育种数据分析之放飞自我分享 http://blog.sciencenet.cn/u/yijiaobai 关注:生物统计,数量遗传,混合线性模型,生物信息,R,Perl,Python,GWAS,GS相关方法,文章及代码

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如何安装GWAS分析软件R包:GAPIT
2020-10-24 13:14
「太长不看版」 在R中运行下面命令即可安装成功PAPIT软件。 #安装GAPIT软件做GWAS分析 if (!requireNamespace( BiocManager ,quietly=TRUE)) install.packages( BiocManager ) source ( http://zzlab.net/GAPIT/GAPIT.library.R ) source ( http ...
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机器学习路线图
2020-10-22 21:57
之前,在公众号上写了一个专辑《进军机器学习》,时间跨度两年了,还是学学停停,同样学习的朋友都已经到 「深度学习」 、 「神经网络」 、 「强化学习」 了,而我还在机器学习的门口左右徘徊。关于机器学习的学习,我有很多经验,因为我深深的知道 「不花钱是不能够学到东西的,毕竟充值才能让你变强」 的道理,我也知道 ...
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R语言中的方差分析汇总
2020-10-21 22:08
方差分析,是统计中的基础分析方法,也是我们在分析数据时经常使用的方法。下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。 1. 方差分析的假定 上面这个思维导图,也可以看出,方差分析有三大假定:正态,独立和齐次,如果不满足,可以使用 广义线性模型 或者 混合线性模型 ,或者 广义线性混合模型 去分 ...
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分类变量logistic回归分析--1
2020-9-23 23:13
1. 二分类logistic回归分析 概念解释 「logistic回归介绍:」 Logistic回归适用于二分类变量(0和1)。模型假设Y服从二项分布,线性模型的拟合形式为: 「什么是优势比(odds radio)」 其中 为Y=1时的优势比。 「什么是对数优势比」 其中 为对数优势比,也称logit。 「什么是 ...
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R语言tryCatch使用方法:判断Warning和Error
2020-9-22 19:48
1. 出门掉坑里 因为一些情况,需要判断一行命令运行的状态,然后再做出反应,整体来说: 是否出现warning,出现了怎么处理? 是否出现Error,出现了怎么处理? 没有出现怎么处理? R中判断warning和error状态的函数,我没有找到。一个玩 Java 的同事说, try.....catch 多经典的方法,你怎么不用呢? ...
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GWAS分析中:为何有些SNP效应值大却不显著?
2020-9-16 22:17
之前的GWAS分析中,我查看结果时有过这个疑问,随着不断的学习理解,我已经知道了为什么,这里将我思考的结果分享一下。 1. 错误的理解 某一个SNP,效应值(Effect)越大,就越显著??? 「事实上:」 效应值和显著性是两码事! 2. 用代码说话 GWAS分析中,最简单的就是一般线性模型(GLM),而GLM模 ...
个人分类: 农学统计|867 次阅读|没有评论
R语言计算玉米测交试验的配合力
2020-9-15 20:52
1. 玉米测交试验 可以认为,玉米侧交试验,是一个NCII的试验,在玉米实际的育种中,由于其测用结合的特性,应用广泛。 试验设计如下: 骨干系:4个 待测系:7个 重复:2次 观测值:产量 「计算目的:」 1 计算待测系的一般配合力(选择最优品系) 2 计算待测系和骨干系的特殊配合力(选出最优组合) ...
个人分类: 农学统计|587 次阅读|没有评论
R语音读取txt报错:UTF-16不支持 或者<ff><fe><63>\'多字节字符串有错
2020-9-14 22:00
1. 问题描述 一个txt文件,使用R中的 data.table 包中的 fread 函数读取时,报错: dat=fread( test.txt ) Error in fread( test.txt ): Fileisencoded in UTF-16,thisencodingisnot& ...
个人分类: R语言|767 次阅读|没有评论
线性混合模型学习笔记2:公式解释
2020-9-12 10:11
上一章节中(http://blog.sciencenet.cn/blog-2577109-1195363.html),我们介绍了混合线性模型中的模型假定,这一章节,用一个动物育种的示例,介绍固定因子,随机因子以及相关矩阵的推导,明确什么是G矩阵,什么是R矩阵,以及他们和方差组分的关系。直和和直积也是重要的概念,特别是多个随机因子以及随机因子有互作时, ...
个人分类: 数量遗传学|749 次阅读|没有评论
冷风骑车与贝多芬的命运交响曲
2020-2-19 22:54
上传感言: 这篇文章是年前骑车上班的路上有感而发,现在由于疫情封闭在家,远程办公状态一直不佳,想起年前在冷风中的感想,要振奋起来,相信疫情过后会有一个更好的发展。要有一股劲在胸中,要相信那些打不倒我们的会让我们更坚强。加油中国! 晨骑车去公司,一出门一阵冷风吹来。降温很明显。想要回去把自行车 ...
个人分类: 随感|1074 次阅读|没有评论

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GMT+8, 2020-11-30 15:38

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