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

原文:http://www.cnblogs.com/flash3d/archive/2012/01/30/2332158.html ================================================== 源码:http://files.cnblogs.com/flash3d/alc.rar 前几天研究了Bresenham直线扫描算法.颇受其一些优化策略的启发,故想将其推广至二次三次已经n次曲线的批量计算.进过一番假设推导证明,具体思路和过程就不和大家讲了,估计我也讲

Dnasp计算LD Table of Contents 1 Dnasp 计算LD 1 Dnasp 计算LD Dnasp有很多的功能,现在主要来记录其计算LD的功能. 首先File——然后打开data——然后在Data中Format里设 置格式,也就是你读入的文件是什么样子的,进行一个 描述.我们这里选DNA,Haploid(单倍体),然后OK,然后到Ana lysis找到Linkage Disequilibrium.这里要注意的是 生成的文件会非常的大.因为这是两两对比得到的结果. 得到的结果,

欢迎来到"bio生物信息"的世界 今天给大家带来"批量计算kaks值"的技能. 关于kaks的背景知识我就不介绍了,感兴趣的自行搜索,这里直接开始讲怎么批量计算kaks值. 1 文件准备 首先准备两个文件,一个是基因的cds序列,一个是蛋白质序列. cds序列和蛋白质可以在ensembl网站找到:http://ftp.ensembl.org/pub/current_fasta/ 这两个文件的示例如下: cds序列文件cds.fa >gene1 ATGGAGGT

[摘要] Volcano是基于Kubernetes构建的一个通用批量计算系统,它弥补了Kubernetes在“高性能应用”方面的不足,支持TensorFlow.Spark.MindSpore等多个领域框架,帮助用户通过Kubernetes构建统一的容器平台. Kubernetes 是当前非常流行的容器编排框架,在其发展早期重点以微服务类应用为主.随着Kuberentes的用户越来越多,更多的用户希望在Kubernetes上运行BigData和AI框架,如Spark.TensorFlow等以构建统

在刚刚结束的CLOUD NATIVE+ OPEN SOURCE Virtual Summit China 2020上,由华为云云原生团队主导的容器批量计算项目Volcano正式发布1.0版本,标志着Volcano项目已经开始走向成熟与稳定. Volcano项目介绍 Volcano是基于Kubernetes的云原生批量计算引擎,基于华为云在AI.大数据领域的深厚业务积累,补齐了Kubernetes在面向AI.大数据.高性能计算等批量计算任务调度.编排等场景下的短板,向下支持鲲鹏.昇腾.X86等多元

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_

摘要:4月7日,云原生计算基金会(CNCF)宣布,由华为云捐献的业界首个云原生批量计算项目Volcano正式晋级为CNCF孵化项目. 4月7日,云原生计算基金会(CNCF)宣布,由华为云捐献的业界首个云原生批量计算项目Volcano正式晋级为CNCF孵化项目.这意味着Volcano的技术生态受到业界广泛认可,CNCF云原生技术版图对于批量计算的支持也已趋于成熟. 华为云CTO张宇昕表示:"华为云一直致力于云原生技术.产业和生态的建设,Volcano融入了华为云在云原生.AI.大数据.HPC等领域

计算等位基因频率有两种方式,第一种用vcftool计算: /path/to/vcftools --vcf file.vcf --freq --chr 1 --out filefreq 很简单的一个命令行,file.vcf指的是你要输入的vcf文件,--freq表示计算等位基因频率,--chr后面的1表示你要计算的区域在1号染色体,当然,你也可以选择你想计算的染色体区域,filefreq指的是输出的文件名. 结果如下图所示: 第二种用plink计算: /path/to/plink-1.07-x86

很久没用arcpy了,碰了好几次壁,把这次做的贴上来,以备下次可以跳过这些简单的问题 import arcpy arcpy.env.workspace = 'C:\Users\Qian\Documents\ArcGIS\Default.gdb' a=['sichuan1990','sichuan2000','sichuan2010'] b=['藏族','彝族','羌族','回族'] for x in a: for y in b: arcpy.MeanCenter_stats(x, x+y+"1.

#!/bin/sh #需要计算MD5文件列表 # list=`ls` list="file list" for file in $list do file1=`` echo "$file1" md5sum $file1 >> ./md5sum.txt done

昨天,上司问我:..,你会在Excel中计算年龄吗?当时,一下促住了.说真的,还真不会.今天研究了一下,写下来,方便日后查看. 首先,得有一张已知姓名和相应身份证号的原表吧. 在这张表上再加上三列:出生年份.现在年份.年龄 现在年份当然是2017啦,这个很好解决.那么出生年份呢?可以很清楚的知道,在身份证上,从第7位开始之后4位是出生年份,所以来第一个函数:=MID(B2,7,4) 可以得到: 下拉一下,所有的出身年份就都出来了 现在计算年龄,来一个很简单的公式:=D2-C2 enter后下拉一

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

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

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

      SAP MRP的计算步骤,物料需求计划(简称为MRP)与主生产计划一样属于ERP计划管理体系,它主要解决企业生产中的物料需求与供给之间的关系,即无论是对独立需求的物料,还是相关需求的物料,物料需求计划都要解决“需求什么?现有什么?还缺什么?什么时候需要?”等几个问题.它是一个时段优先计划系统,其主要对象是决定制造与采购的净需求计划.它是由主生产计划推动运行的,但反过来,它又是主生产计划的具体化和实现主生产计划的保证计划. 物料需求计划是把主生产计划排产的产品分解为各个零部件的生产计划

说明:下面实例都是我进行项目开发时的真实部分代码,毫无保留 一.数据表的关联计算 //把当前年度的分差计算出来,建立两个关联的数据表 try { using(TransactionScope scope=new TransactionScope()) { zy_admin dq_gly = Session["stjBEF985E"] as zy_admin;//只能显示当前管理员的设置 int nd = DateTime.Now.Year; var db_qn = from aa in

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

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什么是MaxCompute? 众所周知,MaxCompute是阿里云推出的承载EB级的数据存储能力,百PB级的单日计算能力,公共云覆盖国内外十几个国家和地区,专有云包含城市大脑在内部署超过100+套的阿里巴巴的统一计算平台.官方地址:https://www.aliyun.com/product/odps​ MaxCompute是真正为大数据而生的企业级云计算产品,其核心是一项基础服务(PaaS),用于对海量数据进行高性能的分析处理,数据规模越大,计算性能越卓越,在大规模批量计算下性能远超Hado