snp

Swift 使用拓展协议实现category

在第三方库中可以经常看到拓展协议的写法，比如在RxSwift中的：lettext=usernameLabel.rx.text.orEmpty.asObservable()在SnapKit中的className.snp.makeConstraints
IT_Bear_·2023-02-03 12:04

图示杂合SNP的R脚本

膜拜一下小伙伴的R脚本，杂合SNP在外显子和内含子区域的图示，以下截图来自于Gendx的HLA显示，以下脚本进行一个部分的实现image.png具体效果如下：image.pngoptions(stringsAsFactors
九月_1012·2023-02-03 07:48

SyRI：从全基因组组装中找到基因组重排和局部序列差异

当前的方法通常能准确地注释从SNP到大插入缺失的序列差异，但无法揭示结构重排的全部复杂性，包括倒置，易位和重复，其中位置，方向或拷贝数高度相似的序列会发生变化。
wo_monic·2023-02-02 16:52

2020-01-10 分析SNP位点：连锁不平衡-可视化R包LDheatmap

参考学习资料：https://cran.r-project.org/web/packages/LDheatmap/LDheatmap.pdf二代测序得到的那些SNP，有些是一起起作用的，那么怎么来判断呢
程凉皮儿·2023-02-02 02:34

想要进行gene prioritization分析，请看这里！

通过GWAS分析可以识别到与性状关联的SNP位点，然而从生物学角度出发，我们更想了解的是哪些基因或者通路导致了这些位点与性状的关联现象。
生信修炼手册·2023-02-01 10:41

「群体遗传学实战」第一课: 对SNP位点进行注释

文章我们用于实战的数据集来自于2019年发表于NG的西瓜文章，它提供了GATK过滤后的SNP数据集用于分析，并且附录提供了完整的样本信息。
xuzhougeng·2023-01-31 19:21

R脚本-生成密度分布表格

在组学分析中，我们常常会看到曼哈顿图，密度分布图，bin图等，之前我以为ggplot2画densityplot的数据处理格式和SNP密度一样，后来发现不是那么麻烦。
ShawnMagic·2023-01-31 00:29

lncRNA高分机制思路-2：SNP调控lncRNA机制讨论

在lncRNA机制研究里，有一小众人群在做SNP调控lncRNA表达，或功能改变的机制研究，不少CNS文章。SNP是突变位点，已报道许多重要的SNP与疾病密切关联。
纪伟讲测序·2023-01-31 00:50

GWAS - 基因型与表型的关联分析流程

这里介绍的SNP数据与单一表型的相关分析流程一、准备plink文件ped和map文件转换为bed、fam、bimplink--filemydata--outmydata--make-bedmydata为
SnowPye·2023-01-30 22:30

SSR、SNPs、RAPD和AFLP的概念

因此，通常所说的SNP不包括碱基
天明豆豆·2023-01-30 10:30

GWAS群体分层 (Population stratification)：利用plink对基因型进行PCA

GWAS研究时经常碰到群体分层的现象，即该群体的祖先来源多样性，我们知道的，不同群体SNP频率不一样，导致后面做关联分析的时候可能出现假阳性位点（不一定是显著信号位点与该表型有关，可能是与群体SNP频率差异有关
又是一只小菜鸟·2023-01-28 01:23

SNP PCA 3d图绘制代码_R

gplots)library(rio)library(ggsci)library(eoffice)library(ggplot2)library(scatterplot3d)df=import("pca/snp.pca.csv
煮梦斋_bioinfo·2023-01-27 11:14

多因子降维法MDR分析GxG, GxE交互作用

尽管通过GWAS能够识别到一些与疾病存在关联的SNP位点，然而很多复杂疾病的遗传因素并不能被GWAS分析的结果完全解释，这一现象称之为遗传力缺失missingheritability。
生信修炼手册·2023-01-27 09:20

TMB计算

注意：TMB不包括多态性（SNP）、胚系突变（Germline）、拷贝数变异（CNV）和融合（SV）。2.TMB与免疫治疗而免疫治疗的效果主要是免疫细胞对癌细胞特异性抗原的识别，那
zhengxj_·2023-01-14 08:48

使用GCTA的GREML评估SNP遗传力

评估SNP遗传力有两种方法LDSC和GREML,本文介绍下GREML评估遗传力的方法。
生信修炼手册·2023-01-14 08:48

肿瘤外显子数据分析 -- 20201119

1.背景知识1.1生物背景人类基因组、基因、外显子、内含子、CDS、UTR、中心法则1.2癌症背景突变：SNP、SNV、CNV、SV、somaticmutations、germlinemutations
BHHANt·2023-01-14 08:16

IQtree：使用 SNP 数据构建 有根 系统发育树及踩坑

但在使用过程中，由于功能较新，IQtree在处理SNP数据的过程中包含较多Documentation未说明的Bug。
浓香鸭腿面·2023-01-11 17:24

连锁定位（Linkage Mapping）与关联定位（Association Mapping）

如全基因组测序的普及使人们使用SNP作为分子标记，测序能覆盖到的区间中的所有突变位点都会以SNP的形式呈现，无SNP区间则序列完全一致，再讨论分子标记和QTL之间的
浓香鸭腿面·2023-01-11 17:53

玉米关联群体：155、368、527 自交系群体简介（Yan Jianbing，2010、2013）

155和527两个群体交集为141，使用的SNP芯片一致，可以认为527是155群体的拓展。368和527两个群体交集为282，其中368使用RNA-seq测序，测定到了大量的SNP位点。
浓香鸭腿面·2023-01-11 17:53

IQtree：使用 SNP 数据（vcf file）构建玉米群体的 无根 系统发育树

但随着SNP数据费用的大幅下降，研究人员利用SNP数据构建系统发育树的情况越大越多。
浓香鸭腿面·2023-01-11 17:53

介绍一款|用于多组学整合和网络可视化分析的在线平台

(2)支持三种新的组学类型：来自遗传变异研究SNP列表来自
谷禾牛博·2022-12-29 15:17

2020.9.12丨变异检测的原理&应用方向

变异检测的原理&技术要点定义：变异检测是指通过测序技术对某一物种个体或群体的基因组进行测序及差异分析，获得单核苷酸多态性SNP）、插入缺失InDel）、结构变异（SV）、拷贝数变异CNV）等大量的遗传变异信息用于开发分子标记建立遗传多态性数据库
穆易青·2022-12-29 03:05

SNP注释神器——VEP（生信）

VEP使用简介1.背景知识2.vep功能2.1可注释变异类型2.2注释结果信息2.3过滤筛选3.软件下载与安装3.1安装vep的方式4.vep的使用4.1.使用基本的参数进行测试4.2在docker下使用1.背景知识二代测序发现的变异数量是巨大的，以人类基因组为例，1个人类基因组包含近3500000个SNV突变和1000个拷贝数变异，其中约20000-25000个变异是在编码区，10000个位点发
小飞棍来喽~·2022-12-29 03:34

连锁不平衡 LD

r2r^2r2指的是两个SNP之间等位基因相关系数的平方，介于0和1之间，它是对两个标记之间共享信息的统计度量，通常用于确定一个SNP作为另一个SNP代理的效果。
紫霄zixiao·2022-12-25 16:22

基因组学课件整理

1.什么是SNP和SSLP？SNP：即单核苷酸多态性，是由于基因组中等位位点上单个核苷酸改变而导致的核酸序列多态性(Polymorphism)。
Kyle942·2022-12-03 14:50

Q-Q plot 在GWAS中的意思

在GWAS研究中Q-Qplot的X和Y轴主要是代表各个SNP的-lg
likelet·2022-11-25 15:37

LDSC:连锁不平衡回归分析

通过GWAS分析可以识别到与表型相关的SNP位点，然而严格来讲这个结果并不一定真实客观的描述遗传因素对表型的效应，因为其结果是由以下两个因素共同构成的polygeniceffects,基因对表型的效应confounding
生信修炼手册·2022-11-20 22:51

基因型与表型的交互作用如何分析，多元回归来搞定

回归分析最为关联分析中最长使用的一种手段，除了可以进行协变量的校正，还可以分析各种因素间的交互作用，比如SNP与表型，SNP与环境之间的交互。具体是如何实现的呢？
生信修炼手册·2022-11-20 22:21

RNA-seq 保姆教程：差异表达分析（二）

RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。
冷冻工厂·2022-11-20 21:19

RNA-seq 保姆教程：差异表达分析（一）

RNA-seq不仅能够分析样本之间基因表达的差异，还可以发现新的亚型并分析SNP变异。本教程[1]将涵盖处理和分析差异基因表达数据的基本工作流程，旨在提供设置环境和运行比对工具的通用方法。
冷冻工厂·2022-11-20 21:48

【群体遗传】Fst（群体间分化指数）

一般从SNP或microsatellites数据计算得到，且一般用在群体遗传学分析中。microsatellites，即微卫星序列，是在一种串列重复序列——https://en.wikipedi
陈有朴·2022-11-20 03:43

BCFtools常规使用

21andreferstobcftoolsgitversion1.15.键入bcftools可查看所有参数annotate..editVCFfiles,addorremoveannotationscall..SNP
斩毛毛·2022-10-30 22:10

六倍体小麦重测序WGS分析-染色体拆分，snp，indel，sv及circos画图(待调整)

染色体拆分-建立索引-比对-横向分析（readcoverage，mappingrate，sequencingdepth）-纵向分析（snp，indel）1.染色体拆分（第0步是我的研究需要，合成一个假的参考基因组
dandanwu90·2022-10-20 15:22

Bioconductor分析基因芯片数据第五章

Bionconductor完成基因芯片预处理的流程接着详细讲解戏弄i按预处理和数据分析等内容最后深入了解实际工作中会遇到的芯片处理问题以及如何用学到的只是解决问题目的：掌握芯片分析的整体框架，自行学习其他厂商或种类（例如SNP
mystrugglelife·2022-10-14 18:24

全基因组测序数据分析--导

WES/WGS了解遗传变异，例如单核苷酸多态性(SNP)、小插入缺失(InDels)、多核苷酸多态性(MNP)和拷贝数变异(CNV)，有助于揭示基因型和表型之间的关系。
亦是旅人呐·2022-09-20 14:18

R语言---PCA/tSNE/UMAP降维计算

使用的输入输入数据是不同材料基因型的相似性矩阵，期望获得多个SNP，不同材料的降维情况。1.PCA计算PCA（pr
我是大南瓜·2022-09-18 19:00

Swift使用SnapKit模仿Kingfisher第三方扩展优化

swift写第三方扩展(OC中的分类)时，可能会直接就往扩展里面写方法，简单又方便，然而当我们看一些常用你的三方（例如：Kingfisher、SnapKit）等，都会用一个简单的参数引出（例如：kf、snp
·2022-09-14 18:27

6. GWAS：主成分分析——GCTA

利用协方差矩阵，特征值和特征向量将高纬变量投影到数个低维变量的过程；PCA分析的过程就是从千万级别的SNP位点中提取关键信息，以便使用更少的变量就可以对样本进行有效的刻画和区分;常用分析软件有：R、ldak
Wei_Sun·2022-09-13 19:18

叶绿体基因组 SNP Calling （bwa, samtools, picard, bcftools, plink）

前言最近分析叶绿体基因组，进行SNPCalling，网上搜到生信药丸的简明教程"教程|简单粗暴的叶绿体基因组SNPCalling流程"，整个流程跑了一遍基本没问题，把流程记录一下，以备后续查询方便。首先，安装相关软件：condainstall-cbiocondabwacondainstall-cbiocondapicardcondainstall-cbiocondasamtoolscondains
小飞虎·2022-08-27 11:04

2020.11.9【WGS/GWAS】丨全基因组分析（关联分析）全流程(下)

2021.07.30已更新数据分析部分内容：点我查看目录一.摘要二.SNP检测与注释三.群体SNP过滤四.群体分层分析4.1群体进化树分析4.2群体主成分分析4.3群体遗传结构分析五.连锁不平衡分析六.
穆易青·2022-07-19 22:15

全基因组关联分析（GWAS）软件：MAGMA

MAGMA软件被设计用于基于基因的（gene-based)或基因集的（gene-set-based)的关联分析，可以直接找到与目的性状相关的功能基因或功能模块（如基因调控通路等），也有利于发现由多个微效SNP
Gossie·2022-07-19 22:41

单细胞CNV分析-copyKAT

CNV位点的突变率远高于SNP(Singlenucleot
Hayley笔记·2022-07-01 10:25

生信 | circos文件准备大全（以拟南芥为例）

请看：【生信|Circos实战】目前已有格式总结（欢迎补充）：1.染色体文件2.统计分隔区间3.统计基因密度(序列重复密度/TE转座子密度/RNA分布密度均同理）4.统计GC含量5.统计区间内基因表达/SNP
生信卷王·2022-06-02 18:05

SnapKit的使用

SnapKit是约束库，即Masonry的swift版本约束布局原理：1974698-98e6cb55d8b7702c.png直接设置具体的值代码如下testView.snp.makeConstraints
NicoalsNC·2022-05-27 17:13

还在做SNP-GWAS？来看看SV-GWAS吧！

随着对复杂动植物基因组认识的不断深入，越来越多的证据表明，基因组结构变异（SVs）在决定育种和农业重要性状方面发挥着重要作用。全基因组关联分析（GWAS）是性状相关基因定位的强有力工具，已被广泛的用于鉴定影响表型变异的候选基因组位点。但通常GWAS的研究主要依赖于单核苷酸变异（SNPs）的信息与表型相关联，而忽略了具有更大表型效应大小的大片段SVs。现在为大家分享几篇SV-GWAS的经典案例，为各
贝瑞科服·2022-05-19 09:48

9.5 GWAS显著SNP筛选及曼哈顿图绘制

第一列为SNP的ID，第二列为chr，第三列为SNP的位置，第四列开始为每个性状的SNP的P值。
Wei_Sun·2022-04-24 19:32

GWAS: 曼哈顿图，QQ plot 图，膨胀系数（ manhattan、Genomic Inflation Factor）

一、画曼哈顿图install.packages("qqman")library(qqman)1、准备包含SNP,CHR,BP,P的文件gwasResults（如果没有zscore可以不用管），如下所示：
weixin_34216036·2022-03-21 05:28

2022-03-03 snp gff提取注释信息

查看第9列有哪些注释信息：awk'BEGIN{FS=OFS="\t"}{split($9,a,";");for(iina){split(a[i],b,"=");if(++c[b[1]]==1)printb[1]}}'XXX.gffawk-F"\t"'{print$9}'XXX.gff|cat-n|less下面使用awk进行注释信息提取（以提取QTL_ID、Name、VTO_name、breed等信
白告2333·2022-03-03 16:39

scrollview使用snapkit约束

self.scrollView.addSubview(self.loginView)self.scrollView.addSubview(self.registerView)self.loginView.snp.makeConstrain
xmb·2022-02-21 14:17

SV变异检测软件（1）-breakdancer的安装及简单使用

为了和SNP变异作区分，上述这两类变异通常也被称为基因组结构性变异（Structuralv
xianmao123·2022-02-18 17:22
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他