焦点 使用GTEx的eQTL协会结果探索GWAS结果 该Web应用程序将通过与整合到单个交互式图中,并通过应用进行可视化,使GWAS结果的探索和注释能够评估哪些基因和组织是GWAS信号最可能的候选者。结果显示在热图上。 此外,用户可以上传其他数据集以测试共定位。 例如,可以上传其他表型关联(即PheWAS)以评估多效性或其他来源的eQTL数据,以获得正式的共定位测试和数据可视化。 LD信息是使用1000 Genomes Project上的PLINK计算得出的,以便在给定领先SNP的情况下查看LD。 默认的销售线索SNP是顶部的SNP。 eQTL关联结果已本地存储在MongoDB数据库中。 完整文档可从。 可以通过访问该应用程序。
2023-08-25 13:03:29 47.91MB gwas eqtl phewas locuszoom
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电子名片编辑器 一个简单的vcf文件编辑器。 您可以使用此简单工具轻松导出vcf文件的编辑(修改,删除)条目。 感谢Thought.vCards出色的解析和生成vcf格式的库。 另外,我使用了此示例中的MVP模式: : 发行说明: 0.3 重构和错误修复 0.2 将vCard库更新为 用nsubstitute(测试模拟库)替换了Moq。
2023-08-21 00:17:14 289KB C#
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Ex_DUI易语言源码 创建按钮简单例程
2023-08-19 20:07:20 498KB 易语言
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简单的颜色选择器 一个简单的颜色选择器 jQuery 插件,在用户聚焦输入时出现。 在查看最新版本。 用法 只需将 simpleColorPicker 附加到输入文本,当它获得焦点时,调色板就会与其右下角对齐。 样品 在查看他们的现场工作。 默认选项 $(document).ready(function() { $('input#color').simpleColorPicker(); }); 每行更多颜色 $(document).ready(function() { $('input#color2').simpleColorPicker({ colorsPerLine: 16 }); }); 不同的颜色 $(document).ready(function() { var colors = ['#000000', '#444444', '#666666',
2023-08-17 22:20:06 33KB JavaScript
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描述:写一个简单的个人信息界面,具备以下需求。 需求: 1、使用icon矢量图标,能够动态修改图标颜色,减少静态资源所占空间 2、如果使操作模块,像Vue一样,添加方便。 3、点击、长按、松开触发色变事件 难度:初级 知识点: 1、Icon矢量图标的使用 2、Adapter适配的使用 3、setOnTouchListener事件的使用
2023-08-14 11:39:28 8.93MB android
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简单程序-labview程序简单读取串口双通道实时显示
2023-08-05 00:03:41 52KB labview
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已经全部调试通过,修改accesstoken即可使用
2023-07-28 15:29:55 3KB 微信素材上传
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JavaScript中编译器和虚拟机的简单实现。 该项目的目的是告诉所有人,并非所有的编译器和VM都必须复杂而庞大。 让我们用JavaScript制作编译器和虚拟机这是JavaScript中Brainf * ck语言的虚拟机和编译器的简约且非常简单的实现。 该项目的目的是告诉所有人,并非所有的编译器和VM都必须复杂而庞大。 阅读本文之后,希望您对某些机器和语言的工作方式有所了解。 如果您学到了什么,或者无论如何认为这对您有帮助,请不要忘记留下星星! 所有PR都是同伴
2023-07-27 16:41:47 117KB JavaScript Miscellaneous
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本文来自于网络,文章详细介绍了使用Python实现机器学习算法的损失函数、反向传播过程等相关知识。在这一章节里,我们将实现一个简单的神经网络架构,将2维的输入向量映射成二进制输出值。我们的神经网络有2个输入神经元,含6个隐藏神经元隐藏层及1个输出神经元。我们将通过层之间的权重矩阵来表示神经网络结构。在下面的例子中,输入层和隐藏层之间的权重矩阵将被表示为W,隐藏层和输出层之间的权重矩阵为W。除了连接神经元的权重向量外,每个隐藏和输出的神经元都会有一个大小为1的偏置量。我们的训练集由m=750个样本组成。因此,我们的矩阵维度如下:训练集维度:X=(750,2)目标维度:Y=(750,1)W维度:(
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主要介绍了Python编程实现的简单神经网络算法,结合实例形式分析了神经网络算法的原理及Python相关算法实现技巧,需要的朋友可以参考下
2023-07-23 12:39:26 114KB Python 神经网络 算法
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