小编寄语
现在动植物遗传评估领域, 还是Fortran的天下, 相信未来Julia可以在全基因组选择领域中占得一席.
Julia是一个神奇的语言, 据说是速度非常快, 也非常友好的语言. 它从编译型语言C, C++以及Fortran中借鉴了速度, 从动态语言比如R和Python借鉴了友好. Julia是下一代的数据科学语言. 前途十分光明.
JWAS是依据Julia编写, 可以在Jupyter netebook运行, 它的功能很强大, 可以运行单性状和多性状混合线性模型, 而且支持基因组数据(一步法(single-step))的分析.
主要功能
贝叶斯回归分析
- MCMC
- Bayes-alpha, Bayes-beta
基本分析
- 单性状线性混合模型
- 多性状线性混合模型
基因组数据分析
- 全基因组预测与选择(GS)
- 全基因组关联分析(GWAS)
Julia在动植物育种遗传评估领域的优势
- Julia兼顾了速度和友好, 许多软件都是基于编译型语言, 比如C, C++和Fortran, 这导致它们很难被理解, 扩展和维护.
- Julia(以及基于Julia编写的JWAS), 可以非常容易的利用多核CPU或者GPU进行编程
- JWAS在速度表现非常好
- Jupyter notebook可以非常友好的显示代码和结果
- JWAS是开源的, 研究人员可以在Github分享和扩展相关想法和代码.
项目托管在Github上:
https://github.com/reworkhow/JWAS.jl
文档地址:
http://reworkhow.github.io/JWAS.jl/latest/
参考文献
Cheng, H., Fernando, R. L., and Garrick, D. J. 2018 JWAS: Julia implementation of whole-genome analysis software. Proceedings of the World Congress on Genetics Applied to Livestock Production,11.859. Auckland, New Zealand.
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