SNP问题大集锦 [2017-01-19]       最近小编对基因检测很感兴趣,也跟风去测了一下,这一测不要紧,吓得小编几天没睡着觉,这不,检测报告上称小编的减肥能力弱,虽然小编一家都是胖子,唯有小编一个瘦子,原本以为是基因发生了突变,然并卵,是未到时候...... 难过之后小编恢复了理智,凭什么你说小编减肥能力弱,小编表示不服,仔细读了报告后发现,原来是这些SNP位点搞的鬼,又是SNP! 话说小编最近收到许多关于SNP的问题,现整理如下: 1.什么是SNP? 单核苷酸多态性(single

福哥答案2020-07-13: 有人觉得第一种方法好,也有人觉得第二种方法好.如果搜索字段远小于显示字段,比如搜索字段为3个,显示字段有20个,这个时候用第一种方法好.es+hbase,一般这样搭配.如果搜索字段跟显示字段接近,或者一条[行记录]的数据量并不大,这个时候用第二种方法好. 回答1:ES 的批量修改和并发控制比较头疼,不如直接用数据库来的舒服,但是如果用了数据库就要做数据同步.视具体场景而定吧. 回答2:我们是第一种方法,ES 只放 ID+列表项+搜索项,列表是 ES 直出,详情 M

很早之前就听说TypeScript了(以下简称TS),但总是用难以抽出时间给自己找到这个冠冕堂皇的理由.最近又心血来潮,打算写TS的博客了,毕竟TS核心开发者也是C#之父,像我这么热爱C#的人,怎么可能不喜欢C#之父开发的TS呢,有点爱屋及乌了.这里附一张C#之父Anders Hejlsberg的图片. 这篇博客不讲技术细节,只讲TS利好的一些信息以及它的一些优点,还有以后所有的TS资料的目录都放在这篇博客了.这些博客有些是翻译的,当然这里的翻译是基于本人的思考而不是纯粹地机器翻译,还有去除了一

微信5.4安卓版发布更新了,由于本人的手机设置软件自动更新,中午的时候才发现微信换成了5.4版本,启动微信后是一个大大的“转账,就是发消息”,进入微信界面有点小惊喜,导航菜单都改为底部tab方式,顶部tab导航消失,通讯录下的订阅号和服务号入口合并了.(iPad版微信终于来临了 微信5.4版搜索更智能 转账就是发消息) 安卓版微信5.4底部tab菜单为:「微信」「通讯录」「发现」「我」,首次进入微信界面会提示新推的「面对面收钱」功能,主推移动支付,试图正面进攻支付宝钱包,在“我” - “钱包”

le final.snp.list | perl -lane '{$a+=1;print "$a\t$F[0]\t$F[1]\t$F[1]"}' | less >snp_site le final.indel.vcf |grep -v '^#' | less -S|perl -lane '{$a+=1;$b=$F[1]+length($F[3]);print "$a\t$F[0]\t$F[1]\t$b"}' | less -S >indel_site

众所周知,全基因组关联分析(GWAS)发现的很多变异位点基本为非编码,这些变异位点1)要么调控基因表达(eQTL); 2)要么影响增强子活性; 3)要么影响转录因子(TF)结合特异性; 4)要么啥也不是. 针对以上四种情况: 1)是否调控基因表达(eQTL)可通过GTEx(https://gtexportal.org/home/)查询. 2)是否影响增强子活性可通过之前的推文查询:感兴趣的SNP/区域上是否有增强子/转录因子?增强子/转录因子调控哪个靶基因?(EnhancerDB) 3)是否影响

1,软件介绍 FreeBayes is a Bayesian genetic variant detector designed to find small polymorphisms, specifically SNPs (single-nucleotide polymorphisms), indels (insertions and deletions), MNPs (multi-nucleotide polymorphisms), and complex events (composite

版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

Illumina的SNP芯片原理 Illumina的SNP生物芯片的优势在于: 第1,它的检测通量很大,一次可以检测几十万到几百万个SNP位点 第2,它的检测准确性很高,它的准确性可以达到99.9%以上 第3,它的检测的费用相对低廉,大约一个90万位点的芯片(每个样本的)检测费用在一.两千人民币 Illumina的生物芯片系统,主要是由:芯片.扫描仪.和分析软件组成. Illumina的生物芯片,由2部分组成:第1是玻璃基片,第2是微珠. 这个玻璃基片,它的大小和一张普通的载玻片差不多大小,它起

定义 主要指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. 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. 首先来看看多态性(polymorphism)的英文解释 Polymorphism the quality or state of existing in or assuming different forms: such as: a variation in a

Design based on biology 通过比较基因组学的方法,将脊椎动物基因组的数据,解决生物学各方面问题.新的调控注释(在脊椎动物的进化过程中的出现的)可以丰富物种树(比如不同功能蛋白质进化速度上的差异(因为编码蛋白质基因和早期进化基因的发现)). Sequencing 需要以下两种策略叠加: 1.Pooled genome sequence strategies :测同一物种的不同个体,不同个体叠加. 2.representative genome assembly approac

之间介绍过annovar进行对snp注释,今天介绍snpEFF SnpEff is a variant annotation and effect prediction tool. It annotates and predicts the effects of variants on genes 详细的说明请阅读: http://snpeff.sourceforge.net/SnpEff_manual.html 一.安装 1 wget http://sourceforge.net/projec

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,

一篇通俗的文章:eQTL Expression quantitative trait loci (eQTLs) are genomic loci that explain all or a fraction of variation in expression levels of mRNAs. 基因组位点,解释了基因表达的变化. A quantitative trait locus (QTL) is a section of DNA (the locus) which correlates wi

DNA拷贝数变异CNV检测——基础概念篇   一.CNV 简介 拷贝数异常(copy number variations, CNVs)是属于基因组结构变异(structural variation),根据大小可分为两个层次:显 微水平(microscopic)和亚显微水平(submicroscopic).显微水平 的基因组结构变异主要是指显微镜下可见的染色体畸变, 包括 整倍体或非整倍体.缺失.插入.倒位.易位.脆性位点等结构变 异.亚微水平的基因组结构变异是指 DNA 片 段 长 度 在 1K

这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖. 软件排名不分先后,优先顺序可以看推荐指数. 彩蛋在最后,请坚持看完 1.GWAS4D, 推荐指数:**** 网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like Map: Chr, Pos, SNPID, Ref, Alt, [P-value] 支持输入格式 3) Single SN

到底什么是eQTL? eQTL和QTL之间有什么联系?为什么说QTL比eQTL难很多? QTL和GWAS有什么关系? GTEx数据库里的eQTL数据如何利用? 说eQTL之前必须先解释QTL,QTL,一说到中文名就清楚了,数量性状位点,就是一个性状,比如身高,会由成百上千个基因来决定,目的简单明确,那么我们如何找到这些位点呢? Quantitative Trait Locus (QTL) Analysis - 来自nature的介绍 实现层面,其实研究的不是基因,而是染色体上的区段,更明确的说就

666:放苹果 总时间限制:  1000ms     内存限制:  65536kB 描述 把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里,允许有的盘子空着不放,问共有多少种不同的分法?(用K表示)5,1,1和1,5,1 是同一种分法. 输入 第一行是测试数据的数目t(0 <= t <= 20).以下每行均包含二个整数M和N,以空格分开.1<=M,N<=10. 输出 对输入的每组数据M和N,用一行输出相应的K. 样例输入 1 7 3 样例输出 8 分析: 放苹果,仔细看,恩递推,再仔细看,好像

题目链接:http://noi.openjudge.cn/ch0206/666/ 和ural 1114题意类似,但是有顺序,5,1,1和1,5,1是同一种序列.不能直接枚举 d(i,j) 前 i 个盘子,用掉 j 个苹果,3重循环. 这里是方案是: m 个苹果,n 个盘子,只有两种情况,要么有空,要么全部都放.dp方程就是 d(m,n) = d(m,n-1) + d(m-n,n); http://paste.ubuntu.com/23406371/

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5100 给一个n*n的棋盘,问用k*1的长方条最多能覆盖多大的面积(k个单位都必须完全覆盖上去) 首先,若n<k,则棋盘连一个1×k的矩形都放不下,输出0. 我们只需要考虑n≥k的情况.将棋盘类似于黑白染色,按(i+j)模k划分等价类,给每个格子标一个号. 标号之后,会注意到每条从左下到右上的斜线数字都是相同的,那么对于s×s的格子,其内部数字有且恰好有2s−1种,所以当s<=k2的时候,内部数字有floor