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

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

本文转自 惜纷飞 大师. 模拟基表事务未提交数据库crash,undo丢失恢复异常恢复,运维DBA反映Oracle数据库无法启动报错ORA-01157 ORA-01110,分析原因为Oracle数据库坏块导致 对于基表特别是bootstrap$中的表,如果进行了dml操作,但是没有提交,这个时候数据库crash,而且undo异常.对于类似的场景,都是很多数据库恢复的人都有畏惧,因为_corrupted_rollback_segments参数不能起作用.本实验dml修改seq$表,最终却引起了un

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)

在GWAS分析的结果中,偶尔会遇到到pvalue为0的SNP位点,这时如果直接做曼哈顿或QQ图,会出错,因为log0无意义. 此时,该如何处理? 如果你用的是Plink1.9来做的GWAS,可加一个参数: --output-min-p 1e-99,即将小于1e-99的pvalue都当成1e-99,0也不例外. 如果你用的是其他软件,手动将结果改动.可先用NA填充,再以最小值或更小值替换,如: dat[dat==0] <- NA dat[is.na(dat)] <- min(dat$P,na.r

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

构建 这里搜集了用来构建应用程序的工具. Apache Maven:Maven使用声明进行构建并进行依赖管理,偏向于使用约定而不是配置进行构建.Maven优于Apache Ant.后者采用了一种过程化的方式进行配置,所以维护起来相当困难. Gradle:Gradle采用增量构建.Gradle通过Groovy编程而不是传统的XML声明进行配置.Gradle可以很好地配合Maven进行依赖管理,并且把Ant脚本当作头等公民. 字节码操作 编程操作Java字节码的函数库. ASM:通用底层字节码操作及

开宗明义,你不应该在阿里云上使用自建的MySQL or SQL Server数据库,对了,还有Oracle or PostgreSQL数据库. 云数据库 RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠.可弹性伸缩的在线数据库服务.基于飞天分布式系统和全SSD盘高性能存储,支持MySQL.SQL Server.PostgreSQL和PPAS(高度兼容Oracle)引擎,默认部署主备架构且提供了容灾.备份.恢复.监控.迁移等方面的全套解决方案. 当然,并不是指所有用户

一 taobao搜索关键字分析1.导出淘宝数据文件夹.2.搜索search 找到search文件夹.查看里面可疑文件如history_8d4255cc9c9199c6ec3be940936986b9.3.adb rm 删除该文件断网后无法查看宝贝历史搜索记录. 4.全盘搜索关键字没有定位到.(猜测淘宝用插件方式实现子模块功能 在lib下的so其实就是apk) 二 加密文件算法. 加密文件解密直接AES128解密.key的十六进制为7c0870ad560586cdd44cb9f218843e81.

php: 一般是在你要检查的代码开头记录一个时间,结尾记录一个时间.取差值, 数据库SQL的效率    sql的explain(mysql),启用slow query log记录慢查询.   通常还要看数据库设计是否合理,需求是否合理等. 但这个时间一般来说都很快,在一秒以内,所以不能直接用mktime()function getmicrotime(){ list($usec,$sec) = explode(" ",microtime()); $num = ((float)$usec+

锁是网络数据库中的一个非常重要的概念,它主要用于多用户环境下保证数据库完整性和一致性.各种大型数据库所采用的锁的基本理论是一致的,但在具体实现上各有差别.目前,大多数数据库管理系统都或多或少具有自我调节.自我管理的功能,因此很多用户实际上不清楚锁的理论和所用数据库中锁的具体实现.          Microsoft SQL Server(以下简称SQL Server)作为一种中小型数据库管理系统,已经得到了广泛的应用,该系统更强调由系统来管理锁.在用户有SQL请求时,系统分析请求,自动在满足锁

随着互联网技术的发展,面对海量数据的存储和分析,传统关系型数据库已经无法满足,由此衍生出一种与关系型数据库区别开的数据库NoSQL(Not Only SQL). 国外做的比较成熟的NoSQL有MongoDB,Cassandra,ToKuMX等,不一一列举. 据我的粗略了解,BAT等巨头内部基本都有自己的NoSQL项目,有的是基于开源项目自行研发,有的是依托MongoDB等NoSQL为基础搭建数据分析平台.而近些年迅速成长的各类公有云服务提供商,在除了SQL Server,MySQL,MariaD

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

MySQL数据库的性能的影响分析及其优化 MySQL数据库的性能的影响 一. 服务器的硬件的限制 二. 服务器所使用的操作系统 三. 服务器的所配置的参数设置不同 四. 数据库存储引擎的选择 五. 数据库的参数配置的不同 六. (重点)数据库的结构的设计和SQL语句 1). 服务器的配置和设置(cpu和可用的内存的大小) 1.网络和I/O资源 2.cpu的主频和核心的数量的选择 (对于密集型的应用应该优先考虑主频高的cpu) (对于并发量大的应用优先考虑的多核的cpu) 3.磁盘的配置和选择 (

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22165241 今天介绍一个来自俄罗斯的凶猛彪悍的分析数据库:ClickHouse,它是今年6月开源,俄语社区为主,好酒不怕巷子深. 本文内容较长,分为三个部分:走马观花,死而后生,遥指杏花村:第一章,走马观花,初步了解一下基本特性:第二章,死而后生,介绍ClickHouse的技术架构演化的今生前世:第三章,遥指杏花村,介绍一些参考资料,包括一些俄文资料. 第一章,走马观花 俄罗斯的‘百度’叫做Yandex,覆盖了俄语搜索超过68%的市

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

数据库的分析和设计 设计数据库确定一个合适的数据模型,满足3个要求: 符合用户需求,包含用户所需的所有数据 能被数据库管理系统实现,如sqlserver,oracle,db2 具有比较高质量,容易理解,使用方便,便于维护,效率高 设计步骤分为6步: 需求分析,与用户沟通,达成统一意见 概念结构设计,创建E-R图 逻辑结构设计,从E-R图转为关系模型,1对多,多对多,建立数据模型,数据库三范式 物理结构设计,确定数据类型,是否可空,确定主键,外键,索引 数据库实施 数据库运行维护 数据库的三范式:

项目背景 有三张百万级数据表 知识点表(ex_subject_point)9,316条数据 试题表(ex_question_junior)2,159,519条数据 有45个字段 知识点试题关系表(ex_question_r_knowledge)3,156,155条数据 测试数据库为:mysql (5.7)   1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 案例分析: SELECT ex_question_junior.QUESTIO

Greenplum 数据库是最先进的分布式开源数据库技术,主要用来处理大规模的数据分析任务,包括数据仓库.商务智能(OLAP)和数据挖掘等.自2015年10月正式开源以来,受到国内外业内人士的广泛关注.本文就社区关心的Greenplum数据库技术架构进行介绍. 一. Greenplum数据库简介 大数据是个炙手可热的词,各行各业都在谈.一谈到大数据,好多人认为就是Hadoop.实际上Hadoop只是大数据若干处理方案中的一个.现在的SQL.NoSQL.NewSQL.Hadoop等等,都能在不同层

前言 关于全基因组关联分析(GWAS)原理的资料,网上有很多. 这也是我写了这么多GWAS的软件教程,却从来没有写过GWAS计算原理的原因. 恰巧之前微博上某位小可爱提问能否写一下GWAS的计算原理.我一顺口就答应了. 后面一直很懒,不愿意动笔,但想着既然答应了,不写说不过去. 我写这段话的意思是,如果你有任何关于GWAS分析问题或者疑问,希望我能写一下的,可以跟我说. 如果我认为有价值,写出来对大家有帮助的话,会写的. GWAS所涉及的公式:最小二乘法 首先,我们来一个知识点的回顾:最小二乘法