tryCatch報(bào)錯(cuò)后不退出蒸痹，而是執(zhí)行error=后的自定義函數(shù)逞盆；出現(xiàn)警告則執(zhí)行warning =后的自定義函數(shù);finally=后的自定義函數(shù)總是執(zhí)行 例：
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：廣東
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tryCatch錯(cuò)誤處理
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影像組學(xué)radiomics學(xué)習(xí)筆記第三章（一）CT圖像包含的特征
影像組學(xué)即高通量地從醫(yī)學(xué)影像中挖掘圖像特征地過(guò)程沦零。影像組學(xué)地功能工作流程包括：1）獲取圖像面褐；2）分割感興趣的區(qū)域，例如腫瘤疆液；3）定量地提取圖像特征雳窟；4）預(yù)測(cè)模型的建立和驗(yàn)證。...
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一次性計(jì)算多個(gè)表型的遺傳相關(guān)性(LDSC, GCTA)
遺傳相關(guān)的計(jì)算之前介紹過(guò)幾次了票腰，感興趣的翻之前的推文： 1城看、利用GCTA工具計(jì)算復(fù)雜性狀/特征（Complex Trait）的遺傳相關(guān)性（genetic correlatio...
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腦網(wǎng)絡(luò)和拓?fù)渖窠?jīng)科學(xué)的分步教程文章來(lái)源于微信公眾號(hào)（茗創(chuàng)科技），歡迎有興趣的朋友搜索關(guān)注杏慰。 導(dǎo)讀 大腦是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)测柠，它能夠優(yōu)化整合來(lái)自不同腦區(qū)的信息以便執(zhí)行其功能。隨著最近技術(shù)的進(jìn)步缘滥，研究人員可以...
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標(biāo)準(zhǔn)差與標(biāo)準(zhǔn)誤區(qū)別
有統(tǒng)計(jì)學(xué)教科書(shū)在講到“標(biāo)準(zhǔn)誤”時(shí)轰胁，寫(xiě)下了這樣一句話(huà)——“樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤是樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差”！ 是的朝扼，你沒(méi)有看錯(cuò)赃阀，就是這樣寫(xiě)的——“樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤是樣本均數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差”！ 有...
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NHANES連載教程驮俗，輕松解鎖新技能
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別人利用生信發(fā)文章，而我利用它找課題“生信”這兩個(gè)字异旧，意述，對(duì)于臨床醫(yī)生來(lái)說(shuō)，還是比較熟悉的吮蛹，有很多臨床醫(yī)生利用生信發(fā)了無(wú)數(shù)篇文章荤崇，有些臨床醫(yī)生可能還沒(méi)有接觸過(guò)生信，但是基本都聽(tīng)說(shuō)過(guò)生信潮针，知道生信是可以發(fā)SCI論文...
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【生信實(shí)戰(zhàn)】只會(huì)GO/KEGG，何不試試Reactome數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行富集分析REACTOME 是一個(gè)開(kāi)源矗晃、放開(kāi)仑嗅、人工整理并經(jīng)過(guò)同行評(píng)審的通路數(shù)據(jù)庫(kù)。目標(biāo)是為各個(gè)通路提供可視化、可解釋的分析仓技，以支持基礎(chǔ)研究鸵贬、臨床研究、基因組分析脖捻、建模阔逼、系統(tǒng)生物學(xué)等。 ...
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孟德?tīng)栯S機(jī)化招學(xué)員啦
中山醫(yī)博士孟德?tīng)栯S機(jī)化全流程 感興趣的話(huà)私聊～ 授課老師（2人）情況： 均為中山醫(yī)博士地沮，目前共發(fā)表孟德?tīng)栯S機(jī)化文章7篇嗜浮，涵蓋雜志包括ebiomedicine，JTRM诉濒，Add...
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收集一些生物信息學(xué)的分析流程的文章未荒。感謝這些簡(jiǎn)友整理的生信分析流程专挪！ 如果簡(jiǎn)友投稿沒(méi)有被我收入專(zhuān)題，可能是我沒(méi)看到或者收入到其他針對(duì)性更強(qiáng)的專(zhuān)題中了片排。望見(jiàn)諒寨腔！ ???????????????????????? 文章的收錄是有順序的，查看的時(shí)候請(qǐng)點(diǎn)擊“最新收錄”然后進(jìn)行查看率寡。 ?? 全基因組測(cè)序(WGS)分析 ?? 轉(zhuǎn)錄組分析RNA-seq的分析流程 ?? 染色質(zhì)免疫共沉淀技術(shù)ATAC-Seq迫卢、ChIP-Seq分析 ?? 單細(xì)胞scRNA-seq分析 ?? 癌癥的預(yù)后標(biāo)志物查找 ?? 系統(tǒng)發(fā)育演化進(jìn)化樹(shù)構(gòu)建與分析 ?? 群體遺傳學(xué)分析 ?? 全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS) ?? 基因家族的分析 ?? 甲基化測(cè)序與分析 ?? KEGG/GO功能富集分析 ?? 圖形繪制具體細(xì)節(jié)的比如熱圖、曼哈頓圖的繪制等 ?? python冶共、perl乾蛤、R的包的使用過(guò)程 ?? 具體工具的使用，比如GATK的使用過(guò)程 ?? 數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘方法捅僵，比如TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)的使用 ?? 另外就是整個(gè)文章走下來(lái)的流程 ?? ?? ??
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貝葉斯共定位軟件coloc前言 這篇文章的書(shū)寫(xiě)庙楚，是受啟發(fā)于《post-GWAS：使用coloc進(jìn)行共定位分析(Colocalization)》上荡，目的是想了解一下軟件coloc是如何巧妙的運(yùn)用貝葉斯方法...
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BrainSeq | eQTL 不同腦區(qū) 精神疾病簡(jiǎn)介 http://eqtl.brainseq.org/項(xiàng)目旨在描述主要神經(jīng)精神疾病和對(duì)照樣本中不同腦區(qū)域轉(zhuǎn)錄的多個(gè)方面的遺傳和表觀遺傳調(diào)控特征纳账。該聯(lián)盟最初專(zhuān)注于精神分裂癥和...
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GWAS與基因表達(dá)量的聯(lián)合分析前言 我們知道GWAS描述的是snp與表型之間的關(guān)系逛薇，即利用線(xiàn)性模型尋找與某種性狀顯著相關(guān)聯(lián)的位點(diǎn)。但是發(fā)揮生物學(xué)功能的往往是蛋白質(zhì)疏虫，蛋白質(zhì)是由轉(zhuǎn)錄本翻譯而來(lái)金刁，那么建立基因表...
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TWAS（fusion）最近在看遺傳數(shù)據(jù)與表達(dá)結(jié)合的東西帅涂，介紹一個(gè)經(jīng)典的方法吧，fusion尤蛮。 Gusev et al. “Integrative approaches for large-scal...
