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Bam文件位点深度统计 本文作者：Sunny-King 发布时间：2022-08-02 15:51:05 星期二 本文链接：https://www.cnblogs.com/Sunny-King/p/Bioinformatics-Bam_depth.html 一、samtools depth samtools depth -aa -b test.bed test.bam [--reference reference.fa] 二、pileup 三、
如XP-EHH、XP-CLR、fst 参考来源群体遗传|根据SNP验证自然选择-XPCLR分析 (qq.com) 参考牛津大学Nick Hardin写的python3版本的XPCLR程序 XPCLR 英文全称是cross-population composite likelihood ratio ,跨群体的符合似然比检验，探究群体内多等位基因频率差异的方法。 中性突变，是
1.查看消费者下 topic 消费进度 broker offset 相当于是消息生产位点,consumer offset 是消息消费位点. 如果两者差异过大,新增的数据就不会实时看到. diff 是剩余未消费消息 sh mqadmin consumerProgress -n localhost:9876 -g PushConsumer 2.查看生产者消费进度 sh m
独立小样本两个总体均值只差的估计 小样本：或 条件：总体服从正态分布，随机样本是从两个总体独立选取的。 如果： 自由度= ：总体1 -方差，：总体2 -方差：样本1 -均值，：样本2 -均值：样本1 -样本数量，：样本2 -样本数量：样本1 -样本方差，：样本2 -样本方差：t分布值，若取95%置信
指数基金-投资中的仓位管理也是可以量化的 2022-01-30 目录 1 典型的仓位量化策略 1.1 凯利公式 1.2 经验公式 1 典型的仓位量化策略 仓位的管理，有没有一个很好的量化方法来衡量仓位呢？ 1.1 凯利公式 大名鼎鼎的凯利公式，很多投资大佬都在使用它来做仓位控制，这里用的是一
本周最新文献速递20220123 一、精细解读文献 一 文献题目： Multi-ancestry eQTL meta-analysis of human brain identifies candidate causal variants for brain-related traits 不想看英文题目： 人脑的多血统 eQTL 荟萃分析确定了大脑相关性状的候选因果变异位点 杂志和影
本周最新文献速递20220123 一、精细解读文献 一 文献题目： Multi-ancestry eQTL meta-analysis of human brain identifies candidate causal variants for brain-related traits 不想看英文题目： 人脑的多血统 eQTL 荟萃分析确定了大脑相关性状的候选因果变异位点 杂志和影响因子
本周最新文献速递20220116 一、精细解读文献 一 文献题目： Mendelian randomization analyses support causal relationships between blood metabolites and the gut microbiome 不想看英文题目： 孟德尔随机化分析支持血液代谢物与肠道微生物组之间的因果关系 杂志和影响因子： Nat
上一期介绍了 Cardelino 的使用，这期介绍RobustClone，我们知道单细胞数据的SNV和CNV检出率都是非常低的，那么怎么有效的获得可使用的突变位点是重中之重，那么该软件包RobustClone利用PCA模式对单细胞数据进行降维，以此来获得更加准确的突变位点达到对单细胞克隆演化的推断。 **
1、 test <- c(20,50,40,60,80) ## 测试数据 coordinate <- vector() base <- 0 temp <- 0 for (i in 1:length(test)) { temp <- base + 0.5 * test[i] coordinate <- c(coordinate,temp) base <- base + test[i] } coordinate > test <- c(
2021SC@SDUSC 这篇博客主要做一篇论文的解读，关于RNA甲基化问题的研究，对后面自己的工作有着很大的帮助。 Attention-based multi-label neural networks for integrated prediction and interpretation of twelve widely occurring RNA modifications 作者单位：西交利物浦大学
物理备份(Xtrabackup) 转载于：https://www.cnblogs.com/chinaops/p/9381649.html 相对于逻辑备份利用查询提取数据中的所有记录，物理备份更直接，拷贝数据库文件和日志来完成备份，因此速度会更快。当然，无论是开源的Mydumper还是官方最新的备份工具(5.7.11的mysqlpump)都支持了多线
看了几篇LD的相关文章，都只有公式没有相关的解释，所以尝试自己理解一下。 等位基因(alleles)： 同一位点上可能出现的基因，例如ABO血型基因基因型(genotype)： 同一位点上两个等位基因的组合。基因频率(allele frequency)：人群中一个等位基因占该位点全部基因的比例。基因型频率(allele
作者：中南大学李敏团队 发表期刊：Bioinformatics 时间：2019.9.4 0 写在前面的疑惑 1）如果一个氨基酸的绝对溶剂可及性<1A2，则被定义为相互作用位点，否则不是。A2 具体怎么解释，查看资料只是说的长度单位。 2）不明白文中提出的RSA分数和极性以及蛋白质序列长度等信息的作用。
VCF文件时基因组分析中最常见的文件类型，有时需要从中提取部分信息进行后续分析，在《vcf、plink文件格式互转》中我们已经提及了SNPs的提取方法： #在file.txt中， snp名字作为一列，无header，输出格式为vcf vcftools --gzvcf my.vcf --snps snps.txt --recode --recode-INFO-all --ou
描述统计 如何收集数据 通过图表形式对数据进行加工处理和可视化 通过概括与分析得出反映客观现象的规律性数量特征 数据的可靠性(reliable)和有效性(valid) 可靠性：多次测量得到的数据是否一致 有效性：实际测量对象=希望测量对象 一个分类变量的特征和可视化 频率表 性别
内容翻译整理自文章 S/HIC: Robust Identification of Soft and Hard Sweeps Using Machine Learning，PLoS Genet.，2016 March 15，被引用次数 118。 S/HIC 软件特色 相比已有软件，S/HIC 软/硬 清扫图谱的识别精度 得到了提高。S/HIC 软/硬 清扫图谱中受选择位点的识别更为精准，相
DNA Binding Site Prediction Using a Deep Learning Method： （深度学习方法预测DNA结合位点） 期刊名缩写：INT J MOL SCI 国际刊号：1422-0067 2021年影响因子/JCR分区：5.923/Q2 中科院分区：二区 代码链接：代码链接 论文链接：论文链接 摘要： 由于DNA结合蛋白上的DNA结合位点为蛋白质功能
GWAS找到显著信号位点后，需要解释显著信号位点如何影响表型。 常见的一个解释方法是共定位分析。 主流的共定位分析包括： 1）GWAS和eQTL共定位；2）GWAS和sQTL共定位；3）GWAS和meQTL共定位；4）GWAS和pQTL共定位； 其中，GWAS和eQTL共定位应用最为广泛。 具体来说，当检测到GWAS信号和eQTL共定位时
杂合度计算分为两种：位点杂合度和样本杂合度 1、计算位点杂合度，测试数据如下: [root@centos79 test]# ls outcome.map outcome.ped [root@centos79 test]# cat outcome.map ## 8个snp位点 1 snp1 0 55910 1 snp2 0 85204 1 snp3 0
1、 dat <- read.table("test.map",header = F) dat2 <- dat[c(1,4)] unique(sort(dat2$V1)) dat2[dat2$V1 == "X",]$V1 = 10000 dat2$V1 <- as.numeric(dat2$V1) dat2$V4 <- as.numeric(dat2$V4) dat3 <- dat2[order(dat2$V1,dat2$V4),]
本周最新文献速递20210704 一、精细解读文献 一 文献题目： Genetic drivers of m6A methylation in human brain, lung, heart and muscle 不想看英文题目： 人脑、肺、心脏和肌肉中 m6A 甲基化的遗传驱动因素研究 杂志和影响因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1) 研究意义： 全基因
在做程序升温脱附测试时，科学指南针检测平台工作人员在与很多同学沟通中了解到，好多同学对TPD测试不太了解，针对此，科学指南针检测平台团队组织相关同事对网上海量知识进行整理，希望可以帮助到科研圈的伙伴们； 实验条件对结果的影响 影响TPD结果的因素有很多，样品量、升温速率和载气
本周的文献分享是通过给电脑共享热点的情况下完成的，耗了几个G的流量，我可真是为爱发电~ 一 文献题目： A map of transcriptional heterogeneity and regulatory variation in human microglia 不想看英文题目： 人类小胶质细胞的转录异质性和调控变异图谱 杂志和影响因子： Nat G
