不不不,它只是一个软件,一个只能在命令行添加参数的软件,没有图形界面,没有快捷方式,不能用鼠标点击的软件。
Plink是一个基于Flink的流处理平台,旨在基于 [Apache Flink]封装构建上层平台。提供常见的作业管理功能。如作业的创建,删除,编辑,更新,保存,启动,停止,重启,管理,多作业模板配置等。Flink SQL 编辑提交功能。如 SQL 的在线开发,智能提示,格式化,语法校验,保存,采样,运行,测试,集成 Kafka 等。
大家好,我是飞哥,本章节是理论+实操,干货满满,这里我将书中的数据用代码进行了实现,你可以下载相关的数据,用我整理好的代码进行操作,666!
这里,总结一下GWAS的学习笔记,GWAS全称“全基因组关联分析”,使用统计模型找到与性状关联的位点,用于分子标记选择(MAS)或者基因定位,这次学习的教程是plink做GWAS,plink是个很好的软件,但是我之前做GWAS都是使用R包,听说plink和EMMAX做GWAS更快,更好,更容易写出pipeline。就利用网上的信息写一个操作笔记,先操作plink,然后是EMMAX。对于一些有模型基础的同学,理解起来应该不难。
我在stackoverflow中问了一个问题, 获得了答案, 对snakemake的理解也加深了一步.
在windows下,我也想用awk,sed,grep这Linux的三剑客,怎么办?之前我时安装的cywin软件,很麻烦,而且界面不好看,用着不方便。有没有方便一点,简单一点的软件呢?
本篇文章按照plink官方提供的教程,进行一个实际操作。可以看做是官方教程的一个翻译版本。官方教程的链接如下
最近,星球内有位老师问了一个问题,之前我写了一篇博客(Excel格式的SNP数据怎么变为plink格式),老师说他的数据和我的一样,却报错了:
大家好,我是邓飞。hmp格式是一种基因型格式,但是现在更多的是vcf或者plink格式的数据,今天介绍一下plink格式的数据如何导入到GAPIT软件中进行分析。
GCTA官网:https://yanglab.westlake.edu.cn/software/gcta/#Download
有些人可以成功,也有很多人各种报错,这里介绍一下常见的问题以及解决方法。帮到别人,记录一下,能帮到更多的人,毕竟:
HLA基因,位于6号染色体上短臂上,长约4000Kb。HLA是目前所知人体最复杂的遗传多态性系统,有几十个基因座位,每个基因座位又有几十个等位基因,且呈共显性表达。由于MHC基因位于同一条染色体上,其多基因座位上的基因型组合相对稳定,很少发生同源染色体间交换,这就构成了以单元型(HAPLOTYPE,即在同一条染色体上紧密连锁的一系列等位基因的特殊组合)为特征的遗传。按中国人常见的A座位基因有13个,B座位基因有30个计算,可组成的单元型约有13×30=390种之多。
参考 Create VCF from .bim, .bed and .fam files
在前几期的内容中,小陈带大家下载并处理好了数据,接下来就是用PLINK软件进行分析了,在分析之前,小陈先教大家如何下载并在Windows系统里使用PLINK软件。
快,真的是快,我用perl或者Python编写的代码运行需要50s,plink不到1s完成,在C语言面前,我掌握的语言是苍白的。所以,好好利用plink软件,对于速度的提升非常显著。
准备写一系列plink软件常用的命令,最近在数据分析时,需要将基因型的数据转化为0-1-2的形式,编程实现效果太差,100万的数据,plink十几秒完成,真的是厉害,非常值得学习,所以,开始搞起!
格式说明链接: http://zzz.bwh.harvard.edu/plink/data.shtml#map
在网络攻防博弈中,网络流量特征分析类安全防御措施得到了广泛应用。众多厂商和企业对网络流量进行恶意流量分析检测,从而针对性的采取防御措施,如各级ISP在骨干网络设备上大多采用网络流量分析检测的防御方案。
tagSNPs叫做标签SNP, 用来代表一组高度连锁不平衡的SNP位点。对于一组高度连锁不平衡的SNP位点而言,在遗传时这些位点往往同时遗传,其包含的信息是冗余的,只需要选取其中几个SNP位点作为代表即可,这个选出来的代表位点就叫做tagSNPs, 而这些一起遗传的高度连锁不平衡的SNP位点构成了haplotype。简而言之,tagSNP可以代表单倍型中所有的SNP位点。
典型的情况:现在有4条染色体的数据,每个染色体一套plink文件,如何合并在一起。
这一步突然多出来一个inversion.txt文件,怎么来的还不太清楚 使用到的命令是
我已经下载整理好了,下载本书的电子版pdf+数据+代码,链接:书籍及配套代码领取--统计遗传分析导论
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。但在数据规模庞大时,可能就 hold 不住,等待时间让人发指。
plink是进行连锁不平衡分析的常用工具之一,需要两个基本的输入文件,后缀分别为ped和map。ped文件格式在之前的文章中已经详细介绍过,这里只介绍map文件。
今天介绍一下基因型数据清洗的一般步骤,我们知道很多分析之前,都要做基因型数据清洗,包括:
R语言和plink软件都是常用的软件,随着对软件的熟悉,就不用自己写代码了,直接改代码了,既然改代码,就在一个环境下运行就行了,不想来回切换R和Bash。问题来了:如何在R语言中运行plink软件。
ADMIXTURE 是常用的群体遗传学分析工具,可以估计个体的祖先成分。与 STRUCTURE 相比,它的速度更快。
本篇,使用数据和代码演示的形式,展示了GWAS分析、群体结构分析、亲缘关系分析三部分内容。我又重演了一遍,修正了一些bug。文中代码和数据我回头专门整理相关博文进行分享。
https://www.nature.com/articles/s41588-023-01423-w
看完gcta, 发现plink也可以构建G矩阵, 也可以进行PCA分析, 本数据使用plink的解决方案:
平时在分析时,也有时候需要将外部准备好的数据,更新到plink数据中。plink有两种格式类型,二进制文件(bed,bim,fam)在fam文件的第六列,文本文件(ped,map)在ped文件的第六列。数据量小时,可以用excel打开,直接手动增加,如果数据量大,就需要编程实现,比如R语言,Perl或者Python。其实,plink自己有一个参数,可以自动更新表型数据,只需要将所要更新的表型数据准备好就行了。下面介绍一下操作流程。
Windows版建议安装桌面版(graphical front end), Linux建议安装终端版(without front end)
大家好,我是邓飞,统计遗传到第九章了,本章是GWAS分析+群体分析+亲缘关系分析,每个元素都很熟悉,后面的章节开始计算遗传力、遗传相关、孟德尔随机化,基因与环境互作。
BOLT-LMM软件包目前由两种主要算法组成,即用于混合模型关联分析的BOLT-LMM算法和用于方差分量分析(即SNP遗传性的分区和遗传相关性的估计)的BOLT-REML算法。
EVE-NG(全称Emulated Virtual Environment – NextGeneration),继Unetlab 1.0后的Unetlab的2.0新版本,改了名字,原名是UnifiedNetworking Lab统一网络实验室。笔者觉得名字改的非常合理,这款模拟器已经不仅可以模拟网络设备,也可以运行一切虚拟机。理论上,只要能将虚拟机的虚拟磁盘格式转换为qcow2都可以在EVE-NG上运行。
大家好,我是邓飞,今天介绍一下基因型数据的填充,包括自填充和填充到参考集上的方法。
http://software.genetics.ucla.edu/admixture/download.html 不需要安装,解压出来即可使用
作为最广泛使用的关联分析工具,plink支持卡方检验,费舍尔精确检验,逻辑回归,线性回归等多种分析方法,用法简单,运行速度快。使用plink进行case/control逻辑回归, 只需如下所示的一句代码
根据 LD≥0.25 的 r2,将 5Mb 区域 内数值高于阈值的多个 SNPs 进行聚类。一个聚类中 P 值最低的 SNPs 被确定为 lead SNPs。",我知道怎么计算R2,但是我不理解这个聚类怎么做的
多基因风险评分(Polygenic Risk Score)分析过程概览。PRS 分析需要两个输入数据集:i)base data(GWAS):全基因组范围内遗传变异的基因型-表型关联的摘要统计信息(例如 beta,P值) ;ii)target data:目标样本中个体的基因型和表型。基于 base data 得到的 SNP 效应值计算 target data 中样本的 PRS。
大家好,我是邓飞,之前写了Haploview进行单倍型分析的教程(Haploview做单倍型教程一文打尽),有示例数据和操作流程,但是有些朋友用自己的数据分析时,会有各种问题,最近星球上有小伙伴发了一个帖子,叙述了自己的问题,各种尝试,还是错误,淡淡的忧伤和砸电脑的冲动……
虽然plink2.0已经存在好久了,但是一直用的都是plink1.9,因为语法熟悉。更主要是plink2.0语法变动太大,害怕步子迈得太大了……
之前学习了Base Data质控过程,下面继续,最近一直没有开启博客写作,十月将过,加紧补点。
这一期内容是GWAS实战的重点部分,小陈会教大家如何简单使用PLINK这个软件完成一个常规的GWAS分析。
GWAS分析时,3~5个性状是正常操作,要分析100个性状呢,手动修改参数,工作量是够了,但是程序员的修养体现在哪里了???
「先对SNP进行缺失质控:」这里--geno 0.02是plink中对SNP进行的缺失质控,质控标准为0.02,即删除缺失率大于2%的SNP。
最近碰到将基因型数据转为 012 格式的需求,就顺手总结了一些方法和大家分享,要是有更方便的法子欢迎大家多多补充~
或许你还在为无法绕过反病毒软件获得Meterpreter shell而懊恼,试试Shellter 5.1吧。 首先需要获取一个正常的Windows exe可执行文件,然后它会将shellcode添加进去,这样就可以成功地修改这个文件并且使其绕过反病毒软件的监测了。Shellter有一个自动模式,该模式会使整个操作过程变得十分的简单。在这篇文章中,我使用Kali 2.0作为主机,另外一台Windows作为靶机。 0x01 磨刀: Kali中不包含最新版本的Shellter,如果要获取最新版本需要下载、解压Z
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