一.为什么要做祖先成分的PCA? GWAS研究时经常碰到群体分层的现象,即该群体的祖先来源多样性,我们知道的,不同群体SNP频率不一样,导致后面做关联分析的时候可能出现假阳性位点(不一定是显著信号位点与该表型有关,可能是与群体SNP频率差异有关),因此我们需要在关联分析前对该群体做PCA分析,随后将PCA结果作为协变量加入关联分析中. 二.怎么做PCA? 简单一个“--pca”参数即可 plink --bfile myfile --pca 10 --out myfile_pca #这里只取前10

摘 要: 多位点序列分型(MLST)是一种基于核酸序列测定的细菌分型方法,通过PCR扩增多个管家基因内部片段,测定其序列,分析菌株的变异,从而进行分型.MLST被广泛应用于病原菌.环境菌和真核生物中.与传统分子生物学分型方法相比,MLST操作简单,具有更高的分辨力,能将同种细菌分为更多的亚型,并确定不同ST型之间的系统发育关系以及与疾病的联系. 关键词: 多位点序列分型   多位点序列分型(Multilocus sequence typing,MLST)是一种基于核酸序列测定的细菌分型方法,通过

1 数据类型 网页中的数据类型可分为结构化数据.半结构化数据.非结构化数据三种 1.1 结构化数据 常见的是MySQL,表现为二维形式的数据 1.2 半结构化数据 是结构化数据的一种形式,并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层.因此,它也被称为自描述的结构.常见的半结构数据有HTML,XML和JSON等,实际上是以树或者图的结构来存储的. <person> <name>A</name> &l

1.代码实现目的 注:代码可以直接粘贴使用 为了实现对主机的整体有明确的了解,实现了下面的代码功能 代码主要功能是: 提取到主机的内存.硬盘.CPU.型号等信息 插入到mysql的数据库中 2.代码具体实现步骤 2.1首先要先在mysql中新建数据库和数据表 新建数据库: create database host; 新建数据表: CREATE TABLE `host_data` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `product` varchar(2

提取样本见命令行: plink --bfile file --noweb --keep sampleID.txt --recode --make-bed --out sample 其中,sampleID.txt第一列为提取的样本Family ID,第二列为Within-family ID(IID) 同样的,如果是去除样本,则用参数“--remove”

对于文件比较复杂的时候,为了获取文件中的信息,需要一些比较特殊的函数,比如,getline().replace().atoi,atof等 例子一,读取以下文件中的数据,并保存进一个类里面. 首先,类的定义如下,感觉是struct,但是按照struct的处理,我这段代码出错了,不知道什么问题,暂时po出来吧,有空看看. struct ImageLabel{ std::string imagePath;//save图片路径名 ];//输入点集的最外层包络矩形rect四个参数 *LandmarkPoi

之前写了一个提取QQ群里所有人信息的脚本 https://www.cnblogs.com/Yinkaisheng/p/5114932.html 今天写一个从钉钉网页版提取公司所有人通讯录的脚本,,本脚本只支持Firefox浏览器,在最新版本Firefox 64上测试通过. 本脚本是用python3写的,下载脚本代码https://github.com/yinkaisheng/Python-UIAutomation-for-Windows 用Firefox登录钉钉网页版,打开联系人,点击组织架构,

面对一款apk软件,我们如何去获取它的信息,如何获取它的版本号,包名,或者ID,用户权限,这些信息都隐藏在apk包中的AndroidManifest.xml文件中,解开它我们就能获取任何想要的信息.但是当解压apk之后却发现AndroidManifest.xml是一堆看不懂的数字,那该怎么才能获得信息呢?我们不妨做一个款工具来轻松达到目的. 所需条件 安装java环境 拥有AXMLPrinter2.jar文件 获取原理 将apk解压之后,打开cmd,输入java -jar 然后将AXMLPrin

问题情境 昨天晚上回宿舍看到舍友在吐槽:天哪,我要把70多个人的QQ号全统计出来,只能一个一个地在咱们学院的学院群里找.吐了. 当时我第一反应是用python写个脚本之类的去做,因此查阅了一下资料,找到了提取群成员信息的途径. 方法 腾讯有一个QQ群管理功能(https://qun.qq.com/) 在该页面登录 按F12 点击console 在该页面下可以用js提取网页中的成员信息: var n=$('#groupMember .list tr.mb');var t='QQ\t\t\t昵称\t

1,正则表达提取 (findall函数提取) import re a= "<div class='content'>你大爷</div>"x=re.findall("<div class='content'>(.*)</div>",a)    这样也可以: x=re.findall(" class='content'>(.*)</d",a)    其中" class='conte

背景:单倍型的推断,或沿着相同染色体的等位基因序列,是遗传学中的基本问题,并且是许多分析的关键组分,包括混合物图谱,通过下降和插补识别身份区域. 基于测序读数的单倍型定相引起了很多关注. 已经广泛研究了两种单倍型互补的二倍体单倍型定相. 在这项工作中,我们专注于多倍体单倍型定相,我们的目标是从测序数据同时分阶段超过两个单倍型. 随着搜索空间变得更大并且单倍型不再需要互补,问题要复杂得多. 结果:我们提出了两种算法, (1)Poly-Harsh,一种基于Gibbs采样的算法,它可以替代地对单倍型和

方法 1. year(),month(),day() 方法 2. dayofweek(),dayofmonth(),dayofyear(); 方法 3. hour(),minute(),second(); 方法 4. weekofyear();

一步: 首先在Ubuntu环境中安装ctags:  sudo apt-get install ctags 第二部:       安装Taglist-------------Taglist是vim的一个插件,提供源代码符号的结构化视图.从http://www.vim.org/scripts/script.php?script_id=273下载安装包,也可以从http://vim-taglist.sourceforge.net/index.html下载.      解压: 1.$unzip -d t

被用来检索\替换那些符合某个模式(规则)的文本,对于文本过滤或规则匹配,最强大的就是正则表达式,是python爬虫里必不可少的神兵利器. 1 正则表达式re基本规则 [0-9] 任意一个数字,等价\d [a-z] 任意一个小写字母 [A-Z]任意一个大写字母 [^0-9] 匹配非数字,等价\D \w 等价[a-z0-9_],字母数字下划线 \W 等价对\w取非 . 任意字符 [] 匹配内部任意字符或子表达式 [^] 对字符集合取非 * 匹配前面的字符或者子表达式0次或多次 + 匹配前一个字符至少

package com.wbg.my.service; import java.io.*; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.*; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; /** * @author Jack Chen * */ public class BlogUtil { /** * URL_P

使用python的图形库. 环境:conda+jupyter notebook 代码如下: import numpy as np from PIL import Image from numba import jit MAXITERS = 200 RADIUS = 100 @jit def color(z, i): v = np.log2(i+1-np.log2(np.log2(abs(z))))/5 if v < 1.0: return v**4, v**2.5, v else: v = ma

1)背景 伴随着大规模的基因分型及测序工程的产生(例如1000 Genomes Project),之前的信息贮存格式例如gff文件它记录了每一个基因的详细信息,其中许多基因信息在基因组之间是共享的,而我们需要记录的仅仅是不同基因组之间变异的地方,因此这些格式会显得格外冗余.这就迫切需要一种新的格式来记录高效的记录这些变异信息.VCF(Variant Call Format)就是这样一种用来贮存基因序列变异信息的文本文件(通常是压缩格式). 2)VCF格式简介 VCF 格式文件包含有2部分:1)

目录 说明 1.前言 2.植物GS瓶颈 3.提高GS预测的准确性 4.GS与现代育种技术结合 5.GS开源育种网络 说明 Enhancing Genetic Gain through Genomic Selection: From Livestock to Plants 这篇是徐云碧老师2019年发表在<Plant Communications>上的综述.徐老师是农科院作科所以及CIMMYT的分子育种专家,著有<分子数量遗传学>和<分子植物育种>,提出环境型.遗传增益等

目录 1. 前言 2. BLUP方法 ABLUP GBLUP ssGBLUP RRBLUP 3. 贝叶斯方法 BayesA BayesB BayesC/Cπ/Dπ Bayesian Lasso 4. 机器学习 支持向量机 集成学习 深度学习 5. 其他模型 RKHS GWAS-assisted GS 非加性效应 多变量模型 多组学 6. 小结 参考资料 1. 前言 在介绍GS模型之前,我们有必要先来了解一下混合线性模型(Mixed Linear Model,MLM).混合线性模型是一种方差分量模

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. GS概况 2. GS模型 1)直接法 GBLUP 直接法的模型改进 ①单随机效应 ②多随机效应 2)间接法 间接法模型 基于间接法的模型改进 3. GS模型比较 模型比较结论 4.问题及展望 文献来源: 尹立林, 马云龙, 项韬, 朱猛进, 余梅, 李新云, 刘小磊, 赵书红. 全基因组选择模型研究进展及展望[J]. 畜牧兽医学报, 2019, 50(2): 233-242. 华中农大赵书红老师于2019年发表在< 畜牧兽医学报>上的综述,主要针对动物. 1. GS概况 2009年