无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的…

尹师妹:“哈师兄,做验证实验好辛苦,老板让我提高筛选差异基因的条件,尽量降低假阳性,我该怎么筛?” 小哈打开Evernote,给尹师妹看张表: “瞧见那个100%了吗?30 million mapped reads的情况下,10次重复,2倍筛选条件,Statistical power100%,找出来的都是真的应答基因:只做3次重复,2倍筛选条件,可以达到87%: 如果测序深度降到15 million mapped reads,需要10次重复,才能到85%.” 尹师妹:“我的样品有30 M map…

在SPSS中,有两个过程可以对重复测量资料进行分析:一种是一般线性模型的重复度量:一种是混合线性模型,对于同样的数据资料,使用两种过程分析出的内容不大一样,注意是内容而不是结果,只要操作正确,结果应该是一致的,而输出内容的差异则反映了两种方法的侧重点不同,那么两种方法有何异同以及使用时该如何选择呢?可以从下几个方面进行探讨 一.基本思路不同 重复度量:重复度量的分析思路还是是基于传统的方差分析思想,即变异分解,只不过在分解时加入了对象间变异和对象间与时间交互作用的变异两部分,模型还是一般线性模型…

多因素方差分析中,每个被试者仅接受一种实验处理,通过随机分配的方式抵消个体间差异所带来的误差,但是这种误差并没有被排除.而重复测量设计则是让每个被试接受所有的实验处理,这样我们就可以分离出个体差异所带来的误差,进而进一步细化因变量的变异来源,传统的方差分析只要分析处理因素对于因变量的影响,而重复测量方差分析需要分析处理因素.时间因素.处理和时间的交互作用三者对于因变量的影响. 具体而言就是传统方差分析的变异分解为: 总变异=处理因素导致的变异(组间变异)+随机变异(组内变异) 但是重复测量设计引…

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要…

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的…

MicroRNA in Control of Gene Expression:An Overview of Nuclear Functions微RNA控制基因表达:核功能概述 抽象:小的非编码RNA(ncRNA)能够以序列特异性方式控制基因表达的发现对生物学产生了巨大影响.最近的改进很高吞吐量排序和计算预测方法已经允许发现和几种类型的ncRNA的分类.基于它们的前体结构,生物发生途径和作用模式,ncRNA被分类为小干扰RNA(siRNAs),microRNAs(miRNA),PIWI相互作用的R…

议题:二分查找树性能分析(Binary Search Tree Performance Analysis) 分析: 二叉搜索树(Binary Search Tree,BST)是一颗典型的二叉树,同时任何节点的键值大于等于该节点左子树中的所有键值,小于等于该节点右子树中的所有键值,并且每个节点域中保存 一个记录以其为根节点的子树中所有节点个数的属性,这个属性可用于支持贪婪算法的实现: 二叉搜索树的建立是在树的底部添加新的元素,搜索即从根元素开始到达树底部的一条路径,插入和搜索相似(注意对重复键的处…

我作为一个Java菜鸟,只会用简单的办法来处理这个问题.如果有大神看到,请略过,感激不尽! 所以首先先分析这道题目:数组中重复的数据进行删除,并且要让数组里的数据按原来的顺序排列,中间不能留空. 既然要删除重复的项目,那么以我现在的功力,只能用循环嵌套来处理.所以做一个循环,在循环体内部再嵌套一个循环,作用就是让数组的第一个数据和后面的每一个数据做对比. 然后在内循环体里面做判断,如果遇到相同数据,那么就让后面的数据都往前移动一个位置来覆盖第一个数据,以此类推.因此想要达到这个效果,内层循环里面…

背景: 有心学习jquery源码,苦于自己水平有限,若自己研究,耗时耗力,且读懂之日无期. 所以,网上寻找高手的源码分析.再经过自己思考,整理,验证.以求有所收获. 此篇为读高手艾伦<jQuery 2.0.3 源码分析core - 整体架构>后所作,万分感谢作者. 材料: 1.原文地址 2.jquery版本: jquery2.0.3(我用的是jquery1.8.3,好像出入不大) 困惑一:    图一                                               …

简介 在测试中,为了度量产品质量,代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据,在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage.代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量,Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码的有效性,即测试case对被测代码的覆盖率几何.Coverage支不仅持分支覆盖率统计,还可以生成HTML/XML报告.并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用.Coverage官方文档:http:…

一 参考博文 java中无符号类型的解决方案 二 java中的无符号数和有符号数 在计算机中,可以区分正负的类型,称为有符号类型,无正负的类型,称为无符号类型. 使用二进制中的最高位表示正负 计算机中一般用补码表示数值:另外,用二进制的最高位表示符号,0表示正数.1表示负数. 无符号和有符号数的范围的区别 无符号数中,所有的位都用于直接表示该值的大小:有符号数中最高位用于表示正负,所以,正值时,该数的最大值就会变小: 无符号数:1111 1111 值:255 有符号数:0111 1111 值:1…

一:背景 1. 讲故事 这个月初,星球里的一位朋友找到我,说他的程序出现了死锁,怀疑是自己的某些写法导致mongodb出现了如此尴尬的情况,截图如下: 说实话,看过这么多dump,还是第一次遇到真实的死锁,这tmd的顿时就有了兴趣... 上 windbg 说话. 二:Windbg 分析 1. 真的是死锁吗 既然朋友说死锁,我得先验证一下,可以用命令 !syncblk 查看同步块表. 0:000> !syncblk Index SyncBlock MonitorHeld Recursion Own…

根据拿到的表达矩阵设为exprSet 1.用scale 进行标准化 数据中心化:数据集中的各个数字减去数据集的均值 数据标准化:中心化之后的数据在除以数据集的标准差. 在R中利用scale方法来对数据进行中心化和标准化 1 scale(data, center=T, scale=F) 2 3 其中,center为T,表示数据中心化 4 5 scale为T,表示数据标准化 6 7 对一个data frame的每一列进行计算 并不是表达矩阵里面的所有基因都可以进行相关性分析,首先去除reads co…

首先根据这篇文章:http://www.cnblogs.com/coolzdp/p/7717332.html 我们知道存储过程中 SELECT * INTO 如果没有记录是不会往下执行的,直接抛出NO_DATA_FOUND异常, 这个在plsql developer中直接测试执行没问题,会报ORA-1403异常. 但是在mybatis中调用的话就不会抛出NO_DATA_FOUND异常,而是在select * into语句为空时默默的终止执行该过程. 在服务层采用事务处理的话就有问题了,服务层调用…

操作路径如下: 打开控制台-->点击‘Sources’-->ctrl+shift+p-->在命令窗口输入coverage-->在下边新出现的窗口中点击左上角刷新按钮. 界面如下:…

趁着周末,大好的日子,总结了一下外显子分析的思路(套路)…

1.从概率论中相关系数推广而来 在概率论中,研究两个变量之间的线性相关情况时,提出了 相关系数 这个概念.做一下推广,如果研究一个变量和多个随机变量之间的线性相关关系时,提出了 全相关系数(或者复相关系数)的概念.然后,在1936年,有个叫做hotelling的数学家,又进一步做了推广,研究 多个随机变量和多个随机变量之间的线性相关关系,提出了 经典相关分析 的理论. 2.经典相关分析的定义 经典相关分析是研究两组变量相关关系的一种多元统计方法. 要研究两组变量:和之间的相关关系,有两种方法:一…

何为逃逸分析 在编译程序优化理论中,逃逸分析是一种确定指针动态范围的方法——分析在程序的哪些地方可以访问到指针.它涉及到指针分析和形状分析. 当一个变量(或对象)在子程序中被分配时,一个指向变量的指针可能逃逸到其它执行线程中,或是返回到调用者子程序.如果使用尾递归优化(通常在函数编程语言中是需要的),对象也可以看作逃逸到被调用的子程序中.如果一种语言支持第一类型的延续性在Scheme和Standard ML of New Jersey中同样如此),部分调用栈也可能发生逃逸. 如果一个子程序分配一…

使用pdfminer实现pdf文件的布局分析 python 参考资料: https://github.com/euske/pdfminer https://stackoverflow.com/questions/22898145/how-to-extract-text-and-text-coordinates-from-a-pdf-file?noredirect=1 import cv2 from pdfminer.pdfparser import PDFParser from pdfminer…

Apache Commons Pool实现了对象池的功能.定义了对象的生成.销毁.激活.钝化等操作及其状态转换,并提供几个默认的对象池实现.在讲述其实现原理前,先提一下其中有几个重要的对象: PooledObject(池对象). PooledObjectFactory(池对象工厂). Object Pool(对象池). 下面分别详细讲解它们的实现. PooledObject(池对象) 用于封装对象(如:线程.数据库连接.TCP连接),将其包裹成可被池管理的对象.提供了两个默认的池对象实现: De…

ERCC是啥? 外部RNA控制联盟,就是一套RNA-seq,基因表达检测过程中的控制系统,使得结果具有可重复性. RNA Spike-in Controls for Gene Expression While early gene expression measurements with DNA microarrays were groundbreaking in their ability to reveal biological activity, the results were irre…

转载:http://www.bio-info-trainee.com/1327.html 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解读了一下别人是如何利用这个数据的,当然,主要是用那个mRNA的表达数据咯! 第一篇:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0111146 这篇文…

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的…

简单使用DESeq2/EdgeR做差异分析 Posted: 五月 07, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析,主要也是用于RNA-Seq数据,同样也可以处理类似的ChIP-Seq,shRNA以及质谱数据. 这两个都属于R包,其相同点在于都是对count data数据进行处理,都是基于负二项分布模型.因此会发现,用两者处理同一组数据,最后在相同阈值下筛选出的大部分基因都是一样的,但是…

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,…

原理: 主成分分析 - stanford 主成分分析法 - 智库 主成分分析(Principal Component Analysis)原理 主成分分析及R语言案例 - 文库 主成分分析法的原理应用及计算步骤 - 文库 主成分分析之R篇 [机器学习算法实现]主成分分析(PCA)--基于python+numpy scikit-learn中PCA的使用方法 Python 主成分分析PCA 机器学习实战-PCA主成分分析.降维(好) 关于主成分分析的五个问题 多变量统计方法,通过析取主成分显出最大的个…

如果你的职业定位是数据分析师/计算生物学家,那么不懂PCA.t-SNE的原理就说不过去了吧.跑通软件没什么了不起的,网上那么多教程,copy一下就会.关键是要懂其数学原理,理解算法的假设,适合解决什么样的问题.学习可以高效,但却没有捷径,你终将为自己的思维懒惰和行为懒惰买单. 2019年04月25日 不该先说covariacne matrix协方差矩阵的,此乃后话,先从直觉理解PCA.先看一个数据实例,明显的两个维度之间有一个相关性,大部分的方差可以被斜对角的维度解释,少数的noise则被虚线解…

转载生信技能树 https://mp.weixin.qq.com/s/JB_329LCWqo5dY6MLawfEA TCGA数据源 - R包RTCGA的简单介绍 - 首先安装及加载包 - 指定任意基因从任意癌症里面获取芯片表达数据 - 绘制指定基因在不同癌症的表达量区别boxplot - 更多boxplot参数 - 指定任意基因从任意癌症里面获取测序表达数据 - 用全部的rnaseq的表达数据来做主成分分析 - 用5个基因在3个癌症的表达量做主成分分析 - 用突变数据做生存分析 - 多个基因在多…

简单使用DESeq做差异分析 Posted: 五月 06, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments DESeq这个R包主要针对count data,其数据来源可以是RNA-Seq或者其他高通量测序数据.类似地,对于CHIP-Seq数据或者质谱肽段数据也是使用的. 由于DESeq是一个R包,因此使用它需要一点点R基础语法. 首先需要读入一个数据框,列代表每个sample,行代表每个gene database_all <- read.tab…