03 2022 档案

Standard Deviation (SD), Standard Error (SE),Confidence Interval (CI). 画barplot，置信区间
摘要：Standard Deviation(SD) 标准（偏）差，代表变量的分散程度，离散量。统计为方差的平方根（Calculated as the root square of the variance） sd<-sd(vec) 等同于 sd<-sqrt(var(vec)) Standard Error 阅读全文

posted @ 2022-03-25 16:09 BioinformaticsMaster 阅读(453) 评论(0) 推荐(0) 编辑

test
摘要：是德福舒服时#sdfsdfsdfa sdfsfs sddfsf sdfsf sdfsfsaa111 #ssss sdfsdf #sdfsfsdfsdfsfa 阅读全文

posted @ 2022-03-17 21:36 BioinformaticsMaster 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑

shell 判断条件，退出程序
摘要：$cat exit.sh testvcf=$1 if [ ! -f $testvcf ];then echo "testvcf nonexist :$testvcf" exit 0 fi echo "run successful" $ cat run_Exit.sh sh exit.sh 3err 阅读全文

posted @ 2022-03-17 14:46 BioinformaticsMaster 阅读(739) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Reference allele mismatch at chr1:1630781 .. REF_SEQ:'C' vs VCF:'T' Ref alleles mismatch between: [VC Unknown @ chr1:1630781 Q. of type=SNP alleles=[T*, C] attr={} GT=[[HG00472 T*/C]] ..
摘要：原因是待处理的vcf,他们的ref allele不一致，所以 解决方法是 bcftools norm 先统一 ref allele 如bcftools norm -c s -f /ldfssz1/ST_BIGDATA/USER/st_bigdata/Sentieon/reference_bigdat 阅读全文

posted @ 2022-03-16 21:58 BioinformaticsMaster 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑

概率 贝叶斯公式 先验概率 后验概率
摘要：先验概率，后验概率，似然概率，条件概率，贝叶斯，最大似然总是搞混，这里总结一下常规的叫法： 先验概率： 事件发生前的预判概率。可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以是人的主观观点给出。一般都是单独事件概率，如P(x),P(y)。 后验概率： 事件发生后求的反向条件概率；或者说，基于先验 阅读全文

posted @ 2022-03-15 13:05 BioinformaticsMaster 阅读(3829) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ROC R脚本
摘要：AUC ROC ROC: receivers operating characteristic curve,是一种坐标图式的分析工具，是一个二元分类模型(0/1)，输出结果只有两种类别的模型。如阳性/阴性，有病/没病，垃圾邮件/非垃圾邮件。 预测错误：针对正样本而言，即预测是正样本，但预测错了FP 阅读全文

posted @ 2022-03-12 19:32 BioinformaticsMaster 阅读(273) 评论(0) 推荐(0) 编辑

impute
摘要：先phasing,再impute https://www.jianshu.com/p/c99702068b4a 阅读全文

posted @ 2022-03-04 10:12 BioinformaticsMaster 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑

qplot(quick plot) 快速作图，能读懂就行，推荐用ggplot2适用于各种复杂图 分面 ～.
摘要：qplot( x, y, ..., data, facets = NULL, margins = FALSE, geom = "auto", xlim = c(NA, NA), ylim = c(NA, NA), log = "", main = NULL, xlab = NULL, ylab = 阅读全文

posted @ 2022-03-02 20:38 BioinformaticsMaster 阅读(277) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ggplot2 分面 fact_grid() facet_wrap()
摘要：> facet_grid() 可以应用多个标准对数据分组。 如qplot(carat,price,data=diamonds,alpha=I(0.2))+facet_grid(color~cut) 这里 color~cut 波浪号～ 前是分行依据 波浪号～ 后是分列依据 相比facet_wrap，f 阅读全文

posted @ 2022-03-02 15:35 BioinformaticsMaster 阅读(859) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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