PHP ကို ​​အသုံးပြု. Gwas ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုမည်သို့အကောင်အထည်ဖော်ရမည်နည်း PHP: ဒေတာအပြောင်းအလဲအတွက်ရလဒ်များမြင်ကွင်းသို့

Gwas ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုတာဘာလဲ။

Gwas (မျိုးရိုးဗီဇကျယ်ပြန့်သောအသင်းတွင်လေ့လာမှု) သည်တိကျသောရိုသို့မဟုတ်ရောဂါများနှင့်ဆက်စပ်သောမျိုးရိုးဗီဇမျိုးကွဲများကိုဖော်ထုတ်ရန်အသုံးပြုသောသုတေသနနည်းလမ်းဖြစ်သည်။ ဤလေ့လာမှုနည်းလမ်းသည်မျိုးရိုးဗီဇနှင့်ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာသုတေသနများတွင်အလွန်အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်။ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာစွမ်းဆောင်ရည်ကိုမည်သို့အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်းသိပ္ပံပညာရှင်များနားလည်ရန်ကူညီနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် PHP မှတစ်ဆင့် Gwas ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုမည်သို့အကောင်အထည်ဖော်ရမည်ကိုအာရုံစိုက်မည်။

Gwas ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအတွက် PHP ၏လျှောက်လွှာ

PHP သည်ကျယ်ပြန့်သော open source scripting language ဖြစ်ပြီးအထူးသဖြင့် 0 က်ဘ်အပလီကေးရှင်းများဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက်သင့်တော်သည်။ Gwas Analysis အတွက် PHP ကိုအသုံးပြုခြင်း၏အဓိကအားသာချက်မှာသင်ယူမှု, လျင်မြန်စွာပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သောအင်္ဂါရပ်များဖြစ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါ Gwas Analysis ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရာတွင်သော့ချက်ခြေလှမ်းများကိုတဖြည်းဖြည်းရှင်းပြပါမည်။

အဆင့် 1: ဒေတာများကိုစုဆောင်းနှင့် preprocess

GWAS ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုပထမဆုံးလုပ်ဆောင်ခြင်းသည်သက်ဆိုင်ရာမျိုးရိုးဗီဇနှင့် phenotypic အချက်အလက်များကိုစုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်။ ဘုံအချက်အလက်များတွင် SNP (တစ်ခုတည်းသော nucleotide polmorphism) သတင်းအချက်အလက်နှင့် phenotypic ၏လက္ခဏာများပါဝင်သည်။ Preprocessing Phase Phase တွင်အောက်ပါလုပ်ငန်းများလိုအပ်သည်။

• ဒေတာသန့်ရှင်းရေး: ပျောက်ဆုံးနေသို့မဟုတ်မမှန်ကန်သောဒေတာအတန်းများကိုဖယ်ရှားပါ။
• စံသတ်မှတ်ချက် - ရှေ့နောက်ညီညွတ်မှုကိုသေချာစေရန်မတူညီသောအရင်းအမြစ်များမှအချက်အလက်များကိုစံသတ်မှတ်ထားသည်။

အဆင့် 2 - ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

PRAPOCESS ပြီးဆုံးသွားသောအခါ PHP algorithm ကို Gwas ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုပြုလုပ်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည်များသောအားဖြင့် SNP နှင့်စရိုက်များအကြားဆက်စပ်မှုကိုအကဲဖြတ်ရန်, အခြေခံဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုမည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကိုပြသသည့်ရိုးရှင်းသော PHP ဥပမာတစ်ခုမှာ -

 // ရိုးရှင်းသော linear ဆုတ်ယုတ်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဥပမာ
function linearRegression($snpData, $phenotypeData) {
    // လိုအပ်သောစာရင်းဇယားများကိုတွက်ချက်ပါ
    $n = count($snpData);
    // နမူနာကုဒ်...
    return $results;
}

အဆင့် 3: Visualization ရလဒ်များ

Gwas Analysis ၏ရလဒ်များသည်များသောအားဖြင့်အချက်အလက်များကိုပိုမိုအလိုလိုသိရန် visualing လုပ်ရန်အတွက်အမြင်များလိုအပ်သည်။ PHP တွင်ဂရပ်စာကြည့်တိုက်ကို SNP တစ်ခုစီ၏ဆက်နွယ်မှုကိုစရိုက်များနှင့်ဆက်နွယ်မှုကိုရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြရန် Manhattan ဂရပ်များထုတ်လုပ်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒီမှာနမူနာကုဒ်တစ်ခုပါ။

 // ဇယားစာကြည့်တိုက်ကိုအသုံးပြုပြီးမန်ဟက်တန်ဇယားကိုထုတ်လုပ်ပါ
function generateManhattanPlot($results) {
    // နမူနာကုဒ်用于绘图逻辑...
}

အကျဉ်းချုပ်

Gwas Analysis သည်ရှုပ်ထွေးသော်လည်းသိသာထင်ရှားသည့်ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး PHP သည်ဤအတွက်လွယ်ကူစွာအကောင်အထည်ဖော်ရန်နှင့်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သောဖြေရှင်းနည်းကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ ဤဆောင်းပါးမှဤဆောင်းပါးမှတစ်ဆင့် PHP ကို ​​အသုံးပြု. PHP ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်ကိုပိုမိုနားလည်သင့်သည်။ ဤဆောင်းပါးသည်သင်၏သုတေသနအတွက်အဖိုးတန်သောရည်ညွှန်းချက်ပေးနိုင်လိမ့်မည်ဟုကျွန်ုပ်မျှော်လင့်ပါသည်။