这是一个做全基因组对SNP可视化神器了，尹立林教授写的R包。主打两个功能，曼哈顿图（Manhattan plots）和QQ图曼哈顿图：用于展示 GWAS 分析的结果，其中每个点代表一个单核苷酸多态性（SNP），点的位置表示 SNP 在基因组中的位置，而点的高度则表示该 SNP 与研究性状的关联强度（通常用 -log10(p-value) 表示）。QQ图：用于检查数据的分布是否符合期望的分布（通常是

前因是小编在接近两年前回复了C站小伙伴一条帖子，这一年多来陆续有20几个问题，同样是问GPL没有基因注释文件怎么转换Symbol ID说实话我也不知道，如果是做大队列的话一般为了省事我直接换一个GSE，但如果这个数据集真的很好，含泪也要想办法去搞定。而且第一时间看到soft里无symbol或者GPL一般情况下，作者都会在补充文件上传已经注释好ID的表达矩阵，或者把注释文件，直接下载使用即可。第二般

继前面孟德尔随机化的代码分享，应粉丝要求出一篇关于NHANES数据库的数据整理入门教程全代码分享｜R语言孟德尔随机化怎么做？TwoSampleMR包MR一套标准流程。

鉴于前段时间出的第一篇记录安装Nodejs和HBuilderX搭建、部署微信小程序开发环境（一），有小伙伴问到关于微信开发工具的使用，特出本文带大家简单了解一下，开始“扫盲”！主要的工作区：文件必需作用app.js是小程序逻辑app.json是小程序公共配置app.wxss否小程序公共样式表文件类型必需作用js是页面逻辑wxml是页面结构json否页面配置wxss否页面样式表。

奇异值分解（）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意m×nm \times nm×n的矩阵AAAVTV^TVT其中 A 是待分解的矩阵，U 是一个正交矩阵，$\sigma $ 是一个对角矩阵VTV^TVT是V 的转置。这个公式表示将 A 分解为三个矩阵的乘积，其中 U 和VTV^TVT。

支持向量机（）是一种监督学习的分类算法。它的基本思想是找到一个能够最好地将不同类别的数据分开的超平面，同时最大化分类器的边际（margin）。SVM的训练目标是最大化间隔（margin），即支持向量到超平面的距离。具体地，对于给定的训练集，SVM会找到一个最优的分离超平面，使得距离该超平面最近的样本点（即支持向量）到该超平面的距离最大化。SVM是一种二分类算法，但可以通过多次调用SVM实现多分类问

核密度估计（，简称KDE）是用于估计连续随机变量概率密度函数的非参数方法。它的工作原理是在每个数据点周围放置一个“核”（通常是某种平滑的、对称的函数），然后将这些核加起来，形成一个整体的估计。这可以被视为对直方图的平滑，使得得到的密度函数更连续、更平滑。KDE的主要组件是核函数和带宽。核函数确定了每个数据点对估计的贡献的形状，而带宽决定了核的宽度，影响估计的平滑程度。正确选择这两个组件对于获得有意

迄今为止，Github已经7.7万stars了，项目真的顶这里提前下载好了，如果登不上Github或者下载失败的可以在后台回复autogpt领取v0.2.1的源码压缩包十分重磅！GPT3.5都还没玩明白，傍着GPT4的AutoGPT就又要乱杀了，特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy也提到**“AutoGPT”将成为提示工程的下一个前沿**，网上很多人只提

孟德尔随机化(，MR)是一种利用基因变异作为工具变量来评估暴露与结果之间因果关系的统计方法。它基于这样的原理：基因变异是在出生前就随机分配给个体的，类似于在随机对照试验中随机分配治疗，因此可以帮助区分因果关系和简单相关性。孟德尔随机化通常用于观察性数据，以确定一个特定的生物标志物、行为或其他暴露是否真正地影响了健康结果，而不是仅仅与之相关。通过这种方法，研究者可以减少混杂因素的影响，避免了传统观察