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基因数据清洗常规操作

今天介绍一下基因数据清洗的一般步骤,我们知道很多分析之前,都要做基因数据清洗,包括: GWAS分析 GS分析 …… 这里介绍一下常用的基因数据清洗方法。...数据 《统计遗传学》中的章节介绍,有关代码实操部分,单独列出来,进行展示。...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 1 二进制文件 文件中包括二进制的三个文件: 2. plink二进制文件变为文本文件(ped和...如果想要把表型数据和基因数据合并,需要整理的表型格式:FID,IID,y三列。...数据汇总 6.1 次等位基因频率(maf) 查看基因频率的统计结果,用--freq 命令: plink --bfile hapmap-ceu --freq --out Allele_Frequency

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FastAPI(44)- 操作关系数据

ORM FastAPI 可与任何数据库和任何样式的库配合使用并和数据库通信 object-relational mapping 对象关系映射 ORM 具有在代码和数据库表(关系)中的对象之间进行转换(映射..."] # 还会尝试从对象获取属性 id = data.id 设置了 orm_mode,Pydantic 模型与 ORM 就兼容了,只需在路径操作的 response_model 参数中声明它即可 orm_mode...item 数据,但在这之前不会主动获取 current_user.items 如果没有 orm_mode 从路径操作中返回一个 SQLAlchemy 模型,它将不会包括关系数据(比如 user 中有...db.add(db_item) db.commit() db.refresh(db_item) return db_item create_user、create_item 函数内的操作步骤如下...,即使某个请求的路径操作函数并不需要和数据库交互 建议 创建数据库连接对象最好还是用带有 yield 的依赖项来完成 在其他使用场景也是,能满足需求的前提下,最好用带有 yield 的依赖项来完成

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数据存储系统的 8020 法则

我们的系统是由冷数据和热数据混合组成的,这是一个众所周知的事实。混合介质存储系统技术引起了热烈的争议,它也被应用于为Facebook这种规模的应用程序设计存储系统。...问题就在这里:通过给数据分配不均等的资源可以给类似帕累托分布的结构更好的支持。使用多种存储介质来代替同介质存储系统,这样的分配就可以让我们从那些不经常访问的数据处夺来资源补贴给那些经常被访问的数据。...对帕累托原则的误解导致了构建和度量存储系统时的诸多混乱。例如有些闪存芯片供应商坚持认为在单一、同介质的闪存芯片上构建完全基于闪存的存储系统就能很好的满足工作负荷的要求。...总的来说,为期12个月的跟踪记录了大概76亿次的IO操作和在5TB存储数据上进行的超过28TB传输量。 我想通过快速的总结这些数据,指出一些有趣的东西,获取能对你的思考如何规划你的数据存储有些帮助。...对仍然使用磁盘做存储者来说,混合存储系统并不是一个廉价存储系统,它只是一个把更多的钱花费在存放热门数据的高性能存储上的一种存储框架。

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Python导入数值Excel数据并生成矩阵操作

因为程序是为了实现对纯数值Excel文档进行导入并生成矩阵,因此有必要对第五列文本值进行删除处理。 Import_Data ?...ncols列的初始矩阵 for i in range(col): # 对列进行遍历 cols = np.matrix(table.col_values(x)) # 把list转换为矩阵进行矩阵操作...\Export_Output.xlsx' # Excel文件存储位置 import_excel_matrix(data_file) 补充知识:python从excel读取的数据为数字时,自动加上.0转化为浮点的解决...解决方法: excel中需要把数据列设置成 文本 格式保存,看到表格中左上角有绿色小三角基本就ok了。再运行成功。 ?...以上这篇Python导入数值Excel数据并生成矩阵操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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分布式数据存储系统:CAP理论

分布式数据存储系统:CAP理论 前言 什么是 CAP?...C 代表 Consistency,一致性,是指所有节点在同一时刻的数据是相同的,即更新操作执行结束并响应用户完成后,所有节点存储的数据会保持相同。...具体的工作流程,如下所示: 用户 User1 向服务器 Server1 发起请求,将数据库 DB1 中的数据 a 由 1 改为 2; 系统会进行数据同步,即图中的 S 操作,将 Server1 中 DB1...比如关系数据库 DBMS(比如 MySQL、Oracle)部署在单台机器上,因为不存在网络通信问题,所以保证 CA 就可以了。...如果请求的是 Follower 节点,那该节点会将请求转给 Leader,然后 Leader 会先向所有的 Follower 发出一个 Proposal,等超过一半的节点同意后,Leader 才会提交这次写操作

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关系数据库和非关系数据

Access, SQLite,Teradata,MariaDB(MySQL的一个分支),SAP 优点: 1、易于维护:都是使用表结构,格式一致; 2、使用方便:SQL语言通用,可用于复杂查询; 3、复杂操作...为了保证数据库的ACID特性(原子性、一致性、隔离性、持久性),必须尽量按照其要求的范式进行设计,关系数据库中的表都是存储一个格式化的数据结构。 二、非关系数据库 ?...指非关系的,分布式的,且一般不保证遵循ACID原则的数据存储系统。非关系数据库严格上不是一种数据库,应该是一种数据结构化存储方法的集合,可以是文档或者键值对等。...对于一个分布式系统来说,分区容错是基本需求,否则不能称之为分布式系统,因此需要在C和A之间寻求平衡 一致性是指更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。...4、不适合持久存储海量数据 分类和比较: 1、文档 2、key-value 3、列式数据库 4、图形数据库 ? ? ? ?

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分布式数据存储系统kudu使用总结

Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,专门为了对快速变化的数据进行快速的分析。 在国内,小米和神策都已经采用了kudu。...我们使用了kudu 1.3.0版本存储用户行为数据,现在已经使用了一段时间。 首先它的插入性能还是不错的,设置足够的内存以后,插入速度轻轻松松就达到了百万条每秒。...所以如果把每次的RowResult放到一个集合中,最后发现数据都一样。这个思路同事普遍认为和正常程序员思路不一样。 它的客户端缓存了过多的数据。...在一个client中open一个table以后,如果数据库的schema在外界发生了变化,从这个client上进行的数据操作,会由于schema不正确而无法操作.比如另一个client添加了一个列,前一个...这样如果多个client并发操作一个table就会有schema同步的问题。 安装时会要求CPU支持sse4.2指令集。

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FIMS:互操作媒体服务架构

可互操作媒体服务框架(The Framework for Interoperable Media Services, FIMS)是一个定义关于如何使用SOA架构构建媒体系统的标准的项目。...但是,这种架构无法有效的传输和分发越来越庞大的媒体内容数据量和快速引入越来越多的创新性服务。 ?...2)媒体容器/媒体描述符将AV元数据与AV实体相关联。 3)媒体基础设施服务(资源管理器),用于适当的媒体处理。 4)用于AV数据交换的媒体总线,以及用于消息交换的传统ESB(企业服务总线)。...重点扩展增加了以下几个方面: 异步操作:异步操作允许长时间运行的服务。媒体流程可能需要数小时或数天; 传统的SOA允许在几秒或几分钟内完成的过程。这就提出了SOA BPM平台的特定持久性要求。...诸如AI工具返回的数据之类的有效负载本身可通过专用REST调用或直接由应用程序访问。这些特性已在2017年IBC和NAB成功展示。

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python从SQL数据库读写dataframe数据

Python的pandas包对表格化的数据处理能力很强,而SQL数据库的数据就是以表格的形式储存,因此经常将sql数据库里的数据直接读取为dataframe,分析操作以后再将dataframe存到sql...之类的包建立 index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 非常有用,将数字形式的字符串直接以float读入 parse_dates: 将某一列日期字符串转换为datetime...数据,与pd.to_datetime函数功能类似。...,比如字符会以sqlalchemy.types.TEXT类型输出,相比NVARCHAR,TEXT类型的数据所占的空间更大,所以一般会指定输出为NVARCHAR;而如果df的列的类型为np.int64时...,将会导致无法识别并转换成INTEGER,需要事先转换成int类型(用map,apply函数可以方便的转换)。

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全面拆解实时分析数据存储系统 Druid

作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid:一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结,对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍...MySQL,其中包含了配置信息和元数据,比如片段的索引。 Zookeeper,存储系统的当前状态(包括片段的副本保存在系统中的哪些分布式节点上)。...每个(时间段、数据源)缓冲区在被清除之前会暂时保留在节点上——由于资源有限,节点需要定期从内存中清除记录缓冲区。在回收时,内存缓冲区中的数据将被写入“深度”存储系统(如 S3 或谷歌云存储)。...其次,操作数据片段而不是较低层次的抽象意味着历史节点可以简单地等待被告知有一个新版本的数据需要获取,而不需要监听片段是否发生了变化。  ...存储格式 如前所述,数据片段是 Druid 的一个关键抽象,一种用于存储数据的不可变数据结构。每一个片段都与一个数据源(Druid 中的表)相关联,并包含特定时间段的数据

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GlusterFS分布式存储系统中更换故障Brick的操作记录

前面已经介绍了GlusterFS分布式存储集群环境部署记录,现在模拟下更换故障Brick的操作: 1)GlusterFS集群系统一共有4个节点,集群信息如下: 分别在各个节点上配置hosts、同步好系统时间...xfs defaults 1 2' >> /etc/fstab # mount -a && mount 配置存储位置 # mkdir /data/gluster 部署glusterfs集群的中间部分操作在此省略...最简单直接的方法可以是: 1)如上面操作,将删除的/opt/gluster/data目录重新mkdir新建出来 2)停止复制卷磁盘:gluster volume stop models 3)删除复制卷磁盘...这样,发生故障的GlusterFS-slave3节点的存储目录下的数据就会跟另外一个replica组GlusterFS-master、GlusterFS-slave的数据一致。...由于GlusterFS-slave2是GlusterFS-slave3的备份节点,所以GlusterFS-slave2的存储目录下数据会涵盖所有节点的数据之和!

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R基础|do包(6):长数据转宽数据

如果你前面学习了宽数据转长数据的3节内容,那么这节内容你看起来就非常简单了,所以我十分推荐你想看一下前3节的内容。...R基础|do包(3):宽数据转长数据reshape_toLong(1) R基础|do包(4):宽数据转长数据reshape_toLong(2)进阶 R基础|do包(5):宽数据转长数据reshape_toLong...因为宽数据和长数据本质上是一样的,所以命令转换是完全相反的过程,命令的内容是完全相同的。...do包中的其他命令 R基础|do包(1):左截取、右截取、中间截取 R基础|do包(2):替换replace R基础|do包(3):宽数据转长数据reshape_toLong(1) R基础|...do包(4):宽数据转长数据reshape_toLong(2)进阶 R基础|do包(5):宽数据转长数据reshape_toLong(3)直升机 课程目录 1、简介 2、安装R语言及Rstudio

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数据存储系统管理演变升级

前言 我们知道在一个存储系统中,不光光只有它所存储的数据文件重要,它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。...因为涉及到存储系统数据访问操作时,会经过存储系统数据的查询或更新操作,如果元数据这边的操作出现性能瓶颈,同样会导致用户访问数据的行为出现缓慢的情况。...本文我们来聊聊存储系统一般是如何做高效的元数据管理的,这里面会涉及到多种不同的元数据管理方式。...这个版本的存储系统需要保证的是操作流程的流畅性处理,与此同时整个系统所维护的元数据体量也不是很大。...内存式元数据管理 当我们需要对元数据的访问操作有更高的要求时,我们会自然想到的一种做法是将元数据load到服务内存中,来加速元数据的访问。

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关系数据库和非关系数据

1 关系数据库 1.1 关系数据库的特性 1.1.1 事务的特性 事务,是指一个操作序列,这些操作要么都执行,或者都不执行,而且这一序列是无法分隔的独立操作单位。...)不同于传统的关系数据库,通常用于超大规模数据的存储,因为这些数据存储不需要固定的模式,无需多余操作就可以横向扩展。...全文搜索数据库 ElasticSearchsolr 它们的出现解决了关系数据库全文搜索功能较弱的问题 2.2.1 文档数据库 文档数据库通常以 JSON 或者 XML 为格式进行数据存储,主要以...2.2.2 全文搜索数据库 传统的关系数据库主要依赖索引来实现快速查询功能,但是在全文搜索的业务下,索引很难满足查询的需求。关系数据库的模糊匹配在数据量较大的情况下查询的效率是很低的。...需要创建大量的索引,因此也需要专门的全文搜索引擎及相关的数据库来实现 2.2.3 键值数据库 键值数据库通常被当作非持久化的内存数据库缓存来使用,典型代表数据库是 Redis 和 Memcached

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关系数据库和非关系数据

一 三范式 1,所有列必须为原子化列 2,设计时需要主键列 3,所有非主键列不能依靠传递与主键列发生关系(所有列与主键列发生的都是直接关系) 生活中的主键:ID 车牌 手机号 二 关系 数据库结构关系...集合 --> 表 线型关系 -->约束 树形关系 -->索引(二叉树模型需哦延展的平衡二叉树) 图形关系 --> 数据库既包括了线型关系同事也包含了约束关系与依赖关系。...RDBMS(关系数据库系统) HBASE(NOSQL --> not only sql) 非关系数据库的优势:1....可扩展性同样也是因为基于键值对,数据之间没有耦合性,所以非常容易水平扩展。关系数据库的优势:1. 复杂查询可以用SQL语句方便的在一个表以及多个表之间做非常复杂的数据查询。2....事务支持使得对于安全性能很高的数据访问要求得以实现。对于这两类数据库,对方的优势就是自己的弱势,反之亦然。

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关系数据库与非关系数据

首先来说我们的关系数据库,既然称为关系数据库,肯定围绕关系二字,即建立在关系型模型基础上的数据库,借助集合代数数学概念方法处理的数据,那什么事关系模型呢?...,bug、事务等方面做的很完善 NoSql: 在互联网2.0时代的来临,我们的传统数据库显出了不足,尤其是对大规模和高并发的方案,而此时,非关系数据库出现,并且得到了迅速发展,非关系数据库很好理解,...而且分为四大类: 1 Key-Value,如我们的Redis,主要用来处理大数据和缓存等 2 列存储,有Cassandra, HBase,用来做分布式的文件系统居多 3 文档,时下很出名的MongoDB...就是文档,其实文档与key-value类似,只不过他的value变成了结构化而已 4 图形数据库,Neo4J,常用于及时通信等 Nosql之所以推广如此迅速,离不开他的简单部署(只需简单压缩,配置路径就可以...关系数据库和非关系数据库都是为了适应更好的场景而生,没有谁比谁更好,只要满足满足于我们的生产环境,它就是更好的。

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