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

The ABBA BABA statistics are used to detect and quantify an excess of shared derived alleles, which can be indicative of gene flow. Given three populations and an outgroup with the relationship (((P1, P2),P3) O), these statistics test for sharing of

如文章"Genome-wide Complex Trait Analysis(GCTA)-全基因组复杂性状分析"中介绍的GCTA,是一款基于全基因组关联分析发展的分析工具,除了计算不同性状/表型间(traits)的遗传相关性外,还可以计算亲缘关系.近交系数--,下面简单介绍如何利用GCTA计算不同性状/表型的遗传相关性. 一,在Linux上安装GCTA工具: wget -r -np -pk -nH -P ./to/your/path/way/gcta http://cnsgenomic

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

目录 一.来源 二.结果 扁豆的染色体水平高质量组装 扁豆相关农艺性状的QTL定位 直系/旁系同源的演化和物种形成事件 与农艺性状相关基因的直系同源物 群体结构分析揭示扁豆遗传簇 豆荚发育过程中的基因表达 一.来源 Comprehensive genomic resources related to domestication and crop improvement traits in Lima bean. Nature Communications volume 12, Article nu

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

4.NGS中的reads mapping 顾名思义,就是将测序的得到的DNA定位在基因组上. 因为二代测序的得到的序列是较短的,reads mapping很好地解决了这个问题. 本质上reads mapping是一个双序列比对问题,但和之前讲的NW和SW的不一样,后者适用于两者长度相差不大的. 现在问题有几个特征: 1.reads和ref的长度有着跨数量级的差异,reads长度通常不超过100bp,而ref基因组通常在上百Mb. 2.数据量,NGS测序产生的数据量达到几百Gb,相当于几十个人的人

链接: https://vjudge.net/problem/Gym-100923L 题意: Por Costel the pig, our programmer in-training, has recently returned from the Petrozaporksk training camp. There, he learned a lot of things: how to boil a cob, how to scratch his belly using his keyboa

GCTA(全基因组复杂性状分析)工具开发目的是针对复杂性状的全基因组关联分析,评估SNP解释的表型方差所占的比例(该网站地址:http://cnsgenomics.com/software/gcta/).目前GCTA工具可实现以下功能: 1 评估全基因组SNP的亲缘关系(遗传关系) 2 评估全基因组SNP的近交系数 3 评估所有的常染色体SNP对于变异的解释度 4 评估遗传方差与X-染色体的关联 5 检测遗传方差对X-染色体的剂量补偿效应 6 预测单个个体和单个SNP的全基因组加性遗传效应 7

原题链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4101 一看之下以为是博弈,后来分析才知道只是搜索题. 首先,我们需要从值为-1的位置由内向外搜索一次,标记出包围-1并且值不为0的最近一圈区域(这个临界区域记为A,那么A区域一旦在某个缺口打破,那么就可以定胜负了),如果发现此次搜索出了边界,那么肯定是Ali赢,否则进行以下步骤:从外围开始由外向内搜索,如果遇到非A区域的石头,总计和ans加上当前位置的HP,如果遇到的是A区域的石头,总计和ans加上

NIM(2)“拈”游戏分析 1. 问题 有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头分成若干堆,然后按照BABA……的顺序不断轮流取石头,能将剩下的石头一次取光的玩家获胜.每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,取这一堆石头中任意数目(大于1)个石头. 请问:玩家A有必胜策略吗?要怎么分配和取石头才能保证自己有把握取胜? 2. 解法与分析 据说,该游戏起源于中国,英文名字叫做“NIM”,是由广东话“拈”(取物之意)音译而来,经由当年到美洲打工的华人流传出去,这个游戏一个常见的变种是将十二

回顾 上一篇说到:ZRender源码分析3:Painter(View层)-上,接上篇,开始Shape对象 总体理解 先回到上次的Painter的render方法 /** * 首次绘图,创建各种dom和context * 核心方法,zr.render() --> painter.render * * render和refersh的区别:render是clear所有,refresh是清除已经改变的layer * * @param {Function=} callback 绘画结束后的回调函数 */

(是在matrix67博客基础上整理而来,整理着:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 有些算法可以让人发疯,KMP算法就是一个.在网上找了很多资料讲的都让人摸不着头脑,本文试图将此算法的思想及实现讲清楚.分为三个部分:基本思想.next[]数组的求法和代码实现. 1 KMP算法基本思想 KMP算法是用来进行字符串匹配的.在上篇文章中我们介绍了字符串匹配的模式匹配法,我们知道若主串的长度为n,m为要匹配的子串的长度,时间复杂度为O(m*n).在计算机的

Given a string S, find the longest palindromic substring in S. You may assume that the maximum length of S is 1000, and there exists one unique longest palindromic substring. 面DP题的考官都是神经病. .(吐槽) 貌似挺easy出回文的题,那么今天细致分析下DP的做法!! 以解我被DP问题虐成渣渣的心碎感觉.如有错误请指出

本文转载于疯狂的蚂蚁. 一. 处理过程的核心概念 如下图所示django的总览图,整体上把握以下django的组成: 核心在于中间件middleware,django所有的请求.返回都由中间件来完成. 中间件,就是处理HTTP的request和response的,类似插件,比如有Request中间件.view中间件.response中间件.exception中间件等,Middleware都需要在 “project/settings.py” 中 MIDDLEWARE_CLASSES 的定义.大致的

PE文件格式分析 PE 的意思是 Portable Executable(可移植的执行体).它是 Win32环境自身所带的执行文件格式.它的一些特性继承自Unix的Coff(common object file format)文件格式.“Portable Executable”(可移植的执行体)意味着此文件格式是跨Win32平台的;即使Windows运行在非Intel的CPU上,任何win32平台的PE装载器都能识别和使用该文件格式. PE文件在文件系统中,与存贮在磁盘上的其它文件一样,都是二进

假如你的GWAS结果出现如下图的时候,怎么办呢?GWAS没有如预期般的扫出完美的显著信号,也就没法继续发挥后续研究的套路了. 最近,nature发表了一篇文献“Common genetic variants contribute to risk of rare severe neurodevelopmental disorders”,活生生的演绎了怎么将糟糕的结果自圆其说. 研究发现队列:英国人群 6,987cases and 9,270 controls of European ancestr

数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

windows下,我们对于.net程序发生Crash,资源泄露,死锁等问题的分析,有神器windbg .net core程序运行在linux上时,该怎么进行对对Core Dump文件进行分析呢?今天介绍一款Linux/mac os下的一款调试利器:lldb. 官网地址 Linux下调试.Net core(1):lldb的安装 dotnet core调试docker下生成的dump文件 Debugging .NET Core on Linux with LLDB .NET Core is desi

写过Windows应用程序的朋友都常常听说"内核对象"."句柄"等术语却无从得知他们的内核实现到底是怎样的, 本篇文章就揭开这些技术的神秘面纱. 常见的内核对象有: Job.Directory(对象目录中的目录).SymbolLink(符号链接),Section(内存映射文件).Port(LPC端口).IoCompletion(Io完成端口).File(并非专指磁盘文件).同步对象(Mutex.Event.Semaphore.Timer).Key(注册表中的键).T

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