1、LD连锁不平衡介绍 （1）LD连锁不平衡介绍 连锁不平衡指的是在某一群体中，两个基因同时遗传的频率大于随机组合的频率。 用于衡量连锁不平衡程度的指标主要有D、D'和r2三...
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LD连锁不平衡介绍 -
群体进化分析--基因流及群体历史分析——我愿称之为史上最全基因流（也称基因迁移）是指从一个物种的一个种群向另一个种群引入新的遗传物质，从而改变群体“基因库”的组成。通过基因交流向群体中引入新的等位基因，是遗传变异一个非常重要的来源，...
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10.GWAS：LD decay(LD衰减）—— PopLDdecay关于连锁不平衡的详细介绍在之前的帖子里有说过，这里就不再赘述，本篇主要介绍LD decay的计算。1.GWAS：原理与目的 - 简书 (jianshu.com)[https:...
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混合（Pooling）样本测序研究1.混合测序基础 测序成本虽然下降了，但对于植物育种应用研究来说还是很高，动不动就上百群体，小小植物个体价值又低，测完了很可能后面就用不到了。这时，混合样本测序是一种省钱的好...
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FDR 和 q-value
| 转载自G. Corey Shan 的 FDR 和 q-value 最近在做一个肝癌预测的项目，建模使用的数据源在The Cancer Genome Atlas (TCGA...
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跟着Nature Communications学作图:R语言ggplot2画世界地图并用md语法添加文字标签论文 MiDAS 4: A global catalogue of full-length 16S rRNA gene sequences and taxonomy for ...
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Perl单行（Perl One-Liners）命令
Perl语言的一大好处就是，在日常处理各种小任务时，可以利用Perl单行的各种内置变量和参数快捷实现。本文记录平时做分析时常用的perl内置变量、基本参数和一些常用命令。 个...
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跟着GlobalChangeBiology学作图:R语言ggplot2点线图(2)给分面添加注释论文 Changes in plant inputs alter soil carbon and microbial communities in forest 本地pdf ...
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【R语言】R包dplyr(一):数据转换
日常在工作中会碰到很多数据批量处理的问题，有的时候单独造轮子很费时间，这个时候我发现了dplyr这个R包，能帮助你解决数据处理中的绝大多数难题。dplyr是tidyverse...
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一个好的数据分析师，都要有一颗“好奇心”。对任何事情都要多问为什么？这样，对一个数据的理解深度，才会和普通人的思维不一样。
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23、pandas的多列拼接成一列函数.str.cat()在数据处理时，常常需要将某一列进行拆分，分列，这个在之前的文章中已经总结过了，有str.split()、str.extract()、str.replace函数。 不过有时候我...
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把基因画在染色体上参考简书：链接：https://www.jianshu.com/p/e924e33c60c9[https://www.jianshu.com/p/e924e33c60c9] ...
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超算平台 | sbatch命令学习
子曾经曰过：只有憨憨才会觉得别人都是抄袭，而不是学习。 Slurm 支持利用sbatch命令采用批处理的方式运行作业，sbatch命令在脚本正确传递给作业调度系统后立即退出，...
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生物节律之衰减昼夜节律计算：circacompare使用篇（6）最近在进行lumicycle实验，接触到了细胞上面的衰减的昼夜节律。关于这一点，和动物造模有所不同，在细胞上面，由于细胞过于密集+培养时长延长+培养基介质长期不更换的因素，细...
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【R>>ggh4x】ggplot2分面hacksggh4x是ggplot2的扩展包，其火星文发音为G-G-hacks。主要功能包括调整分面大小(adjusting the sizes of facets)，mapping ...
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【pybedtools】在Python中使用BEDTools功能
I have a Python, I have a BEDTools.Ah,pybedtools!原文：https://www.cnblogs.com/huanping/p/...
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VEP 安装
（1）ensemble_vep 下载和安装http://asia.ensembl.org/info/docs/tools/vep/script/vep_download.ht...
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【软件使用】PyMol基础教程写在前面本篇主要介绍PyMol的基础操作，有了前面入门基础以后，这一篇学起来会很快的。 1.命令输入窗口 优先选择输入框1。 2.查看切换工作路径(pwd) 默认打开...
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标准化之CPM/RPKM/FPKM/TPM-差异分析时，需考虑实验设计（样本组成）和测序原理向（测序深度、基因长度、RNA 组成）-转录组下游分析时，采用DESeq2、edgeR和limma，需要的输入数据类型是co...
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没有生物学重复的转录组数据怎么进行差异分析？设置生物学重复这个环节也是你实验设计很重要的一part，设置的好对你下游分析也有利，通常我们做转录组测序，需要的样本量每组至少为3个生物学重复，这个处理起来就很合理，并且现在...
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