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snp
##
SNP
功能注释网站合集
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MDA2MDQzMQ==&mid=2247484028&idx=1&sn=3073a0a1d442889ffa5428881442335b&chksm=ce2d6c1cf95ae50a1014ed6b0a0dd6177b0992e977502d4b8ba254cc417da25010be22a60452&scene=21#w
drlukun
·
2023-10-03 19:37
生信教程:使用全基因组
SNP
数据进行ABBA-BABA分析
因此,它们经常用于使用基因组规模的
SNP
数据(例如来自全基因组测序或RADseq)来测试基因渗入。在本次实践[1]中,我们将结合使用可用软件和一些用R从头编写的代码来执行ABBABABA分析。
冷冻工厂
·
2023-10-02 06:37
程序人生
生信教程:ABBA-BABA分析之滑动窗口
因此,它们经常用于使用基因组规模的
SNP
数据测试基因渗入。虽然最初开发用于基因渗入的全基因组测试,但它们也可以应用于较小的窗口,从而可以探索基因渗入的基因组景观。
冷冻工厂
·
2023-10-02 06:06
程序人生
Kingfisher 源码阅读以及部分小收获
screenshot.pngKingfisher部分收获:Kingfisher的kf写法同样是链式编程,在SnapKit中,view.
snp
是通过对View进行扩展实现的类似
snp
的写法:publicvarsnp
DingGa
·
2023-09-29 15:54
iOS SnapKit源码解析(二)进入闭包
在上一篇iOSSnapKit源码解析(一)makeConstraints的过程中,简单介绍了
snp
.makeConstraints的调用栈,没有描述闭包之内代码的运行过程,这篇文章就探究一下闭包之内发生了什么
Rimson
·
2023-09-27 11:29
生信教程:使用全基因组
SNP
数据进行ABBA-BABA分析
因此,它们经常用于使用基因组规模的
SNP
数据(例如来自全基因组测序或RADseq)来测试基因渗入。在本次实践中,我们将结合使用可用软件和一些用R从头编写的代码来执行ABBABABA分析。
·
2023-09-27 00:07
程序员
利用不同类型数据构建系统发育树
一.数据类型(1)
SNP
-单核苷酸多态性(Singlenucleotidepolymorphism)利用
SNP
数据构建Phylogenetictree,(2)转录组数据(3)单拷贝直系同源基因(single-copyorthologousgenes
生信学习小达人
·
2023-09-26 21:05
构树
人工智能
再说swift namespace
再说swiftnamespace之前写过namespace的问题不过后续都是没怎么使用,时下rx,
snp
…大家都应经不再陌生,也是比较常见的,今天我们结合struct泛型class一起看个综合的实例通常我们使用命名空间都是基于一个具体的实例进行的二次封装
搞好关系
·
2023-09-22 16:16
SNP
2HLA HAN.MHC参考的使用
一段时间以来,一直困惑于这个HLA填充参考怎么使用,直到看到了这篇论文课题组的博士论文《中国汉族人白癜风MHC区域精细定位研究》。文中较详细描述了怎样使用这个参考,具体过程如下:1.下载数据集数据集的原始数据在这里:http://gigadb.org/dataset/100156只提供了两个文件,感觉和其他的参考数据集的所不同,缺少好几个文件的样子,我也是一直这样困惑,以为作者故意公开信息不全,为
zd200572
·
2023-09-20 15:33
使用R语言包RIdeogram展示blast双序列比对结果
RIdeogram是用来展示染色体组型(idiogram)的一个R语言包,比如展示
snp
的密度分布;展示某类基因在染色体上的分布等等。
小明的数据分析笔记本
·
2023-09-19 11:32
SnpEff--有参考基因组--
SNP
注释--找非同义突变
一、使用到的软件:SnpEff下载命令:wgethttp://sourceforge.net/projects/snpeff/files/snpEff_latest_core.zip解压后即可使用:unzipsnpEff_latest_core.zip二、使用到的文件:genome.fasat&gene.gff3&vcf创建文件夹:mkdirsnapeff/data/XXX(XXX为参考基因组版本
海岛眠
·
2023-09-19 10:23
群体遗传学习笔记-测序技术学习
通过全基因组重测序,将不同梯度插入片段(Insert-Size)的测序文库结合短序列(Short-Reads)、双末端(Paired-End),可以找到大量的单核苷酸多态性位点(
SNP
)、拷贝数变异(CopyNumbe
wangchuang2017
·
2023-09-19 02:50
LDheatmap |
SNP
连锁不平衡图(LD)可视化,自己数据实现版!
本文首发于“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/Gl6BChxSYbSHMo9oMpufPg连锁不平衡图,用来可视化不同
SNP
之间的连锁程度,前同事间俗称“倒三角”图。
生信补给站
·
2023-09-14 18:25
生信学习笔记:使用
SNP
data做基因渗入分析 (2)
wgethttps://raw.githubusercontent.com/mmatschiner/tutorials/master/analysis_of_introgression_with_
snp
_data
lakeseafly
·
2023-09-14 00:49
SNP
功能注释常用数据库
1、GWAS4D网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d2、SNPnexus网址:https://www.
snp
-nexus.org/index.html3、VarioWatch
happyfox_9f86
·
2023-09-13 17:26
群体遗传学习笔记:NGS结构变异检测原理
群体遗传学习笔记:NGS结构变异检测原理原创lakeseafly生信菜鸟团随着测序的成本越来越低,测序技术越发先进,除了研究单核苷酸多态性(
SNP
)。
天明豆豆
·
2023-09-09 12:56
全基因组选择的定义
定义基因组选择的最基本思路:在基因组中存在大量遗传标记(
SNP
),影响性状的所有基因都至少与一个标记紧密连锁。因此通过对所有标记效应的估计,实现对全基因组所有基因效应的估计。
育种数据分析之放飞自我
·
2023-09-01 20:09
全基因组关联分析GWAS结果批量整理方法
GWAS结果批量整理今天分享一个算法,主要是利用R语言对GWAS分析得到的结果进行批量整理,适用于批量筛选关键
SNP
位点与对应的基因或QTL,尤其是多个表型多个材料的批量分析。
生信分析笔记
·
2023-09-01 10:05
后端
SNP
在染色体上的密度分布图
有两种方法,先看比较简单的一种:library(CMplot)mydata<-read.table("
snp
_density.csv",header=TRUE,sep=",")head(mydata)#
elaine0622
·
2023-08-31 13:16
单体型基因组的组装分类
单体型组装后可以大大降低重测序比对的
SNP
数量,同时增加indel数量。可以进行基因印迹或母体遗传分析。在农作物的
wo_monic
·
2023-08-31 06:55
遗传背景分析(群体结构10个样品以上)
注意:如果要同时使用,正确做法是先
SNP
(geno)后样本(mind)1.去除多等位基因,indelnohup/home/software/bcftools/bcftoolsview-m2-M2--type"snps
琴酒martini
·
2023-08-28 21:35
python中两个数据框之间的遍历
1.输入文件1文件1:第一列是基因名字,列2:外显子起始位置,列3:外显子终止位置,列4:外显子的序号2.输入文件2:备注:列1:基因id;列2:
snp
在基因组上的位置3.输出文件:干货:#判断
snp
的位置是位于外显子还是内含子
R语言爱好者
·
2023-08-26 19:27
python
python
突变位点注释软件snpEff 使用详解
通常在获得
SNP
位点以后,我们肯定想知道这些突变位点在基因组上出现的位置、突变的类型以及危害程度。在此,小编给大家推荐一种变异位点注释软件--snpEff。
bioyigene
·
2023-08-26 12:57
java
开发语言
BOLT-LMM用户手册笔记
系统学习下BOLT-LMM的软件手册,1概述BOLT-LMM软件包目前由两种主要算法组成,即用于混合模型关联分析的BOLT-LMM算法和用于方差分量分析(即
SNP
遗传性的分区和遗传相关性的估计)的BOLT-REML
zd200572
·
2023-08-25 08:42
植物重测序---变异位点分析(GATK篇)
基因组变异的类型有很多,譬如:单核苷酸多态性(singlenucleotidepolymorphism,
SNP
)、单核苷酸位点变异(singlenucleotidevariant,SNV)、插入/缺失(
LiuYueRR
·
2023-08-24 12:52
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)
前段时间毕业论文盲审,有一位盲审老师提的意见:到EnhancerDB网站看一下
SNP
上是否有增强子、如果有的话再看一下所在的增强子调控的靶基因是否为感兴趣的基因(真优秀,就喜欢这种直接提供干货的老师)。
橙子牛奶糖
·
2023-08-23 09:29
变异位点注释描述
SNP
&InDel:missense:错义突变nonsense:无义突变frameshift:移码突变splice-3:剪切突变splice-5:剪切突变splice+10:内含子突变splice-10
Amy_Cui
·
2023-08-22 01:49
R语言circos绘制
介绍circos可以作为数据展示的一种手段,主要用于基因组数据的可视化,比如甲基化,组蛋白修饰,
snp
,indel,sv,以及常见的基因表达水平的展示,一般的circos都是基于perl语言的,数量繁多的配置文件总是很难按照我们想要的方式展示最终结果
nnlrl
·
2023-08-17 20:43
突变分析神器: 有一堆基因变异位点
SNP
,你可以分析点什么
如果你做了全基因组、全外显子组或者targetedsequencing,拿到了一堆基因变异位点(
SNP
),下一步你该分析点什么?
生信频道
·
2023-08-14 11:59
测序原理笔记 RNA-seq 和WES--day 5
mRNA→随机引物变成双链合成第一条cDNA(由RNA变成单链DNA)→再合成第二条DNA(双链DNA)→用相应的酶切加上A,加上Y行接头(adaptor)主要应用:差异表达mRNA,可变剪切,融合基因,
SNP
悦时光_
·
2023-08-11 14:36
LD连锁不平衡和核苷酸多样性(pi,π)的关系
一般来说,LD连锁程度越高,表明两个
SNP
之间的相似度越高,那么,对于PI值来说,
SNP
的多样性就降低了。所以,LD曲线下降越快,PI值就会越高(如上图;引自硕士毕业论文)。
闲暇的逮虾户
·
2023-08-09 16:06
UITableViewCell 使用safearea布局异常问题
对此可以在xib编辑器中,关闭safearea,具体操作是进入xib编辑器,选中顶层cell,取消勾选:“safearearelativemargins”和“safearealayoutguide”,然后使用
snp
王德夫
·
2023-08-08 20:38
SNP
案例:借助TDO工具大型医院的多客户端系统实现高效刷新
“
SNP
测试数据管理器使得在多客户端系统中执行测试数据刷新变得很容易。这免去了KSSGIT部门耗时的预处理和后处理工作,为我们节省了宝贵的时间和成本。”
snpgroupcn
·
2023-08-08 14:19
数据库
迁移学习
大数据
数据仓库
【
SNP
SAP数据转型 】
数据湖和数据仓库的存在并不冲突,也并不是取代的关系,而是相互的融合关系。数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中,对于一个真正的数据湖应该是什么样子,现在对数据湖认知还是处在探索的阶段,像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、DeltaLake。那对于数据湖应该是什么样子,先来看数据湖的作者AWS来说明数据湖是什么东西,比如下图:图片来源:谈数据-探秘AWS数据湖不懂数据的人也许会觉得数
snpgroupcn
·
2023-08-08 14:49
数据仓库
同芯同意创未来——赛意力量&
SNP
·南京半导体高科专场
7月28日,“赛意力量·全国行”将在南京组织以“同芯同意创未来”为主题的南京半导体高科专场沙龙活动。届时,“赛意力量”将携众优秀企业IT及财务领域嘉宾,开展深度交流,共同为推动科技创新与区域经济发展而出谋划策。南京作为中国科技创新中心之一,以其独特的地理位置和优越的创新环境,吸引了大量科技企业和创业者。在5G、人工智能、物联网、新能源汽车等新兴技术的推动下,南京科技产业迎来爆发式增长。作为电子信息
snpgroupcn
·
2023-08-08 14:19
大数据
数据库
【机密计算-大厂有话说】AMD
基于VirTEE/SEV的SEV-
SNP
平台证明刊号58217,版本v1.2,发布于2023.71.介绍VirTEE/sev工具箱提供了一套基于rust语言的简单易用的API来访问AMDEPYC处理器内的安全处理器
书香度年华
·
2023-08-08 02:25
机密计算
AMD
SEV-SNP
TEE
机密虚拟机
SNP
的rs号和染色体位置信息相互转换
BiocManager::install("SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37")library(SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37)snps<-SNPlocs.Hsapiens.dbSNP144.GRCh37for(iinunique(BMI2$Chr)){my_pos<-BMI2$Position[BMI2$Chr==i]chr_sn
帅锅不识字
·
2023-08-05 20:45
MR
r语言
MR分析——剔除与混淆因素相关的
SNP
library(TwoSampleMR)i=“ieu-b-4836”trait=‘Years_of_schooling’remove_
snp
<-read.table(‘C:/Users/DELL/Desktop
帅锅不识字
·
2023-08-05 20:45
MR
mr
GWAS研究可利用的数据库(持续更新)
1、列表包括数据库名称、表型、是否能下载到基因型(genotype)、是否能下载到GWAS结果文件(P值、效应值、
SNP
位点)。
weixin_33985679
·
2023-08-02 14:54
数据库
gwas
snp
和_GWAS | 原理和流程 | 全基因组关联分析
应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态;
SNP
为分子遗传标记
weixin_39978101
·
2023-08-02 14:54
gwas
snp
和
GWAS 基本概念
全基因组关联分析GWAS(Genome-wideassociationstudy)应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态;
SNP
为分子遗传标记,进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析,通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略
wangchuang2017
·
2023-08-02 14:24
GWAS
其他
Swift-SnapKit用法探究
snapKit常规用法snaptKit是masonry的swift版本,布局方便,然后我们来看看在项目中都有哪些用处吧~例子1:创建一个aview,距父view左边、上边100,右边50,高100aView.
snp
.makeConstraints
json_cat
·
2023-07-31 18:37
科研实用技能 | 运用软件分析
snp
,indel等之后如何设计引物进行验证呢
最近在做一批样本,是基于大规模基因组测序寻找新的疾病相关突变位点(snv)和indel等的。软件给出的结果一般都是以下形式,给出的只有突变所在基因组位置或者区间信息。indel检测示例1snv检测示例1那么该怎么去设计PCR验证实验的引物呢?首先,我们这里对snv取鉴定到的位点的上下游各400bp,indel的话是区间位置的上下游200-300bp。拿上图的snv举例,它的Start和End分别是
不想透明的小透明
·
2023-07-31 17:55
通过统计精准定位从全基因组关联到候选的因果变异(下)
因此,可以使用与
SNP
的性状关联仅需汇总统计。这种策略越来越popular,因为它简化了数据共享和计算问题。选择适当的汇总统计数据时,与使用个体级别数据相比,这方法更加不容易丢失关键的信息。
lakeseafly
·
2023-07-30 20:13
TWAS分析与GWAS分析有什么不同
GWAS主要关注基因组上的单核苷酸多态性(
SNP
)与疾病或其他复杂特征之间的关联。通过对大量基因组和表型数据的关联分析,可以帮助我们找到与疾病或特
木得感情的程序员
·
2023-07-27 12:06
人工智能
2022.11.21【bug笔记】|bam文件报错:Cannot add sequence that already exists in SAMSequenceDictionary
经过samtools处理后得到的bam文件经常用于后续分析,比如RNA-seq分析时,可以统计序列的插入片段也可以做后续定量,WGS流程里比对后生产的bam文件也可以去冗余获取
snp
位点。
穆易青
·
2023-07-26 19:42
bug记录
RNA-seq
GWAS
bug
生物信息学_玉泉路_课堂笔记_06 第六章 基因组学:遗传变异分析以及FGWAS
课程:生物信息学_玉泉路_课堂笔记中科院_2022秋季课第一学期个人笔记使用2023/7/21课程回顾第六章基因组学:遗传变异分析以及FGWAS第一节
SNP
与Indel的鉴定与分析基本概念参考基因组和基因组变异基本概念胚系突变与体细胞突变基本概念纯合杂合常见的遗传变异的类型为什么研究遗传变异
rookie_coder_996
·
2023-07-25 22:20
生物信息学
笔记
snpEff注释结果解读
目录1.帮助文档1.1常用参数2.命令的用法:3.结果文件解读4.
SNP
下游的分析利用snpEff软件对
snp
.vcf(利用gatk软件calling-
snp
)进行注释,运行下述命令:##构建好物种的数据库
生信学习小达人
·
2023-07-24 22:06
命令
linux
CHI命令解析
1.readReadnosnp访问所有非
snp
的空间;1.cacheable的,会到HNF后,到DDR,是否allocate,取决于地址属性;2.noncacheable的,直接访问DDR;Readonce
newyork major
·
2023-07-24 17:53
arm开发
CHI协议保序之Compack保序
Completionackresponse===================⭕Completionacknowledgment:□该域段主要是用来,□决定RN发送的trans,与其他RN发送的命令产生的
SNP
newyork major
·
2023-07-24 17:43
chi协议相关
arm开发
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