今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis" .很中规中矩的一篇文章,没有什么大的亮点的.写它的主要原因整篇文献思路很流畅,次要原因是我懒,不愿意看费脑子的文章. 以下,进入主题: 背景 阿尔茨海默病(AD)是一种进行性和破坏性的神经

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

Resequencing 302 wild and cultivated accessions identifies genes related to domestication and improvement in soybean 中文名:基于GWAS与群体进化分析挖掘大豆驯化及改良相关基因 发表期刊杂志:nature biotechnology影响因子:41.514发表时间:2015年2月发表单位:中科院遗传与发育生物学研究所 一.      研究取材62株野生大豆.130株地方种和110个

关于group by 两个或以上条件的分析     原文地址:http://uule.iteye.com/blog/1569262 博客分类: 数据库   首先group by 的简单说明: group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等,使用group by的两个要素:   (1) 出现在select后面的字段 要么是是聚合函数中的,要么就是group by 中的.   (2) 要筛选结果 可以先使用where 再用group by 或者先用group b

有很多概念需要明确区分: 人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sex chromosome,XX为女,XY为男. 染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:①染色体号:②臂的符号:③区号:④在该区内的带号. 1p22表示为1号染色体短臂2区2带. 等位基因其实是一个集合,在同一个locus出现得基因型互为等位基因.Aa不能叫等位基因,正确的逻辑是:A和a是一组等位基因.由等位基因可以定义纯合和杂合. 二倍体与多倍体细胞的某些染色体上,在同一基因座上有相同

近期在用ListView+CheckBox搞一个item选中的项目,我将CheckBox的focus设置为false,另我大喜的是,CheckBox居然能够选中(窃喜中),这么简单就搞定了,由于数据量较小,也没有发现什么问题. 后来数据多了. 页面须要滑动了, 发现了一个奇怪的问题,前面明明选中了,而再次滑动回去的时候居然变成未选中状态! 这是我刚開始写的那段错误的代码: @Override public View getView(int position, View convertView,

首先group by 的简单说明:    group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等,使用group by的两个要素:    (1) 出现在select后面的字段 要么是聚合函数中的,要么是group by 中的.    (2) 要筛选结果 可以先使用where 再用group by 或者先用group by 再用having 下面看下 group by多个条件的分析: 在SQL查询器输入以下语句 create table test ( a varcha

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

数据挖掘 比之前的Ap快,因为只遍历两次. 降序 一.构建FP树 对频繁项集排序,以构成共用关系. 二.基于FP树的频繁项分析 看那个模式基出现过几次.频繁度. 看洗发液的 去掉频繁度小的 构建洗发液的条件FP树. 优缺点: 使用Apriori算法和FP-growth算法进行关联分析 - qwertWZ - 博客园 https://www.cnblogs.com/qwertWZ/p/4510857.html

首先group by 的简单说明: group by 一般和聚合函数一起使用才有意义,比如 count sum avg等,使用group by的两个要素:   (1) 出现在select后面的字段 要么是是聚合函数中的,要么就是group by 中的.   (2) 要筛选结果 可以先使用where 再用group by 或者先用group by 再用having 下面看下 group by多个条件的分析: 在SQL查询器输入以下语句create table test(a varchar(20),

在docker-compose编排多个容器时,需要按实际情况控制各容器的启动顺序,本文是<docker-compose下的java应用启动顺序两部曲>的第一篇,文中会分析启动顺序的重要性,以及启动顺序有问题时会有什么样的影响,再给出临时解决的和官方推荐的两种解决方案,为下一篇的实战做好铺垫. 环境信息 本次实战的环境如下: 操作系统:CentOS Linux release 7.7.1908 docker:1.13.1 docker-compose:1.24.1 spring cloud:Fi

上一篇文章<抄nginx Httpserver设计与实现(一)--多进程和多通道IO现>中实现了一个仿照nginx的支持高并发的server.但仅仅是实现了port监听和数据接收.并没有实现对http协议的解析,以下就对怎样解析http协议进行说明. 我们能够通过浏览器訪问之前所搭建的httpserver,能够看到终端输出例如以下: GET / HTTP/1.1 Host: 127.0.0.1:8080 Connection: keep-alive Cache-Control: max-age

http://www.cnblogs.com/binye-typing/p/6656595.html 读者可能会奇怪我标题怎么理成这个鬼样子,主要是单单写 lxml 与 bs4 这两个 py 模块名可能并不能一下引起大众的注意,一般讲到网页解析技术,提到的关键词更多的是 BeautifulSoup 和 xpath ,而它们各自所在的模块(python 中是叫做模块,但其他平台下更多地是称作库),很少被拿到明面上来谈论.下面我将从效率.复杂度等多个角度来对比 xpath 与 beautifulso

问题描写叙述: 输入一个整数n,求从1到n这n个整数的十进制表示中1出现的次数.比如输入12,从1到12这些整数中包括1 的数字有1.10.11和12.1一共出现了5次. 这是一道广为流传的google面试题. 算法: 第一种思路:对从1到n的每一个数进行统计,统计的结果相加.算法复杂度为O(n) 另外一种思路:举例说明. 令n=321.则: 它的个位上出现1的形式为XY1,次数和为33(由于十位百位上可能出现的组合为0-32) 它的十位上出现1的次数和较为复杂,形式为X1Y,X的取值范围为0-

C/S和B/S,是再普通不过的两种软件架构方式,都可以进行同样的业务处理,甚至也可以用相同的方式实现共同的逻辑.既然如此,为何还要区分彼此呢?那我们就来看看二者的区别和联系. 一.C/S 架构 1. 概念 C/S 架构是一种典型的两层架构,其全程是Client/Server,即客户端服务器端架构,其客户端包含一个或多个在用户的电脑上运行的程序,而服务器端有两种,一种是数据库服务器端,客户端通过数据库连接访问服务器端的数据:另一种是Socket服务器端,服务器端的程序通过Socket与客户端的程序

把XMLConfigBuilder的包名补全 这样我们就可以调用里面的loadConfiguration方法了 创建工厂实现类 实现SqlSessionFactory的接口 实现接口里面的方法 把cfg作为参数传递给SqlSessionFactory的实现类 在实现类里面,提供一个Configration的对象,通过构造方法传递进来. Configuration里面包含了链接数据库的信息,以及执行的SQL语句 创建SqlSession实现类 工厂实现类里面把cfg传递到SqlSession的实现

什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题. 它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验:多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等. [] 卡方检验的基本原理[1] [] 卡方检验的基本思想 卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,它的无效假设H0是:观察频数与期望

做了一年的大一年度项目了,对于关系型数据库结构还是有些了解了,有的时候还是觉得这种二维表不是很顺手.在看过一篇文章之后,对NoSQL有了初步的了解,(https://keen.io/blog/53958349217/analytics-for-hackers-how-to-think-about-event-data).这边文章写的很好,确实写出来了在实际情况下NoSQL的“用武之地”,而且用了MineCraft作分析,但是也许不够全面.比如文章中只是提到了,entity数据用关系型怎么存,ev

GWAS的数据形式:SNP数据,即各个SNP位点的aa,Aa,AA基因型与疾病状态(0正常,1患病)的样例-对照数据. 在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法.不同的变化带来不同的性状,如各种疾病的不同. 这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照).每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内

1. 实验目的 选择一个系统调用(13号系统调用time除外),系统调用列表,使用库函数API和C代码中嵌入汇编代码两种方式使用同一个系统调用 分析汇编代码调用系统调用的工作过程,特别是参数的传递的方式等. 阐明自己对“系统调用的工作机制”的理解. 实验过程 2.1 fork函数 本次实验选择fork系统调用,其系统调用号为: 2 i386 fork sys_fork stub32_fork 一个进程,包括代码.数据和分配给进程的资源.fork()函数通过系统调用创建一个与原来进程几乎完全相同的

1.Native方法的污点传播 在前两篇文章中我们详细分析了TaintDroid对DVM栈帧的修改,以及它是如何在修改之后的栈帧中实现DVM变量级污点跟踪的.现在我们继续分析其第二个粒度的污点跟踪——Native方法级跟踪. 回顾前文,我们知道Native方法执行在Native栈帧中,且Native栈帧由dvmPushJNIFrame函数分配栈空间,再由dvmCallMethodV/A或者dvmInvokeMethod对栈帧进行初始化,所以我们也按照之前的方式进行Native方法级跟踪机制分析.