中国农业大学等多家单位2017年合作发表在<遗传>杂志上的综述,笔记之. 作者中还有李宁院士,不胜唏嘘. 1.概述 GS的两大难题:基因组分型的成本,基因组育种值(genomic estimted breeding value, GEBV)的准确性. 基于个体的基因组估计育种值GEBV比传统基于系谱的估计育种值(estimted breeding value, EBV)准确性更高. GS实施示意图: 基于单点SNP标记的GEBV估计方法 一类基于估计等位基因效应来计算GEBV: ①最小二乘法

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

OMIM数据库:大神私藏的数据库,99.9%的人都不知道! 2019-03-04 11:00乳腺癌/医生/肺癌 “ GEO.NCDB.TCGA.SEER数据库这些我都知道,但OMIM是什么鬼? OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)数据库,中文称在线人类孟德尔遗传数据库.OMIM包括了现在所有已知的遗传病和超过15000个基因的信息.OMIM侧重于疾病表型与其致病基因之间的关联. ” 也就是说当你知道某个病的时候,但不知道它受什么基因影响 ——选OMI

背景:项目中用了富文本编辑器,讲写完的内容存入了数据库,但是取出的时候因为有些展示地方并不需要样式,只想获取到内容,所以需要将带了html编码的信息解析出来. 原始信息如下 [task_desc] => <h1 class="mb-5" accuse="qtitle" style="margin: 0px 0px 5px; padding: 0px; word-break: break-all; "><span class

生命组学-药物基因组学 精准医学的内容有个人全基因组测序,移动可穿戴设备,它可以实时监测,深度学习模型预测疾病,对疾病预测做到有效.安全和可控. 药物基因组学就是研究疾病.化合物和靶点之间的关系,关键是找到能控制疾病的蛋白质结合腔. 遗传性疾病可通过家系研究,非遗传性疾病可通过GWS找突变位点,基于突变情况找治疗方法.SBI是结构生物学与药物分子设计与生信相结合的学科. 药物制造的传统问题是不知道潜在的药物靶标,针对某一症状而不是疾病,广泛测试得到小分子,最后再调整基团,效率极低. 现代的药物基

全球性计划:表观组计划:肝计划 测1000人的变异level HGP计划三个阶段,范围逐步扩大和深化. Pilot:deep sequence---low coverage Phase 1 Phase 2 ======================================== data分析: discovered SNP Y chromosome不稳定不准,所以测X chromosome. SV complexity at different scales复杂结构变异,短序列比对不准,

4.(2021.6.24)Briefings-生物信息学中的图表示学习:趋势.方法和应用 论文标题: Graph representation learning in bioinformatics: trends, methods and applications 论文期刊: Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Haicheng-Yi/publication/354327323_G

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目标——万方医学网论文列表 http://med.wanfangdata.com.cn/Author/General/A000000001 和普通网页不一样的地方在于点击下一页的时候,URL没有发生变化,不能显眼的看到类似‘page=1’或者‘pge=1’这样的信息. 这就需要我们自己分析网络请求,笔者推荐是汉化更好点的火狐的浏览器——Firefox,右上角的打开菜单下——开发者工具——网络,在chrome浏览器中是更多工具中的开发者工具Network                     

数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必须经过评估确认其是否符合数据挖掘标准.以决定预期结果,

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

工作职能: 1.开发医学虚拟手术中的柔体仿真引擎/图形效果 2.柔体仿真引擎.和引擎开发主工程师一起完善和改进仿真引擎的开发工作. 3.3D图形效果的改进. 职位要求: 1.本科以上学历,1年以上c++开发经验. 2.1年以上在物理柔体,刚体仿真,3D图形方面的经验(不限工作经验还是自我兴趣). 3.良好的数学基础和逻辑能力.能独立阅读英文论文 4.对物理模拟,3D图形有浓厚的兴趣. 5.做事情有毅力. 公司现正处于起飞期间,前途光明,现有腹腔镜,消化内镜,穿刺,静脉穿刺等多个产品.和全国百家医

转载:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/39237649 背景: 上一篇博文中,在对storescp工具源文件storescp.cc和DcmSCP类的源文件scp.cc进行剖析后,得出了两者都可以实现响应C-ECHO和C-STORE(需要对DcmSCP类进行扩展)请求的功能.但是在对DcmSCP类进行扩展,期望模拟实现自己的storescp.exe工具时遇到了问题,客户端提示服务中断链接,而服务端显示保存失败,如下图所示.此次博文通过排除

转载:http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/39213817 背景: 上一篇专栏博文中针对PACS终端(或设备终端,如CT设备)与RIS系统之间worklist查询进行了介绍,并着重对比分析了DICOM3.0中各部分对DICOM网络通讯服务的定义.此次通过结合早些时间的博文DICOM医学图像处理:基于DCMTK工具包学习和分析worklist,对DCMTK开源库中提供的storescp.exe和storescu.exe工具的源码进行剖析,从底

关注微信订阅号:TongeBlog,可查看[ionic开源项目]全套教程. 这一讲主要实现生活和农业两大模块的实现,在这个过程中,对service层提取出一个公用的BaseService. 这一讲分为三大模块: 一.提取公用的服务层BaseService 二.生活模块Tab3的实现 三.农业模块Tab4的实现 一.提取公用的服务层BaseService 将doRefresh和loadMore函数封装到BaseService,供其他模块使用. BaseService的实现 .service('Ba

转载 http://blog.csdn.net/prodicom/article/details/4015064 注意:以下内容为转载,但保留了第一人称,请注意,以免造成不必要的麻烦. 医网联影像工作站3.0(ProDicom Workstation 3.0)是我个人使用VC++,应用免费开发包,开发的一套集医学DICOM图像传输/管理/处理.DICOM图像打印/光盘刻录.相关报告编辑/保存/管理为一体的医学影像工具,在多家医院应用运转良好,在我们科室已经使用了4年多了,虽然它功能不是很强大,也

背景: 从DICOM网络传输一文开始,相继介绍了C-ECHO.C-FIND.C-STORE.C-MOVE等DIMSE-C服务的简单实现,博文中的代码给出的实例都是基于fo-dicom库来实现的,原因只有一个:基于C#的fo-dicom库具有高封装性.对于初学者来说实现大多数的DIMSE-C.DIMSE-N服务几乎都是“傻瓜式”操作——构造C-XXX-RQ.N-XXX-RQ然后绑定相应的OnResponseReceived处理函数即可.本博文希望在前几篇预热的基础上,对比DCMTK.fo-dico

案例描述 近年来疾病早期诊断越来越受到医学专家的重视,从而产生了各种疾病诊断的新方法.乳癌最早的表现是患乳出现单发的.无痛性并呈进行性生长的小肿块.肿块位于外上象限最多见,其次是乳头.乳晕区和内上象限.因多无自觉症状,肿块常是病人在无意中(如洗澡.更衣)发现的.少数病人可有不同程度的触痛或刺激和乳头溢液.肿块的生长速度较快,侵及周围组织可引起乳房外形的改变,出现一系列体征.如:肿瘤表面皮肤凹陷:邻近乳头的癌肿可将乳头牵向癌肿方向:乳头内陷等.癌肿较大者,可使整个乳房组织收缩,肿块明显凸出.癌肿继

背景介绍: 近期项目需求,须要使用C#进行最新的UI和相关DICOM3.0医学图像模块的开发.在C++语言下,我使用的是应用最广泛的DCMTK开源库,在本专栏的起初阶段的大多数博文都是对DCMTK开源库的介绍和学习.眼下因为项目须要,现開始对mDCM开源库继续学习分析,因此本专栏接下来的文章会大多以mDCM开源库为例进行医学图像的解说,DCMTK因为是C++语言开发的,所以作为我学习和剖析mDCM开源库的原始根据,我们并未放弃对DCMTK开源库的学习,而是通过更加细致的研读和分析DCMTK的C+

基于ReliefF和K-means算法的医学应用实例 数据挖掘方法的提出,让人们有能力最终认识数据的真正价值,即蕴藏在数据中的信息和知识.数据挖掘 (DataMiriing),指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的.事先未知的潜在有用信息,数据挖掘是目前国际上,数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.因此分享一下很久以前做的一个小研究成果.也算是一个简单的数据挖掘处理的例子. 1.数据挖掘与聚类分析概述 数据挖掘一般由以下几个步骤: (l)分析问题:源数据数据库必