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

使用awk取某一行数据中的倒数第N列:$(NF-(n-1))比如取/etc/passwd文件中的第2列.倒数第1.倒数第2.倒数第4列(以冒号为分隔符) [root@ipsan-node06 ~]# cat /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/bash bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin adm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/

本篇文章主要介绍Hudi在医疗大数据中的应用,主要分为5个部分进行介绍:1. 建设背景,2. 为什么选择Hudi,3. Hudi数据同步,4. 存储类型选择及查询优化,5. 未来发展与思考. 1. 建设背景 我们公司主要为医院建立大数据应用平台,需要从各个医院系统中抽取数据建立大数据平台.如医院信息系统,实验室(检验科)信息系统,体检信息系统,临床信息系统,放射科信息管理系统,电子病例系统等等. 在这么多系统中构建大数据平台有哪些痛点呢?大致列举如下. 接入的数据库多样化.其中包括很多系统,而系

我们做完GWAS的关联分析后需要查看显著性SNP在我们数据中的频率分布情况.这时候我们需要用到plink和我们做关系分析所用的二进制文件datas. 第一步,我们用R语言读取分析结果,即*.assoc文件,按P值倒序排列,即出现上图的结果. 第二步,查看单个SNP位点(即上述结果中的kgp4382537)在数据中的频率.打开Plink,使用指令: "plink --bfile datas --snp kgp4382537 --freq --out kgp4382537_freq". 随

高通量测序数据下机后得到了fastq的raw_data,通常测序公司在将数据返还给客户之前会做"clean"处理,即得到clean_data.然而,这些clean_data是否真的"clean"呢?首先,我们应该做一下质控.如果质控不合格,就需要一些处理,比如去接头.去除量的reads.(1)去除测序数据中的接头(用到的是fastx_toolkit里面的fastx_clipper工具): Usage: fastx_clipper [-h] [-a ADAPTER]

sqoop中,如果数据中本身有换行符,会导致数据错位: 解决办法: 在sqoop import时修改配置文件 sudo -u hive sqoop import --connect jdbc:mysql://${miguanMysqlHost}/${miguanDatabaseName} --username ${miguanMysqlUser} --password ${miguanMysqlPwd} --table applibrary --hive-import --hive-table

起始地     目的地     距离(公里)A             B             1000A             C             1100A             D             900A             E             400B             D             300D             F             600E             A             400F        

在asp.net mvc后台返回到视图中的json数据中想对数据进行操作,发现日期类型无法直接进行操作,需要转换为指定格式才行.在网上也搜了下方法也很多,觉得有点麻烦,最终使用正则搞定了,分享下: var jsondate="/Date(1415169703000)/"; var formatdate=eval(jsondate.replace(/\/Date\((\d+)\)\//gi, "new Date($1)")); alert(formatdate.toL

需求:资产维修表中同一资产可能维修完继续申请维修,这时候维修状态需要根据最近的维修时间去判断维修状态,所以同一资产ID下会出现重复的数据(维修审批通过,维修审批未通过),或者可能不出现(未申请维修),所以需要查询资产维修表中未重复的数据和重复的数据中申请维修日期最近的数据,方法如下: 资产表如下:

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最近,需要将wireshark监听的数据进行提取,分两步:首先,应该得出wireshark的数据包吧,在图形化界面中可以非常直观的将监听数据进行存储,但是这样需要手动操作非常麻烦,而且容易出错(随着处理数据包的数量增加,图形化可能吃不消,以前就遇见过),在linux下,采用了tshark命令,tshark就是wireshark图形界面命令行化,命令如下: sudo tshark -f "udp port 1243" -i eth0 (-w)> /tmp/capture.cap 对

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

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public class MinHeap { /* * * Top K个问题,求给定数据中最小的K个数 * * 最小堆解决:堆顶元素为堆中最大元素 * * * */ private int MAX_DATA = 10;//最小10个数 private int[] data;//存储数据 private int len;//当前存储长度,考虑到元素个数可能没有10个,这个时候全部输出 private MinHeap() { data = new int[MAX_DATA]; len=0; } pr

基于简单sql语句的sql解析原理及在大数据中的应用 李万鸿 老百姓呼吁打土豪分田地.共同富裕,总有一天会实现. 全面了解你所不知道的外星人和宇宙真想:http://pan.baidu.com/s/1c1utFDQ http://blog.sina.com.cn/s/blog_89436e570102w8qs.html http://blog.sina.com.cn/contn 8年后,  中国2024年将统一世界! 呵呵,地球正在从黑暗进入光明.外星人在帮助地球村民! 呵呵,外星人是客观存在的

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列十一:提取MapInfo地图数据中的空间数据解决方案 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.熟悉或了解Microsoft SQL Server 2008中的空间数据类型. 4.具备相应(比如OGC规范.KML规范)的GIS专业理论知识. 5

一.问题 默认情况下,angularJS绑定的数据为字符串文本,不会对其中包含的html标签进行转义生成格式化的文本.在实际工作时碰到接口返回的数据带有html格式时该如何处理. 二.解决办法 1.引入angular-sanitize.js文件,并在module定义时注入服务ngSanitize.(为了能使用ng-bind-html属性,这里在html页面直接用ng-bind-html也可,不用配置过滤器,不行的话尝试过滤器) var myApp = angular.module('myApp'

1.Jmeter的察看结果树的响应数据有中文时会显示乱码,如图,我访问百度HTTP请求,响应数据中的title处是一串乱码 2.我们需要改一个设置,打开jmeter\bin\jmeter.properties,Ctrl+F查找到#sampleresult.default.encoding=ISO-8859-1, 3.把#去掉,更改成sampleresult.default.encoding=utf-8,保存后,关闭jmeter, 4.再重新打开jmeter,再次运行一次访问百度HTTP请求,就不

一.序言 NoSQL是Not Only SQL的缩写,而不是Not SQL,指的是非关系型的数据库,它不一定遵循传统数据库的一些基本要求,比如说遵循SQL标准.ACID属性.表结构等等.相比传统数据库,叫它分布式数据管理系统更贴切,数据存储被简化更灵活,重点被放在了分布式数据管理上. 随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得

背景: 之前也读过一些关于django的一些书,看过别人写的一些博客系统.但是总有一种看别人的都会,但自己写不出来的感觉,于是为了加深对django的学习就开始动手学习了. 环境搭建: 环境:使用python2.7(x64)+django1.11.5+mysql5.7.17 win7x64环境下,ide使用pycharm(个人破解版本) 1)新建一个myblog的django项目,同时定一个blog的app,新建成功后,修改myblog工程下settings.py配置(把数据库从默认的sqlit

GWAS研究中,表型分两种.第一种是线性的表型,如果身高.体重.智力等:第二种是二元的表型,比如患病和未患病,即通常所说的case和control.对于表型是线性的样本来说,是不存在case和control比例不平衡的情况的,但是对于表型是二元的样本,比如疾病和对照组(健康人群),case和control比例失衡,可能会出现N多的假阳性结果.具体看看下面的例子. 例子1:case和control比例在稍微正常的情况下,比如冠心病(coronaryartery disease,case:contr