随着处理更多的gwas数据，慢慢发现MungeSumstats包的妙处，这期就介绍一下这个包的详细参数，方便大家处理自己的数据——
ABBA BABA 统计（也称为“D 统计”）为偏离严格的分叉进化历史提供了简单而有力的测试。因此，它们经常用于使用基因组规模的 SNP 数据（例如来自全基因组测序或 RADseq）来测试基因渗入。
本文介绍由美国哈佛-麻省理工Broad研究所的Aviv Regev教授团队发表在 Nature Methods 的研究成果：本文作者提出了Tangram，一种将sc/snRNA-seq数据与从同一区域收集的各种形式的空间数据对齐的方法。Tangram可以处理来自多个形式的空间数据，包括MERFISH、STARmap、smFISH、空间转录组学(Visium)和组织学图像。Tangram可以映射任何类型的sc/snRNA-seq数据，包括多模态数据，例如来自SHARE-seq的数据。作者通过在视觉和躯体运动区的单细胞分辨率上重构全基因组解剖整合空间图，在健康小鼠脑组织上展示了Tangram。
scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。按照惯例，表达矩阵的每一行代表一个基因，每列代表一个细胞（尽管一些作者使用转置矩阵）。每个条目代表给定细胞中特定基因的表达水平。基因表达的测量单位取决于protocol和使用的一般方式。
直到一个文明在包括数学、统计学和语言学在内的几个学科中达到足够复杂的学术水平，密码分析才能被发明出来。
要创建一个Python程序来计算字符串中字母的频率映射，你可以使用字典来存储每个字母的计数。如果你遇到下面的这样问题，可以像我们一样的解决方法。
Bistable perception, precision and neuromodulation
序列对应于数学中的数列，它是一串有序的元素向量，当我们想要锁定数列中的某一个数值时，通过下标索引便可以准确地找出我们所需要的那个值。序列类型相比于集合类型在实际应用中使用频率更高。通用的序列操作，即字符串、列表 、元组都可以进行的操作，诸如索引、分片、序列相加、乘法、成员资格、长度、最小值、最大值等方法。
给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
PathSeq 是一个 GATK 管道，用于检测取自宿主生物体（例如人类）的短读长深度测序样本中的微生物。比如人类肿瘤测序数据，就可以使用它看看是否有微生物序列！ 下图总结了它的工作原理。该管道先对r
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 likelihood ratio test（跨群体复合似然比检验），是一种是基于选择扫荡（selective sweeep）的似然方法。
3*2**2的输出是多少？(1分) 8 % 4的输出是多少？(1分) 32 + '32'的输出是什么？(1分) 32 > '32'的输出是什么？(1分) 'Sheng Xin Bao Dian'.find('x')和'Sheng Xin Bao Dian'.find('X')的输出分别是？(2分) 一句话计算'Sheng Xin Bao Dian'字符串中n的数目？(1分) 写出下面10段程序的输出？(1分/段) aList = [1, 2, 3] bList = aList bList.append(4)
前面我们已经确定了我们想要的簇，我们可以继续进行标记识别，这将使我们能够验证某些簇的身份并帮助推测任何未知簇的身份。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
Python 的 map（） 函数将一个函数应用于迭代器中作为输入提供的每个项目。列表、元组、集合、字典或字符串都可以用作迭代器，它们都返回可迭代的映射对象。Map（） 是一个内置的 Python 函数。
Python 编程语言是一种高级的通用编程语言，广泛用于各种目的。该软件由网页设计、数据分析和人工智能组成。人们之所以意识到这一点，是因为它的简单性、易读性和可用性的便利性。Python 提供了各种预定义的数据结构，包括列表、元组、映射、集合、堆和阵容。这些组件在每种编程语言中都至关重要。在这篇文章中，我们将专注于用于保存关键信息对的词典。
随着单细胞技术的成熟，人们得以在单细胞水平观摩生命现象了，在这波技术浪潮中似乎要把自人类基因组积累的生命科学技术都在单细胞水平上应用一遍，其中最常见的就是测序技术。
plink软件是GWAS分析中常用的软件，它也是一个数据格式，plink里面有很多非常强大的功能，运算速度很快，是我日常分析中常用的软件之一。
The Architecture of SARS-CoV-2 Transcriptome SARS-CoV-2的转录组结构
福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE) 的组织样本是世界各地病理实验室保存临床组织样本的标准方法。随着核酸测序技术的发展引起了人们对使用生物库中存储的历史FFPE样本的兴趣。然而，福尔马林固定会化学修饰DNA，这可能导致下游处理和数据分析中的错误。2023年6月，《Nucleic Acids Research》发表综述文章，回顾了 (I) 分析前样品质量控制、(II) DNA 修复处理、(III) 分析样品制备和 (IV) FFPE-DNA 生物信息学分析中的缓解策略，并提出建议。
在软件工程领域，特别是在大量依赖数据库和缓存机制的系统中，有效处理缓存未命中对于性能和可扩展性至关重要。优化缓存使用并最小化冗余数据库查询的两种高级策略是缓存空值（Null Values）和使用布隆过滤器（Bloom Filters）。本文将深入探讨这两种方法。
有一系列的任务调2-3个外部接口获取数据后，入库到mysql数据库里面，然后会对外提供接口返回清洗后的数据。需要对这整个过程进行验证。
这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict、list、set、tuple 的替代选择。
在本教程[1]中，我们将分析 10X Genomics 免费提供的外周血单核细胞 (PBMC) 数据集。在 Illumina NextSeq 500 上对 2,700 个单细胞进行了测序。可以在此处[2]找到原始数据。
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析，我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里，我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。
先重温一下迭代（Iteration）、迭代器对象（iterable）、迭代器（iterator ）的概念：
生物数据规模的扩大和固有的复杂性促使机器学习在生物学中的应用越来越多。所有的机器学习技术都能将模型与数据相匹配；然而，对于生物学研究人员来说如何正确理解和使用机器学习技术，仍然存在很多困惑。去年9月《Nature reviews molecular cell biology》发表了一篇题为“A guide to machine learning for biologists”的综述文章，不仅概述了关键的机器学习技术，还描述了不同技术如何适用于特定类型的生物数据，同时讨论了一些最佳实践和在开始进行涉及机器学习的实验时需要考虑的要点。
事情不太多时，会时不时去看项目中同事写的代码可以作个参考或者学习，个人觉得只有这样才能走的更远，抱着一副老子天下第一的态度最终只能是井底之蛙。前两篇写到关于断点传续的文章，还有一篇还未写出，后续会补上，这里我们穿插一篇文章，这是我看到同事写的代码中有ConcurrentDictionary这个类，之前并未接触过，就深入了解了一下，所以算是查漏补缺，基础拾遗吧，想要学习的这种劲头越有，你会发觉突然涌现的知识越多，学无止境！。
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。今天小编为大家介绍一款分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
=================目录================== 1.8 字典 1.9 字典练习 2.0/2.1 流程控制-if条件判断
执行此步骤是为了修复条形码(barcode,细胞的标识)中偶尔出现的测序错误，从而使片段与原始条形码相关联，从而提高数据质量。16bp条形码序列是从“I2”索引读取得到的。每个条形码序列都根据正确的条形码序列的“白名单”进行检查，并计算每个白名单条形码的频率。我们试图纠正不在白名单上的条形码，方法是找出所有白名单上的条形码，它们与观察到的序列之间的2个差异(汉明距离（Hamming distance）<= 2)，并根据reads数据中条形码的丰度和不正确碱基的质量值对它们进行评分。如果在此模型中，未出现在白名单中的观察到的条形码有90%的概率是真实的条形码，则将其更正为白名单条形码。
缓存操作主要有两种类型。缓存如浏览器缓存，服务器缓存，代理缓存，硬件缓存工作原理的读写缓存。当处理缓存时，我们总是有大量的内存需要花费大量的时间来读写数据库、硬盘。 缓存则能帮我们加快这些任务。
「什么是哈温平衡？」 ❝哈迪-温伯格(Hardy-Weinberg)法则 哈迪-温伯格（Hardy-Weinberg）法则是群体遗传中最重要的原理，它解释了繁殖如何影响群体的基因和基因型频率。这个法则是用Hardy,G.H (英国数学家) 和Weinberg，W.（德国医生）两位学者的姓来命名的，他们于同一年（1908年）各自发现了这一法则。他们提出在一个不发生突变、迁移和选择的无限大的随机交配的群体中，基因频率和基因型频率将逐代保持不变。---百度百科 ❞ 「怎么做哈温平衡检验？」 ❝「卡方适合性检验！」
今天给大家介绍由哈佛大学和剑桥大学的研究人员联合发表在Nature Communications的一篇文章。由于对设计规则的理解有限，设计全新的生物回路组件仍然是一项具有挑战性的工作，支点开关（Toehold Switches）的设计也面临相似的问题。针对上述情况，作者提出了两种深度学习架构——STORM和NuSpeak，这二种架构使用了卷积过滤器，注意力图和电子诱变技术用于描述和优化支点。实验结果证明，即使在训练数据比较稀疏的情况下，通过迁移学习设计的支点传感器，仍然具有改进的性能。
如果创建的数据大小小于我们要存储的数据量，那么会导致每个数据不能对应唯一到数组上的位置。例如我们创建一个长度为 26 的数组（英文字母的个数），用它来存储所有的英文单词，明显他并不符合我们创建散列函数的要求。这就形成了冲突：冲突很糟糕，必须要避免。
Python的集合（collections）模块，为很多用其他方法很难实现的场景提供了解决方案。 本文我们将会学习该模块的抽象概念是如何产生的，日后处理不同问题的过程中迟早会用得到这些知识。 扩展内置类型 有时，我们需要使一个对象具备Python内置类型的功能，在此基础上还需要增加一些功能。为了达到这个目的，最通用的方法是直接子类化该类。 例如，设想一个将事件建模为字典的事件系统，对此我们需要另外构建事件的元数据。类似下列代码可能是我们的首选方法： 试着运行以上代码，将会发现已经可以实现一些能够想到的基本功
大家对注意力机制多少都有所耳闻，毕竟在自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）领域，2017年，《Attention Is All You Need》这篇论文是里程碑式的存在；几乎所有的LLM都是基于注意力机制构建的，甚至最新的多模态或基于视觉的模型也在某种程度上都运用了它；今天，我们将深入探讨注意力机制。
print "%s : %s" % ('name' ,'milo')打印显示name : milo
在单细胞基因组学领域，将新数据集映射到已建立的参考数据集上的能力，与读取映射工具变革基因组序列分析的方式如出一辙。
https://blog.csdn.net/mall_lucy/article/details/108822795
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。
所谓特征工程即模型搭建之前进行的数据预处理和特征提取。有时人们常常好高骛远，数据都没处理好就开始折腾各种算法，从第一开始就有问题，那岂不是还没开始就已经结束了。所以说啊，不积跬步无以至千里，生活中的每个细节，都可能创造人生的辉煌。
在Python中创建一个构造方法很容易。只要把init方法的名字从简单的init修改为魔法版本__init__即可:
我们目前生活在Python 3.8的稳定时代，上周发布了Python的最新稳定版本3.8.4。Python 3.9已经处于其开发的beta阶段，并且2020年7月3日预发布了beta版本(3.9.0b4)，第五版beta预定于明天发布。3.9的第一个稳定版本预计将在2020年10月发布。Python3.10的开发也将于2020年5月开始，并且第一个beta版本预计在2021年5月开始。
LRU (Least Recently Used) 是缓存置换策略中的一种常用的算法。当缓存队列已满时，新的元素加入队列时，需要从现有队列中移除一个元素，LRU 策略就是将最近最少被访问的元素移除，从而腾出空间给新的元素。
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