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)

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

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

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

[文章标题]:Samp免流软件以及地铁跑酷的自校验分析 [文章作者]: Ericky [作者博客]: http://blog.csdn.net/hk9259 [下载地址]: 自行百度 [保护方式]: 自校验 [作者声明]: 本人水平有限,若有不足错误之处请指正 0x1前言 群里讨论的两款软件的自校验,一開始有人说是签名校验,并且说找不到地方,以下就说一下我的拙见.若有错误之处,望各位大侠不吝指正 0x2样本一 Samp免流软件–版本号1.96 在Mainactivity中的Oncreate方法中

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

一.散列表结构 散列表结构就是数组+链表的结构 二.什么是哈希? Hash也称散列.哈希,对应的英文单词Hash,基本原理就是把任意长度的输入,通过Hash算法变成固定长度的输出 这个映射的规则就是对应的哈希算法,而原始数据映射后的二进制就是哈希值 Java并发编程学习笔记,关注公众号:程序员追风,回复 013 领取422页PDF文档 不同的数据它对应的哈希码值是不一样的 哈希算法的效率非常高 三.HashMap原理讲解 3.1.继承体系图 3.2.Node数据结构分析 static class

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第四章:点击流分析的奇妙世界:实际的解决方案 到开始实际工作的时候了.哦耶! 在本章中,您将了解到一些最重要的网络分析报告,我将介绍如何对SEO.网站搜索.微件分析等应用酷炫而有效的报告. 然后你将进入分析忍者的下一个段位.您将学习如何应对一些最困难的挑战:作为在网络上留有数据信息的人,那些困扰着我们的生活,. 如果你直接跳到了这一章,我建议至少去浏览一下第3章,因为它是这一章的基础. 章节内容 一.  Web分析入门 二.

生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点.但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度. 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档,贴上来,如下:  2. OpenCV源代码分析 OpenCV中有cornerSubPixel()这个API函数用来针对初始的整数角点坐标进行亚像素精度的优化,该函数原型如下: v

一.为什么要校正case和control数量比例不平衡情况 试问作为生信届人员,最怕的是什么,当然是统计结果不靠谱.统计结果不靠谱包括两方面:一个是假阴性,一个是假阳性.假阴性可以理解为白天鹅被误当成丑小鸭了,假阳性可以理解为一大堆青蛙,你不知道哪个才是你的真命天子.假阴性就罢了,最多让你错过发现真理的机会,但万一假阳性呢,你拿着一个看似完美的结果吭哧吭哧做实验验证,一年半载的周期下来,什么结果都验证不出来,岂不是坑了做实验的人.因此,我们就要在源头上,把这个不靠谱的统计结果杜绝出去. 上一篇文

参考: Hail Hail - Tutorial  windows也可以安装:Spark在Windows下的环境搭建 spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 - Hail依赖的平台,并行处理 google cloud platform - 云平台 Broad's data cluster set-up tool 对Google cloud SDK的一个简单的wrap,方便操作. cloudtools is a small collection of command line tool

  1.情景展示 在注册时,密码要求必须同时包含:字母.数字.特殊字符,如何实现? 2.原因分析 用正则表达式进行校验,是最方便的! 3.解决方案 // 密码必须由 8-64位字母.数字.特殊符号组成 var reg = /^(?=.*[a-zA-Z])(?=.*\d)(?=.*[~!@#$%^&*()_+`\-={}:";'<>?,.\/]).{8,64}$/; if (reg.test(password)) {// 验证通过 } 4.实际应用 HTML片段 <tab

纹理分析是对图像灰度(浓淡)空间分布模式的提取和分析.纹理分析在遥感图像.X射线照片.细胞图像判读和处理方面有广泛的应用.关于纹理,还没有一个统一的数学模型.它起源于表征纺织品表面性质的纹理概念,可以用来描述任何物质组成成分的排列情况,例如医学上X 射线照片中的肺纹理.血管纹理.航天(或航空)地形照片中的岩性纹理等.图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式(色调基元)的重复排列.因此描述一种纹理包括确定组成纹理的色调基元和确定色调基元间的相互关系.纹理是一种区域特性,因此与区域的大小和形状有关

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

Java中LinkedList的部分源码(本文针对1.7的源码) LinkedList的基本结构 jdk1.7之后,node节点取代了 entry ,带来的变化是,将1.6中的环形结构优化为了直线型链表结构,从双向循环链表变成了双向链表 在LinkedList中,我们把链子的“环”叫做“节点”,每个节点都是同样的结构.节点与节点之间相连,构成了我们LinkedList的基本数据结构,也是LinkedList的核心. 我们再来看一下LinkedList在jdk1.6和1.7之间结构的区别 Link

SPSS分析技术:多元方差分析 下面要介绍多元方差分析的内容,多元方差分析是研究多个自变量与多个因变量相互关系的一种统计理论方法,又称多变量分析.多元方差分析实质上是单因变量方差分析(包括单因素和多因素方差分析)的发展和推广,适用于自变量同时对两个或两个以上的因变量产生影响的情况,用来分析自变量取不同水平时这些因变量的均值是否存在显著性差异. 分析原理 多元方差分析可以看做是多因素方差分析和协方差分析合并后的拓展,能够一次性做两个以上因变量的多因素方差分析和协方差分析.多元方差分析的优点是可以在

博客链接:http://blog.csdn.net/qq1084283172/article/details/52133172 一.简介 这个题目是别人面试UC优视集团Android逆向工程师一职位的面试题,相比较前面的面试题1,增加了一些难度. 二.题目分析 1.使用JEB程序对UC-crackme-2.apk进行反编译分析,函数clacSnFuntion就是对用户输入的注册码进行校验的. 2.校验用户输入的用户名和注册码的函数clacSnFuntion是在Native层实现的,具体的实现在l