R语言实现对基因组SNV进行注解

原图

使用帮助可以以自家github看到   https://github.com/yiliu4234/BedAnnoGene

b、
计算有所Rnew、Gnew、Bnew的顶可怜价值,然后采用该绝老价值将将计后数更线性映射到[0,255]外。实践证明这种措施拿会见使图像整体偏暗,建议利用第一种植方案。

   
很多时候,我们得对取出的SNV进行诠释,这个时刻或会见于R上进行注解,通常注释文件还饱含Chr(染色体)、Start(开始位点)、End(结束位点)、Description(描述),而我们的SNV文件一般是拥有Position(位置),因此我们可以预先稳住Chr,再用Postion去稳定及Start和End之间,找到彼此呼应的Description。为了加快速度,可以行使二分叉查找法。

贴一下《根据灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的原理、实现与意义》灰度世界法的大约内容。

 

然后问题来了,市面上3A算法相关材料都异常罕见,就连相关书籍都特别少提及算法细节,而她们基本上都见面要求精通3A算法至少有。

 1 #!/bin/Rscript
 2 
 3 library(data.table)
 4 
 5 arg <- commandArgs(T)
 6 if (length(arg) != 3) {
 7     message("[usage]: BedAnnoGene.R bedfile gtffile outputfile")
 8     message("    bedfile format: chr start end information(Arbitrary but can not be lacked)")
 9     message("    GTFfile: gtf file downloaded from GENCODE")
10     message("    outputfile: file to be writen out")
11     message("    needed package: data.table 1.10.4")
12     stop("Please check your arguments!")
13 }
14     
15 bedfile <- arg[1]
16 annofile <- arg[2]
17 outfile <- arg[3]
18 
19 #read file 
20 anno <- fread(annofile,sep="\t",header=F)
21 bed <- fread(bedfile,sep="\t",header=F)
22 setnames(anno,c("V1","V2","V3","V4","V5","V9"),c("Chr","Gene","Type","Start","End","Info"))
23 anno <- anno[Type=="gene",.(Chr,Start,End,Gene=sapply(strsplit(tstrsplit(Info,";")[3][[1]],"\""),function(x)x[2]))]
24 setkey(anno,Chr,Start,End)
25 setkey(bed,V1,V2,V3)
26 
27 #find overlaps by Chr
28 lst <- list()
29 for (ChrI in intersect(unique(bed$V1),unique(anno$Chr))){
30   anno_reg <- anno[Chr == ChrI,.(Start,End)]
31   bed_reg <- bed[V1 == ChrI,.(V2,V3)]
32   setkey(anno_reg,Start,End)
33   setkey(bed_reg,V2,V3)
34   overl <- foverlaps(bed_reg,anno_reg,which=TRUE,nomatch = 0)
35   if (nrow(overl) > 0){
36     lst[[ChrI]] <- data.table(Chr=ChrI,bed[V1 == ChrI,][overl[["xid"]],.(V2,V3,V4)],anno[Chr == ChrI][overl[["yid"]],.(Gene)])
37   }
38 }
39 merge_dt <- rbindlist(lst)
40 setnames(merge_dt,c("V2","V3","V4"),c("Start","End","Name"))
41 
42 #if one region has more than one gene
43 torm <- list()
44 for (i in 1:(nrow(merge_dt)-1)){if(merge_dt[i,"Name"]==merge_dt[i+1,"Name"]){set(merge_dt,i+1L,ncol(merge_dt),paste(merge_dt[i,"Gene"],merge_dt[i+1,"Gene"],sep=";"));torm <- c(torm,list(i))}}
45 torm <- unlist(torm)
46 merge_dt <- merge_dt[-torm,]
47 
48 fwrite(merge_dt,file=outfile)

Bnew = B * Kb;

当R中以for循环效率低,因此为足以用data.table包的foverlap函数,改进代码如下,对bed文件进行注解,如果一旦针对性snv进行诠释,只需要将snv改化对应的start和end相等的bed文件即可。

相机主要技术点为3A算法。

 1 for (value in dt$value){
 2 #df:data.frame, V1 and V2 should be Start and End   value: Postition  used to find region  return:df row number where position locates  ,if no region return -1
 3     low=1
 4     high=nrow(df)
 5     mid=high %/% 2
 6     if (df[low,1] <= value & value <= df[low,2]) low
 7     else if (df[high,1] <= value & value <= df[high,2]) high
 8     else{
 9     while (value > df[mid,2] || value < df[mid,1]){
10       if (value > df[mid,2]){
11         low = mid+1
12       } else if (value < df[mid,1]) {
13         high = mid - 1
14       } 
15       if(high<low){
16          mid=-1;break
17       }
18       mid=(low+high)%/%2
19     }
20       mid
21 }
22 }

gaozhihan@vip.qq.com

 邮箱地址是:

图片 1

前面反复跟博主laviewpbt探讨相关的知识,受益匪浅。

图片 2

enum WB_PRESET{
    //自动白平衡
    AUTO,
    //阴天 7500k
    CLOUDY,
    //日光 6500k 
    DAYLIGHT,
    //白热光 5000k 
    INCANDESCENCE,
    //日光灯 4400k
    FLUORESCENT,
    //钨丝灯 2800k 
    TUNGSTEN,
};

算法的横思路就是是评估一摆放图片RGB三个通道的被最会表达该通道富含信息之价值,然后为该值为准绳重新调整像从。

故灰度法相应可对承诺为:

Kb=K/Baver;

  1. 贯通camera的3A(AE,AWB,AF)算法原理与规划思路,
    有3A算法的筹划更也佳
  2. 备丰富ISP(图象处理器) 开发经历,熟悉MTK,QUALCOMM,
    OV等就携式终端上用之ISP开发环境。有上述条件下支付经历啊理想。
  3. 通数字图像处理原理与基础知识。
  4. 深谙C/C++语言,有开经历也佳
  5. 生手机/便携式相机3A算法实现/应用经验
  6. 精通CMOS sensor的行事规律

正文只是抛砖引玉一下,若发生另有关题材或要求呢可邮件联系我追。

对此上式,计算着或者会见设有溢出(>255,不见面现出小于0的)现象,处理方式有三三两两种植。

苟据我所知,绝大多数底相机采用的根基算法就是灰度世界算法,然后于当下算法的功底及再也改善。

坐只要利用取最好酷价值的方案便见面造成在特定情景显然不均匀,例如该通道大多数底值落在无比小值周围,而可在一个遥远处的极其老价值,那么尽管会见造成像从信息差距过死,就非常糟糕了。

a、 直接用像从设置为255,这或许会见促成图像整体偏白。

 ———————————————- ———————————————-

其中的Y为:

阴天

若是有关白平衡算法,比较不易的素材是当下卖:

 ———————————————- ———————————————-

白热光

switch (preset)
    {
    case AUTO: 
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case CLOUDY: 
        Raver = (SumR *1.953125 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0390625 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB / numberOfPixels);
        break;
    case DAYLIGHT: 
        Raver = (SumR *1.2734375 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case INCANDESCENCE: 
        Raver = (SumR *1.2890625 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.0625 / numberOfPixels);
        break;
    case FLUORESCENT: 
        Raver = (SumR *1.1875 / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.3125 / numberOfPixels);
        break; 
    case TUNGSTEN:
        Raver = (SumR / numberOfPixels);
        Gaver = (SumG*1.0078125 / numberOfPixels);
        Baver = (SumB*1.28125 / numberOfPixels);
        break;
    default:
        break;
    } 

钨丝灯

图片 3

而我也只是大概点一下夫思路而已,有所积累的人数,看到这,应该好疏散出重新多的想法。

算法第三步为根据Von Kries
对角模型,对于图像中之每个像素R、G、B,计算其结果值:

均值法

Rnew = R * Kr;

  是以灰度世界而为根基的,该要认为对于一幅兼有大量色彩变化之图像,
R、 G、 B 三单重的平均值趋于同一个灰度K。一般发生点儿种艺术来规定该灰度。

Kr=K/Raver;

此随机摘录部分切实可行要求。

任职要求:
1、本科以上学历,天文,物理,机电、工业自动化,电子相关专业,硕士学历优先考虑;
2、本科毕业3年以上,硕士毕业1年以上的相关行业相关工作经历要求;
3、熟练掌握C/C++或者FPGA 开发语言,数据结构,MATLAB,信号和系;
4、掌握数字色度学,数字图像处理,数字影像处理的基本知识;
5、熟悉摄影机成像原理;
6、掌握3A(AF,AE,AWB)算法有;
7、对于自动化控制,数字信号采样,滤波,负反馈,PID算法有实在经历;
8、理解从镜头及SENSOR,电机,ISP,编码器,采集,显示通道有排变化。

Gnew = G * Kg;

图片 4

灰度世界算法(Gray World)

贴上对比图:

 ———————————————- ———————————————-

(2)令 K = (Raver+Gaver+Baver)/3,其中Raver,Gaver,Baver分别表示红、 绿、
蓝三只通道的平均值。

均值法: K = (Raver+Gaver+Baver)/3 

通过实测,这样的拍卖后效果还对。

Camera/ISP 算法工程师
摄影机3A算法软件工程师 

  

假定这看似职位一般还是高薪待遇。 

供职要求:

YUV相关见百度百科:YUV

图片 5

此间才是自至一个示范作用,具体的参数,可仍实际上要求酌情进行修改。

图片 6

 

日光灯

简的说就算是色温调节。

故而在其次种植思路及拓展更为改善比较妥当,因为可用之音于多,不容易产生题目。

灰度法

基于灰度世界、完美反射、动态阈值等图像自动白平衡算法的规律、实现同功能

仲栽思路,最简便易行的另外一样种植改进就是运用灰度法。

算法的次步是个别计各国通道的增益:

图片 7

那根据灰度世界是白平衡算法可以怎么落实这种调节也?!

 ———————————————- ———————————————-

此间贴起简约实现的C代码:

联网下自己一旦说的凡切实可行相机中之钨丝灯等手动白平衡是怎么实现的。

图片 8

网上经常出接近招聘如下的招聘信息: 

Kg=K/Gaver;

设3A算法主要借助的凡电动对焦(AF)、自动曝光(AE)及活动白平衡(AWB)。
电动白平衡:根据光源条件调整图颜色之保真程度。

一味从眼睛上去分辨两布置图纸,的确非常不便分有上下。

咱们解常用之视频采访编码是YUV。

日光

Y =0.299*R + 0.587*G+0.114*B

这样就是会见存在评估不足够标准的问题,导致各通道像从信息差距过十分,形成噪点以及偏色等现象。

K=0.299*Raver + 0.587*Gaver+0.114*Baver

(1)直接让一定为固定值, 取其各通道极其酷价值的一半,即取为127或128;

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