可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。利用Python处理和计算数据 在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
python怎么分析数据？在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。
当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。因此R的代码head（df， n = 10），在Python中就是df.head（n = 10），打印数据尾部也是同样道理 请点击输入图片描述 2 在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。
Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。 Pandas中df.describe（）和df.info（）函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。
WGCNA ：加权基因共表达网络分析，简而言之，就是将基因划分为若干个模块，探究与表型数据与基因模块之间的相关关系，并找到模块中的核心基因。适用于复杂的数据模式，推荐5组（或者15个样品）以上的数据。
在前两篇帖子中介绍了数据的导入清洗，以及一步法构建网络，这篇文章将介绍网络构建的第二种方法，分步法。
这里最主要的还是R语言版本的选择。R4 R3两个版本都没成功，碰到一堆问题。R2安装WGCNA相对简单一点，这里就以它为例吧。之后会弹出一个镜像源选择框，这里选China（Beijing 2）[https]安装完成后，试试能否加载成功 安装过程还算顺利，然后再试试加载WGCNA包。
在生长习性方面，研究发现，匍匐型的遗传多样性最大，其次是倾斜型、半直立型和直立型。在表型水平上，多样性与DNA水平的多样性基本保持一致，进一步揭示了野生稻种群的遗传和表型多样性特性。
叶片形状和大小、植物生长速度。叶片形状和大小：叶片性状与光合作用效率、水分蒸发量以及植物对养分吸收能力等相关，进而影响品质和产量。植物生长速度：植物的生长速度可以影响作物的品质和产量。快速生长的植物可以更快地积累生物量，提高产量，同时也可以更好地适应环境变化。
品种选育方面、性状鉴定方面。品种选育方面：在品种选育方面，植物表型技术可以通过对大豆的外部形态和内部品质进行测量和评估，以筛选出优良品种。性状鉴定方面：在性状鉴定方面，植物表型技术可以通过对大豆的叶片、花朵、果实等器官的形态和颜色进行观察和测量，以鉴定大豆的品质和产量。
性状（trait）是指可遗传的发育个体和全面发育个体所能观察到的（表型的）特征，包括生化特性、细胞形态或动态过程、解剖构造、器官功能或精神特性总和。光合速率是植物生理性状的一个重要指标，也是估测植株光合生产能力的主要依据。
个体间的性状差异表现为连续的量，比如用穗长差异明显的两个玉米品种进行杂交，F1植株的穗长会介于双亲之间。在F2代中，变异程度进一步扩大，每株植株的穗长表现出连续的变异特性，由于这种变异是连续的，因此我们不能计算分离比率，而是通过测量性状的表型值来进行分析（如图所示）。
按照孟德尔定律，一对相对性状的双亲杂交产生F1代，表现显性性状，自交F2出现显性与隐性3：1，测交后代显性与隐性1：1。两对性状的双亲杂交，产生F1代，表现显性性状，自交F2出现四种表型，比例为9：3：3：1，测交后代四种表型1：1：1：1。根据F2和测交后代的表型数计算出卡平方值，查概率表，得出结论。
按每对性状分析，F2群体中黄与绿、圆与皱的显隐性状分离比例分别为3∶1，说明每对性状的遗传符合分离规律。（2）综合分析两对性状，F2 的四种表现型中，黄圆和绿皱为F1 的两种亲本型，绿圆和黄皱为两种亲本性状的重组型。这表明，在性状遗传过程中，不同性状间有着重新组合的关系。
由于育种值是无法直接度量的，只能根据猪本身或它的亲属、后裔的性状表型值，借助统计方法来估计它的育种值，以此为依据，选择种猪。因此，在猪的育种中，种猪性能测定、育种值估计和种猪选择，是实现遗传改良的三大基石，它们密切联系，不可分割。
GWAS，全称为全基因组关联分析，旨在探索基因型（SNP变异）与表型（关注的性状）之间可能的关联。在研究中，零假设（H0）认为某个SNP对表型没有影响，回归系数为零；而备择假设（H1）则认为SNP与表型存在相关性，回归系数不为零。这个过程旨在揭示影响个体差异的遗传因素。
GWAS（Genome-wide association study），即全基因组关联分析，是指在人类全基因组范围内找出存在的序列变异，即单核苷酸多态性（SNP），从中筛选出与疾病相关的SNPs。GWAS一般采用非假说驱动。
GWAS的后续分析，如同解码遗传密码的精密工程。精细定位是其中的重点，通过连锁不平衡和关联统计，我们能够锁定与疾病密切相关的变异。这里，两种策略大放异彩：条件分析，如GCTA-COJO，通过逐步筛选已知关联SNPs，确保每个独立信号的准确性。
全基因组关联分析（Genome-Wide Association Study， GWAS）是以连锁不平衡（LD）为基础，利用全基因组范围内群体中高密度的分子标记，鉴定与复杂性状表型变异相关联的分子标记，进而挖掘与表型相关基因的方法。
