circos 主要用于展示染色体上的相关数据，根据在染色上的位置进行不同方式的可视化。
通过指定一个染色体文件，就可以在circos中创建一个基本的圈图了。除了这种基本用法之外，还有很多的技巧。本章介绍染色体相关的进阶技巧，涉及到以下几个参数
CIRCOS圈图绘制 - 最简单绘图和解释介绍了CIRCOS的安装、基本的配置文件的解释、如何最简单的获得一个CIRCOS图。最主要的部分还是配置文件的位置信息和各个参数的含义解释。 本篇则处理染色体层面展示时用到的配置参数，若有困惑的请先参考上一篇。如果两篇都没有讲明白，请留言。 展示染色体染色条带数据 把前面的配置文件再拓展一些，给染色体加上名字，并且按照染色深浅上色。 karyotype变量指定了绘制CIRCOS图所必须的一个文件 (文件的内容虽然通常是染色体的信息，但不局限于染色体信息，其它的区域信
拓扑加权是量化不一定是单系群之间关系的一种方法。它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。
作为一种经典的可视化方式，曼哈顿图使用广泛，在GWAS分析中随处可见，本文就来揭秘曼哈顿图绘制的核心方法。
通过ideogram和ticks这两个block, 我们能够把全部的染色体信息绘制在circos 图片中，但是染色体只是提供了一个基础的坐标系统，重点是染色体上相关区域的数据如何展示。
前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说，从生物进化的一些现象发展起来，这些现象
遗传算法是一种进化算法，其基本原理是模仿自然界中的生物“物竞天择，适者生存”的进化法则，把问题参数编码为染色体，再利用迭代的方式进行选择、交叉、变异等运算法则来交换种群中染色体的信息，最终生成符合优化目标的染色体。
本文将介绍基因组组装过程中，如何利用HiC测序数据，进行染色体级别基因组的组装。该过程主要利用 Juicer 和 3D-DNA 进行，有关第一步Juicer的过程，已经下方的文章中介绍了，本文主要介绍第二步：3D-DNA的安装与使用。
作者： 张丹(Conan) 程序员Java,R,PHP,Javascript 前言 人类总是在生活中摸索规律，把规律总结为经验，再把经验传给后人，让后人发现更多的规规律，每一次知识的传递都是一次进化的过程，最终会形成了人类的智慧。自然界规律，让人类适者生存地活了下来，聪明的科学家又把生物进化的规律，总结成遗传算法，扩展到了更广的领域中。 本文将带你走进遗传算法的世界。 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最
随着时间的推移，真核生物的基因组在基因同线性（synteny）和共线性（collinearity）方面存在一定程度的差异。这些差异在不同生物类群之间表现出不同的特征。
文学编程（Literate programming）的一些概念，上个世纪 70 年代就有人提出来了。
本文将介绍基因组组装过程中，如何利用HiC测序数据，进行染色体级别基因组的组装。该过程主要利用 Juicer[1] 和 3D-DNA[2] 进行，有关第一步Juicer的过程，已经下方的文章中介绍了，本文主要介绍第二步：3D-DNA的安装与使用。
有时候，我们会遇到Excel格式的基因型数据，这篇博文介绍一下如何手动转为plink格式。
一个典型的Circos图最外圈一般是染色体的示意图，上面的刻度表示染色体的坐标位置，然后在内部加入不同的注释信息。
Hi-C 是一种基于测序的方法，用于分析全基因组染色质互作。它已广泛应用于研究各种生物学问题，如基因调控、染色质结构、基因组组装等。Hi-C 实验涉及一系列生物化学反应，可能会在输出中引入噪声。随后的数据分析也会产生影响最终输出噪声：互作矩阵，其中矩阵中的每个元素表示基因组任意两个区域之间的互作强度。因此，Hi-C 数据分析的关键步骤是消除此类噪声，该步骤也称为 Hi-C 数据归一化。
遗传算法是元启发式算法之一。它有与达尔文理论（1859 年发表）的自然演化相似的机制。如果你问我什么是元启发式算法，我们最好谈谈启发式算法的区别。
在展示染色体信息时，如果想要重点展示其中某一段区域的信息，可以借助zooms来实现。zooms起到一个伸缩的功能，将原本的区域放大或者缩小。
今天的我们，还是继续探究那一个困扰我这么久的问题。为什么我作为堂堂正正的男性，明明X,Y染色体都只有一条，可是却测到了那么多的杂合突变的问题。 在之前，我们在QC阶段详细的探究了X,Y染色体的覆盖度和测序深度，其中X的平均测序深度才16x，而Y却高达60x，我们完全有理由怀疑测序深度对SNV的准确性影响甚大！而且Y染色体总共长度才60M，就有一半是N碱基，有效长度就30M不到，却找到了近3万个SNV，这有着很明显的问题，太密集了~ 所以从测序深度和位点间距来看SNV分布情况是非常有必要的！ 对于我的X染色体
CMplot这个R包是绘制SNP密度、曼哈顿图和QQ图的一个很实用的R包， 今天分享给大家，下边具体来看看。
虽然，饭要一口一口的吃，注释要一个一个的进行，否则走的太快……。然鹅，不批量彰显不出数据分析师的骄傲。
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。
chromoMap可以进行染色体或染色体区域的可视化，允许用户将染色体特征（如基因、SNP等）映射到染色体上并可视化与特征相关的数据（如多组学数据）。每个染色体都由基因组窗口（代表基于染色体长度确定的特定范围）组成，并且可以交互式查看，在悬停时，可以展示有关该基因座范围内注释的详细信息。
关于染色体外环状DNA (Extrachromosomal circular DNA, eccDNA) 也属于最近研究的一个新的热点。eccDNA的功能也在不断的研究。最近刚刚发表了一篇关于eccDNA研究的综述。基于这个综述也就简单来说一下关于eccDNA情况。
TCGA数据库在2022年4月初进行更新之后，RNAseq的数据格式发生了很大变化，给我们广大的科研工作者带来了极大的不便。小编也是在第一时间给大家展示了TCGA数据库的变化，用图文的方式详细介绍了新版TCGA数据库RNAseq数据下载方法。
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。 例：求下述二元函数的最大值：
Hi-C是研究染色质三维结构的一种方法。Hi-C技术源于染色体构象捕获（Chromosome Conformation Capture, 3C）技术，利用高通量测序技术，结合生物信息分析方法，研究全基因组范围内整个染色质DNA在空间位置上的关系，获得高分辨率的染色质三维结构信息。
来源：DeepHub IMBA本文约2000字，建议阅读5分钟本文为你详细讲解遗传算法。 遗传算法可以做什么？ 遗传算法是元启发式算法之一。它有与达尔文理论（1859 年发表）的自然演化相似的机制。如果你问我什么是元启发式算法，我们最好谈谈启发式算法的区别。 启发式和元启发式都是优化的主要子领域，它们都是用迭代方法寻找一组解的过程。启发式算法是一种局部搜索方法，它只能处理特定的问题，不能用于广义问题。而元启发式是一个全局搜索解决方案，该方法可以用于一般性问题，但是遗传算法在许多问题中还是被视为黑盒。 那
Circos是绘制圈图的神器，在http://circos.ca/images/页面有很多CIRCOS可视化的示例。 Circos可以在线使用，在线使用时是把表格转为圈图，不过只允许最大75行和75列
每一条染色单体由单个线性DNA分子组成。细胞核中的DNA是经过高度有序的包装，否则就是一团乱麻，不利于DNA复制和表达调控。这种有序的状态才能保证基因组的复制和表达调控能准确和高效进行。
拷贝数的概念大家并不陌生，今天我们给大家介绍一个可以计算array-CGH平台测拷贝数的数据分析，拷贝数评估R包DNAcopy。
很久以前我们介绍过Sushi这个R包可以绘制基因组区域reads覆盖情况，这次我们介绍另外一个功能更强大的R包 Gviz：
在上一次直播中，我们说到了一个不符合我们的认知的问题。就是我的全基因组测序数据里找到的SNV的纯合杂合比例失衡，这着实让我非常纠结。在朋友圈大量求助中，肿瘤所的朋友非常热心的帮我检查了她手头的几百个外
因为这里是人的数据，所以染色体只需要去1~22的常染色体，提取它的家系ID和个体ID，后面用于提取。
染色体进化是物种形成和演化的重要驱动因素。具有显著核型差异的食肉目动物为染色体进化研究提供了很好的研究素材。
Wig，BigWig，BedGraph，这是几种在基因组浏览器上绘制图形的数据格式。
今天给大家带来的是2020年3月发表在Nat Genet（IF=27.603）杂志上的文章“Pan-cancer analysis of whole genomes identifies driver rearrangements promoted by LINE-1 retrotransposition”。文章中作者通过泛癌数据分析了LINE-1 逆转座促进各种类型的重排。
最近在学遗传算法优化BP神经网络，从新浪博客，Matlab中文论坛以及《MATLAB 神经网络43个案例分析》里看了许多资料， 存在着缺少test函数，以及函数名调用错误等问题。自编了test函数，调整后，供大家参考，（在Matlab2006a亲测可行）。
AI 科技评论按：进化算法和生成式对抗性网络GANs类似，提出时大家都觉得是很好的想法，可以帮人类极大地拓展行为和想象空间，然而找到好的、可控的实现方法却没那么简单。GANs方面现在已经有了许多的成果，但是进化算法仍然停留在较为初期的状态，无法生成大规模、复杂的网络，需要的计算资源也是在计算集群的级别上。 不过，进化算法的研究也是一步步在“进化”的，最近这项来自南非开普敦大学的研究就带来了新的发现，只用单块GPU的资源就进化出了理想的网络结构，还刷新了三项测试的结果。雷锋网 AI 科技评论把背景和这篇论
hi-c一次建库可以获取全基因组范围内的染色质互作信息，从而去研究染色质三维结构的不同层级单元,。通过hi-c来研究染色质三维结构，是其主要应用场景。除此之外，hi-c数据还有一个应用领域，那就是可以用来辅助基因组组装。
拷贝数变异（CNV）在癌症的发生和发展中起着重要作用。随着单细胞测序数据的日渐增长，如何从单细胞转录组数据鉴定CNV 并进一步区分肿瘤细胞也成为了大家感兴趣的课题，今天我们介绍一款基于scRNA-seq数据鉴定CNV的R包。
QTL分析是进行基因精细定位和克隆的基础，今天小编教大家使用R包" qtl "进行QTL分析。
不论是highlights还是links,展示的都是染色体上某段区域的信息，在实际的数据中，除了区间信息外，还会有该区间对应的数据信息，比如测序深度等信息。对于这种信息，通常我们会使用散点图，折线图等图表来展现。
单细胞指的是一个水平和层次，当然为给我们的读者一个清晰的认识，我们举一个不值一提的例子：
原文链接：https://www.healio.com/hematology-oncology/learn-genomics/whole-genome-sequencing/overview-key-objectives> 什么是真核细胞 细胞构成了人类生命的基本框架，是人类生活的基本组成部分。人体由数万亿个细胞组成。人体细胞由许多部分组成，每个部分都有其特定的功能。细胞骨架由纤维网络组成，有助于保持细胞的形状，保证细胞移动。细胞骨架也有助于引导细胞器的运动，细胞器是细胞内执行某些功能的结构。细胞质是一
今天我把之前的GWAS教程更新了一般，工作量太大了，还没有搞完。我用Typora重新编辑了一下，界面美观多了，又增加了一些内容，明天下午做好之后会发个公众号，让大家领取，敬请期待呀！
2021 03/10基因日签 玉米转座子会引起断裂与重排 .壹. 关键概念 “控制因子”的转座产生染色体断裂效应，从而发现了玉米中的转座现象。 📷 .贰. 关键概念 断裂产生含有着丝粒和断裂末端的染色体以及无着丝粒片段。 .叁. 关键概念 无着丝粒片段在有丝分裂过程中丢失，这可从杂合子中显性等位基因的消失测知。 📷 .肆. 关键概念 染色体断裂末端之间的融合产生双着丝粒染色体，它会进行进一步的断裂和融合循环。 .伍. 关键概念 融合—断裂—桥循环造成了体细胞斑驳效应的出现。 📷 📷
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