發(fā)簡信
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有了這八個網(wǎng)站笼沥，幫你找到90%的電子書首先感謝各位的厚愛，許久未來，卻得到如此多的支持。 所以我又重新篩選了一遍，替換走失網(wǎng)站沐兰，新增網(wǎng)友要求的英文網(wǎng)站。 1蔽挠、鳩摩搜索（https://www.jiumodiary...
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可視化文章集錦(套路住闯、配色、編輯澳淑、在線工具比原、R、CIRCOS偶惠、Cytoscape)
數(shù)據(jù)可視化是解析春寿、理解和展示數(shù)據(jù)不可缺少的一部分。炫或不炫看個人喜好和功底忽孽，能否達意是最基本的要求---最合適的圖示和配色表達最直觀的含義绑改。 本文整理了關(guān)于可視化套路 (什么...
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互聯(lián)網(wǎng)厘线、思維、生活感悟<br>個人主頁：<a href="https://stormsha.com" rel="nofollow" target="_blank">https://stormsha.com</a>
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CSU大三<br>微信公眾號：月小水長（ID:inspurer)<br>交流群：861016679<br>個人網(wǎng)站: <a href="https://inspurer.github.io" rel="nofollow" target="_blank">https://inspurer.github.io</a><br>原創(chuàng)作品，已授權(quán)維權(quán)騎士，轉(zhuǎn)載請私信
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Shiny文檔翻譯-a.02 使用isolate()阻斷響應(yīng)
翻譯自：Stop reactions with isolate()轉(zhuǎn)載請注明來源 響應(yīng)阻斷器：避免依賴 有的時候耳璧，對于一個observer或響應(yīng)終端而言成箫，具備訪問響應(yīng)值或響應(yīng)...
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發(fā)明者 - 筑就非凡的量化世界
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R語言ggboxplot-一文掌握箱線圖繪制所有細節(jié)作者：白介素2相關(guān)閱讀：R語言ggplot2繪制箱線圖R語言生存分析04-Cox比例風(fēng)險模型診斷R語言生存分析03-Cox比例風(fēng)險模型R語言生存分析-02-ggforestR...
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從Keras開始掌握深度學(xué)習(xí)-4 通過TensorBoard分析模型前言 TensorBoard是一個機器學(xué)習(xí)的可視化工具蹬昌，能夠有效地展示Tensorflow在運行過程中的計算圖、各種指標隨著時間的變化趨勢以及訓(xùn)練中使用到的數(shù)據(jù)信息攀隔。通過使用...
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從Keras開始掌握深度學(xué)習(xí)-5 優(yōu)化你的模型前言 在第3篇教程里面皂贩，我們所編寫的CNN進行分類的模型準確度達到了80%。對于一個分類模型來說昆汹，80%的準確率不算很低了明刷。但是，在現(xiàn)有的情況下满粗，我們應(yīng)該如何優(yōu)化這個模型呢辈末？...
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生信技能樹本冲，生信菜鳥團，jimmy
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關(guān)于ML的模型選擇的驗證集與交叉驗證的疑惑與解答
之前粗略的讀過西瓜書的關(guān)于模型的評估與選擇這一章 關(guān)于對模型的泛化性評估劫扒，以為無非就是分為訓(xùn)練集和測試集，分別用來訓(xùn)練模型以及計算誤差狸膏。 再往下看沟饥，什么交叉驗證法、留出法.....
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請問一下FilterMutectCalls后的結(jié)果怎么理解湾戳，在經(jīng)過這一步處理之后贤旷，filter這一項沒有PASS，只有artifact_in_normal;base_quality;clustered_events;panel_of_normals;read_position之類的砾脑，出現(xiàn)的最多的是‘.’幼驶，這是什么意思，是一個位點都沒留下來韧衣？
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你好盅藻，我想請教一下：
1、deepvariant獲得的結(jié)果不使用hap.py直接進行下游分析是否可行畅铭，會推薦使用PASS的位點么氏淑？
2、如果要用hap.py硕噩，對于全基因組真集應(yīng)該選擇什么文件假残，af-only-gnomad.raw.sites.hg19.vcf.gz可否？
3炉擅、另外hap.py獲得的結(jié)果filter列都是點號辉懒，是否已經(jīng)刪除了它認為找的不正確的位點阳惹？
盼望解答，非常感謝眶俩。DeepVariant — step2 DeepVariant下載及測試
一莹汤、DeepVariant的下載 1.官網(wǎng)推薦步驟 dokcer版本的deep-variant的使用（DeepVariant 的用法 Github上面介紹的很詳細）：http...
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@波若流殤 在deepvariant手冊里找到說不推薦BQSR，會損害deepvariant的準確度仿便，所以我改了策略了体啰，特此說明，防止誤導(dǎo)旁人??
DeepVariant — step3 DeepVariant嗽仪、GATK荒勇、Sentieon的比較
找了一組數(shù)據(jù)，是100個基因的小panel的bam文件闻坚，用DeepVariant沽翔、GATK、Sentieon三個軟件分別call SNP/INDEL窿凤，最后做一下比較仅偎。bed文...
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感謝博主，加深了我的理解雳殊，最近在總結(jié)原理方面的東西橘沥。我覺得第二個步驟應(yīng)該是預(yù)訓(xùn)練的模型加上已知基因型樣本加上該未知樣本再訓(xùn)練后獲得的CNN模型。
另外我想請教一下夯秃，deepvariant找的是種系突變還是未加區(qū)分座咆？如果想找體細胞突變，目前是不是只有用GATK4明確指定的工具Mutect2仓洼？
盼望解答介陶，謝謝。DeepVariant — step4 DeepVariant 三部曲
Deepvariant是google 推出的基于CNN（convolutional neural network色建，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法哺呜，圖像識別的變異檢測軟件。 參考的有關(guān)De...
