进入链接:http://www.internationalgenome.org/data-portal/sample 点击“filter by population”,在弹出的选择框里,选择想要下载的population,比如CHB.然后再点击“download the list” 下载后,保存文件即可. 文件格式如下,第一列为CHB的sample ID,其他是该sample对应的详细信息

首先,进入千人基因组数据库的网站:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/variation/tools/1000genomes/ 如下图所示,在数据库的框框里输入我们感兴趣的SNP,比如rs608139 搜索后出现如下界面,黄色区域是我们感兴趣的SNP,红色框框是不同国家和地区在该SNP对应的频率和个数. 千人基因组数据库包括的国家和地区如下表所示. 国家 Continent Population (Abb) 中国,北京 Asian CHB 日本,东京 Asian JPT 中

关于智普 - 千人免费学|Python培训|国内最权威python培训|html5 智普教育隶属于北京顶嵌开源科技有限公司,成立于2008年. 智普开源是基于Linux系统的互联网开源学习平台,讲求务实.朴素的治学理念,致力于中国Linux系统的学科建设和人才培养,为数以万计的莘莘学子提供了最有效的网络互动学习平台,以及全面的Linux系统学习资讯等服务. 智普开源的核心竞争力在于移动互联网.Linux内核.Linux驱动等方面的教与学,创建的初衷是帮助学习者建设起学校教育与工作岗位实际需求之间

WOT2016大数据技术峰会是一场聚焦大数据领域最前沿的的技术及经验分享.2016年11月25-26日北京粤财JW万豪酒店如约而至,会议规模达到1000人! 由51CTO主办的千人技术盛宴--WOT2016大数据技术峰会旨在帮助企业深入了解国内外最新大数据技术,掌握更多行业大数据实践经验,进一步推进国内大数据技术创新.行业应用和人才培养.希望通过WorldOfTech(WOT)技术会议平台为中国大数据相关从业人员搭建一个互动学习交流的平台,通过大数据架构先进设计实践经验.大数据应用的典型成功案例

导语 发布app后,开发者最头疼的问题就是如何解决交付后的用户侧问题的还原和定位,是业界缺乏一整套系统的解决方案的空白领域,闲鱼技术团队结合自己业务痛点在flutter上提出一套全新的技术思路解决这个问题. 我们透过系统底层来捕获ui事件流和业务数据的流动,并利用捕获到的这些数据通过事件回放机制来复现线上的问题.本文先介绍flutter触摸手势事件原理,接着介绍里面怎样录制flutter ui手势事件,然后介绍怎样还原回放flutter ui手势事件,最后附上包括native录制回放的整体框架图

摘要 就数据访问权限而言,阿里巴巴以“被动式授权”为主,你需要什么权限就申请什么权限.但是,在客户交流过程中,我们发现绝大多数企业都是集中式授权,尤其是面向个人的行级权限管控,管理复杂度往往呈几何增长.因此,Quick BI创新了标签式授权机制,支撑IT人员轻松实现千人千面的行级权限管控?小编给大家做个详细介绍! 为什么要做千人千面的标签式授权 不管是敏捷BI ,还是传统BI,甚至定制开发报表,都需要面临个人级别的行级数据访问权限控制.Quick BI作为一个高效数据分析与展现的BI套件,实现了

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进入http://browser.1000genomes.org/index.html网站 假定要寻找“6:133098746-133108745”这段距离的SNP数据,“6”表示6号染色体,后面的数据表示距离. 点击“Go”,进入如下界面后,再点击左栏的“Get VCF data” 弹出如下界面,再继续点击“VCF to PED converter” 再点击“Next” 接下来,弹出来的窗口让你选择种族(population),比如有中国CHB,日本JPT,挑选完感兴趣的种族,然后点击“Nex

如何评价一款APP的好坏?首先,实用性.一款好的APP,首先要能为用户所用.然后是稳定流畅.闪退.卡顿,这样的APP用起来让人抓狂.再一个,界面美观.视觉主观性,在很大程度上会影响使用情况,毕竟没有人不喜欢美的东西.还有一个重要的因素,即人性化,用户体验性良好.在各大应用市场中,满足以上条件的APP实在不少,但仅有这些特点就足矣? 6月24日,在2016AppCan移动开发者大会上,来自全国各地的1500名开发者共同揭晓了AppCan TOP10 APP,这些APP除了满足实用.稳定.流畅.美观

原文地址: http://www.limerence2017.com/2019/06/23/cpp01/ 做游戏或金融后台开发,经常会遇到设计开发排行榜的需求.比如玩家的充值排行,战力排行等等.而这种排行基本都是即时更新的,快速排序对于单一类型排序可以满足需求,但是对于多种类的排序就很吃力,比如实现一个排行榜,有战力排序,有充值排序,如下图 快速排序的缺陷 如果用快速排序实现,需要定义四种比较规则,而且qsort排序需要一段连续空间,如数组或者vector,为节约内存,每个元素存储玩家基本信息的

github地址:https://github.com/cheesezh/python_design_patterns 背景 有6个客户想做产品展示网站,其中3个想做成天猫商城那样的"电商风格"展示页面,其中3个想做成博客园那样的"博客风格"展示博客.应该如何实现? class WebSite(): def __init__(self, name): self.name = name def use(self): print("网站风格:", s

坑越来越深了,在坑里的同学让我看到你们的双手! 前面我们聊过了Rust最基本的几种数据类型.不知道你还记不记得,如果不记得可以先复习一下.上一个坑挖好以后,有同学私信我说坑太深了,下来的时候差点崴了脚.我只能对他说抱歉,下次还有可能更深.不过这篇文章不会那么深了,本文我将带大家探索Structs和Enums这两个坑,没错,是双坑.是不是很惊喜?好了,言归正传.我们先来介绍Structs. Structs Structs在许多语言里都有,是一种自定义的类型,可以类比到Java中的类.Rust中使用

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa

下列所用到的数据均为千人基因组数据库 1.通过vcftools计算FST 命令行如下: ./vcftools --vcf input_data.vcf --weir-fst-pop population_1.txt --weir-fst-pop population_2.txt --out pop1_vs_pop2 其中,input_data.vcf就是输入的vcf格式 population_1.txt的格式如下: population_2.txt的格式同population_1.txt,只有一

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

1. 对原始下机fastq文件进行过滤和比对(mapping) 对于Illumina下机数据推荐使用bwa进行mapping. Bwa比对步骤大致如下: (1)对参考基因组构建索引: 例子:bwa index -a bwtsw hg19.fa.最后生成文件:hg19.fa.amb.hg19.fa.ann.hg19.fa.bwt.hg19.fa.pac和hg19.fa.sa. 构建索引时需要注意的问题:bwa构建索引有两种算法,两种算法都是基于BWT的,这两种算法通过参数-a is 和-a bwt

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6721167201018jik.html Change Logs: 13/01/12: 增加了一篇文献,外加一些无聊的修改.12/08/20: 修正了一个代码错误:增加了对-rf(Read filters)参数的说明.12/08/14: 补充了2.x版本有改动的一些地方.12/08/10: 更正一个错误.12/11/06:因为后面一直都没什么时间,同时也觉得没有什么好讲的了就一直搁置了,在这边再补充说明一下,其实GATK毕竟只

GWAS Catalog The NHGRI-EBI Catalog of published genome-wide association studies EBI负责维护的一个收集已发表的GWAS研究的数据库 Catalog stats Last data release on 2019-09-24 4220 publications 107486 SNPs 157336 associations Genome assembly GRCh38.p12 dbSNP Build 151 Ense

HapMap五周年回顾 2011-01-12 | 作者: [关闭] 作者简介:曾长青,中国科学院北京基因组所研究员,博士生导师.CUSBEA奖学金.百人计划.杰出青年基金.首批新世纪百千万人才工程国家级人选获得者.作为“十五”重大攻关项目课题组长.国际HapMap计划Steering Committee Member和 “中华单体型图协作组”召集人,负责HapMap“中国卷”的实施.主要从事疾病相关基因定位.群体遗传学和基因组多态研究,部分成果在Nature,Nature Genetics, P

1.人类基因组的HapMap和国际HapMap计划 (1)何谓HapMap HapMap是Haplotype Map 的简称,Haplo意为单一,在基因组中专指来自父母的一对染色体中的一条.Haplotype就是单条染色体中的一段,译作单体型(有人译作单倍型),是描述遗传差异的一种主要方式.DNA作为遗传物质,不但编码了物种间的差异,物种内不同个体之间的差异也含在其中,均表现为基因组之间的DNA序列差异,也就是基因组的多态性上. DNA由四种核苷酸单个连接而成,基因组最常见的多态就是单核苷酸多态