计算等位基因频率有两种方式,第一种用vcftool计算: /path/to/vcftools --vcf file.vcf --freq --chr 1 --out filefreq 很简单的一个命令行,file.vcf指的是你要输入的vcf文件,--freq表示计算等位基因频率,--chr后面的1表示你要计算的区域在1号染色体,当然,你也可以选择你想计算的染色体区域,filefreq指的是输出的文件名. 结果如下图所示: 第二种用plink计算: /path/to/plink-1.07-x86

1. 统计的对象words.txt,每个单词占一行(从简考虑了~) zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt used this count mysql count this used mysql linux this redis apple android redis apple   2. 统计每个单词的频率 方法1: zjd@ubuntu:~/test$ cat word.txt |awk '{a[$0]++}END{for(i in a) print i"="

引用自NCBI的概念(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/docs/rs_attributes.html#gmaf) Global minor allele frequency (MAF):  dbSNP is reporting the minor allele frequency for each rs included in  a default global population. Since this is being provided

Genome Aggregation Database (gnomAD) 这是一个关于什么的数据库?broad institute开发的,整合了目前几乎所有的公共的WES和WGS测序数据,并对数据做了一些总结,可供其他开发者使用. 怎么使用gnomAD? 查感兴趣的基因 查感兴趣的variant 参考人群等位基因频率数据库 基因变异耐受性 可以不做这方面的工作,但是该领域一些最基本的概念必须了解,这样才有问问题和合作的可能性. 参考: 遗传资源数据库专题-gnomAD gnomAD 数据库简介

问题描述: 输入一个单词列表,每行一个单词,统计单词出现的频率 思路: 主要是使用c++中的map容器.map实质上是一个二叉查找树,可以做到插入.删除.查询,平均查询时间在O(logn).n为map中元素的个数,将字符串数据插入到map后,再用迭代器去访问map中的元素时,其实是按照map中插入的字符串的字典序进行访问的. map可以建立任意两种数据类型的关系,形式为map<type1,type2>map1.type1表示键key,type2表示值value.键是用来进行索引. 源代码: #

import json import jieba.analyse as anl import xlwt # 获取待统计的文本内容 # 打开文件 f = open('zhilian.json', 'r', encoding='utf-8') ans_data = '' for index in range(1867): data = f.readline().replace('},', '}') dict = json.loads(data) ans_data += dict['job_conte

在进行密码破解时有时候需要得到字母出现的频率信息,下面我将简单的使用C语言来读取一个文件,然后统计该文件内的字母出现的频率. 1.在D盘下新建一个文本文件(文件名为"A.txt"),然后在该文件里面保存一些字母. 2.编译并运行程序 C语言源代码: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> //统计字母的个数 void CountLetter(FILE *fp, int data[]) { char ch=fgetc(fp); /

 一.程序思路及相关代码 首先打开文件,代码如下 FILE *fp; char fname[10]; printf("请输入要分析的文件名:\n"); scanf("%s",fname); if((fp=fopen(fname,"r"))==NULL){ //读取文件内容,并返回文件指针,该指针指向文件的第一个字符 fprintf(stderr,"error opening.\n"); exit(1); } 对于文件的扫描,以

分析文本内容基本的步骤:提取文本中的词语 -> 统计词语频率 -> 词频属性可视化.词频:能反映词语在文本中的重要性,一般越重要的词语,在文本中出现的次数就会越多.词云:让词语的频率属性可视化,更加直观清晰.文本下载地址(http://www.yuandn.com/booktxt/59797/#download 效果图是将老九门12章后面内容删除后结果) 目录: 效果示例图 分词包介绍及安装 词云包介绍安装 分词统计 词云展现  效果示例图: 分词包介绍及安装: R分词包:Rwordseg.r

SQL Server允许用户手工地控制单独数据库中的统计维护.SQL Server的4个主要的控制紫铜统计的维护的配置如下: 在无索引的列上新建统计(自动创建统计): 更新现有统计(自动更新统计): 用于收集统计的采样度: 现有统计的异步更新(自动异步更新统计): 可以在数据库级别(所有表上的所有索引和统计)或基于单个索引或统计情况下来控制上述配置.自动创建统计设置仅适用于非索引列,因为SQL Server在索引创建时始终为一个索引键创建统计.自动更新统计设置的异步版本适用于索引和WHERE子句

coding.net地址:https://coding.net/u/Boxer_ ssh:git@git.coding.net:Boxer_/homework.git -------------------------------------------------------------------------------------- 9.6更新了一下,按老师要求把程序分块发表了,git版本控制内容比较多,正在学(2016.9.9已学). --------------------------

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

VCFtools用来处理VCF文档. 筛选特定突变 比较文件 总结突变 转化文件格式 验证并合并文件 取突变交集和差集 Get basic file statistics input可以为VCF或BCF格式(--vcf --gvcf or --bcf). vcftools --vcf test.vcf less test.vcf | vcftools --vcf - Applying a filter 可以把筛选的突变写入一个新文件.--recode 表示输出筛选的内容,--recode-INF

目录 前言 四个SNP集 hapmapSNPs tagSNPs fixedSNPs barcodeSNPs hapmapSNPs的指标统计 tagSNPs的群体结构验证 tagSNPs的遗传多样性 tagSNPs用于GS fixedSNPs验证 barcodeSNPs指纹图谱 barcodeIndel SR4R数据库 前言 王向峰老师2020年发表在<Genomics Proteomics Bioinformatics>(IF=6.597)上的文章.对于做数据分析的人来说,如何挖掘公共数据,如

SNPs,全称是single nucleotide polymorphisms,SNPs等位基因频率的容易估计.采用混和样本估算等位基因的频率是种高效快速的策略.该策略的原理是:首先选择参考样本制作标准曲线,然后将待测的混和样本与标准曲线进行比较,根据所得信号的比例确定混和样本中各种等位基因的频率. SNPs概念 在基因组水平上由单个核苷酸的变异所引起的DNA序列多态性.即:在不同个体的同一条染色体或同一位点的核苷酸序列中,绝大多数核苷酸序列一致而只有一个碱基不同的现象. 只涉及到单个核苷酸碱基

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

今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis" .很中规中矩的一篇文章,没有什么大的亮点的.写它的主要原因整篇文献思路很流畅,次要原因是我懒,不愿意看费脑子的文章. 以下,进入主题: 背景 阿尔茨海默病(AD)是一种进行性和破坏性的神经

:或者1.简单介绍 固定指数(FST)是一种由遗传结构决定的种群分化指标.它通常是由遗传多态性数据,如单核苷酸多态性(SNP)或微卫星估计.作为莱特f统计的一个特例,它是种群遗传学中最常用的统计方法之一. 2.Definition 两个最常用的FST定义是基于群体间等位基因频率的方差,以及由血统决定身份的概率. 或者 p ¯ {\displaystyle {\bar {p}}} is the average frequency of an allele in the total populati

http://blog.sciencenet.cn/blog-1469385-819498.html 文章目录 一.准备工作 二.流程概览 三.流程 首先说说GATK可以做什么.它主要用于从sequencing 数据中进行variant calling,包括SNP.INDEL.比如现在风行的exome sequencing找variant,一般通过BWA+GATK的pipeline进行数据分析. 要run GATK,首先得了解它的网站(http://www.broadinstitute.org/

摘要:Wright’s F‑statistics, and especially FST, provide important insights into the evolutionary processes that influence the structure of genetic variation within and among populations, and they are among the most widely used descriptive statistics in