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

1.collection标签 说到mybatis的collection标签,我们肯定不陌生,可以通过它解决一对多的映射问题,举个例子一个用户对应多个系统权限,通过对用户表和权限表的关联查询我们可以得到好多条记录,但是用户信息这部分在多条记录中是重复的,只有权限不同,我们需要把这多条权限记录映射到这个用户之中,这个时候可以通过collection标签/association标签来解决(虽然assocation标签一般是解决一对一问题的,但它实际上也能实现我们的需求,可以通过后面的源码看出来) 1.

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

全基因组关联分析流程: 一.准备plink文件 1.准备PED文件 PED文件有六列,六列内容如下: Family ID Individual ID Paternal ID Maternal ID Sex (1=male; 2=female; other=unknown) Phenotype PED文件是空格(空格或制表符)分隔的文件. PED文件长这个样: 2.准备MAP文件 MAP文件有四列,四列内容如下: chromosome (1-22, X, Y or 0 if unplaced) r

在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结. 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中,比方超市购物时,顾客购买记录经常隐含着非常多关联规则.比方购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本.利用这些规则.商场人员能够非常好的规划商品摆放问题: 为叙述方便.设R= { I1,I2 ......Im} 是一组物品集

gene-based关联分析研究是SNP-based关联分析研究的一个补充. 目前有很多工具支持gene-based关联分析研究,比如GCTA,VEGAS2等. 下面主要介绍一下怎么用VEGAS2做gene-based的关联分析研究. 先说VEGAS2的优点,输入特别简单,不需要准备太多输入文件. 缺点,我后面再提. VEGAS2提供了两种方式跑gene based的关联分析. 一种是在线的,一种是离线的. 下面分别介绍这两种. 1.基于在线跑VEGAS2的方式 在线网址:https://veg

Rare-Variant Association Analysis: Study Designs and Statistical Tests 10 Years of GWAS Discovery: Biology, Function, and Translation 测序技术在人种迁徙上的应用 An Aboriginal Australian Genome Reveals Separate Human Dispersals into AsiaAncient genomes document mu

最近打算开始写一个多组学(包括宏基因组/16S/转录组/蛋白组/代谢组)关联分析的R包,避免重复造轮子,在开始之前随便在网上调研了下目前已有的R包工具,部分罗列如下: 1. mixOmics 应该是在多组学领域知名度最高的一个R包,有专门的团队,做了十余年了,引用量也比较高. 官网:http://mixomics.org/ 文章:mixOmics: An R package for 'omics feature selection and multiple data integration Gi

Mybatis关联查询和数据库不一致问题分析与解决 本文的前提是,确定sql语句没有问题,确定在数据库中使用sql和项目中结果不一致. 在使用SpringMVC+Mybatis做多表关联时候,发现也不报错,也没有出现任何问题,但是就是和数据库查出的数据不一致,永远返回的只有一条数据,究其原因,在做多表关联查询时候,应该将关联两张表的ID主键在数据库中写出,这样在用BaseResultMap做关联,就可以找到所有的属性.其中所关联的表使用的是<association></associati

一.课程简介: text mining and analytics 是一门在coursera上的公开课,由美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算机系教授 chengxiang zhai 讲授,公开课链接:https://class.coursera.org/textanalytics-001/wiki/view?page=Programming_Assignments_Overview. 二.课程大纲: 三.课程主要内容 3.1 Text representation 可以从以下几个方面来对文

http://www.cnblogs.com/FoundationSoft/archive/2011/01/08/1930479.html 本文分析Entity Framework从数据库自动生成的模型文件代码(扩展名为edmx). 1. 概述 本文使用的数据库结构尽量简单,只有2个表,一个用户表和一个分公司表(相当于部门表),一个用户必须属于一个分公司,因此用户表有一外键关联到分公司表.数据(实体)模型如图1. 图1  数据模型 2. 整体结构 以文本方式打开.edmx文件,可以看到这是一个x

edmx代码分析 本文分析Entity Framework从数据库自动生成的模型文件代码(扩展名为edmx). 1. 概述 本文使用的数据库结构尽量简单,只有2个表,一个用户表和一个分公司表(相当于部门表),一个用户必须属于一个分公司,因此用户表有一外键关联到分公司表.数据(实体)模型如图1. 图1  数据模型 2. 整体结构 以文本方式打开.edmx文件,可以看到这是一个xml文件,根结点下包括2部分内容,如图2所示. 图2  整个文档由2大部分组成 图2中,第一部分为<edmx:Runtim

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能

类图的概念 (转) 一.概述 类图(Class Diagram)是描述类.接口.协作以及它们之间关系的图,用来显示系统中各个类的静态结构.类图是定义其他图的基础,在类图基础上,可以使用状态图.协作图.组件图和配置图等进一步描述系统其他方面的特性. 类图包括7个元素:类(Class).接口(Interface).协作(collaboration).依赖关系(Dependency).泛化关系(Generalization).关联关系(Association)以及实现关系(Realization).

阿里移动安全团队与中国泰尔实验室无线技术部的通信专家们一起,联合对国内运营商某型Femtocell基站进行了安全分析,发现多枚重大漏洞,可导致用户的短信.通话.数据流量被窃听.恶意攻击者可以在免费申领一台Femtocell设备之后,迅速地将其改造成伪基站短信群发器和流量嗅探器,影响公众的通信安全. 家庭基站(Femtocell,又称飞蜂窝,Femto本意是10的-15次方)是运营商为了解决室内覆盖问题而推出的基于IP网络的微型基站设备,通常部署在用户家中,甚至直接放在桌面上. 随着运营商网络建设

前不久的项目时间紧张,为了尽快完成原型开发,写了一段效率相当低的代码. 最近几天闲下来,主动把之前的代码优化了一下:)   标签:Java.Mybatis.MySQL 概况:本地系统从另外一个系统得到实体类集合List<UserEvent>,但是实体中只有eventId信息,其他属性值均为空. 需要从数据库中查询数据,完善List<UserEvent>的信息并返回. 相关业务表以及对应的实体类,如下图.(为了回避项目信息,相关业务内容均省略,以下表名.实体名.代码变量名等均用字母A

hostapd源代码分析(三):管理帧的收发和处理 原文链接:http://blog.csdn.net/qq_21949217/article/details/46004379 这篇文章我来讲解一下hostapd是如何处理IEEE 802.11管理帧的.我们知道,hostapd主要负责管理工作站(station)认证和接入.因此,它只处理管理帧(Management Frame),并不处理数据帧.802.11的管理帧主要有信标帧(beacon).探测请求帧(probe request).探测回应

系列文章:<机器学习实战>学习笔记 最近看了<机器学习实战>中的第11章(使用Apriori算法进行关联分析)和第12章(使用FP-growth算法来高效发现频繁项集).正如章节标题所示,这两章讲了无监督机器学习方法中的关联分析问题.关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买?"之类的问题.书中举了一些关联分析的例子: 通过查看哪些商品经常在一起购买,可以帮助商店了解用户的购买行为.这种从数据海洋中抽取的知识可以用于商品定价.市场促销.存活管理等环节. 在美国

wpa_supplicant软件架构分析 1. 启动命令 wpa supplicant 在启动时,启动命令可以带有很多参数,目前我们的启动命令如下: wpa_supplicant /system/bin/wpa_supplicant -Dwext -ieth0 -c/data/wifi/wpa_supplicant.conf -f/data/wifi/wpa_log.txt wpa_supplicant对于启动命令带的参数,用了两个数据结构来保存, 一个是 wpa_params, 另一个是wpa

关系        --->在UML中关系是非常重要的语义,它抽象出对象之间的联系,让对象构成特定的结构.        一,关联关系(association)