位点 区间 基因snp
易基因：RRBS等揭示DNA甲基化-肿瘤免疫逃逸-肾上腺皮质癌侵袭的相关性｜表观研究
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 肾上腺皮质癌（Adrenocortical carcinoma，ACC）是一种罕见的侵袭性肾上腺内分泌癌。在肾上腺皮质癌中，最近研究表明以CpG岛甲基化表型(CpG island methylator phenotype，CIMP)为特 ......
宏基因组测序流程及其分析步骤
测序样本信息：完成了70个根际土壤样本的宏基因组测序。 数据预处理： 使用KneadData工具进行质控和去宿主处理。 利用Trimmomatic去除接头序列并进行质量过滤。 使用Bowtie2构建宿主库和进行去宿主处理。 从头组装：采用MEGAHIT工具对原始测序数据进行从头组装，生成contig ......
基因组选择GS应用的四个场景
目录GS应用的四个场景情景1情景2情景3情景4 本文整理自Giovanny E Covarrubias Pazaran博士的报告《Genomic Selection in R》，他是国际水稻研究所植物育种和遗传学博士，具有强大的统计学背景以及具有从事育种计划和实践研究的丰富经验，是R和SAS等不同软 ......
根据Accession id下载NCBI基因组
usage： 脚本就不注释了，会perl的都看得懂；测试了下，速度感人OTZ，淦！ #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; use Cwd qw/getcwd/; use Getopt::Long; use Net::FTP; use featur ......
易基因：ChIP-seq等揭示BRWD3调控KDM5活性以维持H3K4甲基化水平的表观机制｜PNAS
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 组蛋白修饰对调控染色质结构和基因表达至关重要，组蛋白修饰失调可能导致疾病状态和癌症。染色质结合蛋白BRWD3（Bromodomain and WD repeat-containing protein 3）是Cul4-DDB1 E3泛素连 ......
NOIP[区间数据结构类问题]
平面最近点对 经典的分治问题，把所有的点按照 \(x\) 排序，然后分治处理两个子区间，然后枚举离中心少于已知最小值的点，判断能否出现更小值。 int n,temp[250000]; struct node{ int x,y; }a[500500]; bool cmp(node l,node r){ ......
二次函数在区间上的最大(小)值问题
前言 本篇博文适合高一学生和高三一轮学习使用。对于高一学生而言，对初中学习的二次函数 \(f(x)\)\(=\)\(ax^2\)\(+\)\(bx\)\(+\)\(c\)\(\quad\)\((a\neq 0)\) 已经形成了思维定势，总认为其最大值或者最小值是 \(f(x)\)\(=\)\(f(- ......
关于线段树区间最值问题的复杂度证明
定义函数 \(\Phi(T)\) 为当前树 \(T\) 中不同数的数量，易证明上限为 \(|T|\)。并规定整棵线段树的大小 \(= n\)。 我们再定义一个概念：对于一个线段树节点，如果它对应的区间包含于 \(\min\) 操作的区间 \([l, r]\)，且它的祖先不包含于 \([l, r]\) ......
ABC219 H 区间dp 费用提前计算
ABC219 H 跟关路灯很像。 很容易注意到我们拿走的只能是一个区间，观察n的范围发现区间dp是个好想法。 朴素的想法是定义 \(f_{i,j,k,0/1}\) 为拿走i到j里面的所有数，走了k秒，现在在 i/j 的方案数。 然后发现k太大了。 咱当时的想法是希望优化复杂度，把k去掉结果发现不能保 ......
【洛谷 8649】 [蓝桥杯 2017 省 B] k 倍区间
题目描述 给定一个长度为 �N 的数列，�1,�2,⋯��A1,A2,⋯AN，如果其中一段连续的子序列 ��,��+1,⋯��(�≤�)Ai,Ai+1,⋯Aj(i≤j) 之和是 �K 的倍数，我们就称这个区间 [�,�][i,j] 是 �K 倍区间。 你能求出数列中总共有多少个 �K 倍 ......
易基因： WGBS等从DNA甲基化揭示杀鲑气单胞菌灭活疫苗对大菱鲆的免疫力：抗性育种
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 DNA甲基化是表观遗传学中最重要的修饰之一，在免疫应答中发挥着重要作用。自引进大菱鲆（Scophthalmus maximus，商品名：多宝鱼）以来，养殖规模不断扩大，其间各种细菌、病毒和寄生虫引起的疾病日益严重。因此，灭活疫苗以其独特 ......
易基因：番茄细菌性青枯病的噬菌体联合治疗｜国人佳作
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 生物防治是利用细菌接种剂来改变植物根际微生物群落的组成，但在以往研究中存在有接种的细菌在根际建立不良，与本地微生物组争夺资源，干扰本地微生物的问题。而与细菌接种剂相比，噬菌体的主要好处是它们的宿主特异性，和只要有宿主细菌存在，即便是在其 ......
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。 考虑简单的泊松回归 我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,famil ......
区间加等比数列
https://www.luogu.com.cn/problem/U329489给出一个长度为 n 的数列 接下来进行 m 次操作1 l r k ai = l ~ r A[i] += k * a ^ (i - l)2 l r k ai = l ~ r sum A[i] * k * a ^ (i - ......
线性筛与区间逆元
线性筛与区间逆元 线性筛 线性筛可以在\(O(n)\)的时间复杂度内，处理\([1,n]\)范围内的某种函数值，其中最经典的就是筛质数。 处理质数 线性筛的思想就是要保证，我们每一个数只被其最小的质因子筛掉，这样就可以保证时间复杂度。具体的我们枚举每一个\(i\)和小于等于\(i\)的所有质数\(p ......
[USACO19DEC] Greedy Pie Eaters P 区间dp
题目背景 Farmer John has MM cows, conveniently labeled 1…M1…M, who enjoy the occasional change of pace from eating grass. As a treat for the cows, Farmer ......
易基因：WGBS等揭示植物基因体动态DNA甲基化与基因表达可塑性相关｜Genome Biol
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 在一些真核生物中，DNA甲基化发生在基因编码区，称为基因体甲基化(gene body methylation，GbM)。尽管DNA甲基化在转座子和重复DNA沉默中的作用已得到很好的表征，但基因体甲基化与转录抑制无关，其生物学重要性尚不清 ......
【区间 dp】P5189 [COCI2009-2010#5] ZUMA 题解
P5189 容易想到区间 dp，考虑设计状态。 首先如果只有 \(l,r\) 两维的话，是无法转移的。然后发现 \(m\) 是转移的一个必要的条件，可加入 \(m\) 这一维。由于是区间 dp，所以只需考虑向左或向右加珠子，不妨令 \(f_{i,j,k}\) 消除 \([i,j]\) 以及 \(i\ ......
in里不是区间
# 查询是800或5000的工资的人select * from emp where SAL in(800,5000); # 查询薪资在800到1000之间的人select * from emp where SAL between 800 and 5000; ......
易基因：细菌微生物基因表达调控表观研究方案｜原核三代甲基化+转录组
1、原核甲基化 原核生物中的DNA甲基化 原核生物甲基化为什么基于三代测序？ 第三代DNA测序为原核细菌的甲基化和表观遗传的研究开辟了一条新的途径，能够在基因组的水平上获取整个表观遗传的序列信息，绘制全基因组甲基化组。 细菌中DNA甲基化研究意义 Matthew J. Blow等人通过对200多种不 ......
易基因：细菌微生物基因表达调控表观研究方案 | 原核三代甲基化+转录组
1、原核甲基化 原核生物中的DNA甲基化 原核生物甲基化为什么基于三代测序？ 第三代DNA测序为原核细菌的甲基化和表观遗传的研究开辟了一条新的途径，能够在基因组的水平上获取整个表观遗传的序列信息，绘制全基因组甲基化组。 细菌中DNA甲基化研究意义 Matthew J. Blow等人通过对200多种不 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
基因组选择中的SVM
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习方法。在基因组选择（Genomic Selection, GS）的背景下，SVM主要用于二分类或回归问题，目的是预测个体的遗传潜力。 SVM的基本原理： SVM试图找到一个超平面，这个超平面 ......
全基因组选择中的p>n
当独立变量（或特征）的数量超过样本（或观察值）的数量时，会遇到所谓的“p > n”问题。在此，"p"指的是特征数量，而"n"指的是观察或样本数量。这里的特征可以是基因型数据中的单核苷酸多态性(SNPs)等。 以下是“p > n”问题的几个关键点： 过拟合: 当特征数量超过样本数量时，模型更容易过拟合 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
SNP间的上位效应
传统的全基因组关联分析（GWAS）计算的是单个SNP与表型的相关性，除此之外，我们还可以进行SNP之间的互作效应与表型的相关性分析。 上位效应的公式为：Y ~ b0 + b1.A + b2.B + b3.AB + e Y为表型，A和B分别为两个变异位点，在GWAS中通常指SNP，如果b3为显著，则说 ......
基因分型数据与碱基序列的输入
基因分型数据和碱基序列的输入都是对DNA信息的编码，但它们的表达方式和所提供的信息不同。为了理解它们之间的联系，让我们首先明确这两者的定义： 基因分型数据： 基因分型数据通常是在特定的单核苷酸位置上（即SNP位置）对个体的DNA的描述。每个SNP位置可以有三种情况：两种纯合子和一种杂合子。例如，考虑 ......
基因组数据的缺失数据的处理和标准化或归一化
基因组数据的预处理和整合至关重要，特别是当考虑到数据的不完整性、不规则性和大尺度。以下是一个全基因组选择中，如何处理基因组数据并将其输入神经网络的步骤： 1. 缺失数据处理 在基因分型过程中，可能会产生缺失数据。处理这些缺失数据的方法有很多，其中一些常见的方法是： 均值填充：使用该基因标记在所有样本 ......
基因分型数据
基因分型数据是对一个个体在特定的DNA位点或基因座的等位基因组成的记录。换句话说，基因分型是描述特定位置上DNA变化的方法。 DNA和变异: DNA由四种碱基：腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、鸟嘌呤(C)和鸟苷酸(G)组成。大部分人类的DNA序列是相同的，但某些位置上存在变异。这些变异点上的不同版本被 ......