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

一.什么是多基因风险评分 传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. ​为了更好理解多基

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

题目链接:https://vjudge.net/contest/28079#problem/M 题目大意: 一个边界长为L宽为W的平面同时发射n个台球,运动K秒,台球碰到桌面及两(多)个台球相撞情况如下图所示,求K秒后这n个球的位置(要排序,依次按横纵坐标升序): 解题思路:其实跟以前的经典题蚂蚁爬木棍是一样的,总结为以下几点: ①两(多)球相撞的情况可以忽略,因为两球撞击后可以看作两个球按原来的方向运动只是序号换了一下而已,多球同理. ③碰壁时反向 ②可以把横纵坐标分开计算,这样就很明了了,可

P2867 [USACO06NOV]大广场Big Square 题目描述 Farmer John's cows have entered into a competition with Farmer Bob's cows. They have drawn lines on the field so it is a square grid with N × N points (2 ≤ N ≤ 100), and each cow of the two herds has positioned he

有错误的或者有问题的欢迎评论 计算机存储中有多少字节 合法括号序列 无向连通图最少包含多少条边 字母重新排列 凯撒密码加密 反倍数 正整数的摆动序列 螺旋矩阵 小明植树 户户通电 计算机存储中有多少字节 题目 问题描述 在计算机存储中,12.5MB是多少字节? 答案提交 这是一道结果填空的题,你只需要算出结果后提交即可.本题的结果为一个整数,在提交答案时只填写这个整数,填写多余的内容将无法得分. 这是真的送分题 12.5*1024(转换成KB)*1024(转换成B)=13,107,200 合法括

户户通电 题目 问题描述 2015年,全中国实现了户户通电.作为一名电力建设者,小明正在帮助一带一路上的国家通电. 这一次,小明要帮助 n 个村庄通电,其中 1 号村庄正好可以建立一个发电站,所发的电足够所有村庄使用. 现在,这 n 个村庄之间都没有电线相连,小明主要要做的是架设电线连接这些村庄,使得所有村庄都直接或间接的与发电站相通. 小明测量了所有村庄的位置(坐标)和高度,如果要连接两个村庄,小明需要花费两个村庄之间的坐标距离加上高度差的平方,形式化描述为坐标为 (x_1, y_1) 高度为

第五章:高性能并行计算 一个反复被提及的反对使用Python进行高性能数值计算的言论是这种语言是动态解释型的,速度太慢.一种编译型低级语言,如C,能提供比它快几个数量级的运算速度.我们在第三章--使用IPython进行数值计算中已经引入了向量化这一概念表示了对这种观点的反对.NumPy 数组的运算速度甚至可以和C一样快,因为低速的Python循环可以使用快速的C循环替代.尽管有时会出现一些复杂的算法不能进行向量化或很难向量化,幸运的是我们还有其他的解决方案而不用丢弃所有的Python代码用C重写

题目为计算两点之间距离. 面向过程的思维方式,两点的横坐标之差,纵坐标之差,平方求和,再开跟,得到两点之间距离. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Classes_2_point_distance { class Program { static void Main(string[

根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值 步骤: 根据决策值和真实标签画ROC曲线,同时计算AUC的值: 计算算法的决策函数值deci 根据决策函数值deci对真实标签y进行降序排序,得到新的排序$roc_y$ 根据$roc_y$分别对正负类样本进行累积分布$stack_x$,$stack_y$ 根据$stack_x$,$stack_y$计算RUC的值 \[AUC = \sum_{i=2}^{n}(stack_x(i)-stack_x(i-1))*stack_y(i) \] 分别以$

2619: B 友元类-计算两点间距离 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB 提交: 469  解决: 252 题目描述 类Distance定义为类Point的友元类来实现计算两点之间距离的功能. Point类中有两个私有数据成员X和Y来表示点的两个坐标(横坐标和纵坐标), 成员函数需要自己定义. 主程序输入两个Point点的坐标,计算两个点之间的距离. 类Distance的声明如下: class Distance { public: float Dis(Point & p,Poi

[-] 三角函数计算Cordic 算法入门 从二分查找法说起 减少乘法运算 消除乘法运算 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到

描述 http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1610 给出n个点,问两两确定的直线中,斜率不同的共有多少条. 分析 暴力枚举直线,算出来斜率放在k数组里面(斜率不存在记为INF),然后去个重统计个数就行了. 其实特水... #include <bits/stdc++.h> using namespace std; +; ,INF=0x7fffffff; int n,cnt; ]; struct pt{ double x,y; pt(,)

由于最近要使用atan2函数,但是时间上消耗比较多,因而网上搜了一下简化的算法. 原帖地址:http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/8458769 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三

题目来自老师的课后作业,如下所示.很多地方应该可以直接调用函数,但是初学Python,对里面的函数还不是很了解,顺便带着学习的态度,尽量自己动手code. 测试版代码,里面带有很多注释和测试代码: # -*- coding: cp936 -*- import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''''' 在x=[0,1]上均匀采样10个点组成一个数据集D=[a,b] ''' a = [] b

原文链接:http://www.tuicool.com/articles/3MjURj “全世界的网络连接起来,英特纳雄耐尔就一定要实现.”受益于这个时代,互联网从小众的角落走到了历史的中心舞台.如果无远弗届的互联网将把会整个世界转化成了一个巨型网络,那么就让这一切首先从淘宝开始吧. 最近我们试图将淘宝的交易记录中的物品和人组成一个对分网络(bipartite network).对于这个网络的,我们有许多有趣的问题:这个网络中节点的度分布会是什么样?在这个网络中,是否也存在“权威节点”?是否也有

GWAS的数据形式:SNP数据,即各个SNP位点的aa,Aa,AA基因型与疾病状态(0正常,1患病)的样例-对照数据. 在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法.不同的变化带来不同的性状,如各种疾病的不同. 这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照).每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内

原作:面包包包包包包 改动:寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月 出处:http://blog.csdn.net/Breada/article/details/50697030 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50697074 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50697105 声明:版权全部.转载请联系作者并注明出处 1. 引言 提笔写这篇博客,

前言 关于选用多少个PCA做群体分层校正,各大期刊并没有一个统一的说法. 故做了如下综述. 1 随心所欲型,想选多少就选多少 PCA想选多少就选多少,这个真的不是开玩笑.有文献出处有真相! 比如下面文献直接选用10个PCA校正群体分层. Largest GWAS of PTSD (N=20070) yields genetic overlap with schizophrenia and sex differences in heritability 比如选用前5个主成分校正群体分层. Acco

一.为什么要校正case和control数量比例不平衡情况 试问作为生信届人员,最怕的是什么,当然是统计结果不靠谱.统计结果不靠谱包括两方面:一个是假阴性,一个是假阳性.假阴性可以理解为白天鹅被误当成丑小鸭了,假阳性可以理解为一大堆青蛙,你不知道哪个才是你的真命天子.假阴性就罢了,最多让你错过发现真理的机会,但万一假阳性呢,你拿着一个看似完美的结果吭哧吭哧做实验验证,一年半载的周期下来,什么结果都验证不出来,岂不是坑了做实验的人.因此,我们就要在源头上,把这个不靠谱的统计结果杜绝出去. 上一篇文