關(guān)于BayesCpi 本文在進(jìn)行基因型系數(shù)矩陣估計(jì)時(shí)采用的是 BayesCpi 方法 理論部分 第一部分：關(guān)于固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)系數(shù)矩陣的采樣分布定義根據(jù)混合線性模型的系數(shù)方...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：甘肅
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貝葉斯與GWAS（1） -
lme4包的使用簡(jiǎn)介語(yǔ)法 給個(gè)鏈接到之前的文檔：如何定義兩物種之間基因表達(dá)量的保守性（內(nèi)有l(wèi)me4包使用說(shuō)明）[http://www.reibang.com/p/fe9c1b9cab2c] 基...
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偏最小二乘回歸及python代碼原理 偏最小二乘回歸的思想是將 Y = [ y1, y2, ... , yn ] 被盈，X = [ x1, x2, ... , xn ] 進(jìn)行線性表示 步驟 1. 將 X 和 Y...
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利用AI畫(huà)SVG并且適配于echart顯示自定義熱圖如何將自定義的圖畫(huà)適配于echart刃滓，鏈接：echart 自定義 SVG 圖各部分的對(duì)應(yīng)關(guān)系[http://www.reibang.com/p/5ce2cac2403b] ...
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MicroWorldOmics-面向微生物組识樱，病毒組的數(shù)據(jù)分析桌面應(yīng)用生態(tài)、醫(yī)學(xué)媳危、藥學(xué)領(lǐng)域大量高通量測(cè)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，使得數(shù)據(jù)分析和解釋的復(fù)雜性日益提高。然而既荚，微生物組和病毒組領(lǐng)域仍然缺乏一個(gè)方便和無(wú)編程的桌面應(yīng)用程序來(lái)全面分析微生物組和病毒組數(shù)...
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cygwin 編譯cpp軟件例子以編譯CDhit為例子 1. 選擇從互聯(lián)網(wǎng)安裝 點(diǎn)擊setup.exe并點(diǎn)擊下一步 2. 選擇安裝的根目錄 3.選擇本地軟件包目錄 4. 選擇互聯(lián)網(wǎng)連接 5. 選擇站點(diǎn) 這里...
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全表型關(guān)聯(lián)分析文章收集
1. PheWAS-based clustering of Mendelian Randomisation instruments reveals distinct mech...
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分享一個(gè)共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)矯正的方法
如圖： Github: https://github.com/leekgroup/networks_correction/tree/master[https://github...
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WGAN-GP 原理和代碼分析
生成對(duì)抗模型（GAN）簡(jiǎn)介可以參考：http://www.reibang.com/p/34d9d0755f51[http://www.reibang.com/p/34d9...
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分享TWAS方法類(lèi)文章
Isoform-level transcriptome-wide association uncovers genetic risk mechanisms for neuro...
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分享一個(gè)鑒定同源lncRNA基因的方法
文章鏈接為：《Computational prediction and experimentalvalidation identify functionally conser...
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一種鑒定耐藥基因水平轉(zhuǎn)移的方法今天分享一個(gè)鑒定耐藥基因轉(zhuǎn)移的方法學(xué)文章（當(dāng)然筆者其他基因也可以如此分析）。附上文獻(xiàn)地址《Forecasting the dissemination of antibioti...
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Cygwin 在 win 中編譯 cpp 源碼軟件這個(gè)軟件的作用是將只能在linux上編譯的軟件用于在window上編譯 下載 Cygwin 從官網(wǎng)上下載：https://www.cygwin.com/[https://ww...
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@南祁齊 然后再用隨機(jī)森林 基尼系數(shù)來(lái)看基因?qū)Σ町惓潭鹊呢暙I(xiàn) 這樣篩選出來(lái)的也是marker
Seurat中FindMarker尋找兩個(gè)cell type差異基因的若干方法
加載示例數(shù)據(jù) 1.運(yùn)行Seurat 2.差異分析計(jì)算logFC值 其中：對(duì)象 cells cells包括兩種cell type的細(xì)胞barcodes（即每一個(gè)單獨(dú)的細(xì)胞）對(duì)象...
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@南祁齊 可以的 我感覺(jué)你是想知道統(tǒng)一細(xì)胞類(lèi)型在不同處理的差異 可以先做一個(gè)這個(gè)http://www.reibang.com/p/e838e337398a
Seurat中FindMarker尋找兩個(gè)cell type差異基因的若干方法
加載示例數(shù)據(jù) 1.運(yùn)行Seurat 2.差異分析計(jì)算logFC值 其中：對(duì)象 cells cells包括兩種cell type的細(xì)胞barcodes（即每一個(gè)單獨(dú)的細(xì)胞）對(duì)象...
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@南祁齊 建議不要單獨(dú)拿出來(lái) 因?yàn)檫x特征細(xì)胞 find marker是通過(guò)整體表達(dá)矩陣為特征做的 單獨(dú)拿出來(lái)就只有局部信息了
Seurat中FindMarker尋找兩個(gè)cell type差異基因的若干方法
加載示例數(shù)據(jù) 1.運(yùn)行Seurat 2.差異分析計(jì)算logFC值 其中：對(duì)象 cells cells包括兩種cell type的細(xì)胞barcodes（即每一個(gè)單獨(dú)的細(xì)胞）對(duì)象...
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@南祁齊 沒(méi)有批次效應(yīng)的情況下 整合兩套數(shù)據(jù) 單獨(dú)將同一個(gè)cell cluster但來(lái)源不同的細(xì)胞做差異
Seurat中FindMarker尋找兩個(gè)cell type差異基因的若干方法
加載示例數(shù)據(jù) 1.運(yùn)行Seurat 2.差異分析計(jì)算logFC值 其中：對(duì)象 cells cells包括兩種cell type的細(xì)胞barcodes（即每一個(gè)單獨(dú)的細(xì)胞）對(duì)象...
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@sparking 負(fù)相關(guān)
DCA：liquid correlation analysis
前言 這是香港中文大學(xué)(深圳)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院于天維教授的一篇文章《A new dynamic correlation algorithm reveals novel funct...
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@sparking 直系同源
從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度理解RNA-seq
這次是分享李婧翌團(tuán)隊(duì)的一篇綜述《Modeling and analysis of RNA-seq data: a review from a statistical pers...
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@sparking 是的
DCA：liquid correlation analysis
前言 這是香港中文大學(xué)(深圳)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院于天維教授的一篇文章《A new dynamic correlation algorithm reveals novel funct...