曼哈顿图 Manhattan Plot 曼哈顿图本质上是一个散点图,用于显示大量非零大范围波动数值,最早应用于全基因组关联分析(GWAS)研究展示高度相关位点.它得名源于样式与曼哈顿天际线相似(如下图). 近几年,在宏基因组领域,尤其是差异OTU结合分类学结果,采用Manhattan plot展示有非常好的效果,倍受推崇.   曼哈顿图优点 大数据中,即展示数据全貌,又能快速找到目标基因或OTU,同时可知目标的具体位置和分类.显著程度等信息.绝对高端大气,而且还有内涵.   数据坐标轴介绍 以上

画曼哈顿图和QQ plot 首推R包“qqman”,简约方便.下面具体介绍以下. 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: 2.上代码,如下所示: manhattan(gwasResults) 如果觉得不够美观,考虑添加一下参数: manhattan(gwasResults, main = "Manhat

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr

1.在linux中安装好R 2.准备好画曼哈顿图的R脚本即manhattan.r,manhattan.r内容如下: #!/usr/bin/Rscript #example : Rscript plot_manhatom.r XXX.assoc XXX.pdf argv <- commandArgs() #define the function to plot the manhatton and quantitle-quantitle plot plot_manhatton<-function(

如何利用R包qqman画曼哈顿图? 2017-07-10 lili 生信人 众多周知,R语言提供了各种各样的包,方便实现我们的目的,下面给大家介绍一个可以便捷的画曼哈顿图的包:qqman install.packages(“qqman”)  # 安装包 library(“qqman”)  #加载包 data(package=“qqman”)  # 查看qqman包中的测试数据,此包中包含gwasResults snpsOfInterest 两个测试数据 View(gwasResults)  #查

欢迎来到"bio生物信息"的世界 BMC Bioinformatics前几天发布了一个画曼哈顿图的工具Manhattan++, 这个名字很好理解,Manhattan的升级版. 这个工具与之前画曼哈顿图的工具有什么区别呢. 最大的特点是能将显著的位点以及注释信息显示在曼哈顿图上. 可视化很漂亮,特别有高级感. 好了,以下进入主题,讲讲怎么画这个图. 1 准备需要的输入文件 需要的输入文件有三个,分别是infile, configfile, snpfile infile的文件格式如下: i

1.生存曲线 基础包survival+扩展包survminer. survival包内置肺癌数据集lung. library(survival) library(survminer) str(lung) #拟合模型 fit <- survfit(Surv(time,status)~sex,data=lung) #绘制生存曲线 ggsurvplot(fit, pval = TRUE, #添加log rank检验的p值 conf.int = TRUE, #添加置信区间 risk.table = TR

火山图 Volcano plot 在统计学上,火山图是一种类型的散点图,被用于在大数据中快速鉴定变化.由于它的形成像火山喷发的样子,所以被称为火山图.和上文讲的曼哈顿图类似.   火山图基本元素 火山图也有很多种样式,在生物学高通量测序结果中,常见有的X和Y轴分别为aboundance 和 fold-change,或p-value和fold-change两种样式.如上图中为p-value versus fold-change的样式,,先此为例进行图中基本元素解读: - X轴:通常为两组基因表达或

简介 时序图表示参与者与对象之间.对象与对象之间的动态交互过程及时序关系. 时序图详细而直观地展示了对象随时间变化的状态.调用关系和消息时序,时序图中的主要元素有:参与者(Actor), 对象(Object),生命线(Lifetime).控制焦点(Focus of Control).消息(Message).组合片段(Combined Fragments)等. 时序图建模步骤 - 确定系统需要和哪些外部参与者交互 - 确定系统内哪些主要对象之间需要创建时序图 - 确定外部参与者与系统对象之间.系统

What “Graph First” Means for Native Graph Technology Neo4j是一个具有原生处理(native processing)功能和原生图存储(native graph storage)的图数据库 1.原生图处理原生图处理:存在免索引邻接属性,因此她提供快速高效的图遍历 解读:使用免索引邻接的数据库引擎中的每个节点都会维护其对相邻节点的引用.因此每个节点都表现为其附近节点的微索引,这比使用全局索引代价小很多.这意味着查询时间与图的整体规模无关,它仅和

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖. 软件排名不分先后,优先顺序可以看推荐指数. 彩蛋在最后,请坚持看完 1.GWAS4D, 推荐指数:**** 网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like Map: Chr, Pos, SNPID, Ref, Alt, [P-value] 支持输入格式 3) Single SN

目录 材料与方法 结果分析 本文利用99085个高质量SNP 通过STRUCTURE,PCA和neighbour-joining tree的群体结构分析将地方品种分为三个亚群,这些亚群表现出地理上的遗传分化.利用纬度相差10°的两个位置(北京.武汉)收集的表型数据,鉴定了17个与开花时间性状相关的SNP(TAS),包括一个稳定的基因位点Chr12:5914898和以前未检测到的在开花基因E1和E2附近的候选基因.利用与地方种收集地点相关的已公布数据,鉴定出与三个生物气候学变量(温度,日长和降水)

前言: 一直在使用Memcache,但是对其内部的问题,如它内存是怎么样被使用的,使用一段时间后想看看一些状态怎么样?一直都不清楚,查了又忘记,现在整理出该篇文章,方便自己查阅.本文不涉及安装.操作.有兴趣的同学可以查看之前写的文章和Google. 1:参数 memcached -h memcached -p <num> TCP端口,默认为11211,可以不设置 -U <num> UDP端口,默认为11211,0为关闭 -s <file> UNIX socket -a

解析:Memcached是什么? Memcached是由Danga Interactive开发的,高性能的,分布式的内存对象缓存系统,用于在动态应用中减少数据库负载,提升访问速度. 一.软件版本    libevent 稳定版wget http://monkey.org/~provos/libevent-1.4.14b-stable.tar.gz memcached 稳定版wget  http://memcached.googlecode.com/files/memcached-1.4.5.ta

全基因组关联分析流程: 一.准备plink文件 1.准备PED文件 PED文件有六列,六列内容如下: Family ID Individual ID Paternal ID Maternal ID Sex (1=male; 2=female; other=unknown) Phenotype PED文件是空格(空格或制表符)分隔的文件. PED文件长这个样: 2.准备MAP文件 MAP文件有四列,四列内容如下: chromosome (1-22, X, Y or 0 if unplaced) r

这篇文章,要解决的是,使用一个自定义的 imageNamed 函数来替代系统的 imageNamed 函数.内部逻辑,将贯穿对比论证 关于"合适"的图片的定义.对iOS加载图片的规则不是很熟悉的童鞋,可以着重看这篇. 不同后缀图片加载的优先级 iPhone 7 plus(iOS10.0): sample@3x.png > sample@2x.png > sample~iphone.png >sample.png 其他后缀的图片总是不被加载. iPad Pro 12.9

生物信息学的相关论坛:http://www.omicshare.com/forum/ 糗世界:http://qiubio.com:8080/ 统计之都网站 绘制QQ图和曼哈顿图:http://www.omicshare.com/forum/thread-1039-1-12.html

编者按:著名投资人 Fred Wilson 的同事 Joel Monegro 近日参加了纽约比特币 workshop HackBit聚会,其间他们讨论了比特币式的思维方式对未来十年世界的影响,而这种影响正在促成新的互联网世界结构的涌现.前不久,我们也报道了 Fred Wilson 的想法“Color a Bitcoin”,我们可以用比特币的优势去改造原有的所有行业.现在,Joel Monegro 等人又尝试把把比特币的思维方式推向极致.我们先来欣赏一下 Fred Wilson 的评论: 比特币的

现在网络上人口金字塔较多的是用excel来实现(可参考链接),但是用spss的步骤又很不明确,于是乎,想着自己试试. 在 SPSS 软件中,绘制人口金字塔是 SPSS13.0 新增的一种图形, 因此只有在 SPSS13.0 及以上的版本才具备绘制人口金字塔的功能. 用 SPSS 绘制人口金字塔需要录入 3 个变量:年龄/年龄分组.性别.人口数,注意与 Excel 所需数据的区别,此处年龄的变量类型设置为了字符串型. 本人所用版本是SPSS 20.0 跟以往的版本绘图功能还是有点区别的. 主要分为