目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料

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. 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

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

参考: Hail Hail - Tutorial  windows也可以安装:Spark在Windows下的环境搭建 spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 - Hail依赖的平台,并行处理 google cloud platform - 云平台 Broad's data cluster set-up tool 对Google cloud SDK的一个简单的wrap,方便操作. cloudtools is a small collection of command line tool

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 说明 1.前言 2.植物GS瓶颈 3.提高GS预测的准确性 4.GS与现代育种技术结合 5.GS开源育种网络 说明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From Livestock to Plants 这篇是徐云碧老师2019年发表在<Plant Communications>上的综述.徐老师是农科院作科所以及CIMMYT的分子育种专家,著有<分子数量遗传学>和<分子植物育种>,提出环境型.遗传增益等

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

GS简介: Windows的缓冲区安全监测机制(GS)可以有效的阻止经典的BOF攻击,因为GS会在函数调用前往函数栈帧内压入一个随机数(canary),然后等函数返回前,会对canary进行核查,判断canary是否被修改.因为canary的地址是(前栈帧EBP-4),所以如果溢出攻击想要覆盖返回地址或者异常处理句柄的话,就会路过canary.系统检测到canary被修改之后,在函数返回前就会直接终止程序,no return,no exception,so no exploit. GS原理: 下

Resequencing 302 wild and cultivated accessions identifies genes related to domestication and improvement in soybean 中文名:基于GWAS与群体进化分析挖掘大豆驯化及改良相关基因 发表期刊杂志:nature biotechnology影响因子:41.514发表时间:2015年2月发表单位:中科院遗传与发育生物学研究所 一.      研究取材62株野生大豆.130株地方种和110个

comvert hmp to ped1, ped2, map fileSB1.ped, SB2.ped, SB.map 1, choose 20 markers for 30 times(WD: /share/bioinfo/miaochenyong/GWAS/SB/20Markers-1To5Effect)python ../choose_multi-markers.py SB.imputed.916.filtered.hmp 20 30 marker pheno 2, combine phe

利用CreateRemoteThread向进程注入远程代码时,一般会有以下两种做法: 利用LoadLibrary在目标进程加载指定的DLL 将代码复制到目标进程,然后启动这段代码 上面的第二种方法其实在使用上更加灵活.因为借用该方法,我们可以灵活地自定义函数(以下简称为启动函数)的参数.其使用流程一般为: 利用VirtualAllocEx / WriteProcessMemory 将启动函数的代码复制到目标进程 利用VirtualAllocEx / WriteProcessMemory 将启动函

玩家上线 这个过程看了很多很多次了,这里在看下 客户端打开,服务器收到libevent事件,然后new Channel这个过程都付给他各种指针,然后放到channel容器中 .客户端发送c2s_login 服务器发送s2c_login 并带以下结果 enum LoginEnum { LoginSuccess, LoginPasswordOrUserError, LoginUserNotExist, LoginUserIsOnline, //用户已在线 }; .根据用户名查询id,如果没有返回Lo

GS界面上显示的重要参考数据,这个是压测时重要参考 struct GSinfo { int revBuffNum; int sendBuffNum; int clientNum; int dbAskNum; ///< 数据库请求包数 int dbHrNum; ///< 数据库结果包数 }; void __stdcall GameServer::get_info(GSinfo& rGsInfo) { rGsInfo.clientNum = m_LiveMgr.GetLinks();//这

客户端发包,GS接收 bool GameServer::ProcessLoop(packet& rPkt)//GS线程做的 { if(false == m_spDataLayer->Recv(rPkt)) return true;//没数据了 if(rPkt.is_data) { if(!rPkt.data)//数据为空 return false; GameChannel* pGC = m_vecChannel[rPkt.channel_id];//m_vecChannelGS里面所有玩家的

struct LiveMgr { private: int m_nCount; ///< 管理数量 std::vector<int> m_vecChannels; ///< 所有channel std::shared_ptr<I_Timer> m_spTimer; ///< 定时器 public: std::function<void(int channel)> m_fnTimeOutDisconnect; void Init(int nMaxGcNu

GS网络连接事件 //网络事件 //这个事件是在libevent里面的收到的事件就是在那个listen里面,就是客户端打开,服务器收到通知 link_stat stat = (link_stat)rPkt.size; if (stat == link_stat::link_connected) { GameChannel* pNewGC = new GameChannel(); m_vecChannel[rPkt.channel_id] = pNewGC;//m_vecChannel玩家chan

void GameServer::ProcessThread() { try {//在ui线程里面搞个大try不是说try效率不好吗,难道只是为了出现错误发现在GS线程里面出现的吗 ProcessThreadTry(); } catch (...) { DWORD dwErrno = GetLastError(); MessageBox(NULL, L"GameServer::process_thread异常", L"异常", MB_OK); } } void Ga

开启GameServer模式 init函数,现在看看这个大函数干什么的 //这个init也是GameServerUI里面调的,这个线程其实就做了一些初始化的工作,其实这里面没有什么主不主线程,都是在一个进程里面的 void __stdcall GameServer::init() { ///设置最大连接数,现在还不知这个到底干啥的 Share::SetMaxGcNumb(); //指定本GS支持的最大数量 ///log日志,现在服务器写日志,在服务器报错的时候可以查看日志,还有报错时生成dump

when LCUE enabled in phyreEngine when Yebis integrated and render there are two mainloopdraws in one frame the inout stream of geometry shader in second mainloop will be changed from stripstream to pointstream why..... I used gfxcontext,ccb,dcb to ad