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

Genome Aggregation Database (gnomAD) 这是一个关于什么的数据库?broad institute开发的,整合了目前几乎所有的公共的WES和WGS测序数据,并对数据做了一些总结,可供其他开发者使用. 怎么使用gnomAD? 查感兴趣的基因 查感兴趣的variant 参考人群等位基因频率数据库 基因变异耐受性 可以不做这方面的工作,但是该领域一些最基本的概念必须了解,这样才有问问题和合作的可能性. 参考: 遗传资源数据库专题-gnomAD gnomAD 数据库简介

一.Ensemble:http://www.ensembl.info/2015/06/18/1000-genomes-phase-3-frequencies-genotypes-and-ld-data/ 二.安装API git clone https://github.com/Ensembl/ensembl.git git clone https://github.com/Ensembl/ensembl-variation.git git clone https://github.com/Ens

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

一些简单易理解术语,例如:词条搜索.语义信息.搜索引擎 搜索引擎分类:全文搜索(百度.谷歌).目录搜索.元搜索.垂直搜索 元搜索例子:360综合搜索.搜魅网(someta 集合了百度.google.搜狗.雅虎多家主流搜索引擎的结果,提供网页.资讯.网址导航等聚合查询.) 目录搜索:目录搜索引擎是以人工方式或半自动方式搜集信息,由编辑员查看信息之后,人工形成信息摘要,并将信息置于事先确定的分类框架中.信息大多面向网站,提供目录浏览服务和直接检索服务.目录搜索引擎虽然有搜索功能,但严格意义上不能称为

HapMap五周年回顾 2011-01-12 | 作者: [关闭] 作者简介:曾长青,中国科学院北京基因组所研究员,博士生导师.CUSBEA奖学金.百人计划.杰出青年基金.首批新世纪百千万人才工程国家级人选获得者.作为“十五”重大攻关项目课题组长.国际HapMap计划Steering Committee Member和 “中华单体型图协作组”召集人,负责HapMap“中国卷”的实施.主要从事疾病相关基因定位.群体遗传学和基因组多态研究,部分成果在Nature,Nature Genetics, P

1.人类基因组的HapMap和国际HapMap计划 (1)何谓HapMap HapMap是Haplotype Map 的简称,Haplo意为单一,在基因组中专指来自父母的一对染色体中的一条.Haplotype就是单条染色体中的一段,译作单体型(有人译作单倍型),是描述遗传差异的一种主要方式.DNA作为遗传物质,不但编码了物种间的差异,物种内不同个体之间的差异也含在其中,均表现为基因组之间的DNA序列差异,也就是基因组的多态性上. DNA由四种核苷酸单个连接而成,基因组最常见的多态就是单核苷酸多态

以下是对Ensembl突变数据库中储存的数据的描述,对于Ensembl数据库中不同的物种,我们从各种来源(例如,dbSNP数据库)导入突变数据(SNP.CNV.等位基因频率.基因型等),导入的突变数据和等位基因经过质量控制过程来标记可疑数据. 我们将突变分成几个不同的类,并计算突变的预测结果,并且我们还创建了突变集以帮助人们从特定数据集中检索特定突变体组. 我们计算了人类每个突变在种群中的连锁不平衡. 突变数据类型 Ensembl突变数据库储存了从外部导入的数据以及就算得来的数据. 外部导入的数

  在互联网笔试中,常遇到数据库的问题,遂来简单总结,注意,以 Sql Server 数据库为例. 数据库 数据库系统,Database System,由数据库和数据库管理系统组成. 数据库,DataBase ,是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统,按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库.数据表是最基本的数据库对象,是存储数据的逻辑单元. 数据库管理系统,DataBase Management System,DBMS,管理数据库,负责数据的存储.安全.一致性.并发.恢复和访问. 数据

Lucene简介 Lucent:Apache软件基金会Jakarta项目组的一个子项目,Lucene提供了一个简单却强大的应用程式接口,能够做全文索引和搜寻.在Java开发环境里Lucene是一个成熟的免费开源工具.就其本身而言,Lucene是当前以及最近几年最受欢迎的免费Java信息检索程序库. -- [ 百度百科 ] 数据库索引和Lucene检索对比 比较项 Lucene检索 数据库检索 数据检索 从Lucene的索引文件中检出 由数据库索引检索记录 索引结构 Document(文档) Re

全文索引的概念:将存储在数据库中的整本书或整篇文章中的任意内容信息查找出来的技术.它可以根据需要获取全文中有关章,节,段,句,词等信息,也可以进行各种统计和分析. 原理是先定义一个词库,然后在文章中查找每个词条(term)出现的频率和位置,把这样的频率和位置信息按照词库的顺序归纳,这样就相当于对文件建立了一个以词库为目录的索引,这样查找某个词的时候就能很快的定位到该词出现的位置. 问题在处理英文文档的时候显然这样的方式是非常好的,因为英文自然的被空格分成若干词,只要我们有足够大的词汇库就能很好的

我之前的博文中有专门的5篇整理并介绍了STL的概念: STL1——整体介绍:https://www.cnblogs.com/grooovvve/p/10467794.html STL2——泛型编程(模板类.迭代器):https://www.cnblogs.com/grooovvve/p/10467797.html STL3——函数对象:https://www.cnblogs.com/grooovvve/p/10467800.html STL4——算法:https://www.cnblogs.co

简述一下问题:假设有一颗词典二叉树,我们从中查找需要的单词,使用红黑树或平衡树这样的数据结构总是可以在O(lgN)时间内进行查找,但单词的出现频率是不同的,我们给每个单词加上一个搜索概率,然后通过这些带有概率的节点计算出整棵树的搜索期望E(T),找到一个最优节点作为根节点,重新建立一颗二叉树,称为最优二叉搜索树,其期望最低,使得所有搜索操作访问的节点总数最少.这样的一颗词典二叉树对于搜索单词能更快. 由于我懒得打字了...所以就给出书上的dp代码: #include <iostream> #i

写在文章前:本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识,同时也分享给可能需要的人,因为水平有限,肯定存在诸多不足以及技术性错误,请大佬们及时指正. 11.存储过程 ​ 存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段SQL语句的集合.想要实现相应的功能时,只需要调用这个存储过程就行了(类似于函数,输入具有输出参数). 优点: 预先编译,而不需要每次运行时编译,提高了数据库执行效率. 封装了一系列操作,对于一些数据交互比较多的操作,相比于单独执行SQL语句,可以减少网络通信量. 具有可复用性,减少了数

最近学校电赛院队招新,出的招新题就是低频示波器的.之前一直没有弄懂FFT,借着这次机会实现了一下. FFT原理详解 FFT,就是快速傅里叶变换,这个操作能够将时域信号转化成频域信号,然后对信号进行分析 这样说可能有点抽象.讲细点就是指能够直观的看出来目标信号的频率是多少.x轴坐标本来是表示时间,FFT之后变成了表示频率,就是这个意思 对于信号处理,FFT之后的结果,波峰一般会出现在我们希望测得信号的频率附近(十分相近) 官方文件解释 stm32官方给了几个用于处理FFT的文件,如图所示: 其中有

场景题 有 100 机器,每个机器的磁盘特别大,磁盘大小为 1T,但是内存大小只有 4G,现在每台机器上都产生了很多 ip 日志文件,每个文件假设有50G,那么如果计算出这 100 太机器上访问量最多的 100 ip 呢?也就是Top 100. 思路 其实,一开始我有往布隆过滤器那边考虑,但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在,而不能去统计数量,不符合该场景. 那么一般这种大数据的问题,都是因为一次不能完全加载到内存,因此需要拆分,那怎么拆呢?ip是32位的,也就是最多就 232

代码如下:没有加注释,自己研究吧. import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.text.DecimalFormat;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import j

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

Design based on biology 通过比较基因组学的方法,将脊椎动物基因组的数据,解决生物学各方面问题.新的调控注释(在脊椎动物的进化过程中的出现的)可以丰富物种树(比如不同功能蛋白质进化速度上的差异(因为编码蛋白质基因和早期进化基因的发现)). Sequencing 需要以下两种策略叠加: 1.Pooled genome sequence strategies :测同一物种的不同个体,不同个体叠加. 2.representative genome assembly approac

常常看到别人的博客里面,或者网站里面有这样随机颜色,但字体大小与标签出现频率有关的标签云,于是自己就想写一个.至于颜色的随机显示,那就很简单了,这里就不列代码. 因为正在学thinkphp,所以数据查找的都是用的tp数据查找语句. Public function render( $data ){ //在博文——标签多对多关系的中间表中查找出所有的标签 $tags = M('blog_tags')->select(); $a = array(); //去掉重复的标签,将所有不重复的标签保存在数组a