当我们进行群体遗传分析时,得到vcf后,可利用plink进行主成分(PCA)分析: 一.软件安装 1 conda install plink 二.使用流程 第一步:将vcf转换为plink格式 1 plink --vcf F_M_trans.recode.vcf.gz --recode --out testacc --const-fid --allow-extra-chr 2 3 4 # --vcf vcf 或者vcf.gz 5 # --recode 输出格式 6 # --out 输入前缀 7

之前我写过一篇文章群体遗传分析分层校正,该选用多少个PCA?,里面提到可以通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分,后续就可以将显著的主成分加入协变量中. 这篇文章主要是讲如何通过EIGENSTRAT软件确定显著的主成分. 1下载安装EIGENSTRAT 1.1 下载 下载地址:https://data.broadinstitute.org/alkesgroup/EIGENSOFT/EIG-6.1.4.tar.gz wget https://data.broadinstitute.org/a

PLINK提供了“--ld”的参数计算两个SNP位点的连锁不平衡值. 命令如下: plink --file file --ld rs123 rs134 --out rs123_rs134 生成如下数据: --ld rs123 rs134: R-sq = 0.0313386       D' = 1 Haplotype Frequency Expectation under LE --------- --------- -------------------- TG 0 0.022549 CG 0

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

为什么需要做meta分析 群体分层是GWAS研究中一个比较常见的假阳性来源. 也就是说,如果数据存在群体分层,却不加以控制,那么很容易得到一堆假阳性位点. 当群体出现分层时,常规手段就是将分层的群体独立分析,最后再做meta分析. 1.如何判断群体是否分层 先用plink计算PCA,具体方法详见链接:GWAS群体分层 (Population stratification):利用plink对基因型进行PCA 随后画出PC1和PC2在不同群体的散点图,观察群体之间是否明显分开,如果明显分开,说明群体

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

重测序便宜了,群体的测序和分析也多了起来.群体结构分析,是重测序最常见的分析内容.群体结构分析应用十分广泛,首先其本身是群体进化关系分析里面最基础的分析内容,其次在进行GWAS分析的时候,本身也需要使用PCA或structure分析的结果作为协变量,来校正群体结构对关联分析带来的假阳性.我们之所以冠以 "群体结构三剑客"的称呼,那是因为这三张图(或者说三项分析)几乎总是在一篇文章中一起出现.虽然这三张图常常一起出现,但它们能够解释的生物学问题,以及绘制的方法都是有所不同的,所以我们还是

Principal Components Analysis (一)引入PCA    当我们对某个系统或指标进行研究时往往会发现,影响这些系统和指标的因素或变量的数量非常的多.多变量无疑会为科学研究带来丰富的信息,但也会在一定程度上增加工作的难度,而通常变量之间又具有一定的相关性,这又增加了问题分析的复杂度.如果分别分析每个变量,那么分析又不够综合,而盲目的减少变量又会损失很多有用的信息.因而我们自然而然想到能否用较少的新变量去代替原来较多的旧变量(即降维),同时使这些新变量又能够尽可能保留原来旧

动机 在机器学习领域中,我们常常会遇到维数很高的数据,有些数据的特征维度高达上百万维,很显然这样的数据是无法直接计算的,而且维度这么高,其中包含的信息一定有冗余,这时就需要进行降维,总的来说,我们降维的主要目的有如下几条: 在原始的高维空间中,包含有冗余信息以及噪音信息,在实际应用例如图像识别中造成了误差,降低了准确率:而通过降维,我们希望减少冗余信息所造成的误差,提高识别(或其他应用)的精度. 希望通过降维算法来寻找数据内部的本质结构特征. 通过降维来加速后续计算的速度 还有其他很多目的,如解

function [V,S,E]=princa(X) [m,n]=size(X); %计算矩阵的行m和列n %-------------第一步:标准化矩阵-----------------% mv=mean(X); %计算各变量的均值 st=std(X); %计算各变量的标准差 X=(X-repmat(mv,m,1))./repmat(st,m,1); %标准化矩阵X %-------------第二步:计算相关系数矩阵-----------------% % R1=X'*X/(m-1); %方

PCA的一些基本资料 最近因为最人脸表情识别,提取的gabor特征太多了,所以需要用PCA进行对提取的特征进行降维. 本来最早的时候我没有打算对提取的gabor特征进行降维,但是如果一个图像时64*64,那么使用五个尺度八个方向的gabor滤波器进行滤波,这样提取的特征足足有64*64*5*8这么多,如果图像稍微大一点,比如128*128的图像,那么直接提取的特征就会几十万,所以不降维的话直接用SVM训练分类器是非常困难的. 所以在这段时间我就学习了一下PCA降维的基本原理和使用方法,网上给出的

一.基础规范 (1)必须使用UTF8字符集 解读:万国码,无需转码,无乱码风险,节省空间(由于移动设备原因最好使用utf8mb4) (2)禁止使用存储过程.视图.触发器.Event 解读:高并发大数据的互联网业务,架构设计思路是“解放数据库CPU,将计算转移到服务层”,并发量大的情况下,这些功能很可能将数据库拖死,业务逻辑放到服务层具备更好的扩展性,能够轻易实现“增机器就加性能”.数据库擅长存储与索引,CPU计算还是上移吧 (3)禁止存储大文件或者大照片 解读:为何要让数据库做它不擅长的事情?大

PCA算法的基本原理可以参考:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3429711.html     对一副宽p.高q的二维灰度图,要完整表示该图像,需要m = p*q维的向量空间,比如100*100的灰度图像,它的向量空间为100*100=10000.下图是一个3*3的灰度图和表示它的向量表示: 该向量为行向量,共9维,用变量表示就是[v0, v1, v2, v3, v4, v5, v6, v7, v8],其中v0...v8,的范围都是0-255.    

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———————————————————

PCA降维技术 PCA 降维 Fly Time: 2017-2-28 主成分分析(PCA) PCA Algorithm 实例 主成分分析(PCA) 主成分分析(Principal Component Analysi)是一种掌握可以提取主要特征对的方法,它可以从多元失误中解析出主要影响因素.计算朱成福的目的是将高维数据投影到低维空间.主要是用于降维,提取数据的主要特征分量. 降维,当然以为着信息的丢失,但是鉴于数据本身常常存在相关性,我们可以想办法在降维的同时将信息的随时尽量降低. PCA Alg

理论參考文献:但此文没有代码实现.这里自己实现一下,让理解更为深刻 问题:如果在IR中我们建立的文档-词项矩阵中,有两个词项为"learn"和"study",在传统的向量空间模型中,觉得两者独立. 然而从语义的角度来讲.两者是相似的.并且两者出现频率也类似,是不是能够合成为一个特征呢? <模型选择和规则化>谈到的特征选择的问题.就是要剔除的特征主要是和类标签无关的特征.比方"学生的名字"就和他的"成绩"无关,使用的

R 与python scikit-learn PCA的主成分结果有部分是反的 通过R和python分别计算出来的PCA的结果存在某些主成分的结果是相反的,这些结果是没有问题的,只是表示这个分量被反转了,结果同样是有效的. PCA的本质是寻找一条正交的线,这条线应该是可以有不同方向的 数据格式 148 41 72 78 139 34 71 76 160 49 77 86 149 36 67 79 159 45 80 86 142 31 66 76 153 43 76 83 150 43 77 79

“5G时代,边缘计算将发挥更大价值.”3月8日,阿里云边缘计算技术负责人杨敬宇向媒体表示,边缘计算作为5G时代的一项关键技术,未来将成为不可或缺的基础设施之一. 5G时代万物智联将真正成为现实,但对计算结构提出了新的要求,需要低时延.大带宽.高并发和本地化,个别场景中云.端协同计算可能无法满足用户需求. 云.边.端三体协同成为最佳解决方案——拥有高效.实时.安全特性的边缘计算将成为基础设施. 边缘计算是否会替代云计算?杨敬宇强调这二者并不是此消彼长的关系,应是天然互补的关系,相辅相成.缺一不可,

PCA(Principal Components Analysis)主成分分析是一个简单的机器学习算法,利用正交变换把由线性相关变量表示的观测数据转换为由少量线性无关比变量表示的数据,实现降维的同时尽量减少精度的损失,线性无关的变量称为主成分.大致流程如下: 首先对给定数据集(数据是向量)进行规范化,使得数据集的平均值为0,方差为1(规范化是为了使数据散布在原点附近,而不是远离原点的某块区域,便于后面的计算).之后对每个数据进行正交变换,把数据投影到几个少量的相互正交的方向(这些方向构成了数据空

在灵巧手与假手理论中,为了研究人手的运动协同关系,需要采集各个关节的运动学量或者多个采集点的肌电信号,然而由于人手关节数目或者EMG采集点数量较多,加上多次采样,导致需要过多的数据需要处理.然而事实上,这些数据存在相关性,换一种说法就是人手的某一运动被这些数据重复表达了,为了简化数据维度并尽可能的表征原始数据的特征,引入我们今天的主题-主成分分析(PCA)   Ⅰ. 主成分分析(PCA) 主成分分析是一种处理过多维度数据的线性方法,该方法采用组合特征的方法来降维.从本质上来讲就是把高维的数据投影