OMIM数据库:大神私藏的数据库,99.9%的人都不知道! 2019-03-04 11:00乳腺癌/医生/肺癌 “ GEO.NCDB.TCGA.SEER数据库这些我都知道,但OMIM是什么鬼? OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)数据库,中文称在线人类孟德尔遗传数据库.OMIM包括了现在所有已知的遗传病和超过15000个基因的信息.OMIM侧重于疾病表型与其致病基因之间的关联. ” 也就是说当你知道某个病的时候,但不知道它受什么基因影响 ——选OMI

生命组学 同义突变虽然不改变蛋白质种类,但是影响量,修饰的稳定性. SNP vs mutation SNV单核苷酸变化,mutation,SNP是从群体角度思考的,约有1%,mutation比SNP还低. Alleles and genotype 多种效应叠加比孟德尔遗传出现的概率高. 依据SNP将人群分开,分别用药,研究不同人群(不同变异)对该药物的反应. 疗效研究药物靶点,药物动力学研究药物代谢途径. ====================================== 药物动力学

Form Here:http://code.csdn.net/news/2819345 Vis.js 是一个动态的.基于浏览器的可视化库,可处理大量的动态数据并能与这些数据进行交互操作.该项目是由Almende B.V公司开发的,包含 DataSet.Timeline, 和 Graph. Vis.js 是一个动态的.基于浏览器的可视化库,可处理大量的动态数据并能与这些数据进行交互操作.该项目是由Almende B.V公司开发的,包含 DataSet.Timeline和Graph组件. Vis.j

重测序便宜了,群体的测序和分析也多了起来.群体结构分析,是重测序最常见的分析内容.群体结构分析应用十分广泛,首先其本身是群体进化关系分析里面最基础的分析内容,其次在进行GWAS分析的时候,本身也需要使用PCA或structure分析的结果作为协变量,来校正群体结构对关联分析带来的假阳性.我们之所以冠以 "群体结构三剑客"的称呼,那是因为这三张图(或者说三项分析)几乎总是在一篇文章中一起出现.虽然这三张图常常一起出现,但它们能够解释的生物学问题,以及绘制的方法都是有所不同的,所以我们还是

想系统的学习生信数据库可以先看一下北大的公开课,有一章专门讲的数据库与软件: -生物信息学:导论与方法 北大\ 生物信息数据库及软件资源 一个优秀的生信开发者能够解决如下问题: 如何鉴定一个重要的且没有被解决的生物学问题? 如何将该问题转化为一个可计算的问题? 如何提出一个解决此问题的算法? 如何实现该算法? 如何评估算法? 生信工具使用者需要解决如下问题: 每个方法解决的是哪个生物学问题? 该方法有哪些基本的假设? 每个参数是什么意思,都是用来干什么的? 准确度评估,sensitivity a

abstract: 代码克隆的综述 S1    INTRODUCTION AND MOTIVATION 代码克隆的利弊: 利:可以有效地去耦合,避免其他一些可能的错误: 弊:当被复制的那段code中带有bug的话,他的复制版本中都会含有bug. 但是代码克隆操作又是不可避免的,因此,代码克隆应该得到有效的检测和管理. S2    A SYSTEMATIC REVIEW OF CLONE LITERATURE Robert Tiras搜集了一个从1994~2013的论文库,主要分为以下几类: 1.

<微信小程序七日谈>系列文章: 第一天:人生若只如初见: 第二天:你可能要抛弃原来的响应式开发思维: 第三天:玩转Page组件的生命周期: 第四天:页面路径最多五层?导航可以这么玩 前两篇文章第一天:人生若只如初见和第二天:你可能要抛弃原来的响应式开发思维零零散散地记录了一些微信小程序的细节,主要集中在UI方面.其中提到的解决方案只是笔者自身的一些探索,并非最佳实践,甚至不是笔者项目中最后采用的方案(最终方案会在后续文章里详细讲述).其实小程序的UI开发并非简短的两篇文章可以概括的,还有许多细

聚类分析计算与分析(基于系统聚类法) 下面以一个具体的例子来实现实证分析.2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出. 根据原始数据对我国省份进行归类统计. 原始数据如下 注:数据来源—www.stats.gov.cn(中华人民共和国国家统计局) 代码如下: #读入数据 china <- read.table("F:\\2008年我国其中31个省.市和自治区的农村居民家庭平均每人全年消费性支出.txt",header=TRUE) distance

#以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析iris data <- iris[,:] #系统聚类法(层次聚类法) distance <- dist(data) #计算距离 iris.hc <- hclust(distance) #聚类分析,计算距离方法是complete plot( iris.hc, hang = -) #绘画系谱图 re <- rect.hclust(iris.hc, k = ) #分为三类 iris.id <- cutree(iris.hc, )

原文地址: http://www.licai.com/yuedu/201411-62884.html 如果你对各大耳熟能详的国际酒店管理集团还有什么问题,相信今天和你分享的各大酒店集团家族系谱图和最全介绍会帮助到你很多.不管你是酒店行业人士还是高端酒店控,都不要错过这次风暴般的洗脑.     一.洲际酒店集团(Inter Continental Hotels Group) 洲际集团成立于1777年,总部位于英国.是目前全球最大及网络分布最广的专业酒店管理集团,同时也是世界上客房拥有量最大(高达6

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3

OpenJDK源码阅读导航 OpenJDK源码阅读导航 博客分类: Virtual Machine HotSpot VM Java OpenJDK openjdk 这是链接帖.主体内容都在各链接中. 怕放草稿箱里过会儿又坑掉了,总之先发出来再说…回头再慢慢补充内容. 先把ItEye网站上的信息聚合起来. 近期提问帖: 阅读openjdk源代码 如何来看OpenJDK源码 如何分析OpenJDK中JVM的实现 一个个回复太麻烦了,合在一块儿写这么一篇. ================ 前言 我的

一直在搞spark,也没时间弄hadoop,不过Hadoop基本的编程我觉得我还是要会吧,看到一篇不错的文章,不过应该应用于hadoop2.0以前,因为代码中有  conf.set("mapred.job.tracker", "192.168.1.2:9001");新框架中已改为 Yarn-site.xml 中的 resouceManager 及 nodeManager 具体配置项,新框架中历史 job 的查询已从 Job tracker 剥离,归入单独的mapre

1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7

原文链接:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html 从网上搜到的一篇hadoop的编程实例,对于初学者真是帮助太大了,看过以后对MapReduce编程基本有了大概的了解.看了以后受益匪浅啊,赶紧保存起来. 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的Ma

一篇讲得很好的hadoop实例,非常适合初学者学习hadoop. 本文转载自:http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/06/04/2534533.html,感谢作者虾皮的分享. 1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进

这一章节开始介绍一个数据结构中的一个基本概念——树. 我们从数据结构的解读来解释树结构的重要性,现实世界的数据除了最基本的线性结构(我们常用队列.数组和链表等结构表征),还有一个重要的特性——层级结构需要我们去表征,例如世界杯的对阵表.遗传系谱图等等,这时候我们基于对现实世界的抽象,会很自然的理解为什么会有树这样一个数据结构. 而树这种数据结构也是能够分类的,我们将每个节点记录某种抽象的概念或者具象的事物,这样用来表征一种从属关系,我们称其为抽象型数据结构的树.或者将每个节点储存一些数据,基于这

Cytoscape是一个做网络图的js插件.用起来非常方便,并且非常强大.这是它的站点:点击打开链接 使用它须要导入两个文件,一个是js文件,一个是css文件.官网上下载. 这里实现了一个功能.即从后台数据库中检索数据,然后返回到前端,生成网络图. 后台action就不写了,总之返回到前端的是一个struts2的<s:iterator value="userlist" >.首先用div显示出来: <div id="hidden"> <s

1.数据去重  "数据去重"主要是为了掌握和利用并行化思想来对数据进行有意义的筛选.统计大数据集上的数据种类个数.从网站日志中计算访问地等这些看似庞杂的任务都会涉及数据去重.下面就进入这个实例的MapReduce程序设计. 1.1 实例描述 对数据文件中的数据进行去重.数据文件中的每行都是一个数据. 样例输入如下所示: 1)file1: 2012-3-1 a 2012-3-2 b 2012-3-3 c 2012-3-4 d 2012-3-5 a 2012-3-6 b 2012-3-7

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 线性混合模型与普通的线性模型不同的地方是除了有固定效应外还有随机效应. 笔者认为一般统计模型中的横截面回归模型中大致可以分为两个方向:一个是交互效应方向(调节.中介效应).一个是随机性方向(固定效应.随机效应). 两个方向的选择需要根据业务需求: 交互效应较多探究的是变量之间的网络关系,可能会有很多变量,多变量之间的关系: 而随机性探究的是变量