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GAPIT使用plink数据进行GWAS分析
GAPIT软件的基因型数据格式：Numeric格式 查看GAPIT说明文档时，发现了GAPIT还支持Numeric format，即转化为0-1-2的格式，这样就好处理了，可以使用plink软件的recodeA 参数，可以很容易的将plink数据转化为0-1-2的形式。 「基因型文件：」 第一列是ID 第二列以后是基因型分型0-1-2 有行头 「染色体位置文件：」 第一列是染色体名称，需要和基因型顺序一致 第二列是染色体编号 第三列是染色体物理位置 有行头 3. 将plink格式转化为0-1-2的格式 c为二进制的plink文件，运行下面命令，生成plink.raw文件。 plink --bfile c --recodeA --out --re # 生成0-1-2的基因型数据 plink --bfile c --recode --out file # 生成map数据，用于
2.1K30编辑于 2022-12-13 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 GWAS 操作流程6-2：手动计算GWAS分析中的GLM和Logistic模型
GLM模型 GLM的手动计算GWAS分析的主要步骤： 1，将SNP的分型转化为0-1-2（0位次等位基因），数字格式（x变量） 2，将性状观测值作为y变量（GLM一般分析连续性状） 3，对y~x做回归分析 1065 1065 -19.073081 1066 1066 -21.106496 1067 1067 +15.020220 1068 1068 -15.985445 2.1 将plink数据转化为0- 1-2 plink --file b --recodeA --out c --file # 紧接plink的前缀名称b --recodeA # 转化为0-1-2编码 --out # 输出文件名c 结果文件为 39.513181 第一列为FID # 家系ID 第二列为IID # 个体ID 第三列为表型值 # 表型数据 2.3 使用R中的lm函数做回归分析 1，首先载入软件包data.table 2，然后读取0- # 个体ID 第三列为表型值 # 表型数据，默认是1-2编码（case-control） 3.3 使用R中的glm函数做Logistic回归分析 1，首先载入软件包data.table 2，然后读取0-
3.2K32发布于 2020-09-30 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
R语言计算多基因评分（PRS）
Polygenic Risk Scores in R 最朴素的理解PRS： GWAS分析结果中，有每个SNP的beta值、se值、P值，因为GWAS分析中将SNP变为0-1-2编码，所以这些显著的SNP 1*-0.1 = -0.1 个体2的多基因评分为：0.3 + 0 + -0.1 = 0.2 个体3的多基因评分为：0.6 + 0.4 + -0.1 = 0.9 用数学公式表示： beta是效应值 G是0-
71310编辑于 2024-03-25 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
根据亲本基因型生成杂交F1基因型的R程序
主要参数： M：为0-1-2编码的基因型数据，正常来说，都为0或者2，不应该有杂合的位点 ped：需要杂交的系谱，ID，亲本1，亲本2 注意事项： 亲本不允许有缺失值，不允许有杂合位点，这样生成的F1 最好的方法是提取把数据处理好，不要有缺失值，不要有杂合位点，转为0-1-2的编码形式，然后用这个函数就可以生成了。 synthetic.cross(M012,ped = ped,indiv = "ID",mother = "P1",father = "P2",heterozygote.action = "exact") M012是0-
47210编辑于 2024-06-21 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
GWAS中的effect有什么用？计算PVE和PRS！
把A1A2变为A1A1后，基因型值从d变为a，替换前后的效应变化为a-d；把A2A2变为A1A2后，基因型值从-a变为d，替换前后的效应变化为a+d。因此得到平均基因替换效应的表达式。 把SNP的分型转为0-1-2的X变量，将表型数据为Y变量，那么回归系数的公式可以推导为替换效应的组成。 上图中，X是编码为0-1-2的SNP，Y是每个基因型0-1-2的表型值。
1K40编辑于 2023-09-06 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
Indel和SV以及CNV数据如何做GWAS分析？
3. split-read 方法从与参考基因组比对中的异常签名中检测读段本身内的 SV 边界。 4. 最后，基于程序集的方法将从头或本地程序集与参考进行比较，以检测 SV 边界。 Manta GRIDSS SV变异，Indel变异，CNV变异，常常使用vcf格式存储，GWAS分析大都是针对SNP数据，二倍体物种，一般保留二分类的数据，比如AT突变，AA、AT、TT，进而变为0- GWAS分析中高质量基因型数据处理 SV基因型数据转化： GWAS常用的软件：TASSEL、GAPIT、GEMMA、GCTA都不支持SV直接的基因型数据，要么是SNP类型的plink格式数据，要么是0-
1.1K10编辑于 2025-07-08 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
GWAS中的effect与数量遗传学中的替换效应
把A1A2变为A1A1后，基因型值从d变为a，替换前后的效应变化为a-d；把A2A2变为A1A2后，基因型值从-a变为d，替换前后的效应变化为a+d。因此得到平均基因替换效应的表达式。 把SNP的分型转为0-1-2的X变量，将表型数据为Y变量，那么回归系数的公式可以推导为替换效应的组成。 上图中，X是编码为0-1-2的SNP，Y是每个基因型0-1-2的表型值。
1.3K30编辑于 2022-12-13 - 来自专栏数据饕餮
vue 数字替换中文示例
一、需求描述 状态字段数据库中存储的是数字人，取值范围：0-1-2； 需要替换成：0-草稿 1-已提交 2-已合成； 二、实现方法 新增格式化函数： 函数实现： statusFormatter
31110编辑于 2023-12-01 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
多基因风险预测模型2--相关概念和软件
我们可以将第一部分SNP的分型值（比如0-1-2），乘以SNP的效应值（比如-0.2）得到一个位点的得分，将多个位点的值累加，就是PGS。 6.
79420编辑于 2022-12-13 - 来自专栏Michael阿明学习之路
从始点到终点的所有路径（回溯）
题目 给定有向图的边 edges，以及该图的始点 source 和目标终点 destination，确定从始点 source 出发的所有路径是否最终结束于目标终点 destination，即： 从始点 从始点source到目标终点 destination 可能路径数是有限数字 当从始点 source 出发的所有路径都可以到达目标终点 destination 时返回 true，否则返回 false。 输入：n = 3, edges = [[0,1],[1,1],[1,2]], source = 0, destination = 2 输出：false 说明：从始点出发的所有路径都在目标终点结束， 但存在无限多的路径 ，如 0-1-2，0-1-1-2，0-1-1-1-2，0-1-1-1-1-2 等。
1.3K20发布于 2021-02-19 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
2015-2017 年阿拉斯加通量塔站点的 CO2 和 CH4 通量及气象情况
daytime Code: T = daytime, F = night. h W m-2 Sensible heat qc_h Quality flag (0-2, standard flags (0- quality, see Goodrich et al., 2016) le W m-2 Latent heat qc_le Quality flag (0-2, standard flags (0- 2016) co2_flux umol m-2 s-1 CO2 fluxes (µmol+1s-1m-2) qc_co2_flux Quality flag (0-2, standard flags (0- 2016) h2o_flux mmol m-2 s-1 H2O fluxes (mmol+1s-1m-2) qc_h2o_flux Quality flag (0-2, standard flags (0- 2016) ch4_flux umol m-2 s-1 CH4 fluxes (µmol+1s-1m-2) qc_ch4_flux Quality flag (0-2, standard flags (0-
35810编辑于 2024-06-01 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
如何运行plink软件--三种方法
如果输入plink.exe，就会出现帮助文档： 将plink文件变为0-1-2的编码形式：、 >plink --file toy --recodeA --out a1 结果： 如果有自己的文件，可以按照这个方式
3.7K10编辑于 2022-07-27 - 来自专栏全栈程序员必看
rgbd slam_RGB模型
LockedRect.Pitch; for (int j = 0; j<colorImage.cols; j++) { ptr[3 * j] = pBuffer[4 * j]; //内部数据是4个字节，0-
39730编辑于 2022-10-02 - 来自专栏Python程序员杂谈
从问题到探索--从slice说起
最直观的说上一个是切片操作（slice, 取从位置0开始到位置1之前的值)，下面是按索引取值操作。切片操作应该返回一个list，取值操作应该是一个值，为毛这俩结果一样呢？这个确实之前没考虑过。
45620发布于 2019-02-28 - 来自专栏葫芦
从mysql获取到从redis获取 示例
故而想用从redis获取数据替换现有的mysql获取数据方式，看是否能有提升。 因为数据是每分钟采集一次，故redis也是每分钟读取一份最新的数据。 ret_dic['add_in']), 'add_out': json.dumps(ret_dic['add_out'])}) net_io() 2.前台页面展示从之前的数据库查询 ，转为从redis获取: #!
4.2K40发布于 2019-04-13 - 来自专栏python3
从rand(5)生成rand(7),从r
我们先来看这样一个问题， 已知rand5能等概率产生1, 2, 3, 4, 5， 现要用rand5来实现rand7（rand7的意思是要等概率产生1, 2, 3, 4, 5, 6, 7）, 该怎么搞呢？ 我看了一下网上资料， 很多都是凑出来一个结果， 没有什么过程思路， 我觉得虽然结果正确， 但总感觉所用的技巧性太强。 所以， 在文本中， 我也来凑凑热闹， 看看该如何下手， 并给出程序的实际验证结果。
2.2K10发布于 2020-01-08 - 来自专栏开源物联网平台开发
【MODBUS】libmodbus库从Modbus从站读取值
以下是一个简单的libmodbus库示例，用于从Modbus从站读取保持寄存器（holding registers）的值： #include <stdio.h> #include <stdlib.h 然后，它尝试从从站设备（地址为1）的起始地址为0的保持寄存器中读取10个连续的寄存器值。最后，它将读取到的值打印到控制台。请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
2.1K10编辑于 2024-03-20 - 来自专栏沃趣科技
从运管到云管，从离散走向集约
资源集中，从离散走向集约 资源集中要实现两点，首先是实现统一架构部署；然后是从管理角度实现对数据库的统一纳管；最后我们要实现自服务与自运营。 那么，如何做到这三点呢？ 我们从互联网企业最大的经验取得之一，就是实现了如何只需要两个人（A/B）就能管理上千台主机的集群。 3，最后我们要实现自服务与自运营 我们这里所提到的“从离散走向集约”不仅是针对数据库系统的建设上，更指的是数据库的应用能力与管理水平。 所以，数据中心开始呼唤从运维的基础上衍生出运营与服务的理念。 从运管到云管 我们所面临的历史现状，是过去数据库的管理方式是散养式、孤立式的。 从运管到云管，云所带来的，其实是这一系列问题的统筹解决方案与平台设计理念。
1.1K60发布于 2018-03-23 - 来自专栏centosDai
CSS从入门到喜欢，从喜欢到着魔
如果把网页比作一个人的话，html就是他的骨架，而css是他的皮肤，javascript是神经控制着行动。html，css，javascript都是构建网页的核心技术。
67720发布于 2021-09-28 - 来自专栏黯羽轻扬
从componentWillReceiveProps说起
所以在首次渲染时也会调用，这是与componentWillReceiveProps相比最大的区别 三.派生state实践原则 实现派生state有两种方式： getDerivedStateFromProps：从props 所以，之前可以利用引发EmailInput组件rerender把输入内容重置为props.email，现在就不灵了 那么，需要想办法从外部把输入内容重置回props.email，有很多种方式： EmailInput this.handleSubmit.bind(this); this.input = React.createRef(); } handleSubmit(event) { // input的输入直接反馈到UI，仅在需要时从DOM this.input} /> </label> <input type="submit" value="Submit" /> </form> ); } } 从数据角度看受控与不受控
2.7K20发布于 2019-06-12
腾讯云开发者
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