在进行基因型填充时,reference panel的选择对填充结果的影响非常大,HapMap包含了3百多万个SNP位点,420个单倍型,1000G包含了8千多万个位点,5008个单倍型。除了这两个常用的reference panel外,还有很多大型的人类基因组测序项目,比如UK10K等等。reference panel包含的单倍型越多,填充的准确率越高,涵盖的SNP位点越多,填充后可以用于GWAS分析的位点就越多,可以更加有效的挖掘关联信号。
1000 Genome Project 的目标是发现在人群中频率大于1%的变异位点,对来自不同人群的大量样本进行测序,识别到了许多的变异位点,为人类遗传变异的研究提供了一个综合的资源。
人类基因组测序数据分析得到的变异位点,如SNV、INDEL,需要经过基因信息、人群频率、进化保守性预测、蛋白功能影响预测等分析,才能用于遗传分析和解读。虽然各实验室相继推出了如pubvar、mutlazer之类的查询网站,但由于维护频率不高,后台很多数据库未及时更新,导致注释的结果存在信息不全、版本过低等情况。目前已知的主流变异位点注释软件包括annovar、VEP、 snpeff等,VEP是ensembl出品,质量有保障。VEP发布了在线版和下载版,对于非生物信息背景的各位,可以用在线版实现相关信息的注释。
在2001年的时候,HapMap联盟发起了HapMap 计划,旨在构建人类基因组的单倍体图谱,由多个国家和组织的科研人员合作完成。通过对1000多个来自不同地区的人群进行分析,得到数量巨大的变异位点和基因型信息,这些信息对全世界免费公开。
annnovar filter-based annotaton用于分析哪些变异位点是数据库中的已知位点,在判断时,除了染色体位置之外,allel也必须相同。region-based annotation 在分析时只考虑基因组位置,只要是存在overlap关系就会输出结果,而filter-based annotation会更加严格,首先要求基因组上的起始和终止位置必须完全一致,其次变异位点的allel也必须完全相同才行。
目前主流的第三方IO测试工具有fio、iometer和Orion,这三种工具各有千秋。
在研究SNP时,我们有类似1000G,HapMap, Exac 等数据库,提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言,也有存储频率信息的数据库-ANFD。
定睛一看,没有eaf值啊,这可咋整,后续需要用到read_outcome_data函数,eaf值是必须的呢!
最近又搜索了下SNP imputation,发现随着中国人多个万人基因组项目的完成,我们自己的参考也已经建立,但是一般只局限在课题组内部,不公开,只提供了在线填充服务。不过,这也是极好的,如果样本不多可以考虑用一下,暂时发现有3个,基本上都类似于Michigan Imputation Server的模式。
在对SNV位点进行注释时,往往需要综合采用多个数据库的注释结果,为了方便肿瘤研究人员,dbNSFP对人类基因组上的突变位点进行了丰富全面的功能注释,其目的是提供一站式服务,通过这一个数据库就可以完成突变位点的功能注释,文章链接如下
FUSION是一款进行TWAS分析的软件,对应的文章发表在nature genetic上,链接如下
一个网站有 100 亿 url 存在一个黑名单中,每条 url 平均 64 字节。这个黑名单要怎么存?若此时随便输入一个 url,你如何快速判断该 url 是否在这个黑名单中?
4 JOSN提取器和JSON JMSPath提取器比较 为了更好让大家理解JOSN提取器和JSON JMSPath提取器,我们在网上建立一个JSON文件food.json。内容如下。
需要两个基本元素,第一个是检测样本的分型结果,即图中所示的study genotypes, 第二个元素称之为reference panel, 对应图中的reference haplotypes, 利用高密度的reference panel对检验样本为覆盖到的SNP位点,或者缺失的分型结果进行填充,对应图中问号表示的位点。
随着lncRNA研究的发展,lncRNA的数量越来越多,但是拥有功能注释的lncRNA只占了其中很小一部分。为了更好的开展lncRNA的功能研究,科学家收集文献中人类lncRNA相关的数据,包括了表达量,相关疾病,甲基化位点,SNP位点,功能描述等信息,并整理成了数据库LncBook, 网址如下
在全基因组范围内的SNP位点中,位于编码基因上的SNP位点只是非常小的一部分,绝大部分都是位于非编码区。通过ENCODE, Roadmap等项目,得到了SNP位点与基因组各种元件的位置关系,然而仅仅通过位置分布来解释和预测SNP在基因调控作用中的作用是非常困难的,类似增强子的调控作用,基因调控是一个非常复杂的过程,不仅仅局限在基因组位置相近的元件之间。
增强子作为基因组上的顺式作用元件,在调控网络中发挥重要作用。随着研究的不断深入,科学家提出了超级增强子super-enhancer的概念,将基因组上富集了增强子的区域定义为超级增强子。
ANNOVAR 是一款变异位点注释软件,提供了多方位的注释功能,支持多个物种,是最受欢迎的注释软件之一。
Bcache是Linux内核块设备层cache,支持多块HDD使用同一块SSD作为缓存盘。它让SSD作为HDD的缓存成为了可能。由于SSD价格昂贵,存储空间小,而HDD价格低廉,存储空间大,因此采用SSD作为缓存,HDD作为数据存储盘,既解决了SSD容量太小,又解决了HDD运行速度太慢的问题。
衡量一个变异位点的影响时,通常都是给定一个变异类型,比如synonymous SNV 等,来表明其影响。CADD独创了一种打分算法,来衡量变异位点的有害程度。
磁盘的容量单位常用的有 M、G、T,他们之间的换算关系为 1T =1024G,1G=1024M。 现在给定 n 块磁盘的容量,请对他们按从小到大的顺序进行稳定排序。
伴随着互联网行业的发展,金蝶和用友分别都有可部署在云端的产品,如K3cloud与U8等。企业本身也变得越来越轻,原先动辄几万甚至几十万的机房部署与人工管理,是现代化企业所不能接受的,在残酷的生存环境下,他们需要更轻的模式和更经济的方案。随着公有云市场的逐渐繁荣,越来越多的企业开始进行云上的实践,ERP系统在云端的部署,也逐渐形成一种新的业务模式,节省了企业建设机房与昂贵的固定人工成本。将机器托管在云端,由专业的云厂商来管理、运维基础设施,无需太多的考虑扩展和冗余的问题,大幅度降低系统部署的支出,而转为按需付费,是企业所乐意接受的。
在之前的 拜托,面试官别问我「布隆」了 一文中,很多小伙伴留言说并不能看出布隆过滤器有比位图更方便,今天的文章就补充更详细一点。
前者由于需要对正常配对样本进行测序,会增加成本。而后者因为数据库问题可能导致结果不够准确,如 dbSNP 也包含致病性突变、COSMIC 数据库包含种系突变。为了提高基于仅肿瘤样本进行体细胞变异鉴定的准确性,作者使用了靶向 panel 测序,优化仅肿瘤样本体细胞变异分析的过滤方法,并进行了验证。 研究方法
Ngnix: Nginx1.0.8稳定版 + php fastcgi+php-eaccelerator + php-fpm
Eagle2是一款单倍型分析软件,相比shapeit, 其运行速度提高了20倍左右,准确率也增加了10%,官网如下
每一年,我们都在学习新的东西;每一年,我们都想学习新的技术;每一年,我们都要接触新的技术。那么,2017 年你 GET 到什么技能呢? 这一年里,在工作上,我主要做的都是移动开发,分别是三种不同的技术
Minimac是一款经典的基因型填充软件,该软件也是以内存消耗小,运行速度快而著称,历经了MaCH, minimac, minimac2, minmac3多个版本的更新换代,目前最新版本为v4, 网址如下
ALL 在nodejs开发的时候 处理过什么windows和mac的平台兼容性问题 兼容环境变量设置 windows不支持 & ,并行执行npm-script用npm-run-all或者concurrently 异步同步化:util.promisify + async/await fs.readFileSync,用fs-extra去代替 拼接路径要用path.join,Unix系是/,Windows是\ …… 设计一个方案,在浏览器中点击一个button,然后能在你的前端项目源码文件中增加一个in
不少小伙伴应该知道,腾讯云正在内测轻量应用服务器,而且马上就要公测了!我提前申请到了一台内测机器,那就来告诉大家,在公测后购买腾讯云轻量应用服务器之后如何玩转它吧,比如搭建静态或者动态网站!
影响基因型填充效果的因素有很多,比如填充软件的选择,reference panel的选择,样本个数,SNP的密度或者测序深度等等因素。目前基因型填充的软件有很多种,每个软件各有优劣,如何选择是一个难题。
前文说到,在PDE5和ED这篇文章中,作者提到血压的数据是meta分析整合而得的。因此我也关注了一些gwas meta分析的知识,METAL是最常见的,简单介绍一下~
Beagle是基因型填充常用的软件之一,最新版本为V5.1, 在准确率和运行速度上都有了很大提升,对应的文章链接如下
vSphere 基础物理架构中存储是一个非常关键的部分,没有好的存储,虚拟化也就没有存在的价值,并且它能够决定其系统性能的高低和如vMotion等高级功能能否实现。所以本次重点介绍vSphere中的存
基因组测序,最重要的就是检测变异位点,对于家系数据、遗传病研究,更多的是关心 Germline mutation 生殖突变。当然,部分肿瘤研究也会关注 Germline mutation。GATK 对这类变异的检测有一整套流程,主要用到的工具是:HaplotypeCaller 、GenomicsDBImport、GenotypeGVCFs、VariantRecalibrator、 ApplyVQSR 等工具
我前几个月买了X1C,一直也没有写什么评测,用着有很舒服。最近有点别的需求就稍微的写下。当时为了便宜,就买了不带硬盘的空机器。后面买了1T的SSD准备装机,结果嫌重装系统什么的麻烦,就把我DELL XPS 15的硬盘抠下来装上去用了。但是最近看的文档,涉及到了各种编译,都对Linux环境的支持很不错,Windows就差点意思。
记得那是一个风和日丽的周末,太阳红彤彤,花儿五颜六色,96 年的普哥微信找到我,描述了一个诡异的线上问题:线上程序使用了 NIO FileChannel 的 堆内内存作为缓冲区,读写文件,逻辑可以说相当简单,但根据监控却发现堆外内存飙升,导致了 OutOfMemeory 的异常。
准备的已知变异集作为训练集,可以是 Hapmap、OMNI,1000G,dbsnp,瓶中基因组计划等这些国际性项目的数据,然后利用训练集对每一个位点进行过滤。利用 VariantRecalibrator工具进行机器学习,ApplyVQSR 工具进行处理。VQSR 过滤 SNP 和 InDel 分别进行,首先处理 SNP,得到结果后,再进行 InDel 处理。
RocksDB项目是起源于Facebook,是一款作为各种存储介质上的服务器工作负载的存储引擎,最初专注于快速存储(尤其是闪存存储)。它是一个 C++ 库,用于存储任意大小的字节流的键和值。它支持点查找和范围扫描,并提供不同类型的 ACID 保证。
本文只介绍选型分析、部署架构图、部署架构设计说明、部署节点规划、上云总成本分析等内容,具体的安装部署暂不涉及。
如果有读者仔细看过RNA-seq结题报告,就会发现在定量分析以外通常还会有SNP和INDEL分析。目前,对人类测序数据找突变最常用的软件是GATK,除了速度慢以外,没有其他明显缺点(可以通过部署Spark提高速度;当然,如果有钱,可以购买Sentieon,快了15-20倍)。
pbmc 外周血单个核细胞 英文全称Peripheralblood mononuclear cell,注意这里并非单指单核细胞
实验证明: 11g snapshot standby的确可以很方便的实现读写测试;之后也可以方便的切换回测试前的状态继续做为physical standby使用。
大过年的,虚拟化服务器崩溃了,正感叹它会挑日子呢,其实并不是那么回事——已经坏了段时间,客户早早地就想着过了年再折腾,无奈财务要用,所以又催着我们修复。
1、您想不想拥有一个自己的网站,没事的时候发布点啥,然后闲暇的时候可以分享给你周边的朋友、同事? 2、想不想某一天在百度或者必应等搜索引擎里一搜某些关键字内容,排在前面的是您的网站? 3、在信息化的今天,您想不想有用一个属于自己的邮箱,而不再是那些 qq.com 、163.com 、@123.com ?
问题分析:已经大概知道该项目在性能优化这方面基本毫无准备,之前提到的一些解决方案完全未得到落实,对于索引只停留在可以加速概念上,对于索引的类型、结构、数据分布情况没有任何概念。登到监控平台看了一下,虚拟机的CPU使用率20%左右,内存使用率也是20%左右,和DBA同事探讨了一下大叶内存,认为在虚拟机上操作,会有一定风险。
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