流行病学研究常见的分析就是相关性分析了. 相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路,比如缺乏元素A与某种癌症相关,那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率.这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症,也就是说元素A和癌症有因果关系. 但实际上,元素A和癌症有相关性,不代表他们之间就有因果关系.也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症,这种并发症会导致元素A缺乏. 再比如,研究表明,大胸女生与不爱运动相关.那么,到底是因为胸大的女性不爱运动,还是因为不爱运动导致胸大(肥胖). 如果不做其他分析,

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

好多同学询问孟德尔随机化的问题,我再来尝试着梳理一遍,希望对大家有所帮助,首先看下图1分钟,盯着看将下图印在脑海中: 上图是工具变量(不知道工具变量请翻之前的文章)的模式图,明确一个点:我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系,也就是小b,但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的,因为有很多的U,因此我们借助工具变量G(关于工具变量我们之前的文章有详细的解释,请自行查阅),去估计我们感兴趣的小b. 现在有天然良好的工具变量G,也就是我们的基因变量,此时有上面的图,再次重申:我们感兴趣的,最终希望

0 声明 文中显式或隐式指出是摘抄的部分,仅代表原作者的观点. 该随笔的动机源自胡适先生的一句话的前半部分: 1 知识以及建立知识的过程有强弱.高大上土肥圆之分吗? 文章摘自传说中的1024:[真人轉貼]中国科技必须落后 作者不詳. 重要摘录 在<伯克利物理学教程>第一卷,<力学>中有这样一段话:"实验科学的巨大成就是由各种不同类型的人完成的.他们有的兢兢业业,有的坚持不渝,有的富有直观洞察力,有的善于创造,有的精力充沛,有的老成持重,有的机智灵巧,有的细致周密,也有的人

前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算.具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. 大家可以去上面的链接去下载实验材料和stard code,如实验内容有难以理解的地方,欢迎私底下讨论.下面是随便写的一些笔记. 完成该实验需要了解一些遗传方面的简单知识,可参考:Introduction to heredity(基因遗

LinJM  @HQU 谈及遗传算法,我首先想到的就是孟德尔的豌豆实验.当然,遗传算法实质上并不能用豌豆实验说明,豌豆实验探讨了分离定律和自由组合定律,而遗传算法所借鉴的并不是这两个定律.遗传算法,简单的讲,就是达尔文的适者生存的原理,当新结果的适应度比原来的适应度高,那么这个结果就保存下来,并遗传给下一代,就是把好的留下来(这个“好的”,“怎么好”,就是我们根据具体情况具体定义的)当然,这里面不仅仅是把好的结果留下来,同时还借鉴了遗传进化里面的染色体交叉和变异的想法.闲话说完,那么咱们就来看看

外显率(penetrance): 外显率是指条件下,群体中某一基因型(通常在杂合子状态下)个体表现出相应表型的百分率.外显率等于100%时称为完全外显(complete penetranc)低于100%时则为不完全外显(incomplete penetranc)或外显不全.譬如说,玉米形成叶绿素的基因型AA或Aa,在有光的条件下,应该 100%形成叶绿体,基因A的外显率是100%:而在无光的条件下,则不能形成叶绿体,我们就可以说在无光的条件下,基因A的外显率为0.另外如在黑腹果 蝇中,隐性的间断

闲来无事上知乎,看到好多妹子,于是抓取一波. 有没有兴趣?? 目标网址https://www.zhihu.com/collection/78172986 抓取分析 爬取分析 使用pandas操作文件 import pandas as pd fp = pd.read_excel('D:\Backup\桌面\lunzige.xlsx') fp name = fp['name'].tolist() li1 = list(set(name)) li1 ['阿蕾', '杨面', '陈10', '杨顺顺',

•    微博: 小样儿老师2015 初识 3D打印技术,即快速成形技术,它是一种以数字模型文件为基础,运用粉末状金属或塑料等可粘合材料,通过逐层打印的方式来构造物体的技术,3D打印机则出现在上世纪90年代中期,即一种利用光固化和纸层叠等技术的快速成型装置.它与普通打印机工作原理基本相同,打印机内装有液体或粉末等"印材料",与电脑连接后,通过电脑控制把"打印材料"一层层叠加起来,最终把计算机上的蓝图变成实物.如今这一技术在多个领域得到应用,人们用它来制造服装.建筑模

高中学生物的时候关于遗传学的部分,记得当时的教材上为了简化处理一般将基因型定义为AA, Aa, aa.其实这种抽象的理解对应付高考是很有用的,但是实际应用中如果还这样理解那么便会产生一些疑问.之所以会产生这样的抽象,原因是早期并不知道双螺旋DNA是遗传物质,就更不提什么中心法则和DNA测序了.然而当时非常有慧根的孟德尔先生他通过豌豆杂交实验发现了著名的孟德尔遗传定律.所以当早期人们对于遗传学的分子机制还没有那么深刻的认识的时候,就简单的将基因型与表型结合起来理解,所以前面提到的 AA,Aa(显性

今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis" .很中规中矩的一篇文章,没有什么大的亮点的.写它的主要原因整篇文献思路很流畅,次要原因是我懒,不愿意看费脑子的文章. 以下,进入主题: 背景 阿尔茨海默病(AD)是一种进行性和破坏性的神经

来自:https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 遗传算法是模仿生物进化机制的随机全局搜索和优化方法.借鉴达尔文进化论和孟德尔的遗传学说. 相关术语: 基因型(genotype):性状染色体的内部表现: 表现形(phenotype):性状外部表现.或个体的外部表现. 进化(evolution):种群逐渐适应生存环境.生物进化是以种群的形式进行. 适应度(fitness):度量某个物种对生存环境的适应程度. 选择(select

题目请自主上网获取. 分析下思路.第一问,不同时空的出租车的“供求匹配”程度. 也就是说要选取的数据要有时间和地理两个维度.实体对象是出租车.关键的问题就是地点怎么选? 选择的城市具备如下经济较发达,有大量数据可以研究,有一定“出行困难”(才有优化的必要)三点要求. 那么城市选了,具体地点呢?一般选有代表性的景区,车站,商业圈以及大学城. 接下来就要建模型了. 假设打车软件使用率为a..那么实际需求(x)=打车量(z)/打车软件使用率(a).  满意程度(y)=x/出租车供应量(c).t为等车时

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面

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

前言 人类总是在生活中摸索规律,把规律总结为经验,再把经验传给后人,让后人发现更多的规规律,每一次知识的传递都是一次进化的过程,最终会形成了人类的智慧.自然界规律,让人类适者生存地活了下来,聪明的科学家又把生物进化的规律,总结成遗传算法,扩展到了更广的领域中. 本文将带你走进遗传算法的世界. 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,从生物进化的一些现象发展起

DNA拷贝数变异CNV检测——基础概念篇   一.CNV 简介 拷贝数异常(copy number variations, CNVs)是属于基因组结构变异(structural variation),根据大小可分为两个层次:显 微水平(microscopic)和亚显微水平(submicroscopic).显微水平 的基因组结构变异主要是指显微镜下可见的染色体畸变, 包括 整倍体或非整倍体.缺失.插入.倒位.易位.脆性位点等结构变 异.亚微水平的基因组结构变异是指 DNA 片 段 长 度 在 1K

遗传算法入门C1 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 遗传算法历史 遗传算法(GA)是从生物进化的角度考虑提出来的方法,19世纪达尔文在大量观察基础上总结了大自然进化规律,即优胜劣汰:后来孟德尔通过豌豆实验发现了遗传规律.分离规律和自由组合规律.遗传是指父代的基因将会遗传到子代中去,父代和子代具有相似性,同时,父代与子代也会有不同点,否则,从进化角度考虑,父代和子代无差别,物种没有出现进化.当子代中出现不适应生存的个体时,将会逐渐被环境淘汰,具有环境生存优势的个体将

前段时间美国公布的一份长达35页的<未来30年新兴科技趋势报告>.该报告是在美国过去五年内由政府机构.咨询机构.智囊团.科研机构等发表的32份科技趋势相关研究调查报告的基础上提炼形成的. 通过对近700项科技趋势的综合比对分析,最终明确了20项最值得关注的科技发展趋势. 该报告的发布一是为了帮助美国相关部门对未来30年可能影响国家力量的核心科技有一个总体上的把握,其二是为国家及社会资本指明科技投资方向,以确保美国在未来世界中的战略优势. 人工智能(机器人与自动化系统) 在2045年的地球上,人

NCBI(National Center for Biotechnology Information,美国国家生物技术信息中心)除了维护GenBank核酸序列数据库外,还提供数据分析和检索资源.NCBI资源包括Entrez.Entrez编程组件.MyNCBI.PubMed.PudMed Central.PubReader.Gene.the NCBI Taxonomy Browser.BLAST.Pimer-Blast.COBALT.RefSeq.UniGene.HomoloGene.ProtES