PLINK提供了“--ld”的参数计算两个SNP位点的连锁不平衡值. 命令如下: plink --file file --ld rs123 rs134 --out rs123_rs134 生成如下数据: --ld rs123 rs134: R-sq = 0.0313386       D' = 1 Haplotype Frequency Expectation under LE --------- --------- -------------------- TG 0 0.022549 CG 0

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”

最近有需求,对WGS测序获得SNP信息进行筛减,可问题是测序个体少,call rate,maf,hwe,等条件过滤后,snp数量还是千万级别,所以后面利用plink工具根据LD信息来滤除大量SNP标记. 工具版本:PLINK v1.90b4.6 64-bit (15 Aug 2017) 一.格式转换 首先将准备好的vcf文件转换下格式,map和ped格式: 1 plink --allow-extra-chr --recode --chr-set 18 --vcf test.gz --out s_

>_<" 发现一个好的链接,是一个讲openCV的网站:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html >_<" 这次主要是houghlines变换来提取直线~

前文简述了通过后置处理器 - 正则表达式提取器 获取 HTTP请求 响应结果中的特定数据,未看过的亲,敬请参阅 JMeter学习-008-JMeter 后置处理器实例之 - 正则表达式提取器(一). 此文主要对正则表达式提取器的 正则表达式.模板.匹配数字,三者的关系,做进一步的讲解. 截取商品列表响应结果数据中的一段商品数据如下所示: { "sysNo": "2142717", "skuid": "487626525247"

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.

使用jmeter的同学都知道,jmeter提供了各种各样的提取器,如jsonpath.Beanshell.Xpath.正则等!!! 我们就针对正则提取器如何使用进行说明. 举例说明:假设取sessionId值 {"success":true,"errorCode":710000,"msg":"OK","data":{"sessionId":"xxxxxx","

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

一.编译和连接 一般来说,如果库的头文件不在 /usr/include 目录中,那么在编译的时候需要用 -I 参数指定其路径.由于同一个库在不同系统上可能位于不同的目录下,用户安装库的时候也可以将库安装在不同的目录下,所以即使使用同一个库,由于库的路径的不同,造成了用 -I 参数指定的头文件的路径也可能不同,其结果就是造成了编译命令界面的不统一.如果使用 -L 参数,也会造成连接界面的不统一.编译和连接界面不统一会为库的使用带来麻烦. 为了解决编译和连接界面不统一的问题,人们找到了一些解决办法.

汇编语言的汇编指令: nasm -f elf xxx.asm    生成xxx.o文件 ld -o xxx  xxx.o  生成可执行文件,不用加参数-s ,否则在提取shellcode的十六进制码的时候会看不到设置的标号. objdump -d -F xxx.o/xxx   查看汇编语言相对应的十六进制码,用来对比提取的是否正确.这个命令非常好.对.o格式的和可执行文件都可用. od -t x1 xxx   用于查看提出出来的文件的内容.

编译ffmpeg: 第一步: 从官网http://ffmpeg.org/下载最新版本. 解压tar -xjvf ffmpeg-3.3.1.tar.bz2 进入目录cd ffmpeg-3.3.1 第二步: 从http://yasm.tortall.net/Download.html下载yasm tar -xvzf yasm-1.3.0.tar.gz cd yasm-1.3.0/ ./configure make make install 第三步: 回到ffmpeg目录中 ./configure -

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图

2012年11月份的资料,之前ARMv8手冊还没公布,我想办法从编译器的binutils中提取出了全部ARMv8指令的二进制编码,之前不能随便发,如今相当于解禁了^_^. 问题1:提取ARMv8的指令编码 答:ARMv8指令的opcode能够在支持ARMv8的编译器binutils中找到,该工具能在网上找到,见參考资料[1],或者在[1]中搜索aarch64_opcode_table. 为了说明指令编码细节.现将网页中部分内容摘录例如以下: struct aarch64_opcode aarch

这篇文章是对之前啊啊救救我,为何我的QQ图那么飘(全基因组关联分析)这篇文章的一个补坑. LD SCore除了查看显著SNP位点对表型是否为基因多效性外,还额外补充了怎么计算表型的遗传度和遗传相关性. 1 下载.安装ldsc git clone https://github.com/bulik/ldsc.git cd ldsc 2 安装ldsc依赖的环境 conda env create --file environment.yml source activate ldsc 3 测试是否安装成功

未完待续 1.使用C语言编写一个获得系统Shell的小程序. #include <unistd.h> int main() { char * shell[2]; shell[0]="/bin/sh"; shell[1]=NULL; execve(shell[0],shell,NULL); } 编译并运行后,能够回弹Shell [root@localhost ~]# gcc -c lyshark.c [root@localhost ~]# gcc -o shell lysha

从单一图像中提取文档图像:ICCV2019论文解读 DewarpNet: Single-Image Document Unwarping With Stacked 3D and 2D Regression Networks 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Das_DewarpNet_Single-Image_Document_Unwarping_With_Stacked_3D_and_2D_Regressio

目录 需求 示例文件 代码实现 补充说明 需求 客户的一个简单需求: 我有一批功能基因位点,想从重测序的群体材料中找到这些位点,如何批量快速获得? 示例文件 gene.txt test.vcf 代码实现 run.sh cat $1 |while read gene chr from to do #echo $chr $from $to if echo $2 |grep -q '.*.vcf.gz$';then vcftools --gzvcf $2 --chr $chr --from-bp $f

title: xpath提取多个标签下的text author: 青南 date: 2015-01-17 16:01:07 categories: [Python] tags: [xpath,Python,xml,scrapy] --- 本文首发在http://kingname.info 在写爬虫的时候,经常会使用xpath进行数据的提取,对于如下的代码: <div id="test1">大家好!</div> 使用xpath提取是非常方便的.假设网页的源代码在s

开博好久了,今天第一次发表技术文档,之前总是将一些好的事例保存在电脑,时间久了找起来也很麻烦,所以还是放在博客里进行归类比较方便,这样也能将自己在学习过程中的一些心得体会分享给大家,也能给需要的人一点帮助. 一个朋友需要我帮忙给写一个能够提取网页中Email地址的小程序,所以就用Java语言帮他做了一个,有不完善的地方还请大家谅解,并提出来,一起学习. 源代码详见附件!加压后将将readme.htm放在F:\\share\\readme.htm,也可自定义目录,自定义目录需要修改对应的代码文件路

gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器. browseriyf是模块化打包工具. 一般情况下,Browserify 会把所有的模块打包成单个文件.单个文件在大多数情况下是适用的,可以减少 HTTP 请求数量,提高性能.不过在其他一些情况下,打包的单个文件可能过大,使得页面的初始加载时间过长.这主要是因为单个文件中包含了全部的模块,其中的某些模块使用得很少,或是在页面初始加载的时候不需要,可以在需要的时候再加载.这个时候可以用 Browserify 的插件来创建不同的