an good example - run samtools in parallel

samtools in parallel

updating R and keeping R packages installed

http://zvfak.blogspot.de/2012/06/updating-r-but-keeping-your-installed.html


This is probably an issue that has been addressed by many blog posts (including these ones: [link1] and [link2]), and can be deduced from R Installation and Administration manual. However, I will post it here for future reference. The problem is that when you update R you usually need to re-install your libraries or change .libPaths() to point to a location that has your previous libraries.

The solution below will work for unix-like operating systems including Mac OS X. 

First, we need a location to install all our packages from now on. This can be any directory, and location of this directory should be indicated in ~/.Renviron file. Let's create that directory now:

mkdir ~/Rlibs

We created Rlibs directory in our home directory. Now, create the .Renviron file in your home directory and enter the following line and save the .Renviron file:

 R_LIBS=~/Rlibs 

We can now start R and install any library. The libraries will be installed to ~/Rlibs, and when we update R, R will still look for libraries in ~/Rlibs directory so we don't need to re-install the libraries. However, we will need to update the libraries in ~/Rlibs directory to their most recent versions. All we need to do is to runupdate.packages() in R console, and the libraries will be updated.

three special linux shell variables

Here are some other special variables you will find useful in script writing:

$# The number of arguments

$* The entire argument string

$? The return code from the last command issued

So let's try some examples working with arguments and other special variables. Create an executable script called testvars containing these lines:

echo "My name is $0"
echo "First arg is: $1"
echo "Second arg is: $2"
echo "I got a total of $# arguments."
echo "The full argument string was: $*"

Now if you run this script, here's what you'll see:

$ ./testvars birds have lips
My name is testvars
First arg is: birds
Second arg is: have
I got a total of 3 arguments.
The full argument string was: birds have lips

http://lowfatlinux.com/linux-script-variables.html#SHELL

Single/double quotation marks in linux shell

· Single quotation marks, as in the preceding example, will always get you exactly what's inside the quotation marks--any charactersthat might otherwise have special meaning to the shell (like the dollar sign or the backslash) are treated literally.

· Use double quotation marks when you want to assign a string that contains special characters the shell should act on.

· The backslash is used to escape (treat literally) a single character (such as $ or *) that might otherwise be treated as a special character by the shell.

Now let's look at some examples that show when to use each method of quoting.

howdy='Good Morning $USER !'
echo $howdy
Good Morning $USER !
howdy="Good Morning $USER !"
echo $howdyGood Morning hermie !

Joining multiple lines into one with bash

Ah, the power and simplicity !

ls -1 | tr "\\n" ","

ls -1 | paste -sd ","

ls -1b | tr '\n' ';'

Incantor

Incantor - A Clojure-based R-like platform for statistical computing and graphics.  Combining top-notch statistical libraries via Java with the excellent parallel computing and wonderful Lispy-ness of Clojure.

a good example of two dimensional density plot on a map

http://xccds1977.blogspot.de/2012/06/ggmap.html

How To Uncompress Linux Archive Files

How To Uncompress or compress Linux Archive Files

http://www.littleigloo.org/linux/how-to/uncompress-linux-files.html

ETE - the automated manipulation, analysis and visualization of phylogenetic and other type of trees

ETE is a python programming toolkit that assists in the automated manipulation, analysis and visualization of phylogenetic and other type of trees.


http://ete.cgenomics.org/

on multiple sequence alignment - file formats

1. http://asap.ahabs.wisc.edu/mauve-aligner/mauve-user-guide/mauve-output-file-formats.html

The .alignment file and the XMFA file format

2. http://www.bioperl.org/wiki/HOWTO:AlignIO_and_SimpleAlign

Data files storing multiple sequence alignments appear in varied formats and Bio::AlignIO is the Bioperl object for conversion of alignment files. AlignIO is patterned on the Bio::SeqIO object and its commands have many of the same names as the commands in Bio::SeqIO. Just as in Bio::SeqIO the Bio::AlignIO object can be created with "-file" and "-format" options:

use Bio::AlignIO;
my $io = Bio::AlignIO->new(-file   => "receptors.aln",
                           -format => "clustalw" );

3. http://www.bioperl.org/wiki/XMFA_multiple_alignment_format
XMFA multiple alignment format

A modification of the FASTA multiple alignment format that allows for multiple alignments in a file. More information is on the MAUVE site

The defline contains the following in its header: >seqname:start-stop strand comments

   >1:1-598 + chrY
   TCCAAGTCGGCTTTATGTTTGCTTCTGCCAGGCATTCTAGATGCCCCATGTCTAGGATCT
   CTTTAGGCAGGAGAGAGGGTGATGGTGTAGGAGGACCCATTTCTTGGCTTGCAGATTCCA
   ATAATAAAAAAGTCACAGATTTAAACCCCAAACTTTGATGAAATGCAGGTCTAGGGTTTT
   AAAATATAATGAGAGTTAAATACTTTTGTATTTTCTTCATCCAGAGATGGGGCAAGCTTC
   CTCATCTGCTCGTTCATGGGTGATTTATATTTTCCCCACTCCATCCTTTTCCTAAGGTAT
   TTTTTTTTTAGGGACAATGGCTTTTTGCAGAGTACTCAGTTCCAGCTCCGGGGGCACCGG
   TTGAGCCCTTACCGTCCTGCCCCTAAACATCCAGACCTCAAGTTAGAGAGGGGAGTAACA
   TTTGGGGGGTGCCCACACCTAGGAGGACCAATCCTTCTGGTTTCCTTAGGGATGCAGGAA
   TTTGGGGGGGGGGGGCTCAGTGCTAAAACCAGTAGAGTCCTGGGCAAACGAGTATGACTG
   AAGATGCTTTGAACACCCTAGCGTTATGTCGATCGCATGCATCGTAGTGTCGCTGATG
   >2:5000-5598 - chr17
   TGCAGATTGGCCTT-TGTTTCGTTTTTC-AAGCGTT-TAAA--CGCCTTGCCTAAGAATC
   TTTT--GCAGGGAAGGGGATAGTGAACTGGGAAAACCTGGCTCTTCCTTTCGAGATTCCA
   GTAACAAACATGTCATAACTATAAACGCCAAACTTGG--AGAGCGCAGGAATGGAAGGTC
   AAACACCAATGAGAGTTAGATGGTTTTGGGTTT----------------------GCT--
   CTAGTCTGCACG-------GTGCTCCCCGTCCCCTCACGTCCGTGCTTTTCCTCAGGATG
   ATGCCTTGCCAGAACACCGGTGTGCTGCAAGGTGCTCAGCTCCAAATCGGGCTGCACCGC
   TTCAGCTTTCCCCATCCAGCCA--ACGCAGGAAGGCCTGGAGCTACAGAGTTTAGAGCCA
   TCTCTCCGCTGCTCAT--------TAACCAACCATTCCAGCT-------GTCTGTAGTGG
   GTTTTTTTCTT----CTCTACACTAAAATGAGGACAGTCCAGGCCCTTTG--TTAGACTG
   AAGATGCTTTGAACACCCTAGCGTTATGTCGATCGCATGCATCGTAGTGTCGCTGATG
   >3:19000-19598 - chr7
   TCCAGACTGTCTTT-TGCTCCCTTTTTCCGAGCATT-TAAAAATACCATGCCTAAGAATC
   TTTT--GCAGGGAAGGGGATAGCGAGCTGGGAAGGCCTATTTCTTCATTTCGAGATTCTG
   GTAATAAACATGTCATAAATATAAATGCCAAACTCCG--GAAATGCAGGTGTAGAGCGTC
   AGATTCTATTTGGACTTAAATGATGTGGTGTTTT---------------------GCT--
   CTAATTTCTACC-------GTGCTCTCCGTTCC-TCAAGTCCATGCATTTCCTTAGGGTG
   CTGCCTTTCCAGAGTACTGGTATGCTGCAGGGTGCTCAGTTCCACATCTGTCTGCACTAT
   TTCAAAGTTTCCC-TCCAGCCC--ACACAACTATGCCTAGAGCTA--GAGGTTAGAACCG
   TCTGTCCA-TGCTCTT--------TAACCAACCACTCCAGAT-------AGGTGTGGTGG
   TTTTTTTTTTTTTTTCTCTGTACTAAAATTAGGACAGTCCAGGCCTGTTG--TTAGACCA
   AAGATGCTTTGAACACCCTAGCGTTATGTCGATCGCATGCATCGTAGTGTCGCTGATG
   = score = 111
   >1:1000-1060 + chrY
   CACTCTAATAGTAAAGTTTCTTTTGCTGTGCAGAAGCTCTTTAGTTTAATTAGATCCCAT
   >2:6000-6060 + chr17
   CACTCTAATACTAAACTTTCTTTTCCTCTCCACA----CTTTACTTTAATTACATCCCAT
   >3:20000-20060 - chr12
   CACTCTAATAGTAAAGTTTCTT----TGTGCAGAAGCTCTTAGTTTTAATTAGATCCCAT
   = score = 11

4. http://smweb.bcgsc.ca/hmr/index.html
Aggregating and analyzing WGA (Whole genome alignment) data

The Berkeley data comes in XMFA format. To build the berkeley data, we manually downloaded it from the URLabove and ran the following build steps

Build steps

1. Download the Berkeley data from Berkeley data
2. One file for each chromosome, so we handwrote the cluster job file
3. Ran job on CMSGSC cluster using table creation script buildTables.pl
4. Created database using command CREATE DATABASE hmr_berkeley in MySQL
5. Found all the SQL table creation files find_sql_files.sh
6. Created a MySQL SQL loader from script createMySQLDatabaseSHLoader.pl
7. Ran the output script using SH from the last step
8. Changed to the tables/ directory and ran mysqlimport -u smontgom -pMYPASS -h db02 hmr_berkeley *.txt.table

Note: Each script may require you to check the input parameters. I will create a tar.gz in the future to downloadthese so they work out of the box. There are a few absolute paths right now to support running jobs on a cluster.

5. http://www.koders.com/python/fid99340E36CA028D2382A72EB1B7D3A1639891E865.aspx?s=fuzzy

Python Parsers for FASTA and related formats.

good guide from molecular evolution website

1. learning perl and bioperl
http://molecularevolution.org/resources/activities/perl

2. De novo assembly of Illumina reads using ABySS and alignmentusing BWA
http://molecularevolution.org/resources/activities/ABySS_activity

Miller Lab - on comparative genomic

http://www.bx.psu.edu/miller_lab/

a lot of tools implemented on multiple genome comparison (alignment), conversion detection.

chinese GIS data resources

Chinees GIS resources

Here is a list of useful Chinese GIS resources:

1. CHGIS (download and CD)
2. China Dimensions
3. CloudMade (dowload)
4. GRASS-Wiki

detect genomic regions or islands of high or low population differentiation

Evolutionary forces shaping genomic islands of population differentiation in humans

Individual SNPs of the Human Genome Diversity Panel (HGDP) showing significantly high or lowlevels of population differentiation were detected under a hierarchical-island model (HIM). A Hidden Markov Model allowed us to detect genomic regions or islands of high or low population differentiation.

iSource - tracing genetic sources attribution (population assignment) using multi-locus genotypes with linkage disequilibrium

Tracing the source of campylobacteriosis


http://www.danielwilson.me.uk/iSource.html
By modelling linkage disequilibrium between loci in the sourcepopulations, and by estimating the relative contribution of each putatitive source population to the sequences of unknown origin, iSource improves itsaccuracy of source attribution. This sensitivity is particularly important in weakly differentiated populations.

epidemiological investigation of staphylococcal evolution during infection

Evolutionary dynamics of Staphylococcus aureus during progression from carriage to disease

Whole-genome sequencing offers new insights into the evolution of bacterial pathogens and the etiology of bacterial disease. Staphylococcus aureus is a major cause of bacteria-associated mortality and invasive disease and is carried asymptomatically by 27% of adults. Eighty percent of bacteremias match the carried strain. However, the role of evolutionary change in the pathogen during the progression from carriage to disease is incompletely understood. Here we use high-throughput genome sequencing to discover the genetic changes that accompany the transition from nasal carriage to fatal bloodstream infection in an individual colonized with methicillin-sensitive S. aureus. We found a single,cohesive population exhibiting a repertoire of 30 single-nucleotidepolymorphisms and four insertion/deletion variants. Mutations accumulated at asteady rate over a 13-mo period, except for a cluster of mutations preceding thetransition to disease. Although bloodstream bacteria differed by just eightmutations from the original nasally carried bacteria, half of those mutationscaused truncation of proteins, including a premature stop codon in anAraC-family transcriptional regulator that has been implicated in pathogenicity.Comparison with evolution in two asymptomatic carriers supported theconclusion that clusters of protein-truncating mutations are highly unusual. Ourresults demonstrate that bacterial diversity in vivo is limited but nonethelessdetectable by whole-genome sequencing, enabling the study of evolutionarydynamics within the host. Regulatory or structural changes that occur duringcarriage may be functionally important for pathogenesis; therefore identifyingthose changes is a crucial step in understanding the biological causes of invasivebacterial disease.

SSC Intro to NGS Bioinformatics Course

• Day 1: Linux/TACC Introduction and Read Mapping
• Extras
• Day 2: Calling Genome Variants
• Extras (come early Day 3)
• Additional topics
• Even More Extras
• Day 3: RNA-seq
• Extras
• Day 4: Assembly and Annotation
• Resources

Linux Documentation Project Guides

Linux Documentation Project Guides

http://tldp.org/guides.html

Git

基本的 Git 工作流程如下：

1. 在工作目录中修改某些文件。
2. 对修改后的文件进行快照，然后保存到暂存区域。
3. 提交更新，将保存在暂存区域的文件快照永久转储到 Git 目录中。

所以，我们可以从文件所处的位置来判断状态：如果是 Git 目录中保存着的特定版本文件，就属于已提交状态；如果作了修改并已放入暂存区域，就属于已暂存状态；如果自上次取出后，作了修改但还没有放到暂存区域，就是已修改状态。到第二章的时候，我们会进一步了解其中细节，并学会如何根据文件状态实施后续操作，以及怎样跳过暂存直接提交。

Linux Shell Scripting Tutorial - free online ebook

Linux Shell Scripting Tutorial

a tools for variant annotation

gSearch: a fast and flexible general search tool for whole-genome sequencing

on de novo assembly

De novo genome assembly: what every biologist should know

劉伯溫預言詩《劉伯溫碑記》

http://michaeldaily.blog.epochtimes.com/article/show?articleid=38671#

            《劉伯溫碑記》　　

　　天有眼，地有眼，人人都有一雙眼，
　　天也翻，地也翻，逍遙自在樂無邊，
　　貧者一萬留一千，富者一萬留二三，
　　貧富若不回心轉，看看死期在眼前，
　　平地無有五穀種， 謹防四野絕人煙，
　　若問瘟疫何時現，但看九冬十月間，
　　行善之人得一見，作惡之人不得觀，
　　世上有人行大善，遭了此劫不上算，
　　還有十愁在眼前：
　　一愁天下亂紛紛，二愁東西餓死人，
　　三愁湖廣遭大難，四愁各省起狼煙，
　　五愁人民不安然，六愁九冬十月間，
　　七愁有飯無人食，八愁有人無衣穿，
　　九愁屍體無人檢，十愁難過豬鼠年，
　　若得過了大劫年，才算世間不老仙，
　　就是銅打鐵羅漢， 難過七月初一十三，
　　任你金剛鐵羅漢，除非善乃能保全，
　　謹防人人艱難過，關過天番龍蛇年，
　　幼兒好似朱洪武，四川更比漢中苦，
　　大獅吼如雷，勝過悼百虎，
　　犀牛現出尾，平地遇猛若，
　　若問大平年，架橋迎新主，
　　上元甲子到，人人哈哈笑，
　　問他笑什麼？迎接新地主，
　　上管三尺日，夜無盜賊難，
　　雖是謀為主，主坐中央土。
　　人民喊真主：
　　銀錢是個寶，看破用不了，
　　果然是個寶，地下裂不倒。
　　七人一路走，引誘進了口，
　　三點加一勾，八王二十口，
　　人人喜笑，個個平安。
　　人人可觀，個個可傳，
　　有人印送，勿取金錢。
　　行善者可保，作惡者難逃。
　　敬重天地神明父母，惜字紙五穀。
　　謹當切記。 

劉基，世稱劉伯溫，曾輔佐朱元璋打下天下，建立明朝，是明朝開國宰相。他為人豁達正直，廉潔奉公，不但是一代明相，而且是一位得道高人，為後世留下了許多預言，包括廣為人知的《燒餅歌》。他的預言經後人驗證，直到現在為止，隻要是已發生的事，都是很準確的。這首《陝西太白山劉伯溫碑記》是在一場地震中被震出的，告訴人們一個可怕的景象與末法大劫難有關。

有學者認為 ：《劉伯溫碑記》，主要是描述《推背圖》41象滅國災難前後，包含2011年以後中國情境。時序大約在2001~2040的40年間所發生政局重大變化。

釋迦牟尼在二千五百年前在世時曾預言，他的法隻能傳五百年，五百年後為末法時期，末法時期由於人心變壞，他的法已經度不了人了。釋迦牟尼講的五百年早已過了兩千年了，現在是末法時期的末法時期。世界上許多民族的預言都提到了末法後期、世紀之交(20世紀末至21世紀初)人類會面臨一場大劫難，會淘汰許多人，隻留下少數好人。劉伯溫在這首預言中看到大劫難將發生在豬鼠年間，並告誡人們如何脫離危險。天機已顯，就看人們如何去對待。

現試解如下：

“天有眼，地有眼，人人都有一雙眼，天也翻，地也翻，逍遙自在樂無邊。”

解：天理昭彰，人類曆史的發展從來都是依照宇宙的演化規律在演變，而不以人們的意志為轉移，人類的行為也逃不過宇宙法理的衡量(天有眼，地有眼)。因此人人又都應該以宇宙法理的善惡標準來約束自己，具有一雙分辨善惡的眼睛。宇宙中最根本的特性“真、善、忍”是宇宙的最高法理，即宇宙大法。目前人類世風日下，道德水準在一日千裏下滑，人類會發生翻天覆地的變化，隻要順應宇宙特性“真善忍”，就會“逍遙自在樂無邊”。

“貧者一萬留一千，富者一萬留二三，貧富若不回心轉，看看死期在眼前。”

解：這場末法大劫難，主要是以大瘟疫出現。在這場瘟疫中一萬個窮人中會死去 9000人，留下1000人，而一萬個富人中隻能留下二、三個人。這與十六世紀韓國的著名預言書《格庵遺錄》中提到的，末法時期人類如不醒悟，將在“怪疾”中毀滅，“十戶難剩一”的說法不謀而合。這裏的窮人是指平民百姓，包括普通的中共黨員；富人是指達官貴人。據官方研究機構的調查報告披露，在中國億萬富豪九成屬官家，他們既是中共惡黨的既得利益者，又往往是幹下傷天害理之事的中共貪官汙吏，當然更是難過此劫。然而無論貧富，隻有“回心轉”意，棄惡歸善，就有可能得救，否則隻能是“看看死期在眼前”。究竟是什麼事，使得連平民百姓都會犯下大罪，而遭此天譴呢？ “回心轉”是什麼意思？如何轉？

中國曾經創造出人類曆史上最輝煌的文明，然而在中國xx黨統治的五十多年裏給中華民族帶來了巨大的災難。中共在中華大地作惡半個多世紀，殘殺八千萬同胞，將中華文化毀滅殆盡，誹神謗佛，戰天鬥地，無法無天，摧毀人類的道德良知，破壞人類的生存環境，對修煉“真、善、忍”的法輪功群體傾盡四分之一國力進行滅絕性迫害，目前又幹出了這個星球上從未有過的邪惡之事，活摘了成千上萬法輪功學員的器官，牟取暴利……。中共惡黨完全是反宇宙反人類的邪靈，修煉界有真功夫的人都知道，它在另外空間的表現形式是一條紅色惡龍，即《聖經・啟示錄》中描述的赤（紅）龍，赤龍名叫魔鬼，又叫撒旦，“這獸又強迫所有的人，無論大小、貧窮貴賤，在他們的右手和額上打了印記”，那麼這印記是什麼？加入中共時(共青團、少先隊也同樣)，右手必須握拳上舉，對著那面血紅的黨旗發下毒誓：把命交給中共。《聖經・啟示錄》說，所有崇拜獸和戴上了獸的印記的人都將在上帝最後的審判中，喝上帝憤怒的酒，將處於萬劫不複之地，永遠在地獄中沉淪。中共惡黨是上天注定要消滅的對象！天滅中共時，就會滅掉這個惡貫滿盈的組織和被它打上獸印的這個組織的每一份子。你不退出這個組織，就得和其它死心塌地、罪大惡極者一起被淘汰，以償還中共所欠下的巨債。中國絕大部分的人為了自身的生存和利益，都加入過黨、團、隊；並由於長年累月受中共欺世謊言宣傳的蒙騙毒害，對“真善忍”大法產生詆毀、仇視心理，使眾多中國人帶上了反對宇宙大法的天罪(劉伯溫在另一首預言中說到，就連天上的佛道神都要同化大法，否則會“難躲此劫，削了果位”。可見世人反對大法，其罪業有何等深重)。這就是為什麼連平民百姓都要遭此天譴。

如何轉？當然是往宇宙的特性“真善忍”轉，善待大法，善待修煉“真善忍”的法輪功學員。一個人哪怕你是個窮人，你隻要是誹謗了大法，站在反宇宙反人類的中共惡黨一邊，你就是被淘汰的90%裏邊。而富人在中共的反法輪功中，為求保住現有的地位和既得利益，心裏仇視大法或違心的誹謗了大法，那麼將有99.9%的人將被淘汰。但是，這些人如果能夠“回心轉”意，改變對大法的看法，理解和支持大法，那麼在這場大劫難中就能幸存下來。當然， 想“回心轉”意，首先要抹去身上獸的印記，向神表明與中共的一切組織脫離關係，才能清清白白的轉，不然的話，獸記不去，這個紅魔會永遠控製著你，直到它滅亡，你也跟著它亡。

“平地無有五穀種，謹防四野絕人煙，若問瘟疫何時現，但看九冬十月間。”

解：大瘟疫發起於某年的九、十月份（陰曆）。結果將是“平地無五穀，四野絕人煙”。

“行善之人得一見，作惡之人不得觀，世上有人行大善，遭了此劫不上算。”

解：這場劫難來勢凶猛，“作惡之人”恐怕連後悔的機會都沒有，就被淘汰了。而“行善之人”可以目睹這一切。這末法亂世，有人在“行大善”，你可知道法輪功學員為了讓你保平安，給你傳《九評》，講真相，有人為此被惡黨非法抓捕、被關押、甚至被迫害致死。他們沒有向你索取什麼，隻是希望你遠離危險。當人們為了名利而盲從中共，並且在黨文化的迷惑下拒絕法輪功學員的真相，不願脫離中共惡黨，不抹去身上獸的印記，因而稀裏糊塗當上中共的陪葬，真是“不上算”。

“還有十愁在眼前，一愁天下亂紛紛，二愁東西餓死人，三愁湖廣遭大難，四愁各省起狼煙，五愁人民不安然，六愁九冬十月間，七愁有飯無人食，八愁有人無衣穿，九愁屍體無人檢，十愁難過豬鼠年。”

解：這場劫難還會給人帶來十大愁事：天下大亂，饑荒，“湖廣遭大難”(可能是指水災)，各省可能都會有亂事，百姓惶惶不可終日，還有九冬十月間發起的大瘟疫，瘟疫導致死人太多而“有飯無人食”， “屍體無人檢”。“豬鼠年”是2007和2008年。

韓國預言《格庵遺錄》在描述這次大劫難時說：“積屍如山毒疾死”；“六角千山鳥飛絕，八人萬徑人跡滅”。劉伯溫在《金陵塔碑文》中從另一角度提到大瘟疫發生時的景象：“父母死，難埋葬，爹娘死，兒孫扛，萬物同遭劫，蟲蟻亦遭殃”。

“若得過了大劫年，才算世間不老仙；就是銅打鐵羅漢，難過七月初一十三，任你金剛鐵羅漢，除非善乃能保全，謹防人人艱難過，關過天番龍蛇年。”

解：不管你是世間凡人，還是金剛羅漢，隻有好自為之，奉行真善，過了某年的七月初一、十三，和某“龍蛇年”（龍蛇年是2012 和2013年），才是真正的過了難關。為什麼過了“龍蛇年”才是真正的過了難關？這裏劉伯溫所看到的與數千年前瑪雅人預測到的又走到一起了。據《瑪雅預言》，古代瑪雅人，以其令人驚歎的精確完善的曆法運算，預測到太陽係在銀河係季候中經曆了5125年（從公元前3113年至公元2012年冬至日）的“大周期”後，太陽將與銀河係的黃道(Ecliptic)和赤道(Equator)所形成的交叉點完全重合，此後地球將走出銀河射線的範圍而進入“與銀河係同步”的新階段，人類將進入與本次文明毫無關係的一個全新的文明。從西元1992年到2012年為“大周期”的最後一個演化期，瑪雅人稱之為“地球更新期”，在 “地球更新期”這20年中，地球將被淨化，人心也會被淨化，腐敗物要被完全剔除被淘汰，而好的健康的則將會被留下來並最終與銀河係同步。由此可見大劫難隻是地球全面淨化的開始，譬如說你不反對宇宙大法，並脫離了中共惡黨，抹去了身上的獸記，在這場大劫難中就能幸存下來。

“幼兒好似朱洪武，四川更比漢中苦，大獅吼如雷，勝過悼百虎，犀牛現出尾，平地遇猛若。”

解：可能是指天滅中共時在中國出現的新的領袖人物，這人經神許可並得神幫助，勢如猛獅，戰勝舊惡勢力，掌管天下。屆時，天地還會現出異象。

       漢中，就是中原；陜西也是屬於中原的一塊。 
　　另解：四川這裡的生活情境，就像朱洪武（明太祖）小的時候一樣，人人可能當孤兒、乞丐。例證：08.5.12四川汶川大地震、12年重慶萬盛、雙橋抗暴事件、重慶薄熙來掌權期間文革式唱紅打黑等等

“若問大平年，架橋迎新主，上元甲子到，人人哈哈笑，問他笑什麼？迎接新地主，上管三尺日，夜無盜賊難，雖是謀為主，主坐中央土，人民喊真主。”

解：大劫難後發生的事。大劫難決不是世界未日、地球毀滅了，大劫難後人類將迎來太平盛世，開始新的曆史紀元，所謂“上元甲子”。人民從內心讚頌“真主”。

“銀錢是個寶， 看破用不了，果然是個寶，地下裂不倒。七人一路走，引誘進了口，三點加一勾，八王二十口。”

解：預言之所以很隱諱，還因為其表面有一層意思，而其內部還藏有另一層意思。這裏主要是破解其藏有的“字謎”，破解古代預言的“字謎”要用繁體字。

“銀錢是個寶，看破用不了，果然是個寶，地下裂不倒”是兩個字“ZY”和“李”。“銀錢”即是“幣”，是“ZY”字的右邊；而把“用”字從中間“破”開，就得到類似“ZY”字的左邊，合起來是“ZY”字。漢語中對“ZY”的解釋是：“ZY：會意。從幣，從^O。”接下來“果然是個寶”，對應前面的“銀錢是個寶”含“幣”，“地下裂不倒”指含有“^O”的右半部分，再指“ZY”字，更重要的是“果然是個寶”這裏暗示了“ZY” 姓的是“李”，因為“果”即“木之子――李”。這一段緊接上文，指明了人民喊的真主是“李ZY”，指誰大家都知道了。

“七人一路走，引誘進了口”，是“ 眞 ”字（“真”的古代寫法）。“ 眞 ”的上部 似“七” ，下部由“人” 、“一”組成；將“引”字中的“弓”對齊放進“口”中(正放反放一樣），成了“目”字，“弓”反放時“引”字中“一豎”移至左側，這“一豎”加“目”組成“擯”的中間部分。

“三點加一勾”，是“忍”字。這裏是將“三（個）點加（到）一（個)勾”中，將一“點”加到“勾”上部“刀字頭”中，成了“刃”，將二“點”加到“勾”下部“厶”中成了“心”，上下從新組合成“忍”。

“八王二十口”，是“善”字。善自上至下由八(倒放)、王、廿、口組成。

“七人一路走，引誘進了口，三點加一勾，八王二十口” ，連起來應是“真善忍”(古人寫詩文講究韻律,把兩個連起來的末尾是口的句子，間隔開了)。

“人人喜笑，個個平安，人人可觀，個個可傳，有人印送，勿取金錢，行善者可保，作惡者難逃，敬重天地神明父母，惜字紙五穀，謹當切記。”

解：不久正法行於世間之時，便是地球全面淨化開始之時。隻有符合宇宙特性“真、善、忍”的人才能進入全新的未來。屆時人人都會學大法，人人都會傳送法輪功。

神早在六百年前就由劉伯溫向人發出了警告，被他看到了即將到來的這場大劫難和如何破解。玄奇的是，這預言被隱藏了幾百年後才在一場地震中被震出，幾年前才流傳於民間；就像貴州平塘發現幾億年前形成、幾百年前崩裂的“藏字石”，上面有“中國共產黨亡”六個大字，也是在幾年前發現的；還有法輪大法在“地球更新期” 的開始之年―1992年傳出……。這一切都不是偶然的，都是天意，是神在警示於人，慈悲於人。神讓“行大善”之人救度於人。時間真的是很有限了，為了寶貴的生命，請你不要拒絕 “行大善”之人―法輪功學員的真相，不要反對“真善忍”大法，趕快脫離中共惡黨，抹去身上的獸記。不要跟著“作惡之人”幹傷天害理的事，這樣神才能救你！機緣轉瞬即逝，真相大白悔已晚！有人受中共黨文化“無神論”的長期熏陶毒害，根本不信真有這麼回事，對“行大善”之人百般責難，甚至恩將仇報，向中共惡黨舉報；更有人現在還在幹著助紂為虐的罪大惡極的事……。須知神是慈悲於人才救度人，不是閑著沒事非要救你不可，對於那些不想被救，“不見棺材不掉淚”的人，神也救你不了。

天人三策

http://baike.baidu.com/view/764278.htm

review on tools for NGS population genomics study

Recent Progress in Polymorphism-Based Population Genetic Inference

Inferring Coancestry in Population Samples in the Presence of Linkage Disequilibrium

http://www.stat.washington.edu/thompson/Genepi/pangaea.shtml

1. The IBD_Haplo software (which consists primarily of the ibd_haplo program) runs as a part of our MORGAN-3 package. The analyses of this article were run with the version of ibd_haplo in MORGAN 3.0.3 (November 2011 release).
2. A small collection of programs has been released (October 2011) under the name Create_IBD. This includes the beaglesim procedure (both as R-code and as a C-program) and programs for the population ibd simulation, and for the assignment of haplotypes to descendant chromosome segments.
3. The R-package, IBDhaploRtools, is used in analysis of ibd_haplo output. Version 1.2 (November 2011 release) performs the result summaries included in this article. The R-package also contains a tutorial, generated from an Sweave document, enabling the user to replicate the steps of analysis used to produced the tables and figures of this article fromibd_haplo output files.
4. Data files from this study are provided as supporting information in the form of two compressed file archives; see Supporting Information, File S1 for details. The first archive (see File S2) includes the simulation truth of the ibdamong the 500 pairs of individuals used in this study and the marker information and data haplotypes of the relevant individuals generated at four different LD levels (γ = 0.0, 0.05, 0.1, 1.0). The second archive (see File S3) contains interim output of our analyses in the form of Rdata files of inferredibd states, together with an Sweave wrapper document that uses these files in conjunction with the IBDhaploRtools R-package to recreate the tables and figures of this article. In principle, the results of File S3 and of this article can be recreated from only the data in File S2, using the ibd_haplo program, but this involves many huge intervening input and output files.