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基因注释:区间范围匹配

今天,有老师问我一个问题,如果从一个区间匹配到另一个的区间范围,并找出来。我觉得比较有代表性,就写篇博客总结一下。...「老师的需求如下:」 图1是SNP的上下游区间,图2是基因的上下游区间,想以图1为标准,将区间内有基因的行放到右边。...「换到基因注释的领域,看一下相关需求:」 1,显著性的SNP位点,取上下游50k的位点,作为候选的区间 2,将候选区间有基因的,匹配到SNP的右边 「处理注意:」 1,显著SNP在上下游区间时,可能会有交叉...数据描述 「SNP区间文件:」 这里,提取显著SNP的区间,提取三列信息:染色体,开始位置,结束位置: 共有6个SNP区间,其中第一个和第二个有重合,第五个和第六个有重合。...「注意,将gff格式整理为:染色体,开始位置,结束位置,基因信息; snp区间整理为:染色体,开始区间,结束区间」 可以实现的功能: 每个SNP区间内的基因 每个SNP全进内基因的个数 合并SNP区间内的基因

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    GWAS分析后的基因注释:区间范围匹配

    「老师的需求如下:」 图1是SNP的上下游区间,图2是基因的上下游区间,想以图1为标准,将区间内有基因的行放到右边。...「换到基因注释的领域,看一下相关需求:」 1,显著性的SNP位点,取上下游50k的位点,作为候选的区间 2,将候选区间有基因的,匹配到SNP的右边 「处理注意:」 1,显著SNP在上下游区间时,可能会有交叉...数据描述 「SNP区间文件:」 这里,提取显著SNP的区间,提取三列信息:染色体,开始位置,结束位置: 共有6个SNP区间,其中第一个和第二个有重合,第五个和第六个有重合。...「注意,将gff格式整理为:染色体,开始位置,结束位置,基因信息; snp区间整理为:染色体,开始区间,结束区间」 可以实现的功能: 每个SNP区间内的基因 每个SNP全进内基因的个数 合并SNP区间内的基因...合并SNP区间内基因的个数

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    Python日期范围按旬和整月以及剩余区间拆分

    原文:Python日期范围按旬和整月以及剩余区间拆分 地址:https://blog.csdn.net/as604049322/article/details/135033118 小小明 昨天见到了一个比较烧脑的问题...']) 2023-3-1 2023-3-31 (2023, ['3月']) 2023-2-1 2023-4-5 (2023, ['2月', '3月', '4月1日-4月5日']) 整体思路: 将日期范围拆分为...首月、中间连续月、末月三部分 针对中间连续月直接生成月份即可 首月和末月都可以使用一个拆分函数进行计算 针对单月区间的计算思路: 将日期拆分为s-10,11-20,21-e这三个以内的区间 遍历区间,...自己和上一个区间都不是旬区间则进行合并 遍历合并后的区间,根据是否为旬区间进行不同的日期格式化 最终我的完整代码为: from datetime import datetime, timedelta...= end_date.year: raise Exception("日期范围不在同一年") data = [] month_end = get_month_end(start_date

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    将数据归一化到任意区间范围的方法

    将数据归一化到任意区间范围的方法 一般常见的数据归一化,是归一化到0~1,或者-1~1的区间,但在一些特殊场合下,我们需要根据实际情况归一化到其他任意区间,方法是: 将数据归一化到[a,b...]区间范围的方法: (1)首先找到样本数据Y的最小值Min及最大值Max (2)计算系数为:k=(b-a)/(Max-Min) (3)得到归一化到[a,b]区间的数据:norY=a+k(Y-Min)...: function [ y ] = normalization( x,ymin,ymax ) %NORMALIZATION 将数据x归一化到任意区间[ymin,ymax]范围的方法 % 输入参数x...:需要被归一化的数据 % 输入参数ymin:归一化的区间[ymin,ymax]下限 % 输入参数ymax:归一化的区间[ymin,ymax]上限 % 输出参数y:归一化到区间[ymin,ymax...计算最小值 y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin; end Matlab里有一个归一化函数normalize,对矩阵是按列归一化的: %按列归一化,任意归一化范围

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    Roslyn 在项目文件使用条件判断 判断不相等判断大小判断文件存在判断多个条件使用的范围

    0 个警告 0 个错误 如果需要清理,重新编译,可以输入下面命令 msbuild clean 现在可以尝试使用 Conditions 判断条件 使用 Conditions 很多时候都是使用字符串判断...判断不相等 如果需要判断不相同,只需要修改==为不相等 <Target Name="StanalurJikecair" AfterTargets="CoreCompile" Condition...判断大小 除了判断字符串,还可以判断字符串的大小,只能用来判断数值字符串,如果对于 16 进制的字符串,需要使用 0x 开始,如下面代码 <Target Name="StanalurJikecair...<em>判断</em>多个条件 除了使用开始的使用 - 等连接多个<em>判断</em>还可以使用 And Or 来<em>判断</em>多个条件,如下面代码 使用的<em>范围</em>

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    Python 判断时间是否在时间区间内的实例

    判断时间是否在时间区间内 大家都知道 3<4<5这种连等式判断在python中是可行的 3<4<5 True 那么给定时间是否在时间区间内,也可以用连等式来判断 # 给定两个时间来比较下...扩展: 随着业务越来越复杂,上面简单的比较已经不能解决问题,后边用到了区间比较的库 from interval import Interval a = Interval(s1, e1) b = Interval...补充知识:判断当前时间是否在[startTime, endTime]区间 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧 /** * 判断当前时间是否在[startTime, endTime]区间,注意时间格式要一致...begin) && date.before(end)) { return true; } else { return false; } } 以上这篇Python 判断时间是否在时间区间内的实例就是小编分享给大家的全部内容了

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    利用分析函数改写范围判断自关联查询

    简单一点说,表中的记录表示的是由 BEGIN开始到 END截至的范围,那么当前想要获取的结果是找出哪些没有范围所包含的范围。...需要注意的是,对于当前的 SQL逻辑,如果存在两条范围完全相同的记录,那么最终这两条记录都会被舍弃。...显而易见的是,如果是范围段本身的比较,其选择度一般还是不错的,但是如果只是比较其长度,那么无疑容易产生大量的重复,比如在这个例子中: SQL> select length(begin), count(*...,在这种情况下,仅有的一个等值判断条件 LENGTH(BEGIN)是非常低效的,这时一条记录根据这个等值条件会关联到近万条记录,甚至关联到两万多条记录,显然大量的实践消耗在低效的连接过程中。...而外层的两个分析函数,COUNT用来去掉完全重复的记录,而ROW_NUMBER用来获取范围最大的记录(也就是没有被其他记录的范围所涵盖)。

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