为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点. 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析. 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,具体方法详见链接:GWAS群体分层 (Population stratification):利用plink对基因型进行PCA 随后画出PC1和PC2在不同群体的散点图,观察群体之间是否明显分开,如果明显分开,说明群体

IDispatch* pDisp = NULL; IDispatch* pDisp2 = NULL; IHTMLDocument2 *pHtmlDoc2 = NULL; IHTMLElementCollection* pCol; IHTMLMetaElement *pMeta = NULL; BSTR bUrl = NULL; BSTR bstr = NULL; try { if ((pDisp = m_WebBrowser.get_Document()) && SUCCEEDED(pDi

自问自答的两个问题 在我们去讨论Handler,Looper,MessageQueue的关系之前,我们需要先问两个问题: 1.这一套东西搞出来是为了解决什么问题呢? 2.如果让我们来解决这个问题该怎么做? 以上者两个问题,是我最近总结出来的,在我们学习了解一个新的技术之前,最好是先能回答这两个问题,这样你才能对你正在学习的东西有更深刻的认识. 第一个问题:google的程序员们搞出这一套东西是为了解决什么问题的?这个问题很显而易见,为了解决线程间通信的问题.我们都知道,Android的UI/Vi

下列所用到的数据均为千人基因组数据库 1.通过vcftools计算FST 命令行如下: ./vcftools --vcf input_data.vcf --weir-fst-pop population_1.txt --weir-fst-pop population_2.txt --out pop1_vs_pop2 其中,input_data.vcf就是输入的vcf格式 population_1.txt的格式如下: population_2.txt的格式同population_1.txt,只有一

循环打印 工厂了的打印先注释掉 打印出来了5次对象. 打印数字i同时,让i++操作.为了看他被常见了几次实例 调用保存的方法 没个都想都有一个唯一的实例.在创建对象的时候,重新初始化了i的值.所以i每次都1 因为每次都想都是新创建的 如果对象是个单例的,只有一个对象实例 newInstance方法表示每次都会调用默认构造函数创建对象 通过propes.key获取配置文件内所有keys 然后进行遍历......

该文献纳入了EGG(Early Growth Genetics Consortium)和UK biobank两大数据库,分为欧洲祖先和非欧洲祖先群体.这两个数据用到的样本量分别如下: Early Growth Genetics Consortium(网址:http://egg-consortium.org/) » 30 studies (European ancestry) N=75,891 » 6 studies (Non-European ancestry), N=10,104 UK Bio

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目录 1.安装 2.测试 3.动植物群体检测CNV 知名的拷贝数变异分析工具几乎都是为人类变异检测开发,对于动植物重测序分析有些尴尬.不过好在植物群体研究不必那么精细,用同样的工具也可做分析. 地址:https://github.com/abyzovlab/CNVnator 1.安装 建议直接用conda. conda create -n cnv cnvnator conda activate cnv 查看帮助: $ cnvnator Not enough parameters. CNVnato

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

先来解释下这两个标签 inline-block: 字面意思:行内块元素,相当于强制转换,把一个标签设置为行内的块元素,既有块元素的部分特性(支持width\height\maigin-top\margin-bottom),又有行内元素的部分特性(不换行). vertical-align: vertical-align 属性设置元素的垂直对齐方式. 该属性定义行内元素的基线相对于该元素所在行的基线的垂直对齐方式. 在表单元格中,这个属性会设置单元格框中的单元格内容的对齐方式. 可能的值 值 描述

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假如你的GWAS结果出现如下图的时候,怎么办呢?GWAS没有如预期般的扫出完美的显著信号,也就没法继续发挥后续研究的套路了. 最近,nature发表了一篇文献“Common genetic variants contribute to risk of rare severe neurodevelopmental disorders”,活生生的演绎了怎么将糟糕的结果自圆其说. 研究发现队列:英国人群 6,987cases and 9,270 controls of European ancestr

一.实践目标 1.监控你自己系统的运行状态,看有没有可疑的程序在运行. 2.分析一个恶意软件,就分析Exp2或Exp3中生成后门软件:分析工具尽量使用原生指令或sysinternals,systracer套件. 3.假定将来工作中你觉得自己的主机有问题,就可以用实验中的这个思路,先整个系统监控看能不能找到可疑对象,再对可疑对象进行进一步分析,好确认其具体的行为与性质. 二.实践内容(3.5分) 2.1系统运行监控(2分) (1)使用如计划任务,每隔一分钟记录自己的电脑有哪些程序在联网,连接的外部

本文首发于“生信补给站”微信公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/2W1W-8JKTM4S4nml3VF51w 更多关于R语言,ggplot2绘图,生信分析的内容,敬请关注小号,给您干货. Meta分析的结果使用森林图进行可视化展示很常见,其实COX生存分析也能用森林图展示. 之前分享过绘制KM曲线R|生存分析(1),诺莫图展示COX结果Nomogram(诺莫图) | Logistic.Cox生存分析结果可视化,本文将简单的介绍如何使用R-survminer包绘制Cox生

目录 问题 解决 问题 一直以来用Eigensoft的smartpca来做群体遗传的PCA分析很顺畅,结果也比较靠谱. 但今天报错如下: $ ~/miniconda3/bin/smartpca -p smartpca.par parameter file: smartpca.par ### THE INPUT PARAMETERS ##PARAMETER NAME: VALUE genotypename: plink.ped snpname: plink.pedsnp indivname: pl

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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

以下是为了准备PMP考试时学习<PMBOK第五版官方中文版>这本书的笔记和摘要,目的是为了以后可以快速的抓住本书的核心重点复习. 引论 PMPOK的目的 收录了项目管理知识体系中被普遍认可为“良好做法“的项目管理过程 提供并推广项目管理专业的通讯词汇 PMI 道理与专业行为规范 也为项目管理专业的从业者提供指导,它描述了从业者对自己和他人应有的期望. 项目是为创建独特的产品.服务或成果而进行的临时性工作 临时性 独特性 必须有成果 项目组合与项目集 项目组合是为了实现战略目标而组合在一起管理的

目录 . 引言 . webshell原理介绍 . webshell的常见类型以及变种方法 . webshell的检测原理以及检测工具 . webshell隐藏反检测对抗手段 0. 引言 本文旨在研究Webshell的各种猥琐编写方式以及webshell后门的生成.检测技术,主要分享了一些webshell的编写方法以及当前对webshell的识别.检测技术的原理以及相应工具的使用,希望能给研究这一领域的朋友带来一点点帮助,同时抛砖引玉,和大家共同讨论更多的技术细节,共同学习成长 Relevant