發(fā)簡(jiǎn)信
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無(wú)偏估計(jì)今天學(xué)習(xí)到一個(gè)名詞，無(wú)偏估計(jì)。如何理解“不論總體服從什么分布，樣本均值是總體均值的無(wú)偏估計(jì)量”這句話，什么是無(wú)偏估計(jì)呢？ 均值的無(wú)偏估計(jì) 比如我...
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ASMC計(jì)算位點(diǎn)溯祖時(shí)間ASMC(ascertained sequentiallyMarkovian coalescent)是2018年Alkes L. Price實(shí)驗(yàn)...
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文獻(xiàn)閱讀：Negative selection in humans and fruit flies involves synergistic epistasis這是2017年哈佛大學(xué)生物醫(yī)學(xué)信息學(xué)教授Shamil R. Sunyaev發(fā)表在Science上的一篇文章。 背景 負(fù)選擇是自然選擇很重要的一種...
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學(xué)習(xí)tidyverse - 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(2)
可視化是一個(gè)重要工具，但是我們需要把數(shù)據(jù)整理成正確的形式來(lái)進(jìn)行可視化。 通常，需要?jiǎng)?chuàng)建一些新的變量或摘要，或者重命名變量或?qū)τ^察值進(jìn)行重新排序，...
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學(xué)習(xí)tidyverse - 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(1)可視化是一個(gè)重要工具，但是我們需要把數(shù)據(jù)整理成正確的形式來(lái)進(jìn)行可視化。通常，需要?jiǎng)?chuàng)建一些新的變量或摘要，或者重命名變量或?qū)τ^察值進(jìn)行重新排序，以...
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學(xué)習(xí)tidyverse - 數(shù)據(jù)可視化(2)學(xué)習(xí)tidyverse - 數(shù)據(jù)可視化(1)[http://www.itdecent.cn/p/506900640a2d] Prerequis...
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bayenv2.0 檢測(cè)環(huán)境相關(guān)變異位點(diǎn)bayenv是一種貝葉斯方法，通過(guò)檢測(cè)等位基因頻率和生態(tài)變量之間的相關(guān)性或地理區(qū)域之間的極端等位基因頻率差異來(lái)識(shí)別適應(yīng)當(dāng)?shù)丨h(huán)境的位點(diǎn)。該方法可以...
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fastsimcoal2 推斷群體演化歷史案例案例一 IM20Mb.tpl IM20Mb.est run line .tpl中字母代表的是要估計(jì)的參數(shù)，有些給定的值如果在.est文件中定義，...
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Fastsimcoal2 模擬群體案例假設(shè)我們想模擬經(jīng)歷了以下群體演化歷史的群體樣本： 我們?cè)?popDNASFS.par文件中來(lái)描述這個(gè)群體演化歷史的過(guò)程，這個(gè)演化過(guò)程是時(shí)間回溯的...