欢迎来到"bio生物信息"的世界 6天前,BMC Genomics 推了一篇文献"Population history and genetic adaptation of the Fulani nomads: inferences from genome-wide data and the lactase persistence trait". 要不是这个标题起的太大,又是Population history,又是 genetic adaptation ,我可能都不

mGWAS(metabolome-based genome-wide association studies)的研究方法和GWAS类似,只是将代谢物含量作为表型性状来与基因位点进行关联.但同时它也有自己独特的优势,首先,因为表型测定是比较复杂的,尤其是数量性状表型,极易受环境影响,人为测量可能会有偏差,表型本身变化也会不稳定.代谢物的含量测定相对而言更加稳定和单一,这为我们数据分析减少了难度,代谢物相当于充当了中间桥梁. 第二,在研究的内容上会比GWAS更加丰富,代谢物测定本身是一种生理生化指标

July   二零一一年一月 本文主要参考:算法导论 第二版.维基百科. 一.Dijkstra 算法的介绍 Dijkstra 算法,又叫迪科斯彻算法(Dijkstra),算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题.举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离,Dijkstra 算法可以用来找到两个城市之间的最短路径. 二.图文解析 Dijkstra 算法 ok,经过上文有点繁杂的信息,你还并不对此算法了如指掌,清晰透彻.没关系,咱们来幅图,就好了.请允许我再

GWAS研究中,表型分两种.第一种是线性的表型,如果身高.体重.智力等:第二种是二元的表型,比如患病和未患病,即通常所说的case和control.对于表型是线性的样本来说,是不存在case和control比例不平衡的情况的,但是对于表型是二元的样本,比如疾病和对照组(健康人群),case和control比例失衡,可能会出现N多的假阳性结果.具体看看下面的例子. 例子1:case和control比例在稍微正常的情况下,比如冠心病(coronaryartery disease,case:contr

外显子后续分析研究思路一般有以下几种(Methods for follow-up research of exome analysis): 1.对突变频率.突变类型.突变方式进行统计分析 Mutations statistical analysis 具体见下图: 参考文献:Di, Jiabo, et al. "Whole exome sequencing reveals intertumor heterogeneity and distinct genetic origins of sporad

目标检测,主要问题发展,非极大值抑制中阈值也作为参数去学习更满足end2end,最近发展趋势和主要研究思路方向 待办 目标检测问题时间线 特征金字塔加滑窗 对象框推荐 回归算法回归对象框 多尺度检测 BBOX 回归发展 NMS技术发展 困难样本挖掘技术发展--样本不均衡问题 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 目标检测的加速方式 https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756890 最新进展 1.更好的引擎 DenseNet,在残差网

obs版本的选择: 工作室版,优化了很多东西,缺点是不能用插件,在部分机型不稳定,因为更新的很频繁.不过这个插件不能用的说法还是停留在早起,截至到今天已经完美支持,所以在不久的将来会越来越好,如果是开发的,推荐使用这个,开发团队也是推荐使用这个.经典版.绝大部分的大主播用的都是这个版本,因为用习惯了,而且支持插件,稳定性比较强,但是性能没有前者高. obs插件的选择: 现在主流而且最专业的应该是小葫芦开发的obs管家,涵盖国内直播平台的obs直播插件. http://www.obsapp.com

1.列表包括数据库名称.表型.是否能下载到基因型(genotype).是否能下载到GWAS结果文件(P值.效应值.SNP位点).目前收集到的有如下: 参考到这些数据库的文献:Genome-wide association study identifies 74 loci associated with educational attainment 2.The Japanese Genotype-phenotype Archive (JGA)  :该数据拥有个体水平的基因型和表型数据,需要申请,已

关于hanoi塔的原理以及概念,请Google,访问不了去百度. 主要设计到C中程序设计中递归的实现: 主代码实现如下: void hanoi(int src, int dest, int tmp, int n) { ) { move(src, dest); return; } hanoi(src, tmp, dest, n-); move(src, dest); hanoi(tmp, dest, src, n-); } 全部实现代码见Github: https://github.com/hua

这几天搞了一波U盘量产,很多年前玩的基本都是些皮毛,比如U盘分区,U盘启动,以及台电U盘的光驱启动等等,这些现在看起来其实都不入眼,只是简单的将U盘分个区,并且没玩到主控上面去. 下面是一些自己的理解: 1.先确定主控是什么,主控相当于一个操作系统,管理闪存的文件系统,启动,写和读管理也就是速度等等. 2.确定主控一般使用U盘精灵,参考:http://www.upan.cc/tools/test/ChipEasy.html 3.然后对应下载相应的量产工具,相关的教程百度即可,因为现在很多国产不入

实python非常适合初学者入门,上手很容易.我就是完全通过网上资源学了python的.最大的是3点经验:1.找一本浅显易懂,例程比较好的教程,从头到尾看下去.不要看很多本,专注于一本.把里面的例程都手打一遍,搞懂为什么.2.去找一个实际项目练手.我当时是因为要做一个网站,不得已要学python.这种条件下的效果比你平时学一门新语言要好很多.所以最好是要有真实的项目做.可以找几个同学一起做个网站之类.3.最好能找到一个已经会python的人.问他一点学习规划的建议,然后在遇到卡壳的地方找他指点.

目录 2010年1月:大豆基因组首次发表(Nature) 2010年12月:31个大豆基因组重测序(Nature Genetics) 2014年10月:野生大豆泛基因组(Nature Biotechnology) 2015年2月:大豆在驯化和改良过程中遗传多态性明显降低(Nature Biotechnology) 2017年8月:GWAS解析大豆重要性状网络(Genome Biology) 2018年8月:中国国审大豆品种中黄13的基因组完成(Science China Life Science

https://www.jianshu.com/p/2149c9fee166 摘要: 本文以过来人的身份将自身2年的研究经验做了一下分享,希望本文对于即将开始从事人工智能研究的朋友有所帮助. 人工智能研究这个领域是有一定门槛的.对于初学者来说,一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍,比如“西瓜书”.“花书”.“xx天从入门到精通”.“xx天从入门到放弃”等等,但大多数书籍都是讲的基础知识,稍显乏味和枯燥,此外内容太深奥,初学者可能看一段时间就想放弃了.本文以过来人的身份将自身2年的研究经验毫无保

2017 年是机器学习领域最有成效.最具创意的一年.现在已经有很多博文以及官方报道总结了学界和业界的重大突破.本文略有不同,Alex Honchar在Medium发文,从研究者的角度分享机器学习明年发展的走向. 本文的预测基于 2012 年以来我关注的学术界和科技巨头实验室的研究思路演变.我所选择的领域,从我的观点来看,都多多少少尚处于发展的初级阶段,但是已经为研究做足了准备,且在 2018 年可能获得良好的结果,并在 2019-2020 年能投入实际应用.请阅读吧! 开放科研 来自其他学科的学

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

目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

研究背景: phpcms里面默认是没有留言板的,之前我的博客里发过一个二次开发简介,里面有一个简单的留言板,包含前台提供表单,后台留言审核等功能,但是不提供用户登录等操作. 研究思路: phpcms里面的评论功能就多了一些,而且后台还有设置是否允许游客评论.但是看源代码发现,评论是只能写在文章页的,也就是show_***.html页,因为文章的字段中有一个allow_comment,加上评论会存储文章id,所以这一点比较难改. 刚开始想着使用友言代替,友言的评论是直接和评论页的url绑在一起,所

个人稍微分了一下类,有的看过,有的听人“传说过”,欢迎大家补充和共同学习. 真心经典:每个行业或者领域都有一些东西是不会随时间而逐渐消逝,以下的就是. <C语言程序设计>(第2版.新版) /<The C Programming Language> <C语言核心技术>/<C in a Nutshell> <代码大全>/<Code Complete> 底层相关:由于C语言之初是为了编写操作系统而来得,所以对底层的操作目前尚无任何其他语言可

GWAS的数据形式:SNP数据,即各个SNP位点的aa,Aa,AA基因型与疾病状态(0正常,1患病)的样例-对照数据. 在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法.不同的变化带来不同的性状,如各种疾病的不同. 这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照).每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内

P1019 单词接龙 题目描述 单词接龙是一个与我们经常玩的成语接龙相类似的游戏,现在我们已知一组单词,且给定一个开头的字母,要求出以这个字母开头的最长的“龙”(每个单词都最多在“龙”中出现两次),在两个单词相连时,其重合部分合为一部分,例如 beast和astonish,如果接成一条龙则变为beastonish,另外相邻的两部分不能存在包含关系,例如at 和 atide 间不能相连. 输入输出格式 输入格式: 输入的第一行为一个单独的整数n (n<=20)表示单词数,以下n 行每行有一个单词,