数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

全基因组关联分析流程: 一.准备plink文件 1.准备PED文件 PED文件有六列,六列内容如下: Family ID Individual ID Paternal ID Maternal ID Sex (1=male; 2=female; other=unknown) Phenotype PED文件是空格(空格或制表符)分隔的文件. PED文件长这个样: 2.准备MAP文件 MAP文件有四列,四列内容如下: chromosome (1-22, X, Y or 0 if unplaced) r

本文主要介绍5个典型的HDFS流程,这些流程充分体现了HDFS实体间IPC接口和stream接口之间的配合. 1. Client和NN Client到NN有大量的元数据操作,比如修改文件名,在给定目录下创建一个子目录,这些操作一般只涉及Client和NN的交互,通过IPC调用ClientProtocol进行.创建子目录的逻辑流程如下图: 从图中可见,创建子目录这种操作并没有涉及DN.因为元数据会被NN持久化到edits中,因此在持久化结束之后,这个调用就会被成功返回.复习一下:NN维护了HDFS

随着企业级的数据呈指数增长,传统的集中式存储方案已无法满足其存储要求,因而存储区域网(storage area network,SAN)技术被广泛应用,但其存在距离短.价格贵和构建复杂等不足.基于iSCSI协议的IP存储技术是一种新兴的网络存储技术,它将IP网络技术集成到存储I/O之中,在构建异构的存储网络方面具有其它数据访问协议无法比拟的优势?,已经成为当前网络存储技术的研究热点. 使用iSCSI协议来组建存储网络,具有低廉.开放.大容量.兼容性好等特点,而其主要缺点首先是存储和网络使用同一个

概述 当我初次接触git时,我需要快速学习基本的git工作流,以便快速接收一个开源Web项目维护.但是,我很难理解工作流程,因为我不太了解git使用关键点. fork,clone,pull.branch.保存.测试.add,评论.commit,push(注: 以上黑体的单词都是git命令的部分),再次测试,讨论以及重复进行这六个步骤,仅仅为更新进网站,就有这样繁琐的不走,是有点很夸张,有点大张旗鼓.所有初学者都可能会迷惑,会烦恼,会骂搞这么复杂搞毛线. 网上git教程非常多,图文并茂的也不少,在

典型的工作流程和做法是,由于你没有远程仓库的权限,你先在github通过fork,复制自己的一份远程仓库,然后通过clone你自己这个远程副本到本地,进行修改,修改后push到自己的githu远程副本,然后通过github上的Pull request发起请求,这将会把你的修改请求发送到原始的仓库管理者,发出pull request后,github会自动检查冲突,然后通知原始仓库的管理者,有个Pull request,原始仓库管理检查请求,并对变化进行review,然后做出接受或者拒绝你的变更请求

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

3.3 Execution Flow of a DDD Based Application 基于DDD的应用程序执行流程 The figure below shows a typical request flow for a web application that has been developed based on DDD patterns. 一个基于DDD模式开发的Web应用的典型请求交互流程,如下图所示: The request typically begins with a user

摘要:许多Python项目使用pip包管理器来管理它们的依赖项.它包含在Python安装程序中,是Python中依赖项管理的重要工具. 本文分享自华为云社区<使用Python的pip管理项目的依赖关系>,作者:Yuchuan. Python的标准包管理器是pip. 它允许您安装和管理不属于Pytho

上文我们从netty-example的Discard服务器端示例分析了netty的组件,今天我们从另一个简单的示例Echo客户端分析一下上个示例中没有出现的netty组件. 1. 服务端的连接处理,读写处理 echo客户端代码: /** * Sends one message when a connection is open and echoes back any received * data to the server. Simply put, the echo client initia

英特尔® Edison 模块 是一种 SD 卡大小的微型计算芯片,专为构建物联网 (IoT) 和可穿戴计算产品而设计. Edison 模块内含一个高速的双核处理单元.集成 Wi-Fi*.蓝牙* 低能耗.存储和内存.以及用于同用户系统进行交互的广泛输入/输出 (I/O) 选件. Edison 模块占用空间小.功耗低,是需要强大处理动力但无法连接电源的项目的理想之选. Edison 模块可嵌入到设备或开发板中,以获取连接和电源. 为帮助用户快速使用该模块,英特尔® 提供了面向 Arduino* 的英

通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解.回顾我学习Slick的目的,产生了许多想法,觉着应该从实际的工作应用角度把我对Slick目前能够达到的目的以及在现有功能优势和特点下如何进一步改进才能正真符合IT系统对数据库程序编程和运行效率的要求.想通过这篇博客把想法提出来跟大家分享一下,看看是否能够引起大家的共鸣,为我下一步的工作制定一个方向性的框架. 首先谈谈Slick的特点:主体方面Slick为函数式编程模式带来了SQL编程,

就在昨天终于做了gtest的分享,我的预研工作终于结束了,感觉离我辞职的日子不远了,毕竟是专注java二百年啊,要告别实习啦.. 这篇是GoogleMock的简介文档,会在后边附带一个自己的例子. 一.什么是Google C ++ Mocking Framework? 当你写一个原型或测试,往往不能完全的依赖真实对象.一个mock对象实现与一个真实对象相同的接口,但让你在运行时指定它时,如何使用?它应该做什么?(哪些方法将被称为?什么顺序?多少次?有什么参数?他们会返回什么?等) 注意:很容易混

1.前言 本文的上篇<IM消息送达保证机制实现(一):保证在线实时消息的可靠投递>中,我们讨论了在线实时消息的投递可以通过应用层的确认.发送方的超时重传.接收方的去重等手段来保证业务层面消息的不丢不重. 但实时在线投递针对的是消息收发双方都在线的情况(如当发送方用户A发送消息给接收方用户B时,用户B是在线的),那如果消息的接收方用户B不在线,系统是如何保证消息的可达性的呢?这就是本文要讨论的问题.(本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-594-1-1.html)

十年前,Martin Fowler撰写了 GUI Architectures 一文,至今被奉为经典.本文所谈的所谓架构二字,核心即是对于对于富客户端的 代码组织/职责划分 .纵览这十年内的架构模式变迁,大概可以分为MV*与Unidirectional两大类,而Clean Architecture则是以严格的层次划分独辟蹊径.从笔者的认知来看,从MVC到MVP的变迁完成了对于View与Model的解耦合,改进了职责分配与可测试性.而从MVP到MVVM,添加了View与ViewModel之间的数据绑

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