尽管基因组预测的育种值通常是基于各种统计方法计算的，如基因组最佳线性无偏预测（GBLUP）、贝叶斯回归模型等，但这些方法通常假设复杂性状受许多微效基因影响，且基因型和表型之间的关系是线性的。虽然有效，但线性假设可能限制了它们在全基因组预测上的表现。机器学习模型的发展允许进行

如题，如何从vcf文件中快速提取基因型Genotype，得到基因型表格文件？vcf作为标准的存储变异的文件格式。虽是标准格式，但可扩展性极强，变异属性可随意添加，真是很妙的设计！其实vcf格式和vcftools软件文章发表也不过13年而已。基因型矩阵，类似于HapMap格式，市场上大多数芯片也是这种。比如，

TheBreedingAPI(BrAPI)项目旨在实现植物育种数据库之间的互操作性。BrAPI是一个标准化的RESTfulWeb服务API规范，用于交流植物育种数据，包括基因型和表型。BrAPI非常灵活，可以处理各种用例。社区也非常强大（https://brapi.org/），任何对植物育种数据管理感兴趣的人都可以免费

一、简介在本次研究中，我们对2018年硕士生考试成绩数据进行了深入的统计分析。这项分析旨在探索不同因素如性别、生源背景、基因型以及出生月份等对学生成绩的潜在影响。我们使用了一系列的统计方法，包括描述性统计分析、相关性分析、分组分析以及方差分析（ANOVA），以获得对这些数据

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目录GS应用的四个场景情景1情景2情景3情景4本文整理自GiovannyECovarrubiasPazaran博士的报告《GenomicSelectioninR》，他是国际水稻研究所植物育种和遗传学博士，具有强大的统计学背景以及具有从事育种计划和实践研究的丰富经验，是R和SAS等不同软件平台进行多元线性混合建模

想象一下，你正在尝试预测一种植物的产量，你手头有这些植物的DNA信息（称为基因组数据或标记）以及它们的实际产量。你的目标是，当获得一个新的植物的DNA信息时，你想用它来预测这个植物的产量，即使你并不知道它的实际产量。GBLUP是帮助你完成这项任务的工具之一。线性预测:GBLUP的核心是

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21545原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯推断的研究报告，包括一些图形和统计输出。示例1：使用MCMC的指数分布采样任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下，我们将使用平均值为1的指数分布作为我们

NGS实验室质控-DNA污染控制方法篇 本篇主要和大家分享有关NGS检测体细胞突变时判断DNA污染的方法。  一、FDA产品-MSK-IMPACT的DNA污染控制方法 1）判断样本交叉污染(samplemix-up) 计算参考样本和待查样本间的“不一致比例”，即在参考样本中纯合基因

目录需求描述可能存在错误的做法更靠谱的做法需求描述vcf是标准的基因型格式文件，其中包含的信息可多可少。主要在于INFO可无限扩展特征，以及每个样本的FORMAT信息，会大大增加vcf文件的大小。一般来说，GATK等软件得到的基因型都会有这些信息，初始变异我们最好保留它们，因为这是过滤位

基因（gene）是能够编码蛋白质或者RNA等具有特定功能产物的/负载遗传信息的基本单位，即有遗传效应的DNA片段一个基因上有很多个位点，即碱基对ATGC，有某些位点杂合或纯合会导致不同的蛋白功能，从而变现出不一样的表型或症状，杂合或纯合就是不同的基因型

VCF（VariantCallFormat）文件是一种常用的存储基因组变异信息的文件格式。它是基于文本的格式，用于描述个体或种群的基因组中的单核苷酸变异（SNV）、插入/缺失（Indel）等变异类型。以下是VCF文件的一般结构和主要字段：1.文件元数据（Metadata）：以`##`开头的行，用于描述VCF文件的元数据信息，如

 001、测试数据(base)[root@PC1test]#ls##测试数据，plink格式outcome.mapoutcome.ped(base)[root@PC1test]#catoutcome.map1snp10559101snp20852041snp301229481snp4020

利用snpEff对VCF文件进行变异注释群体遗传研究中，在获得SNP位点后,我们需要对SNP位点进行注释，对这些SNP位点进行更深的了解。snpEff是一个用于对基因组单核苷酸多态性(SNP)进行注释的软件，snpEff软件可以用于对VCF文件进行变异注释，使用时需要先进行安装，然后构建参考基因组数据库，即

 来自https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1679887356&ver=4431&signature=FISeM4PGVyZ-AGQmG7Aib6zDiSV7B1TvaBgc41rLNE-ofmYD1pw2Nu46xLzgY5AsBI261SsCp*MlRJ

测试非线性回归中的交互作用因子实验在农业中非常普遍，它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。例如，可以在两种不同的施氮水平（例如高和低）下进行基因型评估，以了解基因

目录美国乔治亚大学教授Dr.RogerBoerma从事大豆育种达40年，总结了很多经验，其中最有名的就是在美国植物育种家协会上的演讲“成功植物育种家所领悟的十件大事(TenThi