TR.Black.Gen2病毒

android studio build variants创建变种

你错了，不是表达方式的问题。而是真核基因表达产生的pre-mRNA的剪接方式不同，产生不同的成熟mRNA，那么最终的蛋白质也就不同。如一个pre-mRNA上有exon1-intron1-exon2-intron2-exon3,经加工，mature mRNA可以是exon1-exon2-exon3,exon1-exon2,exon2-exon3,exon1-exon3。这一系列的mRNA就叫做splice variants。

遗传学中highly penetrant variants是“高度渗透的变体”。一般用于单基因遗传病研究，具体可以查阅相关资料。

您好 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_18 关于您的问题提供资料给您参考: 本人曾经回答过rabbit_cony ( 小学级 5 级)大大发问的 类似的问 题，详细资料如下: .knowledge.yahoo/question/question?qid=7009060200251 【元素】一词，是<化学元素>的简称，指构成物质的基本原料。 即用普通化学方法不能再分解的物质。 现在，则将【元素】可引申为形成式情物件的基本。 为何用【元素】，而不用【原素】? 因为，【元】字有"基本的"涵义，而【原】则不具有此涵义。 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00264/a0026402 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00264/a0026437 　dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra00264 资料整理与个人浅见提供希望对您有所帮助 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_39 应该是 [元素] 才正确. 至于 [原素] 是一般人将它跟 [元素] 混淆了. 元素一词，是<化学元素>的简称，指构成物质的基本原料。 即用普通化学方法不能再分解的物质。 现在，则将元素可引申为形成式情物件的基本。 所以e加有第2个意思 如果你话 一样事物当中好重要既一样野 就可以话元素 例如 努力是成功必要的元素。 为何用元素，而不用原素? 因为，元字有"基本的"涵义，而原则不具有此涵义。 参考: me

tags： gatk bug 我用 GATK 模块 CombineVariants 合并了 12 个样本的 VCF 文件，之后发现部分位点 FORMAT 字段缺少了 AD 信息。仔细看了一下，这样的位点都是有多个 ALT 的位点。 正常情况下 FORMAT 字段： 缺失 AD 的 FORMAT 字段： 有用户发现合并的 VCF 中有 AD 字段无法更新 ，管理员回复原因是多个样本的变异在此位点的 ALT 不一致，合并之后位点的 ALT 由之前的一种变成两种（或更多种），原本 VCF 文件中的 AD 值无法正确表示合并之后的 REF,ALT 测序深度， GATK 也无法计算新的 AD 值，因此就会缺失 AD 字段。 用 GATK 模块 CombineVariants 合并多个样本的 VCF 之后，DP 字段是会自动更新的，但是 AD 字段需要重新运行 VariantAnnotator , 根据合并的 GT 和 DP 重新生成新的 AD。 所以多个样本分别 call 变异然后进行合并需要注意这个问题。

variants of product变体产品双语对照例句:1.During the third quarter, we continued demonstrations of both variants of ourConcierge product with prospective customers.2.The vehicles produced will be variants of Daimler Trucks "current productportfolio tailored to the Indian market.

这个build variants可以点击build菜单，下面有对应的选项，show the variants好像是，点击就会有对应的窗口的

更新1: 请各方好友慷慨解囊 赞助点数!! 好友您好 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_18 关于您的问题提供资料及个人浅见给您参考: 在《说文．十部》：「 图片参考：dict.variants.moe.edu/sword/sworda/sa00430/001_a ，十百也，从十，从人。此先切。」 就可知"千" 同 "仟" 的关系了。 「仟」为「千」之异体，也就是【千】大写作「仟」。 这也就是林语堂 "当代汉英词典" 说 "千" 是 {thousand} "仟" 是 {“Capital” of 千 (thousand) in writing checks}. 后世记帐数目，以「仟」为「千」之大写。 这个习俗亦可避免在帐单、支票及金钱数目等相关资料文件书写 上的窃改，目前在台湾各金融机构仍是如此的要求，民众有都能 接受这保障个人权利与避免纠纷的古 *** 俗规定。 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00430/a0043001 dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra00430 另外「仟」为 古代军队中一千人的指挥者。 史记．卷四十八．陈涉世家：「蹑足行伍之闲，俛仰仟佰之 中。」司马贞．索隐：「仟佰，谓千人百人之长也。」 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00434/a0043424 dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra00434 资料整理提供希望对您有所帮助 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_39 2009-08-11 17:00:10 补充： "5000" 是 "五千" 还是 "五仟"? 一般可用"五千" 但是若牵涉到金钱，则以 "五仟"为佳，避免涂改及不必要的误解。 提供参考 仟是中国古代用字，而千是现代用字。 依我之见，「仟」是中国数字写法及古字。「千」是现代用字。 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_14

基于单体型haplotype的选择信号的检测。在selective sweeps选择过程中，有些强烈受到选择的位点variants由于LD的因素会连带着其附近的位点variants一起被保留，并且不会受到重组recombination的打断。一些低重组区域的haplotypes的长度会高于那些高重组区域的haplotypes的长度。因此，对比同一genomic区域在不同群体中的haplotype的长度可以用来判断是否受到选择。例如：在一个群体内部，如果某一个体强烈受到选择，其haplotype的长度会远长于其它个体；同理，对于两个群体之间的比较，某一群体受到选择，则其基因组中的受选择区域的haplotypes会比未受到选择群体中的haplotypes更长。 原始群体中，遗传多样性是十分高的，整个序列的核酸diversity都高。而在受到选择之后，diversity会发生波动。核酸多样性下降 可能就是由于under selection导致的。 在演化/驯化过程中，如果某一基因X占优势，即X的基因型占据主导地位，则基因X所在区域的杂合率/多样性会显著下降。 本质就是 比较基因组不同区域多样性（杂合率）的变化 负选择会对正选择有一定的干扰作用，都能产生大量的低频突变，但是正选择会产生相对较多的高频突变。 多样性水平在亚群间比较，一般包括线性相关分析、亚群体间的差异比较两类。动植物重测序多是后者。Fst/pi ratio基于pi值。 前面pi/fst等都是基于SNP位点的多态性来检测潜在的选择信号区域。另一种方法是基于单体型haplotype的选择信号的检测。在selective sweeps选择过程中，有些强烈受到选择的位点variants由于LD的因素会连带着其附近的位点variants一起被保留，并且不会受到重组recombination的打断。一些低重组区域的haplotypes的长度会高于那些高重组区域的haplotypes的长度。因此，对比同一genomic区域在不同群体中的haplotype的长度可以用来判断是否受到选择。例如：在一个群体内部，如果某一个体强烈受到选择，其haplotype的长度会远长于其它个体；同理，对于两个群体之间的比较，某一群体受到选择，则其基因组中的受选择区域的haplotypes会比未受到选择群体中的haplotypes更长。 检测haplotype的选择信号最好利用定相phased后的数据集。方法有EHH和CLR法。这里利用R包中的 rehh 包进行分析。 rehh 有强大的说明和教程文档，后续深入了解其原理时值得进一步学习研究。 rehh tutorial 负数值代表在pop2(house in this case)中的强烈的选择信号。 house_furcation bac_furcation house_furcation bac_furcation the blue haplotype is much larger around this target and is also more numerous in the European house sparrow.

《漆黑之翼Variants》百度网盘txt最新全集下载:链接：https://pan.baidu.com/s/11qrMBMGuci6KTExhRgINMg?pwd=u6wh 提取码：u6wh《漆黑之翼Variants》简介:热血的少年，为打破次元壁一往无前！

在生成raw vcf后，进行SNP和indel提取，便于后续分析。 GATK4——gVCF转VCF - (jianshu.com) 输入文件： 报错：A USER ERROR has occurred: -selectType is not a recognized option 查了一下资料，不同版本的gatk提取SNP和indel的命令不同。 各版本GATK的说明书，大家可以根据自己的GATK的版本查看命令： https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/categories/360002369672-Tool-Index 修改如下： 参考材料： https://gatk.broadinstitute.org/hc/en-us/articles/4404604678299-SelectVariants

和百分之九十九的汗水

亚甲基四氢叶酸还原酶（methylenetetrahydrofolate;reductase，MTHFR）的C677T基因多态性位点是研究比较热得一个位点。MTHFR是叶酸代谢的限速酶，催化5，10-亚甲基四氢叶酸转化为5-甲基四氢叶酸，从而在叶酸代谢、DNA甲基化及修复中起重要作用。C677T突变导致一个丙氨酸被一个缬氨酸取代，使该酶活性降低，导致血浆中同型半胱氨酸水平升高。以下是对MTHFR的一个客观论断：MTHFR;lies;at;the;intersection;of;the;pathways;for;methylation;and;DNA;synthesis.;It;catalyzes;the;reduction;of;5,10-methylenetetrahydrofolate;to;5-methyltetrahydrofolate,;the;substrate;for;conversion;of;homeocysteine;to;methionine.;Methionine;is;then;converted;to;the;universal;methyl;donor,;S-adenosylmethionine;(AdoMet,;SAM);which;is;used;for;methylation;of;DNA;and;proteins.;5,10-methylenetetrahydrofolate;is;the;substrate;for;de;novo;purine;synthesis;(DNPS).;The;MTHFR;gene;is;comprised;of;11;exons;with;at;least;two;splice;variants,;Gaughan;et;al,;2000;[Article:11080594];;Tran;et;al,;2002,;[Article:12370778].;There;are;several;documented;variants;in;MTHFR;(data;are;available;on;65;variants;at;PharmGKB),;with;the;majority;of;pharmacogenomic;studies;looking;MTHFR:;677C>T;and;MTHFR:;1298C>A.;Allele;frequencies;vary;greatly;between;different;racial;and;ethnic;groups;and;there;are;over;20;haplotypes;that;are;differentially;represented;in;White;(Caucasian),;Black;or;African;American;(African;American),;Asian;(Han;Chinese-American);and;Hispanic;or;Latino;(Mexican;American);populations,;Martin;et;al,;2006,;[Article:16538173].;Given;the;role;of;MTHFR;in;DNA;synthesis,;it;is;part;of;pathways;that;are;acted;on;by;several;chemotherapeutic;antineoplastic;and;antirheumatic;drugs,;such;as;methotrexate;and;5-fluorouracil,;although;none;act;directly;on;the;MTHFR;protein,;reviewed;in;Innocenti;and;Ratain,;2002;[Article:11916544];and;Maring;et;al,;2005;[Article:16041392].;MTHFR;is;also;of;interest;to;the;nutrigenomics;community;and;there;are;many;studies;on;the;interactions;between;dietary;folate,;MTHFR;variation;and;disease;development.;MTHFR:;677C>T;was;the;first;reported;risk;factor;for;Neural;Tube;Defects,;reviewed;in;van;der;Linden;et;al,;2006,;[Article:16672082].;There;are;many;studies;on;cancer;incidence;and;MTHFR,;often;with;conflicting;results,;reviewed;in;Schwann;and;Rozen,;2001,;[Article:12083967].;Due;to;its;relationship;with;homocysteine,;there;is;also;relevance;for;cardiovascular;diseases.;While;severe;deficiencies;in;MTHFR;result;in;hyperhomocysteinurea,;[cardiovascular;disease|PA443635]and;mental;retardation(OMIM:;607093),;there;is;still;some;debate;as;to;whether;the;common;genetic;variants;are;important;risk;factors;for;cardiovascular;disease,;reviewed;in;Lewis;et;al,;2005,;[Article:16216822].;Data;regarding;the;MTHFR;gene,;its;variants;and;its;interaction;with;[folic;acid|PA449692]are;important;from;the;ethical,;legal;and;social;aspects;of;folate;supplementation;;the;decision;in;the;USA;to;supplement;and;in;Europe;not;to;supplement.;Folic;acid;is;also;one;of;the;proposed;components;of;the;Polypill,;a;combination;of;cardio-beneficial;medications,;which;may;prove;controversial;given;the;recent;conflicts;of;evidence.总的来说，MTHFR是参与叶酸循环代谢的一个重要酶，与DNA的合成甲基化等相关，药物基因组学的研究领域多集中在抗肿瘤药物如MTX，5-FU等不良反应的研究上，以及白血病预后的易感性上，目前还看到一篇中国人的文章，做出来与高血压药物普利类的选择性有关，总之研究是多种多样的，但是确切的结论没有，很多META分析也没做出个结果，一句话，这个基因与疾病和药物的相关性比较小，因此对于是否要减少叶酸摄入量也没有太大意义。下面这段关于叶酸摄入量的文章也可以参照。1931年，英国生理学家露西·威尔斯在印度做研究时发现当地贫穷妇女怀孕时容易得一种恶性贫血，在酵母菌中有一种营养因子可以预防和治疗这种疾病。这种因子起初被叫做“威尔斯因子”，10年后，它首次被从菠菜叶子中分离了出来，因此被定名为叶酸。“强补叶酸”才是最彻底的办法。美国食品药品管理局在1996年做出决定，强制要求自1998年1月起粮食制品添加一定量的合成叶酸。根据添加量估计，每个美国人每天因此额外补充大约200微克的叶酸，再加上从其他食物摄入的叶酸，基本可以满足孕妇身体对叶酸的要求。效果非常明显，在强制添加叶酸实施一年后，美国神经管缺陷发生率降低了26%。加拿大也在1998年采取同样措施，效果更明显，神经管缺陷发生率降低了46%。;全民强补叶酸有可能使某些人的叶酸摄入量过高，但是说高叶酸会导致肿瘤发病率增加则是危言耸听。目前没有发现叶酸摄入过高有什么副作用。但是高叶酸可能干扰对维生素B12缺乏症的诊断。大约五分之一的老年人缺乏维生素B12，最初的症状是出现贫血。如果他们摄入的叶酸过多，就不会贫血，医生可能因此没有发现他们缺乏维生素B12，耽误了治疗。不过，每天摄入的叶酸要高达1毫克以上才会出现这种情况，按现在的叶酸添加量，是不太可能发生的。公共卫生政策乃是权衡利弊的结果，为了下一代的健康，有时不得不要让其他人群做出一定的牺牲。;2009.8.30;（《中国青年报》2009.9.2）;;;;;叶酸是一种B族维生素，是细胞分裂合成DNA时不可缺少的成分。如果从膳食中摄入的叶酸太少，DNA的合成就会减少，进而减少了细胞分裂。所有分裂的细胞都会因此受到影响，但是那些快速分裂的细胞受的影响更严重，例如红细胞的生产减少了，就出现了贫血。;;;;后来让叶酸名声大震的是一种叫神经管缺陷的出生缺陷。人类胚胎在第3周时，出现了一个叫神经板的区域，它的中间部分下陷，边缘隆起，形成神经褶。两侧神经褶逐渐向内侧合拢，到第27天左右，闭合形成神经管。神经管以后分化成脑和脊髓。;;;;如果神经管没有闭合，就出现了神经管缺陷。这是最严重也最常见的出生缺陷之一，每1000名新生儿中，就有1～2个有神经管缺陷：有的是大脑没有发育好，这种畸形几乎无一例存活；更多的是脊柱骨没有发育好，脊髓突出或暴露在外面，叫脊柱裂。脊柱裂会出现瘫痪、大小便失禁、智力障碍等症状。;;;;神经管缺陷的发生与多种因素有关。上个世纪50年代，研究人员注意到其中一个重要因素是营养不良。在贫困人口中，神经管缺陷的发生率总是比较高。而且，在冬天和早

●PCA是一种线性代数中的数据处理方法，它利用降维的思想，从高维度数据(如测序得到的百万级别SNP位点数据) 中提取关键的信息，以便我们使用更少的变量(指标)就可以对样本进行有效区分。这些被提取出的信息按照其效应从大到小排列，我们称之为主成分1(Principal Component1)、主成分2、主成分3... ●PCA分析的应用场景: 1.检测离群样本 2.推断群体分层和亚群间的遗传距离 ●又称为系统发生树，它利用样本间的差异度将样本进行聚类，用一种类似树状分支的图形来概括各物种之间的亲缘关系，可用来描述物种之间的进化关系和遗传距离远近。 ●不同的构树方法 1.基于距离的方法:首先通过各个物种之间的比较，根据一 定的假设(进化距离模型)推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。 进化树的构建则是基于这个矩阵中的进化距离关系。(UPGMA, NJ) 2.基于特征的方法:不计算序列间的距离，而是将序列中有差异的位点作为单独的特征，并根据这些特征来建树(ML MP) ●进化树的解读 1.枝长:枝长累积距离越近的样本差异越小 2.自展值:进化树分支可信度（蓝圈，百分比75%以上比较可信） 3.标尺:代表序列的差异程度 ●先预设群体由若干亚群(k=n)构成,通过模拟算法找出在k=n的情况下，最合理的样本分类方法。最后再根据每次模拟的最大似然值，找出最适用这群体的K值。 ●应用场景: 1.推算亚群划分情况 2.推算群体基因交流程度 3.推算个体的血统构成比例 ●主流软件 1.STRUCTURE 2.fastSTRUCTURE 3.Admixture ●连锁不平衡 ●当位于某一座位的特定等位基因与另一座位的某一等位基因同时出现的概率大于群体中随机分布的两个等位基因同时出现的概率时，就称这两个座位处于连锁不平衡状态。 ●一般而言，两个位点在基因组上离得越近，相关性就越强，LD系数就越大。反之，LD系数越小。也就是说，随着位点间的距离不断增加，LD系数通常情况下会慢慢下降。这个规律，通常就会使用LD衰减图来呈现。 ●LD衰减图就是利用曲线图来呈现基因组上分子标记间的平均LD系数随着标记间距离增加而降低的过程。 ●大概的计算原理就是先统计基因组上两两标记间的LD系数大小，再按照标记间的距离对D系数进行分类,最终可以计算出一定距离的分子标记间的平均LD系数大小。 ●LD衰减分析的应用 1.评估群体特性和选择强度:驯化选择会导致群体遗传多样性下降，位点间的连锁程度更高。所以，通常驯化程度越高选择强度越大的群体,LD衰减速度也越慢。例如商品化群体比自然群体通常更大的LD衰减距离。类似的自然选择、遗传漂变导致的群体遗传多样性下降，也会减慢LD衰减的速度。 2.检测受选择基因组区域:与有利突变紧密连锁的中性位点会由于选择作用在基因组上形成高频率的核心单倍型，以其为中心向基因组两侧扩展会形成长范围的扩展单倍型。然而随着与有利突变间距的增加，连锁不平衡程度会相应衰减，在一定范围内各扩展单倍型纯合的总和占核心单倍型纯合的比例可以被用来检测基因组范围内的选择作用。 3.GWAS分析中评估标记密度是否足够: GWAS分析本质就是利用标记和功能突变的相关性(LD关系)，来检测与性状相关的功能突变的位置。一般而言LD系数大于0.8就是强相关。如果LD系数小于0.1，则可以认为没有相关性。如果LD衰减到0.1这么大的区间内都没有标记覆盖的话即使这个区间有一一个效应很强的功能突变，也是检测不到关联信号的。所以通常可以通过比较LD衰减(到0.1)距离和标记间的平均距离来判断标记是否对全基因组有足够的覆盖度。(GWAS最低标记量≈基因组大小/LD衰减距离) 常用群体内检测指标的计算方法大致分为三种：1.基于核苷酸多态性降低的π、θw；2.基于分离位点频率的Tajima"D；3.基于连锁不平衡增加的EHH、iHS。以上三类指标对应于基因组受选择特征的三个维度，而后才有了群体间的选择指标：1.由π衍生的π ratio、ROD、Fst；2.由EHH衍生的XPEHH。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/52064863 对于单个物种，基于选择的效应，选择信号检测的方法可以被分为4大类: 1.基于等位基因频率谱的方法 2.基于连锁不平衡增加的方法 3.基于群体分化的方法 4.基于基因组杂合度的方法 ●基因型频率和基因频率的改变是选择作用在基因组上最直接的体现。基因频谱(site-frequency spectrum)就是指某种等位基因在基因组上某个目标区域内出现的频繁程度。 ●符合中性模型的群体，其群体中存在广泛的遗传多态，当突变发生时总能够维持在一个较低的频率，只有当群体基因组上出现或存在有利突变时，选择才会发生作用，从而产生所谓的选择清除或搭车效应。 ●代表性的检测方法: Tajima"s D, Fu andLi"sD, Fay and Wu"sH, CLR, Hp ●Tajima"s D检验的目的是区分随机演变的DNA序列(“中性”)和在非随机过程中演化的DNA序列，包括定向选择或平衡选择。 ●Tajima"s D的计算原理:多态位点数量和平均非匹配数量的差值。 ●D=0时，符合中性假设，群体未受到选择; D<0时，受到定向向选择; D>0时，受到平衡选择。 ●基于连锁不平衡理论，位点间的连锁不平衡程度会随标记间距离的增加而逐渐降低。因此，在基因组上可以观察到选择作用造成的不同长度的扩展单倍型纯合(Extended Haplotype Homozygousity)。 ●该方法的基本原理是:在中性条件下，基因组很难形成长范围的连锁不平衡的单倍型，因为新突变需要经历漫长的遗传漂变才能达到较高频率，而在漫长的时间里会发生大量基因重组事件，使得这种连锁不断被打破。而当群体处于正向选择作用下时，致因突变及其连锁位点在正选择的作用下，在短时间内会达到较高频率，形成大片段的纯合单倍型。扩展单倍型纯合度检验正是基于这样的特征来筛选受选择基因。 ●代表性的检测方法: EHH, XP-EHH, iHS, nSL, OmegaPlus ●同一物种不同群体之间由于环境不同或选择目标不同，其基因组等位基因频率会表现出歧化选择的效应。这种现象在相同基因座位不同等位基因均受到选择时表现尤为明显，即选择加速群体分化。因此，基于群体分化的方法，不同群体同一等位基因频率存在的差异程度大于两个群体处于中性条件下的期望时，就推断该位点存在选择作用。 ●代表性的检测方法: Weir and Cockerhan"s Fst, LSBL, di ●Fst的取值范围为0-1，1表示群体间完全分化的位点，0表示在群体间完全没有分化的位点。 ●基于Fst的的检测方法多采用基因组单位点扫描的策略，而这样的方式容易受到遗传漂变等因素的影响，产生假阳性的显著位点。为尽量减少假阳性的发生，通常采用滑动窗口的策略，降低这些干扰因素，增加选择信号检测的准确性。 ●当基因组上特定区域受到选择时，由于“选择性清除”作用的存在，该区域及其连锁的区域表现为多态性降低，同时纯和度增加。因此对基因组的杂合度进行检测，可以推断出基因组中受到选择的区域。基因组上受选择程度越高，则杂合度程度越低。 ●代表性的检测方法: θπRatio, ROH ●核苷酸多态性θπ比率越偏离1，受选择程度越高。θπ比率的检测公式如下:θπratio=θπA/θπB 其中，θπA和θπB分别代表A群体和B群体的θπ值。θπ比率大于1， 反映A群体的基因组杂合度大于B群体的杂合度，则B群体相应基因组区域受到选择。θπ 比率小于1,则A群体的基因组杂合度低于B群体，则选择发生在A群体对应的基因组区域。 https://www.jianshu.com/p/db932369b2e8 y坐标：Fst值 x坐标：染色体号 这个是选择相关的一个参数，大于0代表群体观测杂合度高于预期杂合度，稀有等位基因频率降低（群体收缩或者平衡选择），小于0说明群体观测杂合位点少于预期值，稀有等位基因频率增加（群体扩张或者低频选择）。 也就是说，只有0是正常的，其他都是选择发生。 https://blog.csdn.net/yangl7/article/details/109546077 π用来分析碱基多态性，多态性越低，受选择程度越高。取值时与Fst相反，需要取数据的后1%。 https://www.plob.org/article/21645.html 在selective sweeps选择过程中，有些强烈受到选择的位点variants由于LD的因素会连带着其附近的位点variants一起被保留，并且不会受到重组recombination的打断。一些低重组区域的haplotypes的长度会高于那些高重组区域的haplotypes的长度。因此，对比同一genomic区域在不同群体中的haplotype的长度可以用来判断是否受到选择。例如：在一个群体内部，如果某一个体强烈受到选择，其haplotype的长度会远长于其它个体；同理，对于两个群体之间的比较，某一群体受到选择，则其基因组中的受选择区域的haplotypes会比未受到选择群体中的haplotypes更长。 例如：使用selscan软件计算了澳洲野犬的iHS，并通过常染色体上20 kb的滑动窗口通过规范（在selscan的软件中）对分数进行归一化。如果其中30%的站点的iHS绝对值高于阈值(或iHS绝对值的前1%)，我们将窗口确定为候选区域。（参考Genomic regions under selection in the feralization of the dingoes） https://www.jianshu.com/p/23ab344d66f7 设置窗口滑动区间，计算落到各个区间的iHS总和，计算平均值，提取iHS绝对值为top 1%的窗口区间，认定为选择信号强的区间，根据文献，设置500kb的窗口；计算各个窗口内的均值，计算期望和标准差，利用以下公式得到标准化的iHS： https://www.jianshu.com/p/b2b45d2523db https://www.cnblogs.com/zhanmaomao/p/10964636.html 以绵羊（sheep）参考基因组为例：打开snpEFF文件夹下的snpEff.contig，在Third party databases下面增加新的物种信息： （1）若文件为按照窗口计算Fst后输出的文件，则提取为bed文件格式，bed格式(取染色体号，起始位置和结束位置和Fst 的值) （2）若文件为按照位点计算（例如：fst按位点计算、重测序SNP数据、重测序INDEL数据）但重测序使用中，得到的注释文件不理想 （3）若文件为vcf文件 (重测序SNP数据、重测序INDEL数据) (1) SnpEff结果解读 - (jianshu.com) (2)snpEff_genes.txt和snpEff_summary.html这两个文件记录总结性信息比较简单。 可观察到所需的目标物种位点注释信息

您好 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_18 关于您的问题提供资料给您参考: 沉字可写成沈？ 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa02140/a0214002 dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra02140 「沈」为「沉」之异体。沉，本为沈之俗字，《说文．水部》无「沉」而有「沈」：「陵上滈水也，从水冘声。」《广韵．平声．侵韵》以沈为正字， 图片参考：dict.variants.moe.edu/sword/sworda/sa02141/002 为俗字，教育部所颁《常用国字标准字体表》以沈沉二字今意稍别而两存，则「沉」为「沈」之异体；「沈」亦为「沉」之异体。 在繁体中文中，< 沈 >有二个音， "ㄔㄣˊ" 与 "ㄕㄣˇ"。 dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra02141 念 "ㄕㄣˇ" 时，是姓。如宋代有沈括、已故影星 沈殿霞。 念"ㄔㄣˊ" 时，则用法与意思皆与 < 沉 >相同。 < 沉 > ㄔㄣˊ，没入水中、往下降落、埋没、沦落等意思。 沉本为沈的异体字，二字皆甚常用。但沈有二音，音ㄕㄣˇ时 为姓氏，音ㄔㄣˊ有淹灭的意思。为免「沈先生」误读为 「ㄔㄣˊ先生」，所以标准字体表依通俗用法，二字皆收为正 字，以「沈」作为姓氏字，音ㄕㄣˇ；以「沉」作为淹灭等义 用字，音ㄔㄣˊ。 唯字又是否跟惟字相通共用呢？ <唯> 与 < 惟 > 在解释成" 独、只有、虽"跟当发语词，无义 时，二字相通。并非完全相通。 对于尊长的应答之词，表示恭敬的意思，只能用<唯唯>。 顺从而无所违逆，则是<唯唯诺诺>。 在说文解字：「惟，凡思也。」 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa01378/a0137802 dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra01378 所以，思量，思考时，只能用<思惟>、<思维>。 资料整理提供希望对您有所帮助 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_39 2009-06-16 14:31:45 补充： 感谢指导 您丰富的知识，热心的精神，知识的交流，是网友之福。 感恩 沉 不等于 沈 !!!! 沉就系沉 指物体被水埋没 或身处其中. EG.沉船 沉思 沈系一个简体字 繁体字系沈. 多用于人姓 或地方名. EG 沈(沈)阳. 不过 系内地简体字"沈"同"沉"系同意 因此系内地可以共用 中国香港不可以. 唯 惟 就真的是完全同义了. 都是指单一的意思.

好像就两种写法吧。这个是标准写法。这个是异体字。

SNP (single nucleotide polymorphism) vs. SNV (single nucleotide variant) As their name suggests, both are concerned with aberrations at a single nucleotide. However, a SNP is when an aberration is expected at the position for any member in the species – for example, a well characterized allele. A SNV on the other hand is when there is a variation at a position that hasn"t been well characterized – for example, when it is only seen in one individual. It is really all a question of frequency of occurrence.大意是如果在一个物种中该单碱基变异的频率达到一定水平就叫SNP，而频率未知（比如仅仅在一个个体中发现）就叫SNV。Google搜之，有很多类似解答。

结构变异(structural variants，SV) 结构变异类型: 通过pair-ends分析鉴定 ---插入(Insertion) ---缺失(Deletion) ---缺失插入(Delegation and Insertion) ---反转(Inversion) ..... conda search breakdancer conda install -y breakdancer 失败了一次，又一次， 一般来说我只关心报错error，warning什么的根本不管的，所以看一下生成了什么 4AL_requence.cfg：测序平台，样本，读长：150，indel总数量，最小值，最大值，平均indel长度，等 4AL_reseq.sorted.unique.markdup.add.bam.lib1.insertsize_histogram：插入片段的大小 4AL_reseq.sorted.unique.markdup.add.bam.lib1.insertsize_histogram.png生成的图片显示：插入片段的大小（横坐标）及相应的频率（纵坐标） 1-3列和4-6列被用来指定两个SV断点的坐标。 一列为染色体chr，一列为位置pos，一列为方向orientation，正负号代表reads比对到anchoring区域的方向，数字代表比对到这个位置的reads数目。 第7列表示SV的类型， 分别有：DEL (deletions), INS (insertion), INV (inversion), ITX (intra-chromosomal translocation,异位发生在同一条染色体内), CTX (inter-chromosomal translocation,易位发生在两条同源或非同源染色体之间), and Unknown. 第8列表示SV的大小， 可以忽略正负号的意义，对染色体间易位无用。 第9列可信度得分。 第10列支持该SV的reads数目。 第11列，library中支持该SV的reads数目 第12列run parameter 第七列为不同的SV类型，统计各种类型有多少，并分别输出到不同的txt中。 cat 4AL_requence.cfg |grep "DEL" >4AL_DEL.txt cat 4AL_requence.cfg |grep "INV" >4AL_INV.txt cat 4AL_requence.cfg |grep "ITX" >4AL_ITX.txt cat 4AL_requence.cfg |grep "CTX" >4AL_CTX.txt

您好 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_18 关于您的问题提供资料给您参考: 壹、 【伎】与【技】在解释成<才艺、才能>时，二字是相通的。 其余的时候则是不同。 贰、 【伎俩】与【技俩】二词都存在，都有<不正当的手段、花招> 的涵义在，此时二词是相通的。但是在其他解释时，则不能相 通。 详细资料如下: 技 1.才艺，专门的本领。如：「演技」﹑「绝技」﹑「杂技」﹑「口技」﹑「一技之长」。 2.工匠。荀子˙富国：「故百技所成，所以养一人也。」 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_35 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa01507/a0150702 dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra01507 技俩，不正当的手段、花招。如：「我们静观其变吧！看他还 能使什么技俩！」 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_35 伎 1.技艺、才能。通「技」。 2.古代称以歌舞娱乐宾客为业的女子。亦作「妓」。 唐˙刘禹锡˙蜀先主庙诗：「凄凉蜀故伎，来舞魏宫前。」 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_35 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshingb/ *** 00024/b0002401 dict.variants.moe.edu/yitib/frb/frb00024 伎俩 1.技能、本领。旧唐书˙卷一九○˙文苑传下˙司空图传：「伎 俩虽多性灵恶，赖是长教闲处著。」唐˙贯休˙战城南诗二首之 一：「邯郸少年辈，个个有伎俩。」。通本领、本事、技能 2.欺骗人的手段或花招。元˙刘时中˙端正好˙众生灵遭磨障套 ˙倘秀才曲：「吞象心肠歹伎俩，谷中添秕屑，米内插粗糠， 怎指望他儿孙久长？」醒世恒言˙卷七˙钱秀才错占凤凰俦： 「弄假成真，以非为是，都是你弄出这个伎俩！」类似花样、 手法、手段。 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_35 资料提供希望对您有所帮助 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_39 技 是煲义 多形技术好. 「技」则不配「俩」。因「伎俩」是贬义 一个是手字边 一个人字边 v 一个是手字边 一个人字边

开发时设置的，使用ALV参数i_savei_save = "" --- 不能保存格式；i_save = "X" --- 保存标准格式；i_save = "U" --- 保存特定用户格式；i_save = "A" --- 保存标准格式和特定用户格式 到思互圈子网站查看回答详情>>

什么版本呀？我的是C++BUILDER6与C++BUILDER2010 再留个信箱。

您好 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_18 纡尊降贵 之"纡" 字，有人读"于"音，也有人读"书"音，究竟那个读音才对呢？ 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_6 关于您的问题提供资料给您参考: 纡　　部首　糸　部首外笔画　3　总笔画　9 注音一式　ㄩ 通用拼音　yu 也就是说只有一种音，没有第二种音。 其解释如下: 1.曲折。 2.郁结烦闷。 3.围绕﹑缠绕。 4.系戴﹑佩带。 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshingb/ *** 03329/b0332936 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshingb/ *** 03329/b0332937 　dict.variants.moe.edu/yitib/frb/frb03329 降贵纡尊 ㄐㄧㄤˋ　ㄍㄨㄟˋ　ㄩ　ㄗㄨㄣ 屈降尊贵的身分地位，谦逊待人。 南朝梁˙简文帝˙昭明太子集序：「未有降贵纡尊，躬刊手 掇。」亦作「纡尊降贵」。 资料提供希望对您有所帮助 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_39 参考: dict.revised.moe.edu/index jyu1 于 于 淤 迂 纡 瘀 扜 邘 杅 玗 衧 陓 凵 箊 芋 穻 唹 盓 2009-01-20 18:16:23 补充： humanum.arts.cu.edu/Lexis/lexi-can/ 纡 部首: 图片参考：humanum.arts.cu.edu/Lexis/lexi-can/img/rad/rad120 [120] 笔画: 9 字音分类: 单读音字 图片参考：humanum.arts.cu.edu/Img/gycd2a 大五码: ACFA 仓颉码: 女火一木 频序 / 频次: 5003 / 12 图片参考：humanum.arts.cu.edu/Img/lindict_logo 音节 (中国香港语言学学会) 粤 音 & 根据 同音字 相关音节 词例(解释) / 备注 jyu1 图片参考：humanum.arts.cu.edu/Lexis/lexi-can/img/sounder 黄(p.50) 周(p.128) 李(p.22) 何(p.368) 玗 唹 箊 [14..] --选择-- 同声同韵 同韵同调 同声同调 弯曲 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_18 纡 部首：糸 + 3 划 粤语拼音：jyu1 图片参考：humanum.arts.cu.edu/Lexis/lexi-can/img/sounder 汉语拼音：yu1; ou1; yu3; xu1 （粤音同音字） 于 于 淤 迂 纡 瘀 扜 邘 杅 玗 衧 陓 凵 箊 芋 穻 唹 盓 解释：贬抑尊贵的地位，谦卑自处。 例　：为了选举，一些平日高高在上的候选人不惜纡尊降贵，登门拜票。 humanum.arts.cu.edu/Lexis/lexi-can/ dict.moe/cgi-bin/jdict/GetContent.cgi?DocNum=44132&GraphicWord=&QueryString=纡 dictionary.sina/word/ce/纡

您好 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_18 『竝』字怎读？怎解？ 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_6 关于您的问题提供资料给您参考: 　 图片参考：dict.variants.moe.edu/sword/sworda/sa00018/003 是【并】 的异体字，所以念法跟【并】 ㄧ样。可以念 (一)ㄅㄧㄥˋ　(二)ㄅㄤˋ 相关解释如下: (一)ㄅㄧㄥˋ　 1.并合。如：「并案处理」。 2.两种或两种以上的事物并排著。 3.一起、同时。如：「相提并论」、「异说并起」。 4.且、而且。如：「这个案子，保证能完成，并能做得尽善 　尽美。」 5.相当于「连」、「同」。如：「并此浅近的原理亦不能明 　。」汉书．卷四十七．代孝王刘参传：「徙代王于清河， 　是为刚王。并前在代凡立四十年薨。」 (二)ㄅㄤˋ 依傍。通「傍」。史记．卷六．秦始皇本纪：「北据河为 　塞，并阴山至辽东。」张守节．正义：「从河傍阴山，东 　至辽东。」明．归有光．先妣事略：「由千墩浦而南，直 　桥并小港以东，居人环聚，尽周氏也。」 异体字 图片参考：dict.variants.moe.edu/sword/sworda/sA00018/003 研订者 简宗梧 音　读 ㄅ｜ㄥˋ 内　容 「ue04b」为「并」之异体。并，《说文．ue04b部》篆体作「 图片参考：dict.variants.moe.edu/sword/sworda/sa00018/001_1_a 」，从二立。《汉隶字源．上声．迥韵》、《隶辨．上声．迥韵》、《新加九经字样．杂辨部》、《玉篇．ue04b部》、《广韵．上声．迥韵》、《类篇．并部》、《正字通．立部》等，皆以「ue04b」字为正字，隶省之「并」为异体字。今既以「并」字正字，则「ue04b」为异体字，应无疑义，应予认定。 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00018/a0001801 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00018/a0001811 详细资料请点我 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_35 资料提供希望对您有所帮助 图片参考：.yimg/iugc/rte/ *** iley_39 参考: dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra00018 竝=并 音:并 普通话:bing(4) 部首:立(5) 残笔(除了部首还有多少笔):5 总笔画:10 内码:7ADD 仓硕:卜廿卜廿 参考: 我家翻译通 好易通9600 竝字呈两人并排站立状；竝者，并也。 并字由竝字演变而来，外型亦极其近似，写法不同而已。 竝字音、义都与并同。 如竝排、竝立、竝且。即并排、并立、并且。 希望能帮你。 竝 = 同音 [ 凹 ] 执字竝 < 这句你会听过 ! 2009-01-08 09:01:20 补充： 上述是中国香港字用法 ! 但亦是国语简体字=并 竝 拼音:bìng bìngㄅㄧㄥˋ 同“并”。 并也。从二立。凡竝之属皆从竝。蒲迥切

更新1: 可以解释吗？谢谢。 您好 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_18 关于您的问题提供资料给您参考: 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00331/a0033101 分与份于ㄈㄣˋ音时多见混用。 究其本义「分」为分别、分开的意思， 所以可引申为成分、部分的意思。 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa00102/a0010201 「份」本读为ㄅ｜ㄣ，同「彬」字。后与「分」的类化字 「份」同形相混，遂有二音。 今于表示名分、身分、部分等义时，宜用「分」字； 表示量词，如：「一份工作」、「一份报纸」，或「股份」时， 可从俗用「份」字。 所以，个人在社会中所拥有的名位、职责与权利的范围， 只能用「身分」。 整体中一个单位， 以「部分」为主，但俗用亦可用「部份」。 资料提供希望对您有所帮助 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_39 参考: dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra00102 部分是对的；部份是错的。 身分是对的；身份是错的。 是部份： 份：一份 分：分开 部份是指其中一份，所以is 份 是身分： 份：一份 分：跟据你的阶级分便身分 参考: 我的老师 部分 图片参考：a5556.myweb.hi/msn/e_word/ew%20(17) 部份 图片参考：a5556.myweb.hi/msn/e_word/ew%20(21) 身分 图片参考：a5556.myweb.hi/msn/e_word/ew%20(8) 身份 图片参考：a5556.myweb.hi/msn/e_word/ew%20(6)

亚变异型（求采纳）

更新1: 咁 卫生署个招牌点解唔用正写？？佢系用衞u359e！！ 您好 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_18 卫 与 衞 是否相同共用??? 关于您的问题提供资料给您参考: 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa03704/a0370401 图片参考：dict.variants.moe.edu/cutshing/cutshinga/sa03704/a0370411 「衞」为「卫」之异体。《说文．行部》：「 图片参考：dict.variants.moe.edu/sword/sworda/sa03704/002 、ue877。宿卫也。从韦从帀，从行，行、列也。上《说文》、下隶省。」《字汇．行部》：「卫，俗ue877字。」《正字通．行部》：「卫，同衞，俗省。」按ue877为卫之隶省，故今定作卫之异体。 从资料中显示，二字可通用。 【卫】是正字，而【衞】是俗字。 所以，书写时仍以【卫】为主。 资料提供希望对您有所帮助 图片参考：l.yimg/f/iugc/rte/ *** iley_39 2009-06-01 21:34:33 补充： 若是在台湾，就会用<卫生署>。 在中国香港，就不知了。 2009-06-01 21:38:05 补充： 在台湾都用<卫>。 所以，不管 保卫国家、卫生署，都不会用 "衞" 。 谢谢 参考: dict.variants.moe.edu/yitia/fra/fra03704

报错的原因是你没有定义过 ADOUery1 ，我想你应该是一个delphi的初学者，连控件都没定义过就想用，不报错就怪了。解决的方法是：情况1：如果你从未在任何地方定义过ADOQuery1 你应该拉一个 TADOQuery 控件到你的 登录窗体(TLoginfrm) 中 ，并命名为ADOQuery1，然后为ADOQuery1.connection 指定一个数据库连接。如果你仍没创建过数据库连接，你还需要拉一个TADOConnection 到这个登录窗体或者一个专门的数据单元模块中,并命名为 ADOConnection1 , 然后为ADOConnection1设置数据库连接串，然后将 ADOQuery1.connection 指定为 ADOConnection1 。情况2：你已在其它单元定义过ADOQuery1 如果是这种情况，你在登录窗体(TLoginfrm) 中要便用其它单元定义的ADOQuery1时，需要在Adoquery1的前面引用其它单元的名称( 如：data.ADOQuery1.close )

Error running app: （stackoverflow 还是相当靠谱的啊 ） 在面板中点击 Build Variants 找到想要debug的Model，将此Model后面Build Variants的 release 修改为debug ，等待重新build之后，就可以进行正常的debug了，如下图： (1) 如果在gradle中配置过渠道包，在Build Variants中会有很多选项，看一下正在使用的是否带有release后缀 如果有则选择相应的debug，如下图： (2) 如果在Android Studio 面板中没有 Build Variants 则按下面步骤进行，即可调出此面板，如下图： 若此文有幸被您看到，欢迎指正(づ￣ 3￣)づ

Fst ：群体间遗传分化指数，是种群分化和遗传距离的一种衡量方法，分化指数越大，差异越大。适用于亚群体间多样性的比较。用于衡量种群分化程度，取值从0到1，为0则认为两个种群间是随机交配的，基因型完全相似；为1则表示是完全隔离的，完全不相似。它往往从基因的多样性来估计，比如SNP。是一种以哈温平衡为前提的种群遗传学统计方法。 在群体遗传学中衡量群体间的遗传分化的程度的指标有许多种，较为常见的就是 遗传分化指数（Fst） ，fst是由F统计量演变而来，F统计量主要有三种（FIS，FIF，FST）。Fst是针对一对等位基因，如果基因座上存在复等位基因，则需要用Gst衡量，基因差异分化系数（gene differentiation coefficient，Gst）。假定有s个地方群体，第k个地方群体相对大小为wk，k地方群体中第i个等位基因频率为qk(i)，杂合体频率观察值为hk，那么，整个群体中观察到的杂合体频率平均值HI，地方群体为理想群体的期望杂合体频率平均值HS，整个群体为理想群体的期望杂合体频率HT，分别为： FIS，是HI相对于HS减少量的比值，即地方群体的平均近交系数。 FST，是HS相对于HT减少量的比值，即有亲缘关系地方群体间的平均近交系数。 FIT，是HI相对于HT减少量的比值，即整个群体的平均近交系数。 简单来说，两个种群之间遗传差异的基本测量就是统计量FST。在遗传学中，F一词通常代表“近亲繁殖”，它倾向于减少群体中的遗传变异。遗传变异可以用杂合度来衡量，所以F一般表示群体中杂合性的减少。 FST是与它们所属的总群体相比，亚群体中杂合性的减少量。 Fst值的取值范围是【0,1】，最大值为1表明两个群体完全分化，最小值为0表明群体间无分化。 在实际的研究中Fst值为0--0.05时说明群体间遗传分化很小，可以不做考虑； 为0.05--0.15时，表明群体间存在中等程度的遗传分化； 为0.15--0.25时群体间存在较大的遗传分化； 为0.25以上的时候群体间就存在很大的遗传分化了。 1）找出每个亚群的等位基因频率。 2）查找复合群体的平均等位基因频率 3）计算每个亚群的杂合度（2pq） 4）计算这些亚群杂合度的平均值，这是HS。 5）根据总体等位基因频率计算杂合度，这是HT。 6）最后，计算FST =（HT-HS）/ HT 基因SLC24A5是黑色素表达途径的关键部分，其导致皮肤和毛发色素沉着。与欧洲较轻的皮肤色素密切相关的SNP是rs1426654。 SNP有两个等位基因A和G，其中G与轻度皮肤相关，在犹他州的欧裔美国人中，频率为100％。美洲印第安人与美国印第安人混血儿的SNP在频率上有所不同。墨西哥的样本有38％A和62％G;在波多黎各，频率分别为59％A和41％G，查尔斯顿的非裔美国人样本中有19％A和81％G.这个例子中的FST是什么？ 看了眼花缭乱的理论知识，感觉云里雾里的应该是正常的感受。总结一下，其实Fst分析就是看两个群体之间分化程度的一种方法，Fst值越大（越接近1）表明两个群体间分化程度越高，亲缘关系越远；Fst值越小（越接近0）表明群体间分化程度越低，亲缘关系越近。 一般我们用于分析的序列都很长，样本量也很大，靠笔算可能比西天取经还难。所以我们用强大的VCF分析工具——vcftools软件来计算Fst值。 SNP单点计算 按照区域（窗口模式）计算 其中--vcf 是输入vcf格式文件，里面保存的是全部样品的位点信息，具体细节大家自己查一查。 --weir-fst-population 这个命令是告诉计算机需要计算的群体ID名，该文件必须是txt格式，每个ID占一行，每次计算两个群之间的关系，因此需要population_1.txt和population_2.txt两个文件。 单点计算就是每个SNP位点单独计算，窗口模式就是按照预先设定的步长，多个SNP位点计算一次，两者的区别就是在后面加上窗口的大小和步长参数：--fst-window-size 500000 --fst-window-step 50000 ，这里窗口设置为500kb，步长设置为50kb，窗口的设置没有一个固定的标准和要求，都是按照自己的需要而定。 数据可视化换句话说就是清（hua）楚（shi）的展示你的结果。回头看看，在Fst分析中，Fst值越大（越接近1）表明两个群体间分化程度越高，亲缘关系越远；Fst值越小（越接近0）表明群体间分化程度越低，亲缘关系越近。那么我们所画的图，应该要清晰的展示两个群体Fst值的大小。因此，我们会选择散点图，它可以展示在整个基因组上，每个区域两个群体Fst值的大小。当然，如果你要比较多个群体之间的关系，也可以把整个基因组看作一个整体，用箱图展示群体之间的Fst值大小关系。 废话太多，先上个某文章的经典图片： 文章对它的描述如下：A major genomic signature of modern processing tomatoes and three causative variants for pink fruit. FST values for all SNP sites between tomatoes for fresh consumption and modern processing tomatoes. Blue dots above the horizontal dashed line indicate highly divergent SNPs (top 1%; FST = 0.4464). 我是用R画的，当然你也可以直接把数据导入EXCEL，用EXCEL画也是非常漂亮的。 我的数据整理后长这样，用到的是窗口模式返回结果的WEIGHTED_FST列数据（这里我重新命名为Sample）： 分享一下我写得一个R：（大家需要自己根据自己的数据就行调整，但是万变不离其中，你们可以的！） Vcftools Manual Genomic analyses provide insights into the history of tomato breeding Fst的计算原理与实战

Gradle是可以用于Android开发的新一代的 Build System， 也是 Android Studio默认的build工具。Gradle脚本是基于一种JVM语言 -- Groovy，再加上DSL（领域特定语言）组成的。因为Groovy是JVM语言，所以可以使用大部分的Java语言库。所谓DSL就是专门针对Android开发的插件，比如标准Gradle之外的一些新的方法（Method）、闭包（Closure）等。由于Gradle的语法足够简洁，而且可以使用大部分的java包，当之无愧地成为新一代 Build System。使用Android Studio新建一个工程后，默认会生成两个build.gralde文件，一个位于工程根目录，一个位于app目录下。还有另外一个文件 --settings.gradle。根目录下的脚本文件是针对module的全局配置，它的作用阈所包含的所有 module 是通过settings.gradle来配置。app文件夹就是一个module，如果在当前工程中添加了一个新的module -- lib，就需要在settings.gralde文件中包含这个新的module

charge愿意是计算rate费率charge rate直译就是计算费率

您好,calling在这里是识别的意思,除了variant calling（识别变体）,还有genotype calling（识别基因型）、base calling（识别碱基）等.可以参考以下文献的中英版本： Mapping short DNA sequencing reads and calling variants using mapping quality scores Genome Res H. Li J. Ruan R. Durbin ...Error probabilities are also derived for the final genotype calls, using a Bayesian statistical model that incorporates the mapping qualities, error probabilities from the raw sequence quality scores, sampling of the two haplotypes, and an empirical model for correlated errors at a site. Both read mapping and genotype calling（,5,

SNP（单核苷酸多态性single nucleotide polymorphism）是指在人群中“普遍”（最小等位基因频率（MAF）大于1-5%）存在的SNV（单核苷酸变异single nucleotide variation）。SNV包含SNP，同时还包括其它低频的单核苷酸变异位点，如mutation。遗传变异在除了SNV，还包括小片段插入/缺失变异（indels），拷贝数变异（CNV）和染色体异常等。目前，ACMG不建议使用mutation和SNP两级分类变异，建议使用五级分类法：致病性变异、可能致病性变异、临床意义未明变异、可能良性变异和良性变异。

文章来自：Concepts and relevance of genome-wide association studies 我觉得读完这篇文章需要认识SNP, Haplotype, alleles, LD这些基本概念。部分内容由于理解不到位，所以没翻译。尽量看原文理解吧，有错的话请见谅！ 摘要：全基因组关联分析(GWAS)技术在过去10年中一直是鉴定疾病和其他性状相关基因的主要方法。已经有超过2000份人类GWAS报告。这项技术还在不断改进，研究人员最近可以研究各种动物、植物和模式生物。在这里，我们将概述GWAS的概念:基础生物学，方法的起源，以及GWAS实验的主要组成部分。 Keywords: genome-wide association study, genetics, statistics, gene discovery 最初开发GWAS是为了研究人类基因组。人类基因组是由超过30亿个DNA碱基组成的序列，可以用AGCT四个字母表示。在整个人类中，许多基因组序列是相同的或高度保守的，但每个人的基因组都是独一无二的。一个特定的人的基因组序列可能与标准的人类参考基因组有超过300万个不同的位置。每一代都有新的突变被引入到基因组中，现在在所有人群中广泛观察到许多旧的突变。这些常见的突变（common mutations）通常被称为变异或多态性（variants or polymorphisms）。 最常见的变异类型是单核苷酸多态性(SNP)，其描述单个DNA碱基的变化。同一基因在同一位点上含有不同形式的snp，通常称为等位基因（The different forms of the same gene containing variable SNPs within the same site(s) are typically called alleles）。GWAS方法主要关心在每个研究对象中确定与各种snp相关的等位基因，并进行统计比较以识别与特定性状相关的snp或基因（就是用SNP和群体的表型数据进行统计学关联）。如果某种等位基因在患有疾病的人中比其他健康人更常见，这就被解释为这种等位基因或附近的另一种变异可能导致疾病或至少增加疾病风险的证据（一定要注意直接关联的SNP并不一定是致病SNP，与它邻近的可能也是）。 大多数snp是由某个历史突变事件引起的。由于这个祖先，每一个新的等位基因最初都与其所在的特定染色体的其他等位基因相关联。在单个染色体或染色体部分区段上观察到的特定的一组等位基因称为单倍型（说白了，单倍型是某段染色体区域的一串SNP）。在减数分裂过程中，新的单倍体是通过额外的突变或染色体重组(也称为交叉)形成的。单倍型往往是保守的，特别是在最近有共同祖先的个体中(见fig 1)。在GWAS中，单倍型保守性是一个非常重要的因素。导致某一特定性状的遗传变异可能无法在GWAS中直接检测，但通过同一单倍型内发生的snp的关联，其信号可能是明显的（这是GWAS的核心，上面也有提到）fig2。（The nonrandom cou2011occurrence of alleles within a chromosome or haplotype is called linkage disequilibrium, or LD. The degree of LD in a population is shaped by selection, recombination rate, mutation rate, consanguinity and other factors）染色体或单倍型内等位基因的非随机共现称为连锁不平衡，或LD。LD在群体中的程度是由选择、重组率、突变率、血缘和其他因素决定的。The origins of GWAS 使得GWAS成为可能的是21世纪早期的科学进展。人类基因组计划的完成大大提高了我们对人类基因组的认识，为基因变异的研究提供了更好的背景。国际人类基因组单倍型图计划于2005年完成了第一阶段，开展了一项史无前例的SNP发现计划，并首次提供了详细的人类单体型和LD图谱。这些科学成就使人们有可能识别出相对少量的snp，这些snp能够代表人类基因组中大多数常见的变异。GWAS的时代诞生于生物技术公司，包括Affymetrix、Illumina和Perlegen推出了竞争平台，同时对数十万个snp进行基因分型。 2005年，国家人类基因组研究所和欧洲生物信息学研究所进行了对年龄相关性黄斑变性(AMD)的分析。作为第一个GWAS研究，这项研究分析了146名研究对象的约10万个snp，确定cfh基因是AMD的主要风险因子。从此，GWAS每年都会发布数百份报告。近年来发表的人类GWAS研究的数量已经趋于稳定，但研究群体的平均规模继续增长(表1)。目前最大的GWAS研究可能包括超过10万名受试者。（人类GWAS数量是极多的，植物在1000份以上就是超大规模了。动物的样本有时候少的只有几十个）。 GWAS研究可以研究质量或者数量性状位点。在GWAS研究设计中必须考虑几个问题，包括基因分型平台的选择、样本量和样本收集、统计分析计划、统计能力、多重检验的校正和群体结构。 GWAS的基因型数据通常是微阵列检测，该技术可以检测群体内的多态性。基因微阵列涉及三个基本原则： 1.DNA微阵列固定特意等位基因的寡核苷酸探针，这些探针是人工合成DNA的短片段，与目标DNA序列互补； 2.目标物的核酸片段序列，用荧光染料标记； 3.检测和记录杂交信号的系统。 有许多不同的微阵列或“芯片”可用于人类和非人类。一些芯片被设计用来测试尽可能多的snp——目前大约有500万个。有些芯片是专门设计来测试基因编码区域的snp的，这些编码区域约占基因组的2%。其他芯片可能测试相对较少的snp，这些snp是经过精心挑选的，可以有效地代表全世界的单倍型多样性。一些芯片是为特定的种族设计的，或者可能富含与特定疾病相关的基因的snp。在选择基因分型芯片时，重要的是要考虑当前项目的目标，与过去或计划的未来研究数据的兼容性，以及可用的预算。 GWAS研究的下一个目标是收集和记录所需的表型，可以是定量的(整数或实值)或二分的(病例对照)。数量性状可以提供更多的统计力来显示遗传效应，但病例对照研究设计也可以有效地识别与表型相关的多个基因。我们可以在文献中看到例子。 一旦收集到样本并进行基因分型，就可以开始进行全基因组关联的统计分析。这一过程首先进行彻底的质量控制分析，以确认基因型数据的准确性。对每个SNP进行统计假设检验，0假设与表型无关。根据测试的是哪种类型的特质，有许多关联测试可用。数量性状一般采用线性回归方法进行分析，假设性状是正态分布的，各组内方差相同，各组之间是独立的。流行的分析包括方差分析和GLM。二元性状通常使用logistic回归或诸如x2或Fisher精确检验等检验进行分析；logistic回归之所以流行，是因为它允许对其他协变量进行调整。在GWAS中，统计能力和多重检验校是很重要的问题。在测试大量snp时，假阳性相关性是一个很大的风险，因此必须对相关性的统计证据保持较高的标准。人类GWAS研究中典型的显著性阈值为，P值小于5e - 8，相当于100万独立试验的标准Bonferonni校正。具有较大遗传多样性的种群，例如非洲群体，可能需要更严格的标准来确定测试结果是否具有统计意义。为了达到这样的显著性水平，可能需要非常大的样本量，特别是对于罕见病等位基因和效应值较小的等位基因(Figure 4)。GWAS的统计能力受到许多因素的影响，其中一些因素超出了研究者的控制范围。这些因素包括:表型遗传结构的复杂性，疾病等位基因的频率和效应大小，表型测量的准确性和表型的同质性，以及因果变异和snp之间的LD关系。 标准GWAS检验统计假设分析中的所有样本都是不相关的，并且是从一个统一的随机交配群体中选择的。任何偏离这一假设的行为都可能导致意想不到的结果，尤其是在大型研究群体中(在特定时间段内遭遇特定事件的受试者群体)。例如，如果某一种族的个体在一个实验的对照组中被高估了，由于该种族独特的遗传背景，整个基因组的检测结果的显著性可能会不断膨胀。主成分分析(PCA)可用于基于基因组相似性对研究对象进行分层，常用于评估GWAS中的群体分层(Figure 5).通常，为了解释群体结构会对GWAS的检测方法进行调整。另一种基于pca的校正方法是使用混合线性模型(MLM)回归来解释所有研究对象之间成对等位基因的共享。MLM方法，如EMMAX和 GEMMA有效地解释了人类和农作物中的群体结构。

就是全部清0

不幸的是,因为病死率是这样一个古老的贸易术语,它的意思是有些依赖于实践的港口货物卸载。这些差异问题特别是在卸货成本宣传的方式。一些港口的传统计费分别为装卸货物的卸货费用,和其他人将要求航运公司为这些服务作为海洋货物成本的一部分。航运公司承包的出口国显然能够沟通的实践是在给定的卸货港。然而,为了解释这些差异的实践,变异的病死率—创建反映贸易伙伴负责卸货的费用。“CFR降落”明确指出,由出口商承担卸货费用,和“CFR未偿清的”指出,卸货费用由进口商承担。在这些情况下,正确的语法应该是:CFR拉各斯,尼日利亚、降落

安装Sublime Text3编辑器Windows下有安装版和便携版之分，这里建议大家使用安装版。安装的过程十分简单，只需一路next，最后finish即可。由于编辑器原生对中文支持不佳，需要安装编码插件进行改善下载并解压缩，将得到的ConvertToUTF8-master文件夹更名为ConvertToUTF8，复制到编辑器的自定义封装包目录中即编辑器Preferences/BrowesPackages...菜单项打开的目录。获取VC编译器中的定义及库文件：很多时候，我们仅仅是为了编译某个小程序，完全没有必要安装Visual Studio那样的大块头。因此，网上就有人从中提取出了VC编译器。下载并解压缩，将得到的VC2008文件夹复制到Sublime Text3编辑器的安装目录中。该目录的一般路径为：D:ProgramFilesSublime Text 3。编写批处理文件：编写一个执行编译、连接命令的批处理文件，保存到VC编译器的目录中。该目录一般为：D:ProgramFilesSublime Text 3 VC2008。该批处理文件的内容如下：@echo offrem 请根据 VC2008文件夹的目录修改下面的 VC_Dir 环境变量！set VC_Dir=D:ProgramFilesSublime Text 3VC2008set include=^%VC_Dir%include;^%VC_Dir%PlatformSDKInclude;^%VC_Dir%atlmfcinclude;^%include%set lib=^%VC_Dir%lib;^%VC_Dir%PlatformSDKLib;^%VC_Dir%atlmfclib;^%lib%set path=^%VC_Dir%in;^%PATH%set VC_Dir=echo on@nmake由于这里使用nmake工具执行编译命令，因此需要为你的每个工程建立一个Makefile文件。关于Makefile文件的资料，可以参考罗云彬大哥的《Windows环境下32位汇编语言程序设计》一书中的示例。随后会发搭建32位汇编语言环境的方法。事实上C语言版本就是它的衍生品，使用Sublime Text3要比罗哥推荐的EditPlus编辑器漂亮和好用很多。配置Sublime Text 3编译系统创建一个名为C++.sublime-build的文件，复制到编辑器的用户自定义配置文件夹内，该目录一般为：C:Users用户名AppDataRoamingSublimeText 3PackagesUser即编辑器Preferences/BrowesPackages...菜单打开的目录下的User文件夹中，如果此文件夹不存在，可以自行创建。根据批处理文件所在目录修改C++.sublime-build文件中的cmd路径，本例中为：D:\ProgramFiles\Sublime Text 3\VC2008\000MyBuildVC2008.bat。注意路径中使用的是双斜杠。C++.sublime-build文件的内容如下：{ // 请根据你的批处理文件所在目录修改下面的路径： "cmd" :["D:\Program Files\Sublime Text 3\VC2008\000MyBuildVC2008.bat","/Fo${file_base_name}", "/O2", "${file}"], "file_regex" :"^(..[^:]*):([0-9]+):?([0-9]+)?:? (.*)$", "working_dir" : "${file_path}", "selector" :"source.c, source.c++", "encoding" :"cp936", "variants" : [ { "name" : "Run", "cmd" : ["CMD", "/U","/C", "CL /Fo${file_base_name} /O2 ${file} &&${file_base_name}"] } ]}

机器学习模型设计五要素数据可能没什么用，但是数据中包含的信息有用，能够减少不确定性，数据中信息量决定了算法能达到的上限。数据环节是整个模型搭建过程中工作量最大的地方，从埋点，日志上报，清洗，存储到特征工程，用户画像，物品画像，都是些搬砖的工作也被认为最没有含金量同时也是最重要的地方。这块跟要解决的问题，所选的模型有很大关系，需要具体问题具体分析，以个性化为例讲讲特征工程中的信息损失：我们搭模型的目的是预测未来 -“以往鉴来，未卜先知 ”，进一步要预测每个人的未来，实时预测每个人的未来。要想做好这件事情，对过去、对用户、对物品越了解越好，首先需要采集用户的行为（什么人在什么时间什么地点以什么方式对什么东西做了什么事情做到什么程度 ），然后进行归因找到影响用户点击的因素，构建用户兴趣图谱，最后在此基础上去做预测。这个过程中，每个环节都会有信息损失，有些是因为采集不到，比如用户当时所处的环境，心情等等；有些是采集得到但是暂时没有办法用起来，比如电商领域用户直接感知到是一张图片，点或不点很大程度上取决于这张图片，深度学习火之前这部分信息很难利用起来；还有些是采集得到，也用的起来，但是因为加工手段造成的损失，比如时间窗口取多久，特征离散成几段等等。起步阶段，先搞“量”再搞“率”应该是出效果最快的方式。#2 f(x)f(x)的设计主要围绕参数量和结构两个方向做创新，这两个参数决定了算法的学习能力，从数据里面挖掘信息的能力（信息利用率），类比到人身上就是“天赋”、“潜质”类的东西，衡量这个模型有多“聪明”。相应地，上面的{x,y}就是你经历了多少事情，经历越多+越聪明就能悟出越多的道理。模型复杂度-VC维参数量表示模型复杂度，一般用VC维衡量。VC维越大，模型就越复杂，学习能力就越强。在数据量比较小的时候，高 VC 维的模型比低 VC 维的模型效果要差，但这只是故事的一部分；有了更多数据以后，就会发现低 VC 维模型效果再也涨不上去了，但高的 VC 维模型还在不断上升。这时候高VC维模型可以对低VC维模型说：你考90分是因为你的实力在那里，我考100分是因为卷面只有100分。当然VC维并不是越高越好，要和问题复杂度匹配：-- 如果模型设计的比实际简单，模型表达能力不够，产生 high bias；-- 如果模型设计的比实际复杂，模型容易over-fit，产生 high variance；而且模型越复杂，需要的样本量越大，DL动辄上亿样本模型结构模型结构要解决的是把参数以哪种方式结合起来，可以搞成“平面的”，“立体的”，甚至还可以加上“时间轴”。不同的模型结构有自身独特的性质，能够捕捉到数据中不同的模式，我们看看三种典型的：LR：只能学到线性信息，靠人工特征工程来提高非线性拟合能力MLR：与lr相比表达能力更强，lr不管什么用户什么物品全部共用一套参数，mlr可以做到每个分片拥有自己的参数：-- 男生跟女生行为模式不一样，那就训练两个模型，男生一个女生一个，不共享参数-- 服装行业跟3C行业规律不一样，那就训练两个模型，服装 一个3C一个，不共享参数沿着这条路走到尽头可以给每个人训练一个模型，这才是真正的“个性化”！FM：自动做特征交叉，挖掘非线性信息DL：能够以任意精度逼近任意连续函数，意思就是“都在里面了，需要啥你自己找吧”，不想花心思做假设推公式的时候就找它。#3 objective目标函数，做事之前先定一个小目标，它决定了接下来我们往哪个方向走。总的来说，既要好又要简单；已有很多标准方法可以选，可创新的空间不大，不过自己搞一个损失函数听起来也不错，坐等大牛。损失函数：rmse/logloss/hinge/...惩罚项：L1/L2/L21/dropout/weight decay/...P（model|data） = P(data|model) * P(model)/P(data) —> log(d|m) + log(m)#4 optimization目标有了，模型设计的足够聪明了，不学习或者学习方法不对，又是一个“伤仲永”式的悲剧。 这里要解决的问题是如何更快更好的学习。抛开贝叶斯派的方法，大致分为两类：达尔文式启发式算法，仿达尔文进化论，通过适应度函数进行“物竞天择，适者生存”式优化，比较有代表性的：遗传算法GA，粒子群算法PSO，蚁群算法AA；适合解决复杂，指数规模，高维度，大空间等特征问题，如物流路经问题；问题是比较收敛慢，工业界很少用。拉马克式拉马克进化论，获得性遗传，直接修改基因(w)；比较有代表性的分两类：-- sgd variants（sgd/Nesterov/Adagrad/RMSprop/Adam/...）-- newton variants（newton/lbfgs/...）#5 evaluation怎么才算一个好的模型并没有统一标准，一个模型部署上线或多或少的都会牵扯到多方利益。以个性化场景为例，就牵扯到用户，供应商/内容生产方以及产品运营三者的博弈。总的来说，一个“三好模型”要满足以下三个层面：算法层面：准确率，覆盖率，auc，logloss...公司层面：revenue，ctr，cvr...用户层面：用户体验，满意度，惊喜度...#0 模型调优思路拆解之后，模型调优的思路也很清晰了：想长胖，首先要有东西吃；其次要能吃，啥都能吃不挑食；最后消化要好用一条公式来概括：模型效果 ∝ 数据信息量 x 算法信息利用率一方面，扩充“信息量”，用户画像和物品画像要做好，把图片/文本这类不好量化处理的数据利用起来；另一方面，改进f(x)提高“信息利用率”，挖到之前挖不到的规律；不过在大数据的初级阶段，效果主要来自于第一方面吧。

#What is "dbVar"?dbVar is the NCBI database of genomic structural variation. For information on how to navigate dbVar see the dbVar Help page.#How does dbVar differ from the Database of Genomic Variants (DGV)?DGV has been a useful resource for the human genetics community with respect to collecting and curating structural variation data for human. DGV are now working with DGVa to extend service and we are working with DGVa to exchange data. Additionally, DGV only contains data for healthy control human samples, while dbVar accepts data from all species and includes clinical data.#What is ‘structural variation"?Structural variation (SV) is generally defined as any region of DNA involved in inversions and balanced translocations or genomic imbalances (insertions and deletions), commonly referred to as copy number variants (CNVs). For more information see the Overview of Structural Variation page.#What types of structural variation data does dbVar accept?dbVar is a structural variation database designed to store data on variant DNA ≥ 1 bp in size. Single Nucleotide Polymorphism (SNP) data should be submitted to dbSNP.＃什么是"dbVar"？dbVar是基因组结构变异NCBI数据库。有关如何导航dbVar看到dbVar帮助页的信息。＃如何dbVar不同于基因组变异数据库（DGV）？DGV就一直为社会人类遗传学有用的资源收集和策划人的结构变化的数据。 DGV正与DGVa延长服务，我们与DGVa合作，交换数据。此外，DGV只包含人类健康对照样本数据，而dbVar接受来自所有物种的数据，包括临床资料。＃什么是"结构变异"？结构变异（SV）的一般定义为任何的DNA和平衡易位或倒位（插入和删除）基因不平衡有关区域，通常被称为拷贝数变异（CNVs中）。欲了解更多信息，请参阅结构变化网页概述。＃什么样的结构变化的数据类型有dbVar接受吗？dbVar是一个结构性的变化存储在数据库设计的大小变异的DNA≥1基点数据。单核苷酸多态性（SNP）的数据应提交dbSNP。

对于有normal-tumor的配对样本，varscan通过比较normal和tumor中的突变情况，如果normal和tumor中的突变一样，并且都和参考基因组不一样是，则认为该突变为germline突变。或者normal和tumor的突变不一致，但是通过fisher检验发现两者的突变频率没有差异，则也认为该突变为germline突变。 通过varscan2的探测smoatic mutations的标准流程，使用默认的参数，可以检测到其中的germline，LOH和somatic突变。 接下来对高置信（ high-confidence）的germline突变进行过滤（文件为 snp.Germline.hc.vcf ）。通过varscan2中的fpfilter（false-positive filter）程序过滤这些突变。通过bam-readcount统计每一个突变上的碱基覆盖情况（参数为 -q 20 -b 25），过滤alternative allele ( --min-var-count ) 大于5 和alternative allele frequency ( --min-var-freq ) 大约20%的突变。 最后，我们通过1000 Genomes 和 ExAC过滤出人群中突变频率小于0.05%的突变， 在人群中极低频的突变是最后保留的胚系突变。 上面的筛选条件可以参考：Huang et al. (2018)("Pathogenic Germline Variants in 10,389 Adult Cancers") References:

scv的意思是Sensor Controled Vehicle，是深圳乐行天下科技有限公司生产的体感车，产品类似segway等电动平衡车。

bvbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb

地方撒即可了解风刀霜剑阿里u670du52d9u0020u9760u8b5c

这句话不是爱迪生自己在发表的文章或书籍中写的。而是别人写的与爱迪生的回忆录里出现的语句。真实性确实无法考证。具体引用如下：* Genius is one percent inspiration, ninety-nine percent perspiration. o Spoken statement (c. 1903); published in Harper"s Monthly (September 1932) o Variants: o None of my inventions came by accident. I see a worthwhile need to be met and I make trial after trial until it comes. What it boils down to is one per cent inspiration and ninety-nine per cent perspiration. + Statement in a press conference (1929), as quoted in Uncommon Friends: Life with Thomas Edison, Henry Ford, Harvey Firestone, Alexis Carrel & Charles Lindbergh (1987) by James D. Newton, p. 24.

你好中文是：等位基因变体分数应该是等位基因中变体占的百分数！希望能帮到你！

该文大部分来自Nature Reviews Genetics的综述“Structural variation in the sequencing era” 的翻译，详细内容请阅读 原文 。 鉴定结构变异对于进一步了解基因组的特征至关重要。但由于之前的基因组测序技术具有明显的局限性，鉴定结构变异一直是一个难题。随着第三代单分子测序和相关鉴定算法的发展，以使数百万SV的鉴定成为可能。研究发现，SV与疾病和一些生物机制的调控密切相关。鉴于SV的类型和大小的多变性，以及新的基因组技术的检测偏差，因此，解决多平台间造成的差异，构造较为一致的结构变异图谱很有必要。作者回顾了当前鉴定SV的方法，并提出将生物学信息与SV结合起来将对全面了解SV对人类基因组的影响是很必要的。 个体间遗传变异一般分为两种，一类是长度<50bp的，包括单核苷酸变异（ single- nucleotide variants, SNVs）和小的插入和删除（indels）；另一类是> 50 bp的结构变异（ structural variations，SVs）。进一步可以将SV细分为非平衡的拷贝数变异（CNVs），包括插入，删除和重复；以及平衡的重排，包括倒位和染色体内及染色体间的易位。此外，SV还包括转座子插入，拷贝数高度可变的多等位基因CNV，片段重复和复杂重排。 相较于SNV等鉴定的准确性和研究的广泛性，SV的鉴定和分析却远远落后，这是由于SV的鉴定不准确并且对应的参考基因组也缺乏多样性，样本量和测序深度。随着新的测序技术和SV鉴定算法的发展，使得集合多个软件来从多种测序技术的数据中鉴定SV成为可能。 SV的检测策略一般包括4种：Read-pair，Read-depth，Split-read，Sequence assembly，关于其详细的介绍可参考这篇文章： 一篇文章说清楚基因组结构性变异检测的方法 。然而，现有的大多数软件采用的为单一的检测策略，因此不能很好的全面检测结构变异。所以，比较好的方式就是进行多策略多工具整合，以全面检测结构变异。但这样又会带来一个问题，多个软件的结果如何合并和过滤，作者根据已有的研究，总结了主要的几个标准，包括断点置信区间重叠情况，断点距离，鉴定错误率的大小，采取的鉴定策略优先级，鉴定结果的一致性等，几乎所有的整合工具都考虑了SV的坐标是否重叠，总结一下也就是下面这张图：现有的整合多种策略进行SV鉴定的工具（针对二代测序数据）有如下几个： 这些整合多策略的工具仍然有其局限性，主要是由二代短读长数据导致，大片段的结构变异无法准确检测到，仅能检测重复区域之外的小片段的SV。 合成长reads测序技术有很多，包括合并克隆测序，Illumina合成长reads测序，10x Genomics reads连接测序等。这种长reads很适合用来鉴定SV，由于低错误率和读长较长（多达100kb），因此很多时候用来构建单体型。利用这种数据鉴定SV的方法有Long Ranger，GROC- SVs，LinkedSV，NAIBR，VALOR2，ZoomX，详细见下表： [图片上传失败...(image-d74713-1576071182641)] [图片上传失败...(image-c7bbb7-1576071182641)] 该方法仅对双链中的模板链进行测序，因只含一条链，故该方法可以用来构建单倍型。该测序方法可以用于检测倒位，大片段的缺失和重复等，相应地检测工具有BAIT和Invert.R。 [图片上传失败...(image-ee6ae1-1576071182641)] [图片上传失败...(image-477986-1576071182641)] Hi-C的reads长度可以达到Mbp级别，从而使得其适合用于检测大片段的SV，尤其是易位，检测出的SV片段大小一般大于2Mb。然而由于reads长度太长，Hi-C并不适合检测小片段的SV。检测的工具主要包括HiCNV + HiCtrans，Hi-C Breakfinder。 [图片上传失败...(image-bb58a4-1576071182641)] [图片上传失败...(image-f47b6a-1576071182641)] 检测SV的算法一般通过利用reads内部和reads之间的特征来检测SMRT数据中的SV。对于reads内部的特征，可以直接用来鉴定SV，一般是序列删除和插入。而对于reads之间的特征，可能涉及多个reads，相关检测工具一般是通过在reads与参考基因组比对后的结果中从reads方向，位置等的异常中检测出SV。采用这种方法的工具有CORGi，PBHoney，pbsv，Sniffles，SMRT-SV，SVIM。 [图片上传失败...(image-9eb503-1576071182641)] [图片上传失败...(image-3c56dc-1576071182641)] 用于从ONT数据中检测SV的方法与PacBio数据中的类似，工具主要包括 NanoSV, Picky, Sniffles，SVIM。有研究表明，ONT数据的检测SV工具对于小片段的SV的检测并不准确，所以，ONT数据并不适用于检测小片段SV（< 200bp）。 光学图谱系统基于单分子光学图谱技术，通过其特有的芯片技术使完整的单一DNA分子可以在纳米通道中平行排列，拍照成像，可以展示更完整的基因图谱。通过将光学图谱上的标记于已酶切的参考基因组比较来鉴定SV：缺失或多余的标记以及标记间的距离可以用来确定是否有缺失或插入；重复的标签表明有序列重复；非参考序列上存在独特的切口表示有易位；切口反向表示有倒位。光学图谱生成的片段一般长达1Mb，从而使得其适合于检测大片段的重排和插入，也可检测重复区域中的。由于光学图谱产生的片段是酶切过的，所以检测SV的分辨率很难达到碱基级别。由于光学图谱的成本较低，所以在只是检测一些大片段的SV时选光学图谱还是一个不错的选择。相应的检测工具主要包括 OMSV，Bionano Solve。 [图片上传失败...(image-605067-1576071182641)] 利用多个平台产生的数据来检测SV，这方面的工具主要有两个：MultiBreak- SV，HySA。 [图片上传失败...(image-c932f4-1576071182641)] [图片上传失败...(image-537ea1-1576071182641)] 有一些工具也可以用来检测一些复杂的SV，列举如下： [图片上传失败...(image-29c029-1576071182641)] 对于不同平台的数据，SV在其中的表现形式也不太相同，作者为此进行了总结： SV不只是检测完就这么简单，还需要阐明发生SV背后的生物学机制以及造成的影响，这就需要将鉴定到的SV与现有的生物学信息（包括基因表达，表观遗传和三维基因组结构）结合起来综合分析，才能达到最终的研究目的。有研究就发现，SV比SNV和indels对基因表达的影响要大很多。作者也进行了相关总结，以帮助理如何将SV与其他生物学数据结合分析。 [图片上传失败...(image-c4d736-1576071182641)] 更多更详细的内容还请阅读文章原文，更好的阅读体验请移步我的博客 综述-测序时代的结构变异 。 Ho, S.S., Urban, A.E. & Mills, R.E. Structural variation in the sequencing era. Nat Rev Genet (2019) doi:10.1038/s41576-019-0180-9

　　为什么检测slco1b1基因型　　12月6日发表在Genome Research杂志上的一篇药物基因组学研究的文章"Rare versus common variants in pharmacogenetics: SLCO1B1 variation and methotrexate disposition"中,研究人员以一个特定基因的罕见基因变异体为特点,该基因对用于治疗癌症和自身免疫疾病的药物有显著影响,这一发现将会有助于改善个性化护理的效果.　　运用基因检测来预测患者对药物的反应在个性化医疗的发展显得越来越重要.但是,基因检测往往只是寻找最常见的基因变异.甲氨蝶呤是用于治疗癌症的药物,如急性淋巴细胞白血病和自身免疫疾病,包括风湿性关节炎.在SLCO1B1基因的常见基因变异体,编码一种肝脏转运子,是从机体清除药物的关键,在10%-15%的人口有出现,影响从机体清除甲氨蝶呤的效率.　　甲氨蝶呤的低清除状况,导致血液中甲氨蝶呤的高含量并增强了副作用.罕见的变异体也能显著影响药物的清除,然而这种罕见的影响与普通SLCO1B1变异体在甲氨蝶呤清除的比较目前还没有探究.　　在这篇报道中,一个国际研究小组测定了一群接受甲氨蝶呤的小儿科患者的SLCO1B1外显子,基因编码蛋白的区域,发现稀有的基因变异体对从身体清除药物的效率产生作用.“我们展示了罕见的遗传基因组变异体,699人中只有1人出现这种情况,是血液甲氨蝶呤含量显著可变性比例的原因,”圣裘德儿童研究医院的Mary Relling博士说,“这意味着2%的人出现高的血含量是由于非常罕见的基因变异.”　　研究小组接着利用计算机演算预测该研究鉴定的基因组变异体的潜在不利影响,基于SLCO1B1蛋白转运甲氨蝶呤的功能.然后他们在实验室的细胞株测试了这些预测,证实这些基因变异体让药物的运输能力下降.　　“我们的发现很重要,但是SLCO1B1罕见的编码变体不仅仅是对甲氨蝶呤有影响,还有对其他药物的可能性,”圣裘德儿童研究医院Laura Ramsey博士说.Ramsey指出,SLCO1B1变体经试验告知他丁类药物适当剂量的选择,该药物常用语治疗或阻止高胆固醇.　　Ramsey补充道,临床的遗传试验目前是有限的,一般只测试了最常见的SLCO1B1变体.“我们的研究结果,存在该基因额外的罕见功能性编码变异体,表明为了避免假阴性的试验结果,基因型检测需要扩大,包括稀有变异.”

方舟创世纪2中有许多R系生物，那么这些R系生物的控制台代码是多少呢?部分玩家可能还不清楚，下面一起来看看吧。方舟创世纪2全R系生物控制台代码汇总【R-死神皇后】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Xenomorph_Character_BP_Female_Gen2.Xenomorph_Character_BP_Female_Gen2"" 1 1 1 100驯服=cheat GMSummon "Xenomorph_Character_BP_Female_Gen2_C" 150【R-南方巨兽龙】野生=cheat SpawnDino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Gigant_Character_BP_Rockwell.Gigant_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Gigant_Character_BP_Rockwell_C" 150【R-死神国王】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Xenomorph_Character_BP_Male_Gen2.Xenomorph_Character_BP_Male_Gen2"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Xenomorph_Character_BP_Male_Gen2_C" 150【R-异特龙】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Allo_Character_BP_Rockwell.Allo_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 100驯服=cheat GMSummon "Allo_Character_BP_Rockwell_C" 150【R-雷龙】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Sauropod_Character_BP_Rockwell.Sauropod_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Sauropod_Character_BP_Rockwell_C" 150【实验型南方巨兽龙-Experimental Giganotosaurus】触手南巨野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Missions/ModularMission/Mashup/ExperimentG/DinosAndStructures/Gigant_Character_BP_ExpG.Gigant_Character_BP_ExpG"" 1 1 1 5【R-淡水碳龟】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Turtle_Character_BP_Rockwell.Turtle_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Turtle_Character_BP_Rockwell_C" 150【R-牛龙】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Carno_Character_BP_Rockwell.Carno_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Carno_Character_BP_Rockwell_C" 150【R-凶齿_】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Daeodon_Character_BP_Eden.Daeodon_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Daeodon_Character_BP_Eden_C" 150【R-双脊龙】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Dilo_Character_BP_Rockwell.Dilo_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Dilo_Character_BP_Rockwell_C" 150【R-恐狼】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Direwolf_Character_BP_Eden.Direwolf_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Direwolf_Character_BP_Eden_C" 150【R-庞马】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Equus_Character_BP_Eden.Equus_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Equus_Character_BP_Eden_C" 150【R-气囊虫】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/GasBags_Character_BP_Eden.GasBags_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "GasBags_Character_BP_Eden_C" 150【R-大地懒】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Megatherium_Character_BP_Eden.Megatherium_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Megatherium_Character_BP_Eden_C" 150【R-副栉龙】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Para_Character_BP_Eden.Para_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Para_Character_BP_Eden_C" 150【R-袋鼠】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Procoptodon_Character_BP_Eden.Procoptodon_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Procoptodon_Character_BP_Eden_C" 150【R-风神翼龙】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Quetz_Character_BP_Rockwell.Quetz_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Quetz_Character_BP_Rockwell_C" 150【R-雪_】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Owl_Character_BP_Eden.Owl_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Owl_Character_BP_Eden_C" 150【R-袋狮】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Thylacoleo_Character_BP_Eden.Thylacoleo_Character_BP_Eden"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Thylacoleo_Character_BP_Eden_C" 150【R-刺面龙】野生=cheat spawndino "Blueprint"/Game/Genesis2/Dinos/BiomeVariants/Spindles_Character_BP_Rockwell.Spindles_Character_BP_Rockwell"" 1 1 1 150驯服=cheat GMSummon "Spindles_Character_BP_Rockwell_C" 150

以下代码在 Dev-C++ 4.9.9.6 release 上编译通过，望采纳#include <ctime>#include <iostream>using namespace std;string Number1, Number2;string GenerateNumber(){ srand((unsigned)time(NULL)); string Result="xxxx"; int c=0,k=0; char v; bool f=false; for(int i=0;i<4;i++) { f=false; while(!f) { k=0; v=rand()%10+"0"; for(int j=0;j<=c-1;j++) if(Result[j]==v) k++; if(!k) f=true; } Result[c]=v; c++; } return Result;}bool CheckNumber(string Num1,string Num2,int &A,int &B){ for(int i=0;i<4;i++) for(int j=0;j<4;j++) if(i!=j && Num2[i]==Num2[j]) return false; A=0;B=0; for(int i=0;i<4;i++) for(int j=0;j<4;j++) if(Num1[i]==Num2[j]) if(i==j) A++; else B++; return true;}int main(int argc, char* argv[]){ const int Max_Count=8; int A, B, count=1; Number1 = GenerateNumber(); cout<<"请输入一个各位不重复的四位数字："<<endl; while(count<=Max_Count) { cin>>Number2; if(Number2.size()!=4 || !CheckNumber(Number1, Number2, A, B)) { cout<<"数字不合法"<<endl; continue; } cout<<A<<"A"<<B<<"B"<<endl<<endl; if(A==4) { cout<<"你答对了!"<<endl; break; } count++; } if(count>Max_Count) cout<<"你失败了！答案是 "<<Number1<<endl; system("pause"); return 0;}附上delphi 的，这是我以前编写的。unit Unit1;interfaceuses Windows, Messages, SysUtils, Variants, Classes, Graphics, Controls, Forms, Dialogs, StdCtrls, XPMan;type TForm1 = class(TForm) Button1: TButton; Edit2: TEdit; Button2: TButton; Memo1: TMemo; Button3: TButton; Label1: TLabel; XPManifest1: TXPManifest; procedure Button1Click(Sender: TObject); procedure Button2Click(Sender: TObject); procedure Edit2KeyPress(Sender: TObject; var Key: Char); procedure Button3Click(Sender: TObject); private { Private declarations } public { Public declarations } end;var Form1: TForm1; Num: String;implementation{$R *.dfm}function GenerateNumber: String;var i, j, c, k: Integer; f: Boolean; v: Char;begin Randomize; SetLength(Result,4); c := 1; for i := 0 to 3 do begin f := False; while not f do begin k := 0; Application.ProcessMessages; v := Chr(Random(10)+$30); for j := 1 to c - 1 do if Result[j] = v then Inc(k); if k = 0 then f := True; end; Result[c] := v; Inc(c); end;end;function CheckNumber(Number1, Number2: String; var A,B: Integer): Boolean;var i,j: Integer;begin for i := 1 to 4 do for j := 1 to 4 do if (i <> j) and (Number2[i] = Number2[j]) then begin Result := False; Exit; end; A := 0; B := 0; for i := 1 to 4 do for j := 1 to 4 do begin if (i = j) and (Number1[i] = Number2[j]) then Inc(A); if (i <> j) and (Number1[i] = Number2[j]) then Inc(B); end; Result := True;end;procedure TForm1.Button1Click(Sender: TObject);begin Num := GenerateNumber; Edit2.Text := ""; Memo1.Clear; Memo1.Lines.Add("游戏开始啦");end;procedure TForm1.Button2Click(Sender: TObject);var A,B: Integer;begin if Length(Edit2.Text) <> 4 then begin Memo1.Lines.Add("数字不合法"); Exit; end; if CheckNumber(Num, Edit2.Text, A, B) then begin Memo1.Lines.Add(Edit2.Text + " " + IntToStr(A) + "A" + IntToStr(B) + "B"); if A = 4 then Memo1.Lines.Add("恭喜您答对了"); end else Memo1.Lines.Add("数字不合法"); Edit2.Text := "";end;procedure TForm1.Edit2KeyPress(Sender: TObject; var Key: Char);begin if Key = #13 then Button2Click(nil);end;procedure TForm1.Button3Click(Sender: TObject);begin Memo1.Lines.Add("答案：" + Num);end;end.

InterVar: Clinical Interpretation of Genetic Variants by the 2015 ACMG-AMP Guidelines https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5294755/ Standards and Guidelines for the Interpretation of Sequence Variants: A Joint Consensus Recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4544753/ Intervar需28个证据：18个自动注释，10个需人工补充。 Intervar自带注释库（库内容来自annovar的注释输出）： Intervar的前置软件annovar需要的库：