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

  网站分析参数(实例分析)SimilarWeb插件参数 那么这些指标是什么意思呢? SimilarWeb Rank:类似网站排名Global Rank:全球网站排名第三栏一般是类别,大概网站从事范围,比如进入知乎就是Internet and Telecom > Social Network,意思是社交网络. --------- Estimated visits:预估访问量,最后面字母是单位.Time On Site:直译是现场时间,指的是在网站上逗留的时间.而Time on page指访问在页

A kernel machine-based fMRI physiological noise removal method 关于,fmri研究中,生理噪声去除的价值:一.现在随着技术的提升,高场fmri越来越得到应用.高场能够提高图像的信噪比,但是生理噪声却也会提升.所以在高场成像分析中,生理噪声的去除会成为一个不可忽略的因素.二.在静息态fmri中,功能网络的检测依赖于低频的大脑自发信号.这些信号和生理噪声,在频率上,是有着类似的特征.为了提高静息态分析的准确性,去除生理噪声,是必须的操作.

loadrunner脚本中写入脚本输出log到外部文件,分析参数取值方式 分类: 心得 loadrunner 我的测试 2012-04-01 12:52 2340人阅读 评论(0) 收藏 举报 脚本loadrunnerstreamfilestring测试 .controller中运行脚本时无法查看输出log,可以手动写入代码输出log到外部文件,通过查看该log获得相关信息: 以下脚本是为了分析场景中多用户运行时参数列表如何取值(id,groupid,sid,uname),设置集合点后通过查看时

SonarScanner 是当您的构建系统没有特定扫描仪时使用的扫描仪. 配置您的项目 在你的项目根目录中创建一个名为的配置文件 sonar-project.properties # must be unique in a given SonarQube instance sonar.projectKey=my:project # --- optional properties --- # defaults to project key #sonar.projectName=My project

Piwik现已改名为Matomo,这是一套国外著名的开源网站统计系统,类似于百度统计.Google Analytics等系统.最大的区别就是可以看到其中的源码,这正合我意.因为我一直对统计的系统很好奇,很想知道里面的运行原理是怎么样的,碰巧了解到有这么一个系统,因此马上尝试了一下.国内关于该系统的相关资料比较匮乏,大多是分享怎么安装的,并没有找到有关源码分析的文章.下面先对其做个初步的分析,后面会越来越详细,本人目前的职位是前端,因此会先分析脚本代码,而后再分析后台代码. 一.整体概况 Piwi

#由此说明使用prcomp函数时,必须使用标准化过的原始数据.如果使用没有标准化的raw数据(不是相关系数矩阵或者协方差矩阵),必须将参数scale. = T <result>$sdev #表示标准差,意思是 <result>$sdev[1] = sqrt(var(<result>$x)) <result>$rotation #表示的是特征向量矩阵,也可以由eigen(<输入的原数据>)$vector 得到 <result>$x #表

url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址. type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get.注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持. timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒).此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局设 置. async:要求为Boolean类型的参数,默认设置为true,所有请求均为异步请求. 如果需要发送同步请求,请将此选项

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

做芯片PCA主成分分析可以选择使用affycoretools包的plotPCA方法,以样品"GSM363445_LNTT.CEL"."GSM362948_LTT.CEL"."GSM363447_LNTT.CEL"."GSM362949_LTT.CEL"."GSM363449_LNTT.CEL"."GSM362947_LTT.CEL"为例: library(affy) library(af

本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79235028 主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)简介可以参考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/78977202 以下是PCA的C++实现,参考OpenCV 3.3中的cv::PCA类. 使用ORL Faces Database作为测

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6243025.html#undefined

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

目录 问题 解决 问题 一直以来用Eigensoft的smartpca来做群体遗传的PCA分析很顺畅,结果也比较靠谱. 但今天报错如下: $ ~/miniconda3/bin/smartpca -p smartpca.par parameter file: smartpca.par ### THE INPUT PARAMETERS ##PARAMETER NAME: VALUE genotypename: plink.ped snpname: plink.pedsnp indivname: pl

JVM参数的含义 实例见实例分析 参数名称 含义 默认值   -Xms 初始堆大小 物理内存的1/64(<1GB) 默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制. -Xmx 最大堆大小 物理内存的1/4(<1GB) 默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn 年轻代大小(1.4or lator)   注意:此处的大小是(eden+ 2 surv

不管是YGC还是Full GC,GC过程中都会对导致程序运行中中断,正确的选择不同的GC策略,调整JVM.GC的参数,可以极大的减少由于GC工作,而导致的程序运行中断方面的问题,进而适当的提高Java程序的工作效率.但是调整GC是以个极为复杂的过程,由于各个程序具备不同的特点,如:web和GUI程序就有很大区别(Web可以适当的停顿,但GUI停顿是客户无法接受的),而且由于跑在各个机器上的配置不同(主要cup个数,内存不同),所以使用的GC种类也会不同(如何选择见GC种类及如何选择).本文将注重

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我们如果对网易云音乐进行爬虫的话,我们会发现,提交的参数是(params,encSecKey),然而这两个参数是一串很长的东西 我们要对网易云进行爬虫,那么就一定要将这两个参数弄明白,然后才可以进行爬虫,不然这两个参数将限制着我们很多事情,下面是我对这两个参数的分析,参考了知乎大神的方法,这里将原帖地址写上来https://www.zhihu.com/question/36081767 主要参考 作者:平胸小仙女 的分析 下面进行分析: 我在分析中要用到的几个软件,Google浏览器,火狐浏览器