SNP问题大集锦 [2017-01-19]       最近小编对基因检测很感兴趣,也跟风去测了一下,这一测不要紧,吓得小编几天没睡着觉,这不,检测报告上称小编的减肥能力弱,虽然小编一家都是胖子,唯有小编一个瘦子,原本以为是基因发生了突变,然并卵,是未到时候...... 难过之后小编恢复了理智,凭什么你说小编减肥能力弱,小编表示不服,仔细读了报告后发现,原来是这些SNP位点搞的鬼,又是SNP! 话说小编最近收到许多关于SNP的问题,现整理如下: 1.什么是SNP? 单核苷酸多态性(single

作者:海底淤泥 havana是美国第一人称射击游戏<反恐精英>中的地图之一,编号为cs_havana,这张地图发生在古巴哈瓦那的某座城市中,恐怖分子们挟持了几名美裔的重要政治人物,以此为筹码向美国索要了巨额赎金与撤退的直升机,并将人质关押在一所废弃的建筑里.反恐精英的胜利条件是在恐怖分子们搭乘飞机前营救全部生还人质或者歼灭全部恐怖分子,而恐怖分子的胜利条件是在直升机来接应前阻止反恐精英救出人质或歼灭全部反恐精英,直升机将在游戏开始后5分钟到达. 哈瓦那是一张独特和冷门的人质救援地图,因为它拥有

原文: 色彩空间基础 好一个NB的知乎专栏:色彩空间基础 第一章:色彩空间基础 关于色彩分析,引出了专门的数学基础.整个过程给出了完备的数学阐述,虽然没有试验数据,论述的相当精彩. 摘抄出一段:  上述色品图摘抄于原文 自然界本身是没有「颜色」这个属性的,只有对不同波长光线的反射率/透过率,到达人眼中的,显然是一个连续的光谱分布函数.数学上,这是一个无穷维的函数空间(巴拿赫空间).而人眼内的三种视锥细胞,它们的感光特性曲线相当于是在这个无穷维的函数空间中建立了三个基底.任何一个光谱分布进来,三种

转自 http://www.yelinsky.com/blog/archives/278.html 稍有修改 默认位点为"CCGG".其他位点分析可修改脚本中的 my $site = 'CCGG';和 my $n = 2; #!/usr/bin/perl -w use strict; use Getopt::Long; use Bio::SeqIO; my %opts; GetOptions(\%opts, "i=s", "o=s"); if (

SNP/单核苷酸多态性分析 SNP(Single Nucleotide Polymorphism),即单核苷酸多态性,是由于单个核苷酸改变而导致的核酸序列多态.一般来说,一个SNP位点只有两种等位基因,因此又叫双等位基因.SNP在人类基因组中的发生频率比较高,大约平均每1000个碱基中就有一个多态位点.有些SNP位点还会影响基因的功能,导致生物性状改变甚至致病.单核苷酸多态性是研究人类家族和动植物品系遗传变异的重要依据,因此被广泛用于群体遗传学研究(如生物的起源.进化及迁移等方面)和疾病相关基因

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

转自公众号Eric生信小班.学习群体遗传套路 中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachio的研究论文,利用全基因组和转录组数据,系统研究了开心果在驯化与环境适应上的遗传机制,研究内容和方法采用群体基因组学的常规分析,包括基因组de novo.转录组.群体进化.选择位点分析,可作为群体基因

这次我将在原来的基础上(http://www.cnblogs.com/libra13179/p/5787084.html)继续讲解HEX文件的格式 打开app_valid_setting_apply.hex如下 :020000040003F7 :10FC00000100000000000000FE000000FFFFFFFFF9 :00000001FF 分析如下 对数据帧结构 冒号 本行数据长度 本行数据的起始地址 数据类型 数据 校验码 (红色) (紫色) (绿色) (蓝色) (黑色) (橙色

[原创出品§转载请注明出处] 出处:http://www.cnblogs.com/libra13179/p/5787084.html 我们打开app_valid_setting_apply.hex如下 0003F7 0100000000000000FE000000FFFFFFFFF9 FF 分析如下 对数据帧结构 冒号 本行数据长度 本行数据的起始地址 数据类型 数据 校验码 (红色) (紫色) (绿色) (蓝色) (黑色) (橙色)   1byte 2byte 1byte N byte 1by

  堡垒机架构 堡垒机的主要作用权限控制和用户行为审计,堡垒机就像一个城堡的大门,城堡里的所有建筑就是你不同的业务系统 , 每个想进入城堡的人都必须经过城堡大门并经过大门守卫的授权,每个进入城堡的人必须且只能严格按守卫的分配进入指定的建筑,且每个建筑物还有自己的权限访 问控制,不同级别的人可以到建筑物里不同楼层的访问级别也是不一样的.还有就是,每个进入城堡的人的所有行为和足迹都会被严格的监控和纪录下来,一旦发生 犯罪事件,城堡管理人员就可以通过这些监控纪录来追踪责任人. 堡垒要想成功完全记到他的

AI的定义 凡是通过机器学习,实现机器替代人力的技术,就是AI.机器学习是什么呢?机器学习是由AI科学家研发的算法模型,通过数据灌输,学习数据中的规律并总结,即模型内自动生成能表达(输入.输出)数据之间映射关系的特定算法.这整个过程就是机器学习. AI的根基从数学理论开始 机器学习理论(包括:监督学习.无监督学习.强化学习.迁移学习.深度学习) 基础技术(包括:机器学习ML.深度学习DL.语音识别ASR.语音合成TTS.计算机视觉CV.机器视觉MV.自然语言理解NLU.自然语言处理NLP.专家系

论文题目:2018_说话人验证的广义端到端损失 论文代码:https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/ 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html 作者:凌逆战 摘要 在本论文中,我们提出了一种新的损失函数,称为广义端到端( generalized end-to-end,GE2E)损失,使得说话人验证模型的训练比以往基于元组的端到端(tuple based end to

<SVDNet for Pedestrian Retrieval>理解 Abstract: 这篇文章提出了一个用于检索问题的SVDNet,聚焦于在行人再识别上的应用.我们查看卷积神经网络中全连接层的每一个权重向量,发现它们往往都高度相关.这导致了每个全连接描述中个体之间的相关性,在基于欧几里得距离时会影响检索性能.为了解决这个问题,这篇论文使用了SVD来优化深层表达学习.通过严厉和放松的迭代(RPI)训练框架,我们可以在CNN训练中迭代地整合正交性约束,生成所谓的SVDNet.我们在Marke

1,权限管理的db设计和dao实现,尽量简单快速有效: db的设计如下:权限按照角色来赋给用户: 权限对应每一个具体的功能,有菜单级别的,有导航级别的,还有页面级别的功能: 涉及到权限的敏感操作一般都要记录日志,不仅要记录到log里还要记录到远程的db里,以备审计.学习的时候暂时不用,但是为了全面考 虑设计,这里还是加上: 表名 建表的sql文,这里使用mysql数据库,因为是学习用的,后面会尝试用jpa去替换现在的dao,做到对db支持的灵活性 dt_role DROP TABLE IF EX

关于Windows Server的虚拟化网络,前文描述了在操作系统层面上的出现的配置变化.其中的一些配置通过Windows Server提供的小工具即可实现,如网卡组的配置,而有些需要安装Windows Server的服务器角色,如Hyper-V,然后通过Hyper-V Manager或者其命令行工具来配置虚拟交换机.但是要进行全局配置管理和实现一些高级功能,就需要接下来介绍的主角System Center Virtual Machine Manager(SCVMM).关于SCVMM的安装和部署

一.概念篇 什么是库? 库是程序代码的集合,是共享程序代码的一种方式 根据源代码的公开情况,库可以分为2种类型 开源库 公开源代码,能看到具体实现 比如SDWebImage.AFNetworking 闭源库 不公开源代码,是经过编译后的二进制文件,看不到具体实现 主要分为:静态库.动态库 静态库和动态库的存在形式 静态库:.a 和.framework 动态库:.dylib 和.framework 静态库和动态库在使用上的区别 静态库:链接时,静态库会被完整地复制到可执行文件中,被多次使用就有多份

一.基础语法:1.批处理文件是一个“.bat”结尾的文本文件,这个文件的每一行都是一条DOS命令.可以使用任何文本文件编辑工具创建和修改.2.批处理是一种简单的程序,可以用 if 和 goto 来控制流程,也可以使用 for 循环.3.批处理的编程能力远不如C语言等编程语言,也十分不规范.4.每个编写好的批处理文件都相当于一个DOS的外部命令,把它所在的目录放到DOS搜索路径(path)中,即可在任意位置运行.5.C:\AUTOEXEC.BAT 是每次系统启动时都会自动运行的,可以将每次启动时都

基础部分:====================================================================== 一.基础语法: 1.批处理文件是一个“.bat”结尾的文本文件,这个文件的每一行都是一条DOS命令.可以使用任何文本文件编辑工具创建和修改. 2.批处理是一种简单的程序,可以用 if 和 goto 来控制流程,也可以使用 for 循环. 3.批处理的编程能力远不如C语言等编程语言,也十分不规范. 4.每个编写好的批处理文件都相当于一个DOS的外部

本文是学习bat整理的笔记,由于内容较多,建议结合右侧文章大纲查看. %~dp0[获取当前路径] %~dp0 “d”为Drive的缩写,即为驱动器,磁盘.“p”为Path缩写,即为路径,目录 cd %~dp0 :进入批处理所在目录 cd %~dp0bin\ :进入批处理所在目录的bin目录 示例 这个示例在win10 x64测试正常 ::作用:以管理员身份安装Apache d: cd %~dp0bin\ httpd.exe -k install -n "Apache24" 运行结果 以

penghui_031413   Bat命令学习 基础部分:====================================================================== 一.基础语法: 1.批处理文件是一个“.bat”结尾的文本文件,这个文件的每一行都是一条DOS命令.可以使用任何文本文件编辑工具创建和修改. 2.批处理是一种简单的程序,可以用 if 和 goto 来控制流程,也可以使用 for 循环. 3.批处理的编程能力远不如C语言等编程语言,也十分不规范.

iOS开发拓展篇—静态库 一.简单介绍 1.什么是库? 库是程序代码的集合,是共享程序代码的一种方式 2.库的分类 根据源代码的公开情况,库可以分为2种类型 (1)开源库 公开源代码,能看到具体实现 比如SDWebImage.AFNetworking (2)闭源库 不公开源代码,是经过编译后的二进制文件,看不到具体实现 主要分为:静态库.动态库 二.静态库和动态库 1.静态库和动态库的存在形式 静态库:.a 和 .framework 动态库:.dylib 和 .framework 2.静态库和动