最近有需求,对WGS测序获得SNP信息进行筛减,可问题是测序个体少,call rate,maf,hwe,等条件过滤后,snp数量还是千万级别,所以后面利用plink工具根据LD信息来滤除大量SNP标记. 工具版本:PLINK v1.90b4.6 64-bit (15 Aug 2017) 一.格式转换 首先将准备好的vcf文件转换下格式,map和ped格式: 1 plink --allow-extra-chr --recode --chr-set 18 --vcf test.gz --out s_

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

目录 问题来源 解决方法 问题来源 我有两个文件,一个是plink过滤后得到的.fam文件(空格分隔):另一个是样本对应关系文件(tab分隔). 文件1: 文件2: 两个文件匹配,awk常规操作.这里我想要保留文件2中和文件1第一二列匹配得到的样本(匹配后文件2的第一列).当然这里两个文件数目是一样的,所以应该全部匹配才对(测试用). 常规操作: awk '{if(NR==FNR){a[$1]}else if($2 in a)print $1}' file1.fam file2 发现少了两个样本

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

本文转载于https://www.jianshu.com/p/e6d5dd774c6e SNP位点过滤 SNP过滤有两种情况,一种是仅根据位点质量信息(测序深度,回帖质量等)对SNP进行粗过滤.如果使用GATK对重测序结果进行SNP calling,那么可以考虑下面的标准 QD< 2.0 || FS> 60.0 || MQ< 40.0 || MQRankSum <−12.5 || ReadPosRankSum <−8.0 QUAL<30.0||QD<2.0||FS

方法1: 1> 先用DeviceTree.exe查看指定的过滤驱动的Load Address(加载地址) 2> 再用LordPE.EXE查看指定过滤驱动文件的入口点地址 3> 计算过滤驱动的DriverEntry函数内存地址 DriverEntry函数内存地址 = Load Address + 入口点地址 例子: 1> Load Address = 0xFAABF000 2> 入口地址 = 0x3400 3> Windbg下断点 bu 0xFAABF000+0x3400

有时候我们想画出所有SNP的LD关系图,则需要在命令行添加“-skipcheck”命令行,如下所示: java -jar Haploview.jar -skipcheck -n -pedfile 800kb1.ped -info 800kb1.info -png -out 800kb 这样就不需要经过haploview的过滤标准了. 如果只想过滤某个标准,则可参看下来参数 -skipcheck Skip all the genotype data quality checks and uses

WGS和WES测序和分析会产生大量的variant数据. 显然直接分析全部的variant是非常不靠谱的. 做疾病的话,有一些常用的过滤套路. variant作用于基因表达主要分两大类: 1. coding,可以直接影响RNA的形成,以及后面蛋白的折叠组装: 2. non-coding,现在最流行的就是enhancer这个媒介,已经有比较好的结果了. 过滤的必要性 首先GWAS已经做了,要理解GWAS产生了哪些结果,GWAS的局限性在哪? Our previous meta-analysis o

这篇文章是对之前啊啊救救我,为何我的QQ图那么飘(全基因组关联分析)这篇文章的一个补坑. LD SCore除了查看显著SNP位点对表型是否为基因多效性外,还额外补充了怎么计算表型的遗传度和遗传相关性. 1 下载.安装ldsc git clone https://github.com/bulik/ldsc.git cd ldsc 2 安装ldsc依赖的环境 conda env create --file environment.yml source activate ldsc 3 测试是否安装成功

<?php /** * global.func.php 公共函数库 */ /** * 返回经addslashes处理过的字符串或数组 * @param $string 需要处理的字符串或数组 * @return mixed */ function new_addslashes($string){ if(!is_array($string)) return addslashes($string); foreach($string as $key => $val) $string[$key] =

Get-Content -Path E:\test11\data.txt | Sort-Object | Get-Unique 源文件: AA0001 2014-06-30 15:27:13.073 AA0001 2014-06-30 15:27:13.073 AA0001 2014-06-30 15:27:13.073 AA0002 2014-06-30 15:27:30.607 AA0002 2014-06-30 15:28:00.467 AA0003 2014-06-30 15:28:20

在项目常常要和数据表格打交道. 现在BS的通常做法都是前端用一个js的Grid控件, 然后通过ajax的方式从后台加载数据, 然后将数据和Grid绑定. 数据往往不是一页可以显示完的, 所以要加分页:然后就是根据关键字段做排序, 做筛选过滤. 作为后端人员, 要考虑的是如何优雅的实现分页.排序.筛选的功能. 本文先谈谈筛选. 因为分页.排序.筛选这3个动作, 一定是先处理筛选的——筛选后的结果再去排序, 然后再做分页 , 才有意义. 筛选首先要考虑如下两个问题: 1) 字段类型 2) 比较方式

java.io使用了适配器模式装饰模式等设计模式来解决字符流的套接和输入输出问题. 字节流只能一次处理一个字节,为了更方便的操作数据,便加入了套接流. 问题引入:缓冲流为什么比普通的文件字节流效率高? 不带缓冲的操作,每读一个字节就要写入一个字节. 由于涉及磁盘的IO操作相比内存的操作要慢很多,所以不带缓冲的流效率很低. 带缓冲的流,可以一次读很多字节,但不向磁盘中写入,只是先放到内存里. 等凑够了缓冲区大小的时候一次性写入磁盘,这种方式可以减少磁盘操作次数,速度就会提高很多! 这就是两者的区别

在线演示地址(打开网页后,点击商家图册): http://www.sport7.cn/cc/jiangnan/football5.html 先看一看效果图: 该图片浏览器实现的功能如下: 1. 鼠标滚轮缩放图片: 2. 鼠标拖动图片: 3. 点击放大/缩小图标可以切换为原始大小和最佳只存模式: 4. 点击左右箭头可以进行翻页: 5. 点击缩略图显示大图: 6. 缩略图支持左右箭头分页,自动分页到选中的图片: 7. 右侧图片过滤: 8. 按ESC键自动退出图片浏览器. 想知道怎么实现的?那的先看看

本文唯一访问地址:http://www.cnblogs.com/yubaolee/p/DynamicLinq.html 对于系统开发来说,按不同字段进行过滤查询是一种常见的需求.在EF中通常的做法是: /// <summary> /// 只是简单举例,只用了两个过滤条件 /// </summary> IEnumerable<UserInfo> Search(string username = "", string usertype = "&

背景 在前一篇文章<[初学者指南]在ASP.NET MVC 5中创建GridView>中,我们学习了如何在 ASP.NET MVC 中实现 GridView,类似于 ASP.NET web 表单的功能.通过前文,我们已经了解到使用 jQuery 插件的数据表可以很容易地实现具有搜索.排序和分页等重要功能的表格. 前文中需要注意的是,所有通过插件实现的特性都是客户端的,这意味着所有的数据都首先在页面载入,然后由插件来处理客户端搜索.分页和排序的数据.如果数据表不是特别大,这么做是可以的:但是,如

文档目录 本节内容: 简介 预定义过滤 ISoftDelete 何时可用? IMustHaveTenant 何时可用? IMayHaveTenant 何时可用? 禁用过滤 关于using声明 关于多租户 启用过滤 设置过滤参数 SetTenantId 方法 自定义过滤 EntityFramework.DynamicFilters 文档 其它 ORM 简介 通常都会用到软删除模式(不把一个实体从数据库中删除,只是给它做个标志“deleted“),如果一个实体被软删除,它不应被应用意外地获取,为了提

11-2. 用”模型定义”函数过滤实体集 问题 想要创建一个”模型定义”函数来过滤一个实体集 解决方案 假设我们已有一个客户(Customer)和票据Invoice)模型,如Figure 11-2所示. Figure 11-2. Customer and Invoice in a model 我们要想要创建一个”模型定义”函数获取invoice集并过滤出总数高于$300的invoice. 为了更有趣,让我们把一个"模型定义"函数用在一个查询中,这个查询进一步过滤出在5/1/2013之后

GitHub实战系列汇总:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5038719.html —————————————————————————————————————————————————————— 很多人问,明明有git gui 和 github可以直接图形化操作的吗?全部指令干啥??? 呃(⊙o⊙)…呃(⊙o⊙)… ===> 装逼~ O(∩_∩)O~,开玩笑的,其实就是为了通用和熟悉git,linux里面照样这样用,多熟悉点基础指令很有用的, 如果觉得顿时不开心

前言 这一节我们还是继续讲讲索引知识,前面我们讲了聚集索引.非聚集索引以及覆盖索引等,在这其中还有一个过滤索引,通过索引过滤我们也能提高查询性能,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. 过滤索引,在查询条件上创建非聚集索引(1) 过滤索引是SQL 2008的新特性,被应用在表中的部分行,所以利用过滤索引能够提高查询,相对于全表扫描它能减少索引维护和索引存储的成本.当我们在索引上应用WHERE条件时就是过滤索引.也就是满足如下格式: CREATE NONC