首先,进入千人基因组数据库的网站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/variation/tools/1000genomes/ 如下图所示,在数据库的框框里输入我们感兴趣的SNP,比如rs608139 搜索后出现如下界面,黄色区域是我们感兴趣的SNP,红色框框是不同国家和地区在该SNP对应的频率和个数. 千人基因组数据库包括的国家和地区如下表所示. 国家 Continent Population (Abb) 中国,北京 Asian CHB 日本,东京 Asian JPT 中

进入链接:http://www.internationalgenome.org/data-portal/sample 点击“filter by population”,在弹出的选择框里,选择想要下载的population,比如CHB.然后再点击“download the list” 下载后,保存文件即可. 文件格式如下,第一列为CHB的sample ID,其他是该sample对应的详细信息

WOT2016大数据技术峰会是一场聚焦大数据领域最前沿的的技术及经验分享.2016年11月25-26日北京粤财JW万豪酒店如约而至,会议规模达到1000人! 由51CTO主办的千人技术盛宴--WOT2016大数据技术峰会旨在帮助企业深入了解国内外最新大数据技术,掌握更多行业大数据实践经验,进一步推进国内大数据技术创新.行业应用和人才培养.希望通过WorldOfTech(WOT)技术会议平台为中国大数据相关从业人员搭建一个互动学习交流的平台,通过大数据架构先进设计实践经验.大数据应用的典型成功案例

横瓜先生如何用MDB和XLS等低性能数据库来处理千亿级数据量. 横瓜先生曾经用ACCESS做数据库,开发出高性能CMS来处理过TB级的文本数据量,任何请求都可以在10MS内完成,基本就是硬盘延迟的时间,横瓜先生所实现的CMS系统的性能,比百度和GOOGLE最优秀的工程师用世界上最快最稳定的oracle数据库开发的CMS的性能,要强至少1000倍以上,那横瓜先生如何做到呢?横瓜先生公布方法如下: 1.分割数据库,任意查询都转换成哈希匹配或二分匹配. 2.利用最快性能且最稳定性能的某条SQL语句,来

导语 发布app后,开发者最头疼的问题就是如何解决交付后的用户侧问题的还原和定位,是业界缺乏一整套系统的解决方案的空白领域,闲鱼技术团队结合自己业务痛点在flutter上提出一套全新的技术思路解决这个问题. 我们透过系统底层来捕获ui事件流和业务数据的流动,并利用捕获到的这些数据通过事件回放机制来复现线上的问题.本文先介绍flutter触摸手势事件原理,接着介绍里面怎样录制flutter ui手势事件,然后介绍怎样还原回放flutter ui手势事件,最后附上包括native录制回放的整体框架图

摘要 就数据访问权限而言,阿里巴巴以“被动式授权”为主,你需要什么权限就申请什么权限.但是,在客户交流过程中,我们发现绝大多数企业都是集中式授权,尤其是面向个人的行级权限管控,管理复杂度往往呈几何增长.因此,Quick BI创新了标签式授权机制,支撑IT人员轻松实现千人千面的行级权限管控?小编给大家做个详细介绍! 为什么要做千人千面的标签式授权 不管是敏捷BI ,还是传统BI,甚至定制开发报表,都需要面临个人级别的行级数据访问权限控制.Quick BI作为一个高效数据分析与展现的BI套件,实现了

报名地址:https://www.hdb.com/dis/mjcsegnslu 安卓巴士技术社区是中国领先的安卓开发者社区,现已聚集超过85万开发者,数年来一直致力于IT从业者的知识分享服务. 安卓巴士开发者大会是安卓巴士技术社区主打的线下技术沙龙品牌,是由其发起并组织的近千人规模的Android开发者线下交流大会.第二届将在中国深圳举行,本次将邀请到Google以及BAT等知名互联网公司的16位优秀演讲嘉宾坐镇,内容上除了主会场全天的Android技术干货分享,分会场还将覆盖到大数据.机器学习

首先在这里先感谢我们[Bio生信学习交流群]的群友和创建此群的群主[陈博士后]. 今天解决的问题是怎么查看自己的基因组数据是哪个Genome Reference Versions. 步骤: 第一步,打开你的基因组数据bim文件(Plink格式),随便找一个SNP,如下图. 第二步,复制选中位点的rs编号(上图黄色框内容),然后打开NCBI网站,选中SNP选项,将位点的rs编号黏贴进去,点即查询. 第三步,查看查询结果中的位置信息,下图蓝色标记.根据图一,我们数据中rs1260143位点的位置信息

在开发基因组相关流程或工具时,经常需要读取.处理和创建bam.vcf.bcf文件.目前已经有一些主流的处理此类格式文件的工具,如samtools.picard.vcftools.bcftools,但此类工具集成的大多是标准功能,在编程时如果直接调用的话往往显得不够灵活. 本文介绍的是一个处理基因组数据的python模块,它打包了htslib-1.3.samtools-1.3 和 bcftools-1.3的核心功能,能在编程时非常灵活的处理bam和bcf文件. 以下主要介绍pysam的安装和使用方

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pysam 模块介绍!!!! http://pysam.readthedocs.io/en/latest/index.html 在开发基因组相关流程或工具时,经常需要读取.处理和创建bam.vcf.bcf文件.目前已经有一些主流的处理此类格式文件的工具,如samtools.picard.vcftools.bcftools,但此类工具集成的大多是标准功能,在编程时如果直接调用的话往往显得不够灵活. 本文介绍的是一个处理基因组数据的python模块,它打包了htslib-1.3.samtools-1

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

前面讲到了libpcap 捕获数据包,尤其在千兆网的条件下,大量的丢包,网上搜索好久,大概都是PF_PACKET +MMAP,NAPI,PF_RING之类的方法,我对PF_RING+libpcap进行实验,发现千兆网条件下,捕获数据包的性能很好,几乎不丢包, 实验环境搭配流程如下: 1)下载PF_RING:svn co https://svn.ntop.org/svn/ntop/trunk/PF_RING/ 2)下载完后,在PF_RING/kernel下面make编译pf_ring,生成pf_r

原文地址: http://www.limerence2017.com/2019/06/23/cpp01/ 做游戏或金融后台开发,经常会遇到设计开发排行榜的需求.比如玩家的充值排行,战力排行等等.而这种排行基本都是即时更新的,快速排序对于单一类型排序可以满足需求,但是对于多种类的排序就很吃力,比如实现一个排行榜,有战力排序,有充值排序,如下图 快速排序的缺陷 如果用快速排序实现,需要定义四种比较规则,而且qsort排序需要一段连续空间,如数组或者vector,为节约内存,每个元素存储玩家基本信息的

项目简述 本次项目在计算机将图像数据信息通过千兆网发送给FPGA后,由于接收到的数据可能混乱和无效,需要对数据CRC校验和无效包过滤. 项目原理及框图 对iddr_ctrl模块的输入数据和使能信号,分成两部分处理:第一部分数据通过包有效检验,CRC32校验(单独建一个模块例化使用),包长度统计(通过rx_en和一个计数器来实现)后,把这三部分处理后的标志信号放在一个status_fifo中缓存,用一个16位位宽的status_value寄存器缓存:第二部分,将数据和使能信号缓存在一个数据FIFO

进入http://browser.1000genomes.org/index.html网站 假定要寻找“6:133098746-133108745”这段距离的SNP数据,“6”表示6号染色体,后面的数据表示距离. 点击“Go”,进入如下界面后,再点击左栏的“Get VCF data” 弹出如下界面,再继续点击“VCF to PED converter” 再点击“Next” 接下来,弹出来的窗口让你选择种族(population),比如有中国CHB,日本JPT,挑选完感兴趣的种族,然后点击“Nex

如何评价一款APP的好坏?首先,实用性.一款好的APP,首先要能为用户所用.然后是稳定流畅.闪退.卡顿,这样的APP用起来让人抓狂.再一个,界面美观.视觉主观性,在很大程度上会影响使用情况,毕竟没有人不喜欢美的东西.还有一个重要的因素,即人性化,用户体验性良好.在各大应用市场中,满足以上条件的APP实在不少,但仅有这些特点就足矣? 6月24日,在2016AppCan移动开发者大会上,来自全国各地的1500名开发者共同揭晓了AppCan TOP10 APP,这些APP除了满足实用.稳定.流畅.美观

github地址:https://github.com/cheesezh/python_design_patterns 背景 有6个客户想做产品展示网站,其中3个想做成天猫商城那样的"电商风格"展示页面,其中3个想做成博客园那样的"博客风格"展示博客.应该如何实现? class WebSite(): def __init__(self, name): self.name = name def use(self): print("网站风格:", s

var http = require("https"); var url = require('url'); var postData = JSON.stringify( { "header": { "account_type": "1", "password": "XXX", "token": "XXX", "username"

坑越来越深了,在坑里的同学让我看到你们的双手! 前面我们聊过了Rust最基本的几种数据类型.不知道你还记不记得,如果不记得可以先复习一下.上一个坑挖好以后,有同学私信我说坑太深了,下来的时候差点崴了脚.我只能对他说抱歉,下次还有可能更深.不过这篇文章不会那么深了,本文我将带大家探索Structs和Enums这两个坑,没错,是双坑.是不是很惊喜?好了,言归正传.我们先来介绍Structs. Structs Structs在许多语言里都有,是一种自定义的类型,可以类比到Java中的类.Rust中使用