提取样本见命令行: plink --bfile file --noweb --keep sampleID.txt --recode --make-bed --out sample 其中,sampleID.txt第一列为提取的样本Family ID,第二列为Within-family ID(IID) 同样的,如果是去除样本,则用参数“--remove”

一.写入 先来一个简单的官方例子,插入的参数为-XPUT,插入一条记录. curl -XPUT 'http://localhost:9200/test/users/1' -d '{ "user": "test", "post_date": "2009-11-15T14:12:12", "message": "Elastic Search" }' { "_index":

一.写入 先来一个简单的官方例子,插入的参数为-XPUT,插入一条记录. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 curl -XPUT 'http://localhost:9200/test/users/1' -d '{     "user": "test",     "post_date": "2009-11-15T14:12:12",     "message&q

过滤和排序(4星) 查询所有才需要过滤(根据过滤条件),排序(按某个规律排序) 使用前提: 必须继承的顶层类是GenericAPIView 内置过滤类 内置过滤类使用,在视图类中配置,是模糊查询 使用前提: 必须继承的顶层类是GenericAPIView 使用方法 设置 from rest_fram

1.介绍 目标检测是指任意给定一张图像,判断图像中是否存在指定类别的目标,如果存在,则返回目标的位置和类别置信度 如下图检测人和自行车这两个目标,检测结果包括目标的位置.目标的类别和置信度 因为目标检测算法需要输出目标的类别和具体坐标,因此在数据标签上不仅要有目标的类别,还要有目标的坐标信息 可见目标检测比图像分类算法更复杂.图像分类算法只租要判断图像中是否存在指定目标,不需要给出目标的具体位置:而目标检测算法不仅需要判断图像中是否存在指定类别的目标,还要给出目标的具体位置 因此目标检测算法实际

目录 前言 四个SNP集 hapmapSNPs tagSNPs fixedSNPs barcodeSNPs hapmapSNPs的指标统计 tagSNPs的群体结构验证 tagSNPs的遗传多样性 tagSNPs用于GS fixedSNPs验证 barcodeSNPs指纹图谱 barcodeIndel SR4R数据库 前言 王向峰老师2020年发表在<Genomics Proteomics Bioinformatics>(IF=6.597)上的文章.对于做数据分析的人来说,如何挖掘公共数据,如

启动shell: /etc/passwd:包含系统用户账户列表以及每个用户的基本配置信息 每个条目有七个字段,每个字段用冒号隔开 用户名 用户密码 用户的系统UID 用户的系统GID 用户的全名 用户的默认主目录 用户的默认shell程序 如:zmcheng:x:501:501:zhangmingcheng:/home/zmcheng:/bin/bash 默认情况下,bash shell启动时会自动处理用户主目录下.bashrc文件中的命令 shell 提示符: PS1:控制默认命令行提示符的格

最近一直在处理samtools freebayes gatk 产生的snp数据, 结果文件都是vcf,于是自己就写了相应的类,但是总是不够完善. 海宝推荐这个模块,他都推荐了 我还抱着我那烂代码不放干啥 之前写的就当练习类了 安装: sudo pip install pyvcf 然后报错说没有counter模块,于是: sudo pip install counter 然后就安装好了 简单实用: import vcf myvcf = vcf.Reader(open('testpyvcf', 'r

今天我给大家带来一篇来自谷歌的文章,众所周知,谷歌是全世界最有情怀,最讲究技术的公司,比我们天朝的莆田广告商良心多了.还有就是前段时间的最强大脑,莆田广告商的那个小机器,也就忽悠忽悠行外人了,懂的人深深知道.感觉自己就是黑子,当然,最强大脑节目组本身就是演员. 传统的进行人脸识别的模型一般都是这样: 但是现在我们要换个思路了,facenet直接学习图像到欧式空间上的映射,那么如果两张图片在欧式空间的距离很近,是不是说明就是很相似?如果离得远就不相似,也就不是同一个人? 下面的图详细的说明了,具体

Replace Pioneer(官网:http://www.mind-pioneer.com)是一款专业的文本批量处理软件.仅仅要给定不论什么纯文本文件或文件列表.仅仅要准确设置转换规则.就能得到不论什么须要的结果,它衍生出来的功能差点儿覆盖了纯文本处理的不论什么一个角落. 作为批量文本替换软件 支持最主要的多行文本,多文件,正則表達式替换 可在指定特征和序号的段/行的范围内替换指定特征和序号的字/词/行/段: 可自己定义段/词的分隔符: 对匹配的文字能够随意分割组合,加序号,或运用内置的或自己

Sentry 是一个开源的实时错误报告工具,支持 web 前后端.移动应用以及游戏,支持 Python.OC.Java.Go.Node.Django.RoR 等主流编程语言和框架 ,还提供了 GitHub.Slack.Trello 等常见开发工具的集成. 基本概念 Sentry 是什么 通常我们所说的 Sentry 是指 Sentry 的后端服务,由 Django 编写.8.0 版本使用了 React.js 构建前端 UI.使用 Sentry 前还需要在自己的应用中配置 Sentry 的 SDK

<利用python进行数据分析>第二章的姓名例子,代码.整个例子的所有代码集成到了一个文件中,导致有些对象名如year同时作为了列名与行名,会打印warning,可分不同的part依次运行.所有的作图代码均已注释,按需取消注释即可.用的工具.函数比较多,但是解释不多,后面各章再深入介绍.代码中仅保留了98年-08年的数据,更多数据-https://github.com/wesm/pydata-book # -*- coding:utf-8 -*-# names data set import

Openssl编程 赵春平 著 Email: forxy@126.com 第一章 基础知识 8 1.1 对称算法 8 1.2 摘要算法 9 1.3 公钥算法 9 1.4 回调函数 11 第二章 openssl简介 13 2.1 openssl简介 13 2.2 openssl安装 13 2.2.1 linux下的安装 13 2.2.2 windows编译与安装 14 2.3 openssl源代码 14 2.4 openssl学习方法 16 第三章 堆栈 17 3.1 openssl堆栈 17 3

Java File类的功能非常强大,利用java基本上可以对文件进行所有操作.首先来看File类的构造函数的源码 /** * Internal constructor for already-normalized pathname strings. */ private File(String pathname, int prefixLength) { this.path = pathname; this.prefixLength = prefixLength; } /** * Internal

Exp4 恶意代码分析 系统运行监控 使用schtasks指令监控系统运行 新建一个txt文件,然后将txt文件另存为一个bat格式文件 在bat格式文件里输入以下信息 然后使用管理员权限打开cmd,输入schtasks /create /TN netstat /sc MINUTE /MO 2 /TR "c:\netstatlog.bat" 建立一个每两分钟记录计算机联网情况的任务,进入控制面板任务计划里查看一下. 查看一下txt文件里面的信息 由于我的是win7抓的联网信息,是一个t

R语言中有很多现成的R包,可以绘制venn图,但是最多支持5组,当组别数大于5时,venn图即使能够画出来,看上去也非常复杂,不够直观: 在实际的数据分析中,组别大于5的情况还是经常遇到的,这是就可以考虑用花瓣图来进行数据的可视化 比如下面这个例子: 来源于该链接  https://www.researchgate.net/figure/235681265_fig3_The-pan-genome-of-Sinorhizobium-The-flower-plots-and-Venn-diagram

<Siddhi初探>中我们介绍了Siddhi的基本使用方法,并表示我们将把Siddhi集成到Storm中作为流任务处理引擎.本文将用<Storm初探>中的例子讲解如何集成Siddhi. <Storm初探>中的例子把名字字符串进行分割与输出,我们将增加一个SIddhiBolt进行名字过滤,过滤规则是筛选出小于50岁的人的名字. 对于输出:刘备 49 关羽 50 张飞 51,曹操 49 郭嘉 50 荀彧 51.我们将过滤出刘备,曹操两个名字.代码如下: package co

elasticsearch是一个是开源的(Apache2协议),分布式的,RESTful的,构建在Apache Lucene之上的的搜索引擎. 它有很多特点例如Schema Free,Document Oriented.它是#nosql的,基于JSON,同时支持多种API,包括HTTP, thrift, memcached.支持HTTP,是比较爽的一点,因为基本上所有的应用都可以用ES了,页面上的js脚本都可以去查询. 安装 启动和安装特别简单,在ES下载页面下载zip或者tar包后,解压,然后

Qt Quick 作为 QML 语言的标准库,提供了很多基本元素和控件来帮助我们构建 Qt Quick 应用,这节我们简要地介绍一些 Qt Quick 元素. 一. 基本可视化项 1.1 Item Item(基本的项元素)是 Qt Quick 中所有可视元素的基类,虽然它自己什么也不绘制,但是它定义了绘制图元所需要的大部分通用属性,比如 x.y.width.height.锚定(anchoring)和按键处理. Item 除了 x.y 属性,其实还有一个 z 属性,用来指定图元在场景中的 Z 序.

生成器 1.什么是生成器? 生成的工具. 生成器是一个 "自定义" 的迭代器, 本质上是一个迭代器. 2.如何实现生成器 但凡在函数内部定义了的yield, 调用函数时,函数体代码不会执行, 会返回一个结果,该结果就是一个生成器. yield: 每一次yield都会往生成器对象中添加一个值. - yield只能在函数内部定义 - yield可以保存函数的暂停状态 yield与return: 相同点: 返回值的个数都是无限制的. 不同点: return只能返回一次值,yield可以返回多

0x0 前言 最近这几天研究了一下ElasticSearch相关的技术栈.前面一篇转发了别人些的非常详细的ElasticSearch和Kibana搭建的过程.发现Elastic家族还有Metricbeat这个神器,今天我们把前面搭建的和这个工具一起利用起来. 0x1 需求 需求是这样:我有很多个Golang写的应用程序,每程序连接一个Redis数据库,每个程序开在一台物理机上.我需要把每个golang应用每个Redis数据库和每个所在的物理机监控起来. 0x2 启动Metricbeat 1. 下