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

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

输入捕获模式可以用来测量脉冲宽度或者测量频率.STM32 的定时器,除了 TIM6 和 TIM7,其他定时器都有输入捕获功能.以下是对脉冲宽度及频率的计算. 1.脉冲宽度 如下图所示,采集该高电平脉冲的宽度,只需要进入输入捕获上升沿检测,记录当前的发生上升沿时的CNT值,再进行输入捕获下降沿检测,也记录当前发生下降沿时的CNT值,两次CNT值的差值再根据计数的频率就可以算出脉冲的宽度. 上升沿及下降沿捕获的程序具体实现如下: TIM8_Cap_Init(0XFFFF,72-1); //以1Mhz

输入捕获模式可以用来测量脉冲宽度或者测量频率.STM32 的定时器,除了 TIM6 和 TIM7,其他定时器都有输入捕获功能.以下是对脉冲宽度及频率的计算. 1.脉冲宽度 如下图所示,采集该高电平脉冲的宽度,只需要进入输入捕获上升沿检测,记录当前的发生上升沿时的CNT值,再进行输入捕获下降沿检测,也记录当前发生下降沿时的CNT值,两次CNT值的差值再根据计数的频率就可以算出脉冲的宽度. 上升沿及下降沿捕获的程序具体实现如下: TIM8_Cap_Init(0XFFFF,72-1); //以1Mhz

1.STM32F4系列定时器输出PWM频率计算 第一步,了解定时器的时钟多少: 我们知道AHP总线是168Mhz的频率,而APB1和APB2都是挂在AHP总线上的. (1)高级定时器timer1, timer8以及通用定时器timer9, timer10, timer11的时钟来源是APB2总线(2)通用定时器timer2~timer5,通用定时器timer12~timer14以及基本定时器timer6,timer7的时钟来源是APB1总线 从STM32F4的内部时钟树可知: 当APB1和APB

有时候我们的数据是按某个频率收集的,比如每日.每月.每15分钟,那么我们怎么产生对应频率的索引呢?pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex.我们先看一下怎么生成日期范围:pd.date_range(startdate,enddate)1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围: In:import pandas as pd index = pd.date_range('4/1/2019','5/1/2019') print(index)Out:Dateti

目标:利用TIM3结合普通GPIO实现一个1--100HZ的可控频率,误差在0.5HZ以内 核心:要实现该功能首先要明确频率的定义,频率就是1秒内发生周期性变化的次数,例如一个正弦波,1S内,走了15个周期,那频率就是15Hz 1.在这里我是使用STM32CuBeMx建立的工程,工程建立过程就不细说了,这里主要讲解实现部分. 我使用的是STM32F07系列外部晶振为8MHz,CuBeMx建立的工程有一个好处就是可以减少很多初始化的步骤,加快开发速度. 2.先对定时器进行初始化,定时一个50us的

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特

引用:https://www.zhangshengrong.com/p/281omE7rNw/ 有时候我们的数据是按某个频率收集的,比如每日.每月.每15分钟,那么我们怎么产生对应频率的索引呢?pandas中的date_range可用于生成指定长度的DatetimeIndex. 我们先看一下怎么生成日期范围:pd.date_range(startdate,enddate) 1.生成指定开始日期和结束日期的时间范围: In:import pandas as pd index = pd.date_r

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

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

实验材料 构建的群体,或自然群体,如各地方品种. RAD文库构建 提取DNA后,构建文库,简要步骤如下: ① 限制性内切酶TaqI酶切: ② 连接P1接头: ③ DNA随机打断片断化: ④ 目的片段回收与末端修复: ⑤ 连接P2接头: ⑥ RAD片段富集: ⑦ 上机测序. 参考:Rapid and cost-effective polymorphism identification and genotyping using restriction site associated DNA (RAD

GWAS的数据形式:SNP数据,即各个SNP位点的aa,Aa,AA基因型与疾病状态(0正常,1患病)的样例-对照数据. 在遗传流行病学上,全基因组关联研究(Genome Wide Association Studies,GWAS)是一种检测特定物种中不同个体间的全部或大部分基因,从而了解不同个体间的基因变化有多大的一种方法.不同的变化带来不同的性状,如各种疾病的不同. 这些研究通常比较两组参与者的DNA:有疾病的人(病例)和相同条件的无该疾病的人(对照).每个人都提供些作为样本的细胞,如从口腔内

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. 运行meerkat 前面已经依序安装了meerkat 的环境和meerkat,运行了预处理一步,在相对应的bam文件目录下生成了大批文件,因此,当要用meerkat处理某个bam文件时,应先将该bam文件移动到专有的一个文件夹,manual中也建议这样用. 预处理生成的文件包括: 黑名单文件.gz isinfo文件:包括插入大小信息 pdf文件:插入大小的分布图,unmapped reads长度的分布图,softclip reads长度分布图 pre.log文件:日志文件,包括输入的参数,

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

[No0000158]思维模型1-20.7z 思维模型No1|第一性原理 第一原理(又叫第一性原理)是个今年很火的概念,最早由亚里士多德提出,它相当于数学中的公理,即在每一个系统的探索中,存在第一原理,它是一个最基本的假设或命题,不能被省略或删除,也不能被违反. 比如“两点之间线段最短”就是初中数学中的第一原理,从这个原理出发,我们可以推导出后面的结论. 第一性原理也是量子力学的一个术语,意思是从头算,无需任何经验参数,只用少量基本数据做计算,得出分子结构和物质的性质. 将第一原理这个概念带火的