如果你不懂代码，不懂网站规则，那么最简单的就是直接使用UCSC xena 浏览器啦！！！网站；https://xenabrowser.net/datapages/ 理论上也可以完成大部分数据探索的，甚至还有一些sci文章发表就是完完全全使用这个网页工具。
最近从图书馆借了《生物信息学（第2版）》国防科大刘伟主编的，继续我的学习之路。我是图书馆有啥新书就借来读读，一来比较喜欢新书，二来这书好像也不怎么热，能借得到，虽然好多内容是重复，也有新东西可学的快感，顺便复习一下也不错。这次，我看到了weka，学习一下！
可以用snp芯片数据(wegene、23mofang、illumina（ASA、GSA)和affimetrics的均可)实现HLA分型，任意的SNP芯片，只要位点数足够即可（几十万）。
最近在github上找到一个ubiome的原始数据，包含多个身体部位的，尝试分析一下，看看能获得什么结果。经历了那么多的安装坑，发现还是docker的安装方式最方便有效、节省时间，特别是换上国内的加速源之后。虚拟机太占资源，而且总感觉虚拟机不够真实，conda安装完竟然也总是报错，特别是更新2个月一次如此频繁的qiime2。
最近有点好奇，仅次于qiime的Mothur，用起来感觉如何，于是决定尝试下。虽然qiime还没有学会学透，但人活着就要折腾嘛，否则与咸鱼有什么区别，哈哈。
HLA基因，位于6号染色体上短臂上，长约4000Kb。HLA是目前所知人体最复杂的遗传多态性系统，有几十个基因座位，每个基因座位又有几十个等位基因，且呈共显性表达。由于MHC基因位于同一条染色体上，其多基因座位上的基因型组合相对稳定，很少发生同源染色体间交换，这就构成了以单元型（HAPLOTYPE，即在同一条染色体上紧密连锁的一系列等位基因的特殊组合）为特征的遗传。按中国人常见的A座位基因有13个，B座位基因有30个计算，可组成的单元型约有13×30＝390种之多。
snp2hla是大名鼎鼎的Broad研究所开发的，通过snp分型数据来获得HLA分型信息的软件。它的准确度主要依赖于一个尽可能大的，针对特定民族人群的参考数据集。
之前有个软件SNP2HLA可以把snp芯片的结果转化成HLA分型的，软件数据库里面还有中国人的数据集，相对准确，可以分到每个基因座两位，准确度因基因座而不同，还有个网站，也可以实现将23andme等的结果提取出HLA型。
用脚本和linux命令简单统计了一个这个消费级基因检测芯片的60万位点的分布情况。
gsa芯片作为一款消费级基因检测市场上具有较高性价比的芯片，已经成为国内外多家基因检测公司的首选，不得不承认illumina的强大。毕竟，这是人家的看家本领，二代测序技术还是买来的呢。说句题外话，发现好多技术原创于英国，比如arm，纳米孔测序，sanger测序。。。最近，gsa芯片已经升级为ASA芯片，增加了许多位点，那么，我们来看下，ASA相比GSA的变化在哪呢？
bioconda是conda上一个分发生…