SNP问题大集锦 [2017-01-19]       最近小编对基因检测很感兴趣,也跟风去测了一下,这一测不要紧,吓得小编几天没睡着觉,这不,检测报告上称小编的减肥能力弱,虽然小编一家都是胖子,唯有小编一个瘦子,原本以为是基因发生了突变,然并卵,是未到时候...... 难过之后小编恢复了理智,凭什么你说小编减肥能力弱,小编表示不服,仔细读了报告后发现,原来是这些SNP位点搞的鬼,又是SNP! 话说小编最近收到许多关于SNP的问题,现整理如下: 1.什么是SNP? 单核苷酸多态性(single

一.什么是多基因风险评分 传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. ​为了更好理解多基

5.3个体基因组呈现广泛变化 遗传多态性:一个基因座上存在多个等位基因(因为野生型不止一种基因)的现象,但是只有这多种等位基因满足:1.多个基因稳定存在2.基因在种群中数目大于1%时,认为该基因座多态,否则只认为该位置多态,不能够作为基因座(太少了,不具有研究意义). 对于突变型来说,因为了比较不同蛋白质表型的DNA序列(采用遗传图和限制图),所以可以推测:遗传多样性导致蛋白质表型多样性. 对于野生型来说,因为野生型的群体动力学来自随机的遗传漂变,所以野生型实际山存在广泛多样性,但是难以被发现,

互信息已广泛应用于特征选择问题,但应用在 SNP 选择上还存在着一些局限.第一,互信息只能衡量一个 SNP 组合与表型的相关性, 无法衡量多个 SNP 与表型的相关性.第二, 利用互信息排序 SNP 时,隐含着一个假设,即: SNP 间是相互独立的,不存在着依赖关系.然而事实上,SNP 间存在着广泛的交互作用.因此,互信息排序 SNP 会严重低估交互作用 SNP 的重要性.第三,利用互信息选择 SNP 组合时,任意加入一个新 SNP 都会使互信息值不小于加入前该 SNP 组合的互信息值,限制了不

我们做完GWAS的关联分析后需要查看显著性SNP在我们数据中的频率分布情况.这时候我们需要用到plink和我们做关系分析所用的二进制文件datas. 第一步,我们用R语言读取分析结果,即*.assoc文件,按P值倒序排列,即出现上图的结果. 第二步,查看单个SNP位点(即上述结果中的kgp4382537)在数据中的频率.打开Plink,使用指令: "plink --bfile datas --snp kgp4382537 --freq --out kgp4382537_freq". 随

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional

生命组学 同义突变虽然不改变蛋白质种类,但是影响量,修饰的稳定性. SNP vs mutation SNV单核苷酸变化,mutation,SNP是从群体角度思考的,约有1%,mutation比SNP还低. Alleles and genotype 多种效应叠加比孟德尔遗传出现的概率高. 依据SNP将人群分开,分别用药,研究不同人群(不同变异)对该药物的反应. 疗效研究药物靶点,药物动力学研究药物代谢途径. ====================================== 药物动力学

目录 1.GWAS模型 1.1卡方检验 1.2 相关性系数的t检验 1.3 一般线性模型GLM 1.4 混合线性模型MLM 1.5 压缩混合线性模型CMLM 1.6 SUPER 1.7 FarmCPU 1.8 Blink 2.GS模型 2.1 MAS 2.2 GBLUP 2.3 GBLUP的扩展(ssBLUP,sBLUP,cBLUP) 2.4 rrBLUP 2.5 rrBLUP的扩展(Bayes类) 2.6 BLUP vs Bayes 3.GWAS和GS模型比较 最近看了不少统计基因组方面的资料

好多同学询问孟德尔随机化的问题,我再来尝试着梳理一遍,希望对大家有所帮助,首先看下图1分钟,盯着看将下图印在脑海中: 上图是工具变量(不知道工具变量请翻之前的文章)的模式图,明确一个点:我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系,也就是小b,但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的,因为有很多的U,因此我们借助工具变量G(关于工具变量我们之前的文章有详细的解释,请自行查阅),去估计我们感兴趣的小b. 现在有天然良好的工具变量G,也就是我们的基因变量,此时有上面的图,再次重申:我们感兴趣的,最终希望

GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析,评估SNP解释的表型方差所占的比例(该网站地址:http://cnsgenomics.com/software/gcta/).目前GCTA工具可实现以下功能: 1 评估全基因组SNP的亲缘关系(遗传关系) 2 评估全基因组SNP的近交系数 3 评估所有的常染色体SNP对于变异的解释度 4 评估遗传方差与X-染色体的关联 5 检测遗传方差对X-染色体的剂量补偿效应 6 预测单个个体和单个SNP的全基因组加性遗传效应 7

MVVM 模式是一个很久之前的技术了,最近因为一个项目的原因,需要使用 WPF 技术,所以,重新翻出来从前的一段程序,重温一下当年的技术. MVVM 模式 MVVM 实际上涉及三个部分,Model, View 和 ViewModel ,三者的关系如下图所示. 在三部分的关系中,视图显示的内容和操作完全依赖于 ViewModel. Model 是应用程序的核心,代表着最大.最重要的业务资产,因为它记录了所有复杂的业务实体.它们之间的关系以及它们的功能. Model 之上是 ViewModel.Vi

        经过近两年的不懈努力,笔者的原创教程"ActionScript3游戏中的图像编程"最终在今日划上了完美的句号!这其中记录着笔者多年来在游戏制作,尤其是其中图像处理方面的经验心得.尽管使用的语言是眼下可能正在没落的ActionScript3.0,但因为其中渗透着深刻的编程思想和有用技巧,因此其意义已经远远超越了ActionScript本身.您能够把从本教程学到的知识轻松移植到其它支持图像编程的开发语言中(我也想换个语言重写,可惜精力不足).         此外,本教程还

目前,很多特征选择文献主要是依据对共信息的直观认识使用它,即:正值表示表型的存在使特征间依赖程度增加,是特征间存在相互作用的证据:负值表示表型的存在使特征间冗余性增加:零表示特征是相互独立的,或者说,是特征间的增益与冗余相互抵消了.因此,从理论上深入认识共信息是一项创新工作. 识别阶段的第一项工作是使用共信息测度穷举搜索候选 SNP 集合中的 SNP 交互作用.当 SNP 组合中所有 SNP 与表型的共信息为正时,说明表型使 SNP 间的依赖程度增加了,是 SNP 组合与表型间存在相互作用的证据

Css - 选择器和样式 标签选择器 即使用html标签作为选择对象 <style>     div{ background:red; } </style> <div>s</div> 类名选择器 html标签的类名由class属性指定,通过使用.class类名的形式可以选择指定的元素对象,可以为一个html标签指定多个class类名,每个类名以空格隔开即可. <style>     .box{ background:red; } </sty

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

例题:以下例题部分的内容来自https://blog.csdn.net/my_sunshine26/article/details/77141398 一.石子合并问题 1.(NYOJ737)http://acm.nyist.edu.cn/JudgeOnline/problem.php?pid=737 分析:我们dp[i][j]来表示合并第i堆到第j堆石子的最小代价.那么状态转移方程为dp[i][j]=min(dp[i][k]+dp[k+1][j]+w[i][j])  (s[i][j-1]<=k<

大型网站架构演进 大型网站是一种很常见的分布式系统,除了海量数据和高并发的访问量,本身业务和系统也复杂. 大型网站的架构演进 我们现在常用的大型网站都是从小网站一步一步发展起来的,这个过程中会 有一些通用的问题要解决,而这些也是我们构建中间件系统的基础,那么我们就 从最简单的网站结构开始,看看随着网站从小到大的变化,网站架构发生了哪些 变化. a.用Java技术和单机来构建的网站 我们先从最简单的开始吧.说到做网站,不管大家是自己动手实践过,还是听说过,肯定能反应出很多技术名词,例如LAMP.M

异常处理一般步骤 如果GoldenGate复制出现异常,可以通过以下步骤尝试解决问题: 1)        通过ggsci>view report命令查找ERROR字样,确定错误原因并根据其信息进行排除: 2)        通过ggsci>view ggsevt查看告警日志信息: 3)        检查两端数据库是否正常运行,网络是否连通: 4)        如不能确定错误原因,则可以寻求Oracle技术支持.在寻求技术支持时一般需要提供以下信息: ü  错误描述 ü  进程报告,位于d

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

一.进程 1.什么是进程 进程是正在进行的一个过程或者一个任务.而负责执行任务的则是cpu. 2.进程与程序的区别 程序并不能单独运行,只有将程序装载到内存中,系统为它分配资源才能运行,而这种执行的程序就称之为进程.程序和进程的区别就在于:程序是指令的集合,它是进程运行的静态描述文本:进程是程序的一次执行活动,属于动态概念.同一个程序执行两次是两个进程. 在多道编程中,我们允许多个程序同时加载到内存中,在操作系统的调度下,可以实现并发地执行.这是这样的设计,大大提高了CPU的利用率.进程的出现让

四种常见IO模型 阻塞IO(blocking IO).非阻塞IO(nonblocking IO).IO多路复用(IOmultiplexing).异步IO(asynchronous IO) IO发生时涉及的对象和步骤 对于一个network IO (这里我们以read.recv举例),它会涉及到两个系统对象,一个是调用这个IO的process (or thread),另一个就是系统内核(kernel).当一个read/recv读数据的操作发生时,该操作会经历两个阶段: #1)等待数据准备 (Wai