多元線性回歸 一补憾、原理： 多元線性回歸分析就是研究一個因變量和多個自變量之間的關系。公式如下： ?=a+b1x1+ b2x2惧辈。x1和x2為兩個自變量潦刃，y為因變量佣谐。 二击困、要素：...
發(fā)簡信
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多元線性回歸防症、logistics回歸分析和Cox回歸分析區(qū)別
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TCGA+biomarker——Sample基線表
在常規(guī)的臨床類文章典鸡，或者在TCGA類的研究文章中，展示文章收集的樣本信息很常見坏晦，主要就是讓讀者能直觀清楚的了解此篇文章涉及到哪些樣本萝玷，具體樣本的表型信息。 案例展示 例圖1：...
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WGCNA實例分析及解讀（附代碼）WGCNA分析基于兩個假設：1.相似表達模式的基因可能存在共調(diào)控昆婿、功能相關或處于同一通路球碉，2.基因網(wǎng)絡符合無尺度分布〔智基于這兩點睁冬，可以將基因網(wǎng)絡根據(jù)表達相似性劃分為不同的模塊...
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????[生信基礎知識]幾種常用的差異表達基因識別方法FC,T檢驗,SAM
目前常用的幾款差異表達進識別方法有：FC、T檢驗看疙、SAM等 一豆拨、FC FC(Fold Change)算法是最早用于識別兩種不同的實驗條件下基因表達水平存在差異的算法，其算法的...
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小鬼的WGCNA圖文詳解(四)-模塊與性狀相關性 圖還是老習慣能庆，給出官網(wǎng)教程辽装，至于你是看還是不看，它就在那里相味，等著你的深入研究～ https://horvath.genetics.ucla.edu/html/Coexpress...
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WGCNA 簡明指南|2. 模塊與性狀關聯(lián)分析并識別重要基因WGCNA 系列 WGCNA 簡明指南|1. 基因共表達網(wǎng)絡構建及模塊識別[http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMDExNDE0OQ==&...
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小鬼的WGCNA圖文詳解(七)-eigengene network的可視化WGCNA圖文詳解(七)-eigengene network的可視化 還是老習慣，給出官網(wǎng)教程殉挽，至于你是看還是不看丰涉，它就在那里拓巧，等著你的深入研究～ https://horva...
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R繪圖 | 基于文獻結果圖的重現(xiàn)思考！
出發(fā)點源自Large-scale proteomic analysis of Alzheimer’s disease brain and cerebrospinal flui...
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個性化生信分析
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一篇單細胞和WGCNA結合的文獻解讀-2文章題目 Integrating Clinical and Genetic Analysis of Perineural Invasion in Head and Neck ...
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You're what you write.
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RStudio 中的 R Markdown
備份自：http://blog.rainy.im/2015/05/16/rmarkdown-in-rstudio/ RStudio 是 R 語言的一款開源的 GUI 軟件承耿，可...
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完成一篇純生信SCI到底要多久呢？
總有人問我們：完成一篇純生信SCI到底要多久呢伪煤？這個需要看你的基礎和學習模式加袋、操作時間。如果你的學習操作時間足夠抱既，而且是基于別人寫好的分析流程职烧，估計幾天就可以完成了，例如我們...
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Evolution is great!
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sklearn學習之回歸本文實例講述Python使用sklearn實現(xiàn)的各種回歸算法。 使用sklearn做各種回歸 基本回歸：線性捷泞、決策樹足删、SVM、KNN 集成方法：隨機森林锁右、Adaboost失受、G...
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零基礎學生信入門筆記(R語言、Linux骡湖、Python贱纠、RNA-seq、單細胞測序响蕴、質譜流式谆焊、TCGA、GEO浦夷、單細胞經(jīng)典文獻解讀)
醫(yī)學生零基礎學生信是先學Python還是先學R語言辖试？[https://www.zhihu.com/question/432353982]如何學習R語言[https://www...
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