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Python创建大量线程时遇上OpenBLAS blas_thread_init报错怎么办?-实验盒

Python创建大量线程时遇上OpenBLAS blas_thread_init报错怎么办?

计算机明明还有空闲资源,但 Python 创建大量线程时,遇上OpenBLAS blas_thread_init报错怎么办? 具体看看着报错信息: OpenBLAS blas_thread_init: RLIMIT_NPROC 4096 current, 8251551 max O...
9月2日 21:47
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使用ADMIXTURE估计个体的祖先成分-实验盒

使用ADMIXTURE估计个体的祖先成分

ADMIXTURE 是常用的群体遗传学分析工具,可以估计个体的祖先成分。与 STRUCTURE 相比,它的速度更快。它的下载地址是 http://dalexander.github.io/admixture/download.html,下载解压就可以使...
使用Hapbin基于EHH、iHS、XP-EHH方法检测基因组中的选择信号-实验盒

使用Hapbin基于EHH、iHS、XP-EHH方法检测基因组中的选择信号

EHH(Extended Haplotype Homozygosity)、iHS(Integrated Haplotype Score) 和 XP-EHH(Cross Population Extended Haplotype Homozogysity)是常用的基于 haplotype 分析基因组受选择情况的...
预算有限怎么办?来看看这篇千元级别的生信服务器搭建指南-实验盒

预算有限怎么办?来看看这篇千元级别的生信服务器搭建指南

做生信分析的人越来越多,但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西,但它的成本优势更多体现在大数据处理上,每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时,云计算才会比自建维护...
FINEMAP:使用GWAS摘要数据进行无功能注释数据的精细定位(Fine-mapping)-实验盒

FINEMAP:使用GWAS摘要数据进行无功能注释数据的精细定位(Fine-mapping)

介绍 全基因组关联分析(GWAS)是非常流行的定位表型或疾病遗传位点方法。不过很多情况下,GWAS 发现的最显著的 SNP(top SNP 或者 index SNP)并不是真正造成影响的causal SNP(因果SNP),而...
CAUSALdb:涵盖数千个GWAS研究和Fine-mapping结果的可视化数据库-实验盒

CAUSALdb:涵盖数千个GWAS研究和Fine-mapping结果的可视化数据库

现在 GWAS 研究越来越多。要查询以往的 GWAS 研究结果,可以使用 GWAS Catalog。GWAS Catalog 包含的信息非常多,不过有时可能满足不了需要。这里,推荐一个叫 CAUSALdb 的数据库。 CAUSALdb(h...
嫌Python太慢但又不想学C/C++?来了解下JIT技术-实验盒

嫌Python太慢但又不想学C/C++?来了解下JIT技术

什么是 JIT Python 是门多才多艺的语言,既可以写后端,也可以做数据分析,既可以智能化运维,也可以搞渗透,既可以写爬虫,又可以做机器学习深度学习。然而,Python 的缺点也很明显,它的速度...
GWAS_Flow:使用GPU加速大规模数据的全基因组关联分析-实验盒

GWAS_Flow:使用GPU加速大规模数据的全基因组关联分析

21世纪是生物的世纪,生物数据的增长速度越来越快。很多分析工具在开发时并没有考虑到大规模数据的应用场景。在数据量不大的时候,这些工具的计算时间并不会太长,可以让人接受。但在数据规模庞...
一键查看后端程序语言,分析网站技术栈-实验盒

一键查看后端程序语言,分析网站技术栈

当看到一个网站,想要了解它用了什么技术开发,可以通过开发者工具去看,但这样的效率很低。下面推荐两个方便的工具: W3tech https://w3techs.com BuidWith https://builtwith.com/ 这两个网站...
6月10日 13:06
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日本人群的大规模GWAS发现多种疾病的新型易感基因座-实验盒

日本人群的大规模GWAS发现多种疾病的新型易感基因座

文献信息 标题: Large-scale genome-wide association study in a Japanese population identifies novel susceptibility loci across different diseases 中文标题: 日本人群的大规模全基因...
使用Python版XP-CLR检测基因组中的选择信号-实验盒

使用Python版XP-CLR检测基因组中的选择信号

上一篇文章 《使用XP-CLR检测基因组中的选择信号》 介绍了 XP-CLR。XP-CLR 是一种是基于选择扫荡(selective sweeep)的似然方法。选择扫荡可以增加群体之间的遗传分化,导致等位基因频率偏离中...
使用XP-CLR检测基因组中的选择信号-实验盒

使用XP-CLR检测基因组中的选择信号

检测基因组选择信号的方法有很多种,其中 XP-CLR 方法是常用的一种。XP-CLR 是陈华老师、Nick Patterson 和 David Reich 在 2010 年发表的方法,全称叫 the cross-population composite likelih...