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plink：Error: Line X of .ped file has fewer tokens than expected.

运行命令plink --file test1 --het --out test_het出现的报错："Error: Line 135 of .ped file has fewer tokens than expected." 出现这种报错有两种原因： 1、map文件的SNP数量与ped的数量对应不上； 2、缺失值少了一个0，如下图所示：这种情况解决办法就是把另外一个0补充上，变成00：

R语言模拟出随机ped和map文件

1、方法1 模拟200个样本， 50000个位点 nsnp <- 50000 nind <- 200 nums <- sample(1:2, nsnp * 2 * nind, replace = T) snp_matrix <- matrix(nums, nrow = 200) col_idx <- matrix(1:100000, ncol = 2, byrow = T) dim(snp_matrix) base <- sample(c("A&q

python遍历指定类型的文件

1、遍历以特定字符结尾的文件 root@PC1:/home/test# ls ## 测试文件类型 out1.csv out1.ped out2.csv out2.ped out3.csv out3.ped test1.txt test2.txt test3.txt traverse_file.py root@PC1:/home/test# cat traverse_file.py import os for i in os.listdir():

Mybatis第一个程序

2、第一个Mybatis程序思路：搭建环境–>导入Mybatis–>编写代码–>测试！ 2.1、搭建环境搭建数据库 CREATE DATABASE `mybatis`; USE `mybatis`; INSERT INTO `user`(`id`,`name`,`pwd`) VALUES ('5', '玲玲', '789741') 新建项目新建一个普通的Maven项目删除src目录

syntax error: unexpected end of file

1、脚本只有10行，报第11行错误？？ [root@centos79 test]# bash test.sh test.sh: line 11: syntax error: unexpected end of file [root@centos79 test]# cat -n test.sh 1 #!/bin/bash 2 3 #step1 check ped file 4 uniqn=$(sed 's/\r//g' outcome

DMU-单性状重复力模型-学习笔记3

单性状重复力模型本次主要是演示如何使用DMU分析单性状重复力模型. 重复力模型和动物模型的区别: 不是所有的性状都可以分析重复力模型, 首先重复力模型是动物模型的拓展, 它适合一个个体多个观测值的情况. 比如猪的产仔数, 一个母猪有多个胎次比如鸡的产蛋, 不同时间段, 鸡都

DMU-单性状动物模型-学习笔记2

单性状动物模型本次主要是演示如何使用DMU分析单性状动物模型. 数据使用learnasreml包中的数据 learnasreml是我编写的辅助学习asreml的R包, 里面有相关的数据和代码, 这里我们用其中的animalmodel.dat和animalmodel.ped的数据. 如果没有软件包, 首先安装: library(devtools) in

Julia 构建数据框查看数据框维度

构建数据框 using DataFrames ID = [1,2,3,4,5,6,7] Sire = [0,0,1,1,3,1,5] Dam = [0,0,0,2,4,4,6] ped = DataFrame(ID=ID, Sire=Sire, Dam=Dam) # 查看数据库维度 size(ped) 结果如下: Main> ped = DataFrame(ID=ID, Sire=Sire, Dam=Dam) 7×3 DataFrames.DataFrame │ Row

详解Centernet训练自己的数据集出现的问题（liunx+ cuda10 + pytorch1.0.1）

ps:最近在参加华为软挑，导师还布置了一大堆任务，题也没刷几个，抽时间贴一下自己走过的错路。训练的流程就不讲了，见下面链接： https://blog.csdn.net/weixin_41765699/article/details/100118353 主要看里面出现错误，我们怎么解决的 1.## 错误： cannot import name 'imread' from '

asreml软件报错：Likelihood evaluation failed with fault 333 ； trying with reduced updates

Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updates asreml软件报错： Likelihood evaluation failed with fault 333 ; trying with reduced updates Error in asreml(trait1 ~ Block/Rep, random = ~vm(ID, ainv), data = nested) : ASReml failed