PLINK提供了“--ld”的参数计算两个SNP位点的连锁不平衡值. 命令如下: plink --file file --ld rs123 rs134 --out rs123_rs134 生成如下数据: --ld rs123 rs134: R-sq = 0.0313386       D' = 1 Haplotype Frequency Expectation under LE --------- --------- -------------------- TG 0 0.022549 CG 0

进入http://browser.1000genomes.org/index.html网站 假定要寻找“6:133098746-133108745”这段距离的SNP数据,“6”表示6号染色体,后面的数据表示距离. 点击“Go”,进入如下界面后,再点击左栏的“Get VCF data” 弹出如下界面,再继续点击“VCF to PED converter” 再点击“Next” 接下来,弹出来的窗口让你选择种族(population),比如有中国CHB,日本JPT,挑选完感兴趣的种族,然后点击“Nex

本文首发于“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/Gl6BChxSYbSHMo9oMpufPg 连锁不平衡图,用来可视化不同SNP之间的连锁程度,前同事间俗称“倒三角”图. 本文使用自己的数据,因为安装R包后使用内置数据集运行出结果较容易,但是自己的数据就可能会有一些不大不小的“坑”,我替你们趟了... 一 载入R包 数据 数据为内置CEUData保存后,进行了“细微”的处理(去掉SNP碱基之间的“/”),这种基因型文件很常见: library("LDheatmap

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

本文转载于https://www.jianshu.com/p/e6d5dd774c6e SNP位点过滤 SNP过滤有两种情况,一种是仅根据位点质量信息(测序深度,回帖质量等)对SNP进行粗过滤.如果使用GATK对重测序结果进行SNP calling,那么可以考虑下面的标准 QD< 2.0 || FS> 60.0 || MQ< 40.0 || MQRankSum <−12.5 || ReadPosRankSum <−8.0 QUAL<30.0||QD<2.0||FS

挣值管理法中的PV.EV.AC.SV.CV.SPI.CPI这些英文简写相信把大家都搞得晕头转向的.在挣值管理法中,需要记忆理解的有三个参数:PV.AC.EV.     PV:计划值,在即定时间点前计划完成活动或WBS组件工作的预算成本.记忆技巧:PLaned,计划,Value,数值,简写是PV     AC:实际成本,在即定时间段内实比分完成工作发生的实际总成本.记忆技巧:Actual,实际的,cost,成本,简写是AC     EV:挣值,在即定时间段内实际完工工作的预算成本.记忆技巧:Ear

挣值管理(PV.EV.AC.SV.CV.SPI.CPI)记忆之我见 挣值管理法中的PV.EV.AC.SV.CV.SPI.CPI这些英文简写相信把大家都搞得晕头转向的.在挣值管理法中,需要记忆理解的有三个参数:PV.AC.EV. PV:计划值,在即定时间点前计划完成活动或WBS组件工作的预算成本.记忆技巧:PLaned,计划,Value,数值,简写是PV AC:实际成本,在即定时间段内实比分完成工作发生的实际总成本.记忆技巧:Actual,实际的,cost,成本,简写是AC EV:挣值,在即定时间

一.进度管理里的历时三点估算历时的三点估算可能会出现在进度管理的计算题里.以下公式,大家要记住:说一下历时的三点估算中的几个值:1.最有可能的历时估算:Tm2.最乐观的历时估算: To3.最悲观的历时估算: Tp4.活动历时的均值=(To+4Tm+Tp)/65.由于是估算,难免有误差,其方差=(Tp-To)/6此处的方差与正态分布中的西格玛含义不同.西格玛是一个概率.1 西格玛是指活动在(平均值减1 个标准差,平均值加1 个标准差)内完成的概率,是一个常数,0.6827.例题:某项目完成估计需要

 题目

一.什么是多基因风险评分 传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. ​为了更好理解多基

挣值常用名词: AC [Actual Cost] 实际成本:完成工作的实际成本是多少? [96版的ACWP] PV [Planned Value] 计划值: 应该完成多少工作? [96版的BCWS] EV [Earned Value] 挣值: 完成了多少预算工作? [96版的BCWP] BAC [Budget cost at completion] 基线预算成本:全部工作的预算是多少?不改变成本基准,BAC就不会发生变化 CV [Cost Variance] 成本偏差 SV [Schedule

randomize中的变量只支持2-state的values,不支持4-states. randc类型的变量不能被约束在solve------before的语句中. constraint可以被定义在class外: class  C: rand int x: constraint protol:    //隐式的 extern constraint protol2:    //显式的 endclass constraint C::protol { x inside {-4, 5, 7}; } co

计算等位基因频率有两种方式,第一种用vcftool计算: /path/to/vcftools --vcf file.vcf --freq --chr 1 --out filefreq 很简单的一个命令行,file.vcf指的是你要输入的vcf文件,--freq表示计算等位基因频率,--chr后面的1表示你要计算的区域在1号染色体,当然,你也可以选择你想计算的染色体区域,filefreq指的是输出的文件名. 结果如下图所示: 第二种用plink计算: /path/to/plink-1.07-x86

一,介绍 Oozie是一个基于Hadoop的工作流调度器,它可以通过Oozie Client 以编程的形式提交不同类型的作业,如MapReduce作业和Spark作业给底层的计算平台(如 Cloudera Hadoop)执行. Quartz是一个开源的调度软件,它为任务的调度执行提供了各种触发器以及监听器 下面使用Quartz + Oozie 将一个MapReduce程序提交给Cloudera Hadoop执行 二,调度思路 ①为什么要用Quartz呢?主要是借助Quartz强大的触发器功能.它

SV采用CRT的激励形式,而判断验证进度的标准也就是覆盖率(coverage). 覆盖率的两种指定形式:显式的,直接通过SV来指定出的,如SVA,covergroup. 隐式的,在验证过程中,随"register move"就可以由simulator得到的,如代码覆盖率等. 覆盖率类型:代码覆盖率---由仿真器直接提供,只能表示设计的冗余度,与spec关系不大.(toggle/expression/block) 功能覆盖率---与spec比较来发现,design是否行为正确,需要按ve

PV[Planned Value]计划值:应该完成多少工作?[96版的BCWS] EV[Earned Value]挣值:完成了多少预算工作?[96版的BCWP] AC[Actual Cost]实际成本:完成工作的实际成本是多少?[96版的ACWP] BAC[Budget cost at completion]完工预算:全部工作的预算是多少?不改变成本基准,BAC就不会发生变化 EAC[Estimate at completion]完成预估:全部工作的成本是多少?是根据项目的绩效和风险量化对项目最

核心 : /// 获取 子控件高度 func sizeHeaderToFit(view:UIView) { view.setNeedsLayout() view.layoutIfNeeded() let width = view.systemLayoutSizeFitting(UILayoutFittingCompressedSize).width let height = view.systemLayoutSizeFitting(UILayoutFittingCompressedSize).h

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

目录 QuantLib 金融计算--收益率曲线之构建曲线(2) YieldTermStructure 问题描述 Piecewise** 分段收益率曲线的原理 Piecewise** 对象的构造 FittedBondDiscountCurve FittedBondDiscountCurve 的原理 FittedBondDiscountCurve 的构造 FittingMethod 类 拟合曲线 如果未做特别说明,文中的程序都是 Python3 代码. QuantLib 金融计算--收益率曲线之构建

哈代-温伯格平衡定律(Hardy-Weinberg equilibrium),即HW平衡,是指对于一个大且随机交配的种群,基因频率和基因型频率在没有迁移.突变和选择的条件下会保持不变. 它是建立在一个理想的群体模式上的,有四个假设前提:1.群体无限大:2.随机婚配:3.没有突变:4.没有大规模迁移和选择因素的影响.其结论是群体中的基因频率和基因型频率在逐代传递中保持不变. 实际上这种理想群体的条件不可能完全满足,但经过数学推导,在一个群体中,基因频率和基因型频率在每一代都是恒定的,即使未达到平衡