending { struct list_head list; \\指针 sigset_t signal; \\位图 }; sig

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

信号在进程间通信是异步的,每个进程的task_struct结构有一个sig指针,指向一个signal_struct结构 定义如下 struct signal_struct { atomic_t count; struct k_sigaction action[_NSIG];//类似一个信号向量表,每个元素就是一个函数指针 spinlock_t siglock; }; struct k_sigaction { struct sigaction sa; }; struct sigaction { u

Qt的信号和槽机制是Qt的一大特点,实际上这是和MFC中的消息映射机制相似的东西,要完成的事情也差不多,就是发送一个消息然后让其它窗口响应,当然,这里的消息是广义的说法,简单点说就是如何在一个类的一个函数中触发另一个类的另一个函数调用,而且还要把相关的参数传递过去.好像这和回调函数也有点关系,但是消息机制可比回调函数有用多了,也复杂多了 MFC中的消息机制没有采用C++中的虚函数机制,原因是消息太多,虚函数开销太大.在Qt中也没有采用C++中的虚函数机制,原因与此相同.其实这里还有更深层次上的原

关于SIGSEGV信号的含义就不解释了.网络上有很多解释. 今天记录一下,自己遇到的一个问题,想了好几天都没想出来的.今天终于想到原因了. 过程描述: 有个类 CBase,里面放了一个成员变量 DATA,这个成员变量是个 union结构.union结构里面数据长度不一样. 然后,我有个std::list链表.链表来存放这个CBase.CBase全部都是从网络上传送过来的. 接着,我按消息头的长度来分配堆,然后存放CBase.(错就错在这里) 最后,我把*pCBase push_back()到li

一.需求描述: 1.读取data.asc文件,分析其连续性: 2.绘制信号图像,并保存. 二.UI界面组成: 该应用的UI由以下几个控件组成: 3个PushButton:打开文件.图像保存.退出: 1个Combox:下拉框用于信号的选择: 1个Widget:用于确定绘图区域的坐标,并在Widget部件上绘制图像曲线. 3个Label:用于标注注释,及坐标轴 三.主要功能的实现 信号分析结果如下: 其中最主要的涉及信号数据的标准化处理,标准化处理计算公式: std=(当前信号值—此类信号的最小值)

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

基于linux master v4.9版本 信号是异步的, 一.信号何时来 信号是异步的,对于一个进程随时都会接收到信号. 二.选择线程(task)来处理 那么一个进程接收到信号时,需要选择一个task来处理.如何选择呢? 三.使线程达到能够处理信号的状态 设置信号的pending flag. 1)对于睡眠线程 a)处于TASK_INTERRUPTIBLE,唤醒,系统调用返回 while (dev->current_len == GLOBALFIFO_SIZE) { if (filp->f_f

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

QFileDialog关于选择文件对话框中的几个信号 实例: openFile::openFile(QWidget *parent) :QWidget(parent),ui(new Ui::openFile){ui->setupUi(this);fDialog = new QFileDialog(this);fDialog->setFileMode(QFileDialog::Directory);connect(fDialog,SIGNAL(currentChanged ( const QSt

前言 关于全基因组关联分析(GWAS)原理的资料,网上有很多. 这也是我写了这么多GWAS的软件教程,却从来没有写过GWAS计算原理的原因. 恰巧之前微博上某位小可爱提问能否写一下GWAS的计算原理.我一顺口就答应了. 后面一直很懒,不愿意动笔,但想着既然答应了,不写说不过去. 我写这段话的意思是,如果你有任何关于GWAS分析问题或者疑问,希望我能写一下的,可以跟我说. 如果我认为有价值,写出来对大家有帮助的话,会写的. GWAS所涉及的公式:最小二乘法 首先,我们来一个知识点的回顾:最小二乘法

实例化补充 instance_path和instance_relative_config是配合来用的.这两个参数是用来找配置文件的,当用app.config.from_pyfile('settings.py')这种方式导入配置文件的时候会用到 from flask import Flask,request app = Flask(__name__,instance_path=None, instance_relative_config=True) app.config.from_pyfile('