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摘要： 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 一、正态分布参数检验 例1. 某种原件的寿命X（以小时计）服从正态分布N（μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下： 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 阅读全文

摘要： 很多时候，我们需要对取出的SNV进行注释，这个时候可能会在R上进行注释，通常注释文件都含有Chr(染色体)、Start(开始位点)、End(结束位点)、Description（描述），而我们的SNV文件通常是拥有Position（位置），因此我们可以先定位Chr，再用Postion去定位到Start 阅读全文

摘要： 二分查找时间复杂度O(h)=O(log2n)，具备非常高的效率，用R处理数据时有时候需要用到二分查找法以便快速定位 阅读全文

摘要： 由于基因组数据过大，想进一步用R语言处理担心系统内存不够，因此想着将文件按染色体拆分，发现python，awk，R 语言都能够非常简单快捷的实现，那么速度是否有差距呢，因此在跑几个50G的大文件之前，先用了244MB的数据对各个脚本进行测试，并且将其速度进行对比。 首先是awk处理，awk进行的是逐 阅读全文

摘要： 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的步骤进行了程序上的优化，使用多线程，甚至很多函数 阅读全文

摘要： sed 传入变量： awk 传入变量： R脚本传入变量： python脚本传入变量： 1. OptionParser传参 2.sys模块传入变量 阅读全文

摘要： 版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处     R语言data.table包是自带包data.frame的升级版，用于数据框格式数据的处理，最大的特点快。包括两个方面，一方面是写的快，代码简洁，只要一行命令就可以完成诸多任务，另一方面是处理快，内部处理的 阅读全文

摘要： 手机已经具有白天切换白天的壁纸，晚上切换晚上的壁纸的功能，这时候我可以做到白天工作一种心情，晚上休息一种心情。但是苦于电脑一直没有这种功能，于是用vb写下windows可以使用的程序，仅提供给你每天的好心情！ 1、时间间隔小时为单位，0小时意味着一分钟一换壁纸。2、有day和night两个文件夹，你 阅读全文

摘要： 一、 运行meerkat 前面已经依序安装了meerkat 的环境和meerkat，运行了预处理一步，在相对应的bam文件目录下生成了大批文件，因此，当要用meerkat处理某个bam文件时，应先将该bam文件移动到专有的一个文件夹，manual中也建议这样用。 预处理生成的文件包括： 黑名单文件. 阅读全文

摘要：    SNP是单核苷酸多态性，人的基因是相似的，有些位点上存在差异，这种某个位点的核苷酸差异就做单核苷酸多态性，它影响着生物的性状，影响着对某些疾病的易感性。SNPedia是一个SNP调査百科，它引用各种已经发布的文章，或者数据库信息对SNP位点进行描述，共享着人类基因组变异的信 阅读全文

摘要： 处理基因组数据，很多时候我们会觉得直接看序列文件不够直观，如果绘图的话，把n多G把数据用画图出来不仅费劲，就算操作也不方便。因此我们可以用UCSC开发出的genome browser，可以直接把数据信息写成track，连上genome browser 上查看，它还支持安装到本地服务器上（genome 阅读全文

摘要： #include using std::cin; using std::cout; using std::endl; using std::string; using std::begin; using std::end; int main() { int ia[3][4]; size_t cnt=0; for (auto &row:ia){ for (auto &col:row){ ... 阅读全文

摘要： 一、准备工作 meerkat 0.189版本和以前的版本相比，支持bwa mem 输出的bam文件，还支持全外显子数据count SV。 meerkat原理：参见http://compbio.med.harvard.edu/Meerkat/ 1.1 需要准备的软件 1. unix/Linux系统（自 阅读全文

摘要： 一、从URL读取并返回html树 1.1 Rcurl包 使用Rcurl包可以方便的向服务器发出请求，捕获URI，get 和 post 表单。比R socktet连接要提供更高水平的交互，并且支持 FTP/FTPS/TFTP，SSL/HTTPS,telnet 和cookies等。本文用到的函数是bas 阅读全文

摘要： 一、导出并读入微信聊天记录 参照百度的方法，使用同步助手。安装同步助手--连接手机（安卓苹果均可)--点击“其他功能“--点击微信图标即可进入聊天记录导出界面（非常简单）。 导出数据后直接用read.table读入表格 命令： dat <- read.table("message.txt",skip 阅读全文

摘要： 一、对数据的分布进行初步判断 1.1 原理 对于不同的分布，有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis)，正态分布、均匀分布、逻辑斯谛分布、指数分布的偏度和峰度都是特定的值，在偏度-峰度图中是特定的点，而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线，贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区 阅读全文

摘要： 一、使用图形对数据初步进行描述。 使用（直方图，经验分布图，与QQ图）描述数据的分布结构，预判分布。 1.常用直方图，适用于连续性数据。 hist(x),lines(density(x)) 2.经验分布图，一般的总体分布。 ecdf(x) #生成x的向量 plot(x, ..., ylab="Fn( 阅读全文