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

目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础 测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

SNP(单核苷酸多态性)准确性的验证,你造吗? [2016-12-12]       SNP(全称Single Nucleotide Polymorphisms)即单核苷酸多态性,主要是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异引起的DNA序列多态性,包括单个碱基的转换.颠换等.SNP定位分类:可分为基因编码区.基因周边以及基因间SNP等三类:SNP位置区域包括UTR区.编码区的外显子或内含子区 .可变剪切位点等等. SNP是人类可遗传变异中最常见的一种,占所有已知多态性的90%以上,所以SNP的应用范

目录 需求 示例文件 代码实现 补充说明 需求 客户的一个简单需求: 我有一批功能基因位点,想从重测序的群体材料中找到这些位点,如何批量快速获得? 示例文件 gene.txt test.vcf 代码实现 run.sh cat $1 |while read gene chr from to do #echo $chr $from $to if echo $2 |grep -q '.*.vcf.gz$';then vcftools --gzvcf $2 --chr $chr --from-bp $f

MySQL 一般运行于Linux系统中.对于MySQL的调优一般分为Linux操作系统层面的调优和MySQL层面的调优(当然还有架构层面.业务层面.应用程序层面的调优).操作系统主要是管理和分配硬件资源,所以其实系统层面的调优包括了硬件的调优,也就是调整硬件参数.Linux系统层面的调优一般分为 CPU的调优.内存的调优.磁盘的调优.网络的调优.Linux后台service调优等等. 1. CPU 调优 1.1 CPU 的节能模式 在server环境的CPU一定要关闭节能模式,节能模式不适应于服

使用python进入一个熟练的状态之后就会思考提升代码的性能,尤其是python的执行效率还有很大提升空间(委婉的说法).面对提升效率这个话题,python自身提供了很多高性能模块,很多大牛开发出了高效第三方包,可谓是百花齐放.下面根据我个人使用总结出提升性能的几个层面和相关方法. python代码优化: 语法层面 高效模块 解释器层面 语法层面 变量定义 数据类型 条件判断 循环 生成器 变量定义 多使用局部变量少使用全局变量,命名空间中局部变量优先搜索 条件判断 可以使用字典的key val

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6721167201018jik.html Change Logs: 13/01/12: 增加了一篇文献,外加一些无聊的修改.12/08/20: 修正了一个代码错误:增加了对-rf(Read filters)参数的说明.12/08/14: 补充了2.x版本有改动的一些地方.12/08/10: 更正一个错误.12/11/06:因为后面一直都没什么时间,同时也觉得没有什么好讲的了就一直搁置了,在这边再补充说明一下,其实GATK毕竟只

paper:cepip: context-dependent epigenomic weighting for prioritization of regulatory variants and disease-associated genes Genotype-Tissue Expression Project (GTEx) - genome上的eQTL位点及其对特定组织的特定基因表达的影响,同时包含了不同eQTL之间的LD关系.这个整合多个疾病的数据.正如其名,该数据包含了genotype.

BERT:Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 谷歌AI语言组论文<BERT:语言理解的深度双向变换器预训练>,介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量.异于最新语言表征模型,BERT基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征量.BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型,性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新11项NLP任务当前最

   AIOps代表运维操作的人工智能(Artificial Intelligence for IT Operations), 是由Gartner定义的新类别,Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于2017年的10%. Gartner在为AIOps作出如下定义:AIOps平台是结合大数据.人工智能(AI)或机器学习功能的软件系统,用以增强和部分取代广泛应用的现有IT运维流程和事务,包括可用性和性能监控.事件关联和分析,IT服

文章地址:https://academic.oup.com/gbe/article/10/2/458/4810442#supplementary-data Abstract 在自然生态系统和管理生态系统中,Apis mellifera都是极具影响力的传粉者.在北美,这一物种已经从欧洲和非洲的各种不同来源的种群中被多次引入.从那时起,野生动物种群已经扩展到许多不同的环境,跨越了它们广泛的引进范围.在这里,我们使用了历史博物馆标本和来自美国加利福尼亚州的新收集的现代种群进行了全基因组测序,来分析群体

原文: Wu X, Zhu X, Wu G Q, et al. Data mining with big data[J]. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2013, 26(1): 97-107. 大数据中的数据挖掘 Xindong Wu, Fellow, IEEE, Xingquan Zhu, Senior Member, IEEE, Gong-Qing Wu, and Wei Ding, Senior Member,

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

因果推理 本文档是对<A Survey on Causal Inference>一文的总结和梳理. 论文地址 简介 关联与因果 先有的鸡,还是先有的蛋?这里研究的是因果关系,因果关系与普通的关联有所区别.不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或关联来合理推断两个变量之间的因果关系. 对于两个相互关联的事件A和B,可能存在的关系 A造成B B造成A A和B是共同原因的结果,但不互相引起. 其他 用一个简单的例子来说明关联关系和因果关系之间的区别: 随着冰淇淋销量的增加,溺水死亡的比率急剧上升.如

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6.(2021.9.14)Briefings-MPG:一种有效的自我监督框架,用于学习药物分子的全局表示以进行药物发现 论文标题:An effective self-supervised framework for learning expressive molecular global representations to drug discovery 论文期刊:Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址:https://www.researchgate.net

一.前言     DDD(领域驱动设计)的一些介绍网上资料很多,这里就不继续描述了.自己使用领域驱动设计摸滚打爬也有2年多的时间,出于对知识的总结和分享,也是对自我理解的一个公开检验,介于博客园这个平台也算是对DDD的推广尽了一份绵薄之力.一开始接触这个东西是在2014年,真的觉得像是发现了一片新大陆一般,对我整个程序开发视野有了新的理解,但是像[Vaughn Vernon]<实现领域驱动设计>里写的那样,景色虽好,可是自己很长一段时间内很混乱,理不清眼前的陌生世界,因为它与传统的观念完全不同

1 I帧,P帧,B帧,IDR帧,NAL单元 I frame:帧内编码帧,又称intra picture,I 帧通常是每个 GOP(MPEG 所使用的一种视频压缩技术)的第一个帧,经过适度地压缩,做为随机访问的参考点,可以当成图象.I帧可以看成是一个图像经过压缩后的产物: P frame: 前向预测编码帧,又称predictive-frame,通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像,也叫预测帧: B frame: 双向预测内插编码帧,又称bi-directio

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景介绍 一般WebGIS项目中,前端展示数据的流程基本是先做数据入库.服务发布.然后前端调用展示.假设用户没有基本的GIS背景,需要将本地的excel或CSV等文件快速在地图上进行展示,此需求该如何解决? 目前市场上针对解决这种需求的产品已陆续出现,比如mapbox的studio,esri的portal,超图的地图慧以及由超图原项目经理离职后创办的地图无忧等产品.

中国CIO最关心的八大问题(下) 从调研数据还可以看出,在企业级IT建设与投资上,CIO们并非是一群狂热的技术信徒,他们更多的是从企业发展阶段.信息化程度.技术成熟度.ROI等方面进行综合评估. 五.影响购置的重要因素--信息设备的可扩展性和兼容性 调查显示,在企业信息部门的购置计划中,硬件比例远高于软件和服务.采购信息设备时,招标(23.15%).品牌原厂(21.30%).系统集成商(SI)(20.37%)为主要采购方式.服务和质量是企业CIO 采购信息设备时的主要考虑因素,品牌的力量正在逐步

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持