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

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

如果你获得了一个肿瘤差异表达基因,想研究其是否可作为某种肿瘤的潜在标志物和靶点,又怕做实验会得到阴性结果,浪费时间和金钱,这时候你就应该想到Oncomine数据库了(www.oncomine.org). Oncomine整合了GEO.TCGA和已发表的文献等来源的RNA和DNA-seq数据,只要你用非营利机构邮箱注册了就可以免费使用了.下面就以ERBB2基因为例跟着小诺一步一步搞定Oncomine吧. 第一步:ERBB2在肿瘤中的表达 在搜索框中输入ERBB2并设定P值.差异表达倍数和差异的排序

在Oracle数据库中进行排序.分组汇总.索引等到作时,会产生很多的临时数据.如有一张员工信息表,数据库中是安装记录建立的时间来保存的.如果用户查询时,使用Order BY排序语句指定按员工编号来排序,那么排序后产生的所有记录就是临时数据.对于这些临时数据,Oracle数据库是如何处理的呢? 通常情况下,Oracle数据库会先将这些临时数据存放到内存的PGA(程序全局区)内.在这个程序全局区中有一个叫做排序区的地方,专门用来存放这些因为排序操作而产生的临时数据.但是这个分区的容量是有限的.当这个

GWAS Catalog The NHGRI-EBI Catalog of published genome-wide association studies EBI负责维护的一个收集已发表的GWAS研究的数据库 Catalog stats Last data release on 2019-09-24 4220 publications 107486 SNPs 157336 associations Genome assembly GRCh38.p12 dbSNP Build 151 Ense

最近开始研究Oracle数据库,盖因公司的系统要么Oracle要么是mysql吧. 作为一个IT工作者,没有碰过Oracle是一件很匪夷所思得事情. 想到过去几年,乃至接触IT行业开始就只有玩过sql server,是太low了. 所以从现在开始要好好学一下Oracle数据库,不仅是plsql的开发,还要学会Oracle的调优与配置. 于是乎从Oracle网上下载下来两个文件:数据库和客户端 数据库地址:http://www.oracle.com/technetwork/database/ent

近期由于项目所需不得不研究Oracle数据库,回想上一次用Oracle还是07年的事情,实习时候做华晨宝马的项目简单接触了Oracle.这次的项目需要基于.NET平台,我个人的习惯是能用微软自带的就不用第三方的,基于这个原则先想到的ORM模型就是Entity Framework,于是动手尝试一下. 默认情况Visual Studio 2010的.NET项目模板及类型模板中的Entity Framework是不支持Oracle数据库的,找了一圈发现第三方有些插件,但试了一下都不尽如人意,而Orac

面试时无意间被问到了这个问题:数据库索引的存储结构一般是B+树,为什么不适用红黑树等普通的二叉树? 经过和同学的讨论,得到如下几个情况: 1. 数据库文件是放在硬盘上,每次读取数据库都需要在磁盘上搜索,因此需要考虑磁盘寻道时间,我们都知道磁盘寻道开销是非常大的.同时,索引一般也是非常大的,内存不能放下,因此也会放在磁盘上.(另外,还与局部性原理与磁盘预读有关系). 2. B+树所有的关键字都出现在叶子节点的链表(稠密索引)中,且链表中的关键字是有序的.非叶子节点只起索引作用(稀疏索引). 叶子节

这篇文章写在我研究J2SE.J2EE近三年后.前3年我研究了J2SE的Swing.Applet.Net.RMI.Collections. IO.JNI……研究了J2EE的JDBC.Sevlet.JSP.JNDI…..不久我发现这些好像太浮浅了:首先,我发现自己知道的仅仅是java提 供的大量的API,根本不能很好地使用它; 其次,我根本就没有学到任何有助于写程序的知识,此时我也只不过能写个几页的小程序.出于这个幼稚的想法我研究了JDK中Collections. Logger.IO…..的源代码,

我上大学的那个时候喜欢研究一些数据库的技术,那时候觉得数据处理很重要,而且数据优化也是相当重要的,看了很多数据库方面的资料,虽然在实际的项目也遇到过一些数据库优化的任务,完成之后还是有些心情愉快.但是一直没有遇到过数据优化的DBA工作.个人也是从事java开发和一些采集监控系统,但是做过的项目也不算是很到,没有遇到过10万以上的监控采集点的项目,也有想过在开发工程中用下内存数据库,但是做过的项目还是没有必要使用到内存数据库.遇到的系统瓶颈大概是以下8个方面: 1 磁盘I/O:磁盘IO读写速度要比

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

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>. 原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节: 一. 前言 谈到关系型数据库,我想不到有什么东西能缺少它,可以说关系型数据已经无处不在.存在各种不同的关系型数据库:从轻量有用的SQLite到功能强悍的数据仓库. 但是,这只是一篇介绍关系型数据库工作原

一.什么是多基因风险评分 传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. ​为了更好理解多基

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

一.数据为什么要做质量控制 比起表观学研究,GWAS研究很少有引起偏差的来源,一般来说,一个人的基因型终其一生几乎不会改变的,因此很少存在同时影响表型又影响基因型的变异.但即便这样,我们在做GWAS时也要去除一些可能引起偏差的因素. 这种因素主要有:群体结构.个体间存在血缘关系.技术性操作. 二.怎么看数据是否需要进行质量控制 下面分别为样本和SNP位点在数据中的直方图,当数据不在绝大多数的分布当中时,我们会倾向于认为那是测序.人工操作等其他方面造成的误差,而非该个体的真实情况,因此是需要将这些

一.为什么要做祖先成分的PCA? GWAS研究时经常碰到群体分层的现象,即该群体的祖先来源多样性,我们知道的,不同群体SNP频率不一样,导致后面做关联分析的时候可能出现假阳性位点(不一定是显著信号位点与该表型有关,可能是与群体SNP频率差异有关),因此我们需要在关联分析前对该群体做PCA分析,随后将PCA结果作为协变量加入关联分析中. 二.怎么做PCA? 简单一个“--pca”参数即可 plink --bfile myfile --pca 10 --out myfile_pca #这里只取前10

ref:https://blog.csdn.net/paul123456789io/article/details/53081921 MySQL数据库用户密码跟其它数据库用户密码一样,在应用系统代码中都是以明文出现的,在获取文件读取权限后即可直接从数据库连接文件中读取,例如asp代码中的conn.asp数据库连接文件,在该文件中一般都包含有数据库类型,物理位置,用户名和密码等信息:而在MYSQL中即使获取了某一个用户的数据库用户(root用户除外)的密码,也仅仅只能操作某一个用户的数据库中的数据

需求描述: 今天在研究mysql数据库的备份和恢复,用到了flush logs这个SQL语句. 所以,在此进行测试,并且记录该SQL语句的作用. 概念描述: 在mysql数据库,如果数据库启动的时候,启用了log-bin选项,那么, 所有对于数据库的修改都会记录在binary log中,binary log可以用于数据库的恢复(基于时间点的恢复) 操作过程: 1.查看my.cnf中配置的log-bin参数 [mysql@redhat6 ~]$ grep "log-bin" /etc/m

研究MySQL数据库的加解密方式,在网络攻防过程中具有重要的意义:试想一旦获取了网站一定的权限后,如果能够获取MySQL中保存用户数据,通过解密后,即可通过正常途径来访问数据库:一方面可以直接操作数据库中的数据,另一方面可以用来提升权限.本文对目前常见的MySQL密码破解方式进行了研究和讨论. 本文作者:simeon 1.MySQL数据库密码破解 MySQL数据库用户密码跟其它数据库用户密码一样,在应用系统代码中都是以明文出现的,在获取文件读取权限后即可直接从数据库连接文件中读取,例如asp代码

前面一篇文章主要讲述,如何通过Python爬取招聘信息,且爬取的日期为前一天的,同时将爬取的内容保存到数据库中:这篇文章主要讲述如何将python文件压缩成exe可执行文件,供后面的操作. 这系列文章主要是最近研究了数据库的定时计划备份,联系爬虫简单做的一个实验,但方法可以,尤其在Windows xp年代.整个系列主要分为五部分,共五篇文章: 1.Python爬取招聘信息,并且存储到MySQL数据库中: 2.调用pyinstaller包将py文件打包成exe可执行文件: 3.设置Windows系