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

文献名:Data-independent acquisition mass spectrometry in metaproteomics of gut microbiota - implementation and computational analysis(DIA技术在肠道宏蛋白质组研究中的方法实现和数据分析) doi: 10.1021/acs.jproteome.9b00606 期刊名:Journal of Proteome Research 作者:Juhani Akakko, Sami

GWAS研究中,表型分两种.第一种是线性的表型,如果身高.体重.智力等:第二种是二元的表型,比如患病和未患病,即通常所说的case和control.对于表型是线性的样本来说,是不存在case和control比例不平衡的情况的,但是对于表型是二元的样本,比如疾病和对照组(健康人群),case和control比例失衡,可能会出现N多的假阳性结果.具体看看下面的例子. 例子1:case和control比例在稍微正常的情况下,比如冠心病(coronaryartery disease,case:contr

在写文章论文时,会涉及到观点论证,需要掌握一些实证方法. 建议学习<组织与管理研究的实证方法(第2版)>,对管理研究中涉及的方法进行了介绍,例如实验室研究,二手数据的研究,实地研究等,这对方法论的整体和系统认识还是比较有帮助的. 在具体掌握研究方法的同时,这本书还是能够提供较好的指引,方法论所涉及的重难点在此书中都有提及,是一本很好的开阔视野的书. <组织与管理研究的实证方法(第2版)>严谨.规范.高质量的研究方法指南--<组织与管理研究的实证方法(第2版)>立足于思维

  一提到数学,高等数学,线性代数,概率论与数理统计,数值分析,空间解析几何这些数学课程,头疼呀.作为文科生,遇见这些课程时,通常都是各种寻求帮助,班上有位宅男数学很厉害,各种被女生‘围观’,这数学为什么这么难,学了有啥用呀. 有用的,当做数据分析的时候,使用到SPSS,在线SPSS分析的时候就知道用处了,在写论文的时候会用到SPSS数据分析,工作的时候也会用到SPSS数据分析.此时才知道原来数学很重要.我的数学不好肿么办?听我一 一道来. 1. 数据类型 学过数学的童鞋都知道,数学里面分了两类

一直在总结自己的学习和研究方法,最近在读吴军写的<文明之光> ,感觉这篇介绍笛卡尔的内容非常有价值,特此整理.最近开始在密谋自己的理论体系,低调实施中...  笛卡尔按照感知的方式,把人的认知分为三类: 第一类,生来就有的观念,比如小孩生下来就知道吃奶. 第二类,从外界学来的观念,比如学生在学校里学习的知识. 第三类,自己创造的观念. 第二类观念的获取,就是我们所熟知的学习过程. 而第三类认知就属于科学研究和发明创造的范畴. 笛卡尔著名的方法论,揭示的正是第三类认知的范畴. 在书中,系统地阐述

[感想]信息时代的信息是有时效性的,今天是确确实实感受到了.互联网资料虽然丰富,但是质量不一,还有大量的跟风雷同,很多人都是随手拷贝过来,根本没有实践.以前端为例,这两年浏览器的迅猛发展,造成很多原有知识的失效.但是网上还是大量充斥了以前失效的解决方案.我觉得,我们应本着实践精神,对任何问题的解决方案进行实际测试.须知:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行. 今天遇到一个关于透明度的问题. 大家都知道在css3中增加的新属性opacity——不透明度的设定. 使用了opacity的元素,它的不透明度会

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

0x01简介 shiro结合tomcat回显,使用公开的方法,回显大多都会报错.因为生成的payload过大,而tomcat在默认情况下,接收的最大http头部大小为8192.如果超过这个大小,则tomcat会返回400错误.而某些版本tomcat可以通过payload修改maxHttpHeaderSize,而某些又不可以.所以我们要想办法解决这个很麻烦,并顺便实现tomcat的内存马,用来持久化shell. 我的测试环境如下: tomcat 7.0.104 idea shiro 环境安装配置就

def printindex(n,arr): # n = int(input()) # arr = list(map(int,input().split(' '))) li1=[] li2=[] for i in range(n): if(arr[i]<0): li1.append(i) else: li2.append(i) index = 0 for i in li2: for j in li1: if abs(arr[i]>abs(arr[j])): index +=abs(j-i)*a

小Q有一叠纸牌,一共有n张,从上往下依次编号为1~n.现在小Q要进行以下重复操作:把位于顶端的牌扔掉,把新的顶端的牌放到这叠牌的底部.小Q会一直操作到只剩下一张牌为止,小Q想知道每次扔掉的牌的编号.[输入描述]一个数字n, 1 <= n <= 1000000[输出描述]n个空格间隔的整数,表示每次丢掉的纸牌编号输入:7输出:1 3 5 7 4 2 6 def gets(n): a=[] if n<1: print(a) s = [i for i in range(1, n + 1)] w

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何[掌握正确的数据处理思维].在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法解析,最后针对更深入的影响关系进行说明. 希望通过本文帮助大家更快地掌握数学分析的思维,使用正确和科学

大家好!在上篇文章中,我们一起学习了如何掌握正确的数据处理思维(文章链接:https://www.cnblogs.com/spssau/p/12523530.html).在完成数据准备和清理工作后,就要进入到正式分析阶段,而选择什么样的数据分析方法进行分析是关键. 想要进行科学和系统化的数据分析,分析方法的思维是必备项. 本文为SPSSAU数据分析思维培养的第2篇文章,将分别从数据类型谈起,剖析数据应该如何分析,包括数据的基础描述,数据质量的判断.除此之外,还进行差异关系,影响关系涉及的分析方法

我们对于PortletPreference 的store()用的非常广泛,很多情况下,我们一般对其进行一些设定,然后最后调用store()存储之,类似以下代码: PortletPreferences preferences = renderRequest.getPreferences(); preferences.setValue(“preference_portlet_id”,portletInstanceId); preferences.store(); 下面我们来研究这个store()方法

在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距离远的差异性大.而我们的分析目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况,此时由于数据的组成形式不一样,因此不能使用对应分析,而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析(MDS模型).多维尺度分析和对应分析类似,也是通过可视化的图形阐述结果,并且也是一种描述性.探索性数据分析方法. 基于以上,我们可以得知,多维尺度分析经常使

SPSS.RapidMiner.KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析,只是彼此有各自的侧重点和有劣势.它们都可以逐步的定义数据分析过程,也同样都可以对数据进行ETL处理.笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具. SPSS不用多说,一款成功的商业数据分析软件,涵盖了统计分析.数据挖掘分析等各种数据分析方法.界面简单易用,分析过程定义时非常直观方便.因为,没有源码,无从知道其过程的调度机制. RapidMiner一款出色的开源数据分析工具.有非常丰富的数据分析算法.过程

GWAS的数据形式:SNP数据,即各个SNP位点的aa,Aa,AA基因型与疾病状态(0正常,1患病)的样例-对照数据. 在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法.不同的变化带来不同的性状,如各种疾病的不同. 这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照).每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内

1.R语言重要数据集分析研究需要整理分析阐明理念? 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性 极差:最大值

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

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

1.应用pca的前提 应用pca的前提是,连续信号具有相关性.相关性是什么,是冗余.就是要利用pca去除冗余. 2.pca的定义 pca是一种去除随机变量间相关性的线性变换.是一种常用的多元数据分析方法.pca将互相关的输入数据转换成统计上不相干的主成分(或者特征),所得到的主成份通常是按照方差大小进行降序排列的. reference :基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究,肖柯,硕士论文. ———————————————————下面来参考一下代码———————————————————