使用React技术栈如何才能快速实现酷炫动效？今天向大家推荐一个动效库 —— Framer motion。
在孟德尔随机化研究中，我们常常会碰到SNP没有rsid的情况，这个时候需要我们把rsid添加上，如果SNP的个数不是很多的话，我们可以使用variants_chrpos()函数：
AppCanvas.xml 界面XML文件,用来描述界面元素.====================================================
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04808-9#MOESM8
全文短小精悍，就是汇总了课题结果，一个多中心队列：a Chinese multicenter cohort of 21,216 BC patients and 6434 healthy controls. 在这个队列做了 panel-based sequencing served to detect *BRCA1/*2 variants ，汇报一下结果，就是：pathogenic variants was 5.5% (1174/21,216) in BC patients and 1.1% (71/6434) in healthy controls.
最近公司的一个新项目上马，我被安排来做项目初始化，前端初始化的时候使用了 Vue3 + Tailwind CSS + NaiveUI，在搞基础布局的主题变化时出现了本次插曲。
*Filter variants per region (in this example, print out only variants mapped to chr1 and chr2)
未找到原文所用数据，本文使用GATK4.0和全基因组数据分析实践（上）文章中的大肠杆菌基因组作为参考序列，使用wgsim软件模拟生成双端150bp测序数据
在往期内容中，米老鼠和大家简单介绍过做孟德尔随机化研究使用到的数据库，主要是OpenGWAS， GWAS Catalog 和Phenoscanner这三个。其中，Open GWAS库的数据可以使用“ieugwasr”包来快速获取，具体请参考往期内容。今天我和大家简单介绍一下可以快速获取GWAS Catalog数据库信息的“gwasrapidd”包，该包于近期加入CRAN集。
今天介绍一下基因型数据清洗的一般步骤，我们知道很多分析之前，都要做基因型数据清洗，包括：
我已经下载整理好了，下载本书的电子版pdf+数据+代码，链接：书籍及配套代码领取--统计遗传分析导论
Graphical representation of allelic heterogeneity at a locus with common and low frequency/rare variant associations with a complex trait. Turquoise bars represent trait-related variants carried by different individuals at a locus of interest. Bar width represents variant frequency (wider bars denote variants with higher frequency). Single-point association analysis of the low frequency/rare variants has extremely low power, but composite analysis by considering all variants of interest locus-wide is a more powerful alternative.
Drug development proceeds via a series of widely-recognised phases.Actionability uses an extended version of the FDA’s phase definitions. Possible values are: Approved FDA, Approved other, Phase 3, Phase 2, Phase 1, Experimental, Orphan/Fast track, Case study, Out of trials human study, Retrospective/Meta-analysis, Phase 4, Unknown.
为什么要写这篇文章呢？是因为最近一直在搞Strve.js生态，在自己捣鼓框架的同时也学到了很多东西。所以就本篇文章给大家介绍一种更加方便灵活的命令行脚手架工具，以及如何发布到NPM上。
新的一年开始了，今天给大家介绍一款用于发现、预测和探索突变特征的综合分析工具包musicatk。此包主要基于COSMIC突变数据中的最新数据进行肿瘤突变模式的探索。我们首先看下包的安装：
Properties are considered in the following order:
Map 的作用，即数据的映射，用于把一组键值对映射成另一组新的键值对。 白话就是对数据按照一定的格式进行归整。 举个例子，有一遍文章，需要对文章中出现过的相同的单词进行归类，期望结果如下： 将map的输出作为reduce的输入的过程就是shuffle了，这个是mapreduce优化的重点地方。
心脏离子通道病的患病率和遗传具有人群特异性。本文使用1029个自述健康的印度人全基因组数据及53个独立的全外显子验证数据集研究了印度心脏离子通道病的人群特征及特异性变异。
本篇主要介绍interval, intidx, split, extractFields这四个命令。
代码主要参考 GraffiTE 的代码，链接https://github.com/cgroza/GraffiTE/blob/main/main.nf这个工具是利用二代测序数据给TE做基因型分型然后研究TE多态性的。前面的步骤是基于组装好的基因组进行比对检测结构变异。我们把这部分代码拆出来学习一下。
本文通过一项单中心回顾性分析研究了中国人群中PAX2新生突变与表型的关系。该研究报告了一些具有独特表现和合并症的患者，并报告了三种以前从未报道过的变异。通过对中国人群PAX2新生突变与表型的分析，研究者建议对有明显肾发育不良和眼部异常证据的患者进行基因检测并尽早开始保护性治疗。
肿瘤测序的特点就是需要取恶性肿瘤组织以及该病人的正常对照（癌旁或者血液）组织一起测序， 这样成本就高很多了。而正常对照（癌旁或者血液）组织的左右仅仅是过滤该病人的germline突变，让我们更准确的识别恶性肿瘤组织的somatic突变。
(BUILD_STATIC_JAVA_LIBRARY)则是编译出jar包。 B，编译静态库的模板： #Test Static
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一些世界上著名杀软的专杀工具下载地址
除了filter功能外，snpsift还提供了许多实用的功能，本篇文章主要看下注释相关的几个功能。
大家好，我是邓飞，统计遗传到第九章了，本章是GWAS分析+群体分析+亲缘关系分析，每个元素都很熟悉，后面的章节开始计算遗传力、遗传相关、孟德尔随机化，基因与环境互作。
本篇，使用数据和代码演示的形式，展示了GWAS分析、群体结构分析、亲缘关系分析三部分内容。我又重演了一遍，修正了一些bug。文中代码和数据我回头专门整理相关博文进行分享。
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。
清洗数据的时间占80%的时间，有句话这样讲：“Garbage in, Garbage out（垃圾进，垃圾出）”，所以清洗数据非常重要，今天学习一下基因组数据如何清洗。
宿主遗传因素已被证明在SARS-CoV-2感染和Covid-19疾病过程中具有重要作用。影响Covid-19易感性和严重程度的常见变异的遗传贡献已经在不同人群中进行了广泛研究。然而，对于先天性免疫缺陷引起的罕见遗传变异的研究相对较少，尤其是在中国人群中。
典型的情况：现在有4条染色体的数据，每个染色体一套plink文件，如何合并在一起。
「先对SNP进行缺失质控：」这里--geno 0.02是plink中对SNP进行的缺失质控，质控标准为0.02，即删除缺失率大于2%的SNP。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1：https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
当构建App的时候，通常都会有不同的版本。比如说测试版本，正式版本，Debug版本等等。而这些版本通常有不同的配置，比如说服务器的域名，Log开关，付费开关等等特性。
这篇博客，用之前GWAS教程中的示例数据（快来领取 | 飞哥的GWAS分析教程），把数据分为Base数据和Target数据，通过plink运行二分类的logistic模型进行GWAS分析，然后通过PRSice-2软件，进行PRS分析。最终，选出最优SNP组合，并计算Target的PRS得分，主要结果如下：
这个同等规模正常人的频率，可以在其它癌症患者的BRCA基因基因筛查研究用上吧，比如前面的：华西医院检测五百多乳腺癌患者的BRCA基因
最近才注意到Google团队做的这个call variants的工具（已经是前几年的工具了），首次运用了深度学习（中的卷积神经网络）去做variants caller。
基因测序包括全基因组，全外显子组，以及捕获基因测序，不同技术研究的基因组范围不一样，都有自己合适的方向。还有另外一种分类是基于生物学应用，比如肿瘤外显子，家系外显子等等。
在许多行业，对于可配置物料，我们常常会遇到许多来自客户方的定制(配置)需求。如下图就是一个很典型的可配置物料。
今天推荐的是一个 github 项目，项目地址如下，主要是类别不平衡学习的论文、代码、框架、库等资源
开发APP时，会有生成不同版本的需求。比如测试版本和发布版本。不同版本之间通常有不同的设置。
可能还有一些教程我漏掉了，毕竟这些年发布了近万篇教程了，大家直接我去我博客，生信菜鸟团就可以搜索，去我们的论坛，生信技能树里面也可以搜到。
在 React 中，所有的东西都是组件。这种范式允许我们将用户界面拆分成更小的部分，从而更容易开发应用程序。它还启用了组件的可重用性，因为我们可以在多个地方重复使用相同的组件。
Gradle Plugin for Android Development User Guide (2)
Methods and tools for RNA-seq-based co-expression network analysis 非常全面，从质量控制开始到最后都有介绍，包括描述及优缺点 原始文章这里下载 Excel表格在我百度盘，点此下载 密码：cz06 如果你用的是手机，建议移步这篇文章 Tool/method Description,strengths(+) and limitations(-) Quality control FastQC • A tool that uses
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