FINEMAP：使用GWAS摘要数据进行无功能注释数据的精细定位（Fine-mapping）
介绍 全基因组关联分析（GWAS）是非常流行的定位表型或疾病遗传位点方法。不过很多情况下，GWAS 发现的最显著的 SNP（top SNP 或者 index SNP）并不是真正造成影响的causal SNP（因果SNP），而...
CAUSALdb：涵盖数千个GWAS研究和Fine-mapping结果的可视化数据库
现在 GWAS 研究越来越多。要查询以往的 GWAS 研究结果，可以使用 GWAS Catalog。GWAS Catalog 包含的信息非常多，不过有时可能满足不了需要。这里，推荐一个叫 CAUSALdb 的数据库。 CAUSALdb（...
嫌Python太慢但又不想学C/C++？来了解下JIT技术
什么是 JIT Python 是门多才多艺的语言，既可以写后端，也可以做数据分析，既可以智能化运维，也可以搞渗透，既可以写爬虫，又可以做机器学习深度学习。然而，Python 的缺点也很明显，它的速度...
GWAS_Flow：使用GPU加速大规模数据的全基因组关联分析
21世纪是生物的世纪，生物数据的增长速度越来越快。很多分析工具在开发时并没有考虑到大规模数据的应用场景。在数据量不大的时候，这些工具的计算时间并不会太长，可以让人接受。但在数据规模庞...
一键查看后端程序语言，分析网站技术栈
当看到一个网站，想要了解它用了什么技术开发，可以通过开发者工具去看，但这样的效率很低。下面推荐两个方便的工具： W3tech https://w3techs.com BuidWith https://builtwith.com/ ...
日本人群的大规模GWAS发现多种疾病的新型易感基因座
文献信息 标题： Large-scale genome-wide association study in a Japanese population identifies novel susceptibility loci across different diseases 中文标题： 日本人群的大规模全基...
使用Python版XP-CLR检测基因组中的选择信号
上一篇文章 《使用XP-CLR检测基因组中的选择信号》 介绍了 XP-CLR。XP-CLR 是一种是基于选择扫荡（selective sweeep）的似然方法。选择扫荡可以增加群体之间的遗传分化，导致等位基因频率偏离中...
使用XP-CLR检测基因组中的选择信号
检测基因组选择信号的方法有很多种，其中 XP-CLR 方法是常用的一种。XP-CLR 是陈华老师、Nick Patterson 和 David Reich 在 2010 年发表的方法，全称叫 the cross-population composite likelih...
年轻人的第一台服务器：最低不到五千，捡垃圾搭建自己的科学计算平台
开篇三问 Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。 三个开篇问题，算是写这篇剁手文章的借口理由。普通 PC 很难支撑得起...
炼丹入门必备：迈向调参之路的新手指南（深度学习篇）
选定学习路线 上回介绍了机器学习的入门指南，这一次轮到更为火爆的深度学习。深度学习有非常多免费的优质课程，不用花钱就能在家享受名师教学的体验。这一次，也主要是介绍免费的资料。 深度...
炼丹入门必备：迈向调参之路的新手指南（机器学习篇）
避免成为资料收藏家 机器学习越来越火爆，各种资料也越来越多。在网上随意一搜，就能看到一大串长长的书单和一大堆视频教程。堆积如山的资料，很容易让新手一脸懵逼，无所适从，最后没当成炼丹...
Linux无root权限通过Anaconda虚拟环境安装R并在Jupyter Lab运行
一般情况下，R 的安装非常容易。但如果是在linux服务器上，而又没有root权限，安装就比较麻烦了。最直接的方法是自己在有读写权限的目录中编译安装，但过程非常繁琐，需要解决非常多依赖库，整...
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