流行病学研究常见的分析就是相关性分析了. 相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路,比如缺乏元素A与某种癌症相关,那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率.这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症,也就是说元素A和癌症有因果关系. 但实际上,元素A和癌症有相关性,不代表他们之间就有因果关系.也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症,这种并发症会导致元素A缺乏. 再比如,研究表明,大胸女生与不爱运动相关.那么,到底是因为胸大的女性不爱运动,还是因为不爱运动导致胸大(肥胖). 如果不做其他分析,

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

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

转自公众号Eric生信小班.学习群体遗传套路 中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachio的研究论文,利用全基因组和转录组数据,系统研究了开心果在驯化与环境适应上的遗传机制,研究内容和方法采用群体基因组学的常规分析,包括基因组de novo.转录组.群体进化.选择位点分析,可作为群体基因

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

这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖. 软件排名不分先后,优先顺序可以看推荐指数. 彩蛋在最后,请坚持看完 1.GWAS4D, 推荐指数:**** 网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like Map: Chr, Pos, SNPID, Ref, Alt, [P-value] 支持输入格式 3) Single SN

我已经通过Gemma得到了关联分析的结果,如下. prefix.log.txt 中包含了一个总的PVE,这不是我们想要的. 那么,如何计算这些位点的表型解释率? 据了解,有些关联分析软件是可以同时得到这个信息的,比如Tassel. 参考:Whole-genome resequencing of wild and domestic sheep identifies genes associated with morphological and agronomic traits 有人说GAPIT的结

我在 impress.js 中学到的小套路 写在开篇 作为了一个自学 JavaScript 才一个月的新手,前几天“妄图”研究 jQuery-3.1.0 源码,结果自然是被虐得死去活来.机缘巧合之下,遇到了 impress.js ,代码量只有 jQ 的十分之一,看起来挺好下手,研究了两天,勉强弄懂了其中的原理.于是写下此文,记录我在 impress.js 中学到的小套路. 附上impress.js github链接. impress.js 简介 套路开始 如何使用 JS 为某个元素添加多个样式?

问题: 如何能够在 n×n 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行.纵行或斜线上. 分析: 这题常规的解法应该是回溯法,然而回溯法的话,要遍历所有的情况. 这里介绍一种随机化的算法: 我们先摆开头的几个棋子,然后剩下的棋子用回溯法来做,由于解空间树的头几层不用拿来遍历了,回溯的时候遍历的结点少了很多. 研究标明,随机摆开头的一半略少的棋子,可以很快得得到解.当然,这个算法是只能求出一部分的解的,但是在 n 很大的时候

git应用套路 一. 配置git别名 1.通过控制台命令vim ~/.gitconfig打开配置页面 2.配置如下内容: [user] name = your Name email = your E-mail [alias] co=checkout ci=commit st=status pl=pull ps=push dt=difftool ca=commit -am b=branch t=tag [push] default = simple 二. git在本地项目中的应用 1.项目git初

原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/Fast-Fourier-Transform.html 多项式 之 快速傅里叶变换(FFT)/数论变换(NTT)/例题与常用套路[入门] 前置技能 对复数以及复平面有一定的了解 对数论要求了解:逆元,原根,中国剩余定理 对分治有充足的认识 对多项式有一定的认识,并会写 $O(n^2)$ 的高精度乘法 本文概要 多项式定义及基本卷积形式 $Karatsuba$ 乘法 多项式的系数表示与点值表示,以及拉格朗日插值法

点"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 小白:师兄,g2o框架<从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码>,以及顶点<从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路>我都学完啦,今天给我讲讲g2o中的边吧!是不是也有什么套路? 师兄:嗯,g2o的边比顶点稍微复杂一些,不过前面你也了解了许多g2o的东西,有没有发现g2o的编程基本都是固定的格式(套路)呢? 小白:是的,我现在按照师兄说的g2o框架和顶点设计方法,再去看g2

基于python的opcode优化和模块按需加载机制研究(学习与思考) 姓名:XXX 学校信息:XXX 主用编程语言:python3.5 个人技术博客:http://www.cnblogs.com/Mufasa/ 文档转换为PDF有些图片无法完全显示,请移步我的博客查看 完成时间:2019.03.06 本项目希望您能完成以下任务: - 优化python字节码解析代码,从底层提升python脚本运行效率:(底层.编译器.虚拟机) - 基本思路可以统计游戏常用opcode指令,进行类似opcode合

[5年目标]在基本功的基础上,每年完成一个套路或实战搏击的学习研究. [中小学2年]三段九节 + 2套路. [高中的3年]太极十三势 + 1套路 + 推手 + 搏击. 1.中小学阶段-可自学 (1)基本功篇 包括武术在内的任何运动,都离不开关节的运动.人体运动大关节分为三段九节,手上一段三节:肩.肘.腕:脚上一段三节:髋.膝.踝:身上(躯干)一段三节:腰.胸.颈.如何练好这九个大关节是任何运动的基础,也就是平常人们所说的基本功. 00-A<起功方法与预备势要领-锻炼之前形体.呼吸与意念的调整>

题目链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=5361 好神的一道题啊! 容易看出来是要用维护权值的数据结构,因此树链剖分首先pass掉. 那么不妨用树上主席树试试?每个版本存当前点到根路径上的点的权值. 如果维护区间权值数量的话,你发现没有明确的判断条件来明确每一次主席树上二分是走左子树还是右子树. 这时就要用到一个套路了:将1~200000的所有权值随机映射成unsigned long long的数,主席树维护区间权值异或和. 再

Adieu l'ami. Koyomi is helping Oshino, an acquaintance of his, to take care of an open space around the abandoned Eikou Cram School building, Oshino's makeshift residence. The space is represented by a rectangular grid of n × m cells, arranged into n

电商打折套路分析 ——2016天猫双十一美妆数据分析 数据简介 此次分析的数据来自于城市数据团对2016年双11天猫数据的采集和整理,原始数据为.xlsx格式 包括update_time/id/title/price/店名,共5个字段,其中id为商品的唯一标识,店名为品牌名. 分析工具 主要使用了Python中的Pandas库进行数据处理,利用matplotlib绘制分析图表,利用bokeh进行了可视化展示. 当前使用版本:Python 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (defau

作者介绍 梁敬彬,福富研究院副理事长.公司唯一四星级内训师,国内一线知名数据库专家,在数据库优化和培训领域有着丰富的经验.多次应邀担任国内外数据库大会的演讲嘉宾,在业界有着广泛的影响力.著有多本畅销书籍,代表作有<收获,不止SQL优化>等. 前两章给大家介绍了发现问题后的整体解决思路,接下来进入SQL优化的局部性思路,这一章我们将学习SQL优化的重要知识:执行计划. 执行计划是什么?如何读懂执行计划?读懂执行计划对我们又有什么用?面对这些疑问,我们从执行计划分析概述.读懂执行计划的关键.从案例

小伙伴是不是时常听说各种api接口的问题呢,可能许多人第一感觉:那是什么个玩意儿,那么多人回去研究它,今天思梦PHP小编就来为你揭开他的神秘的面纱,先看一下百度百科上面的官方的解释: 其实说白了就是为了帮助你快速开发,将一些常用的操作封装成函数的集合,之后供我们去掉用获取相关的数据,之前呢思梦PHP的小编已经给大家讲解了qq登陆,微信登陆等第三方api接口调用的文章了,今天呢还会给大家带来一个查询手机归属地的api的例子,然后给大家讲解一下他的小套路: 步骤为: (1)我们要去相应的api的官方