多基因评分的阈值范围

2024-11-10

GWAS后续分析：多基因风险评分(Polygenic Risk Score)的计算

一.什么是多基因风险评分传统的GWAS研究只计算单个SNP位点与表型之间的关联性,再用Bonferroni校正,通过给定的阈值,筛选出显著的SNP位点. 这样会存在两个问题,第一.Bonferroni校正非常严格,很多对表型也有贡献的位点会因为达不到阈值而被过滤掉.第二.单个位点对表型的解释度是很低的,尤其是对于高血压这种多基因控制的表型,用一个个单独的位点解释高血压患病风险,就显得很单薄. 因此,开发一个能让我们直观的感受,患某种疾病的风险多高的工具,显然是非常有必要的. 为了更好理解多基

Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation（知识图谱）

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实

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（信贷风控九）行为评分卡模型python实现

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Rate 评分

评分组件基础用法评分被分为三个等级,可以利用颜色对分数及情感倾向进行分级(默认情况下不区分颜色).三个等级所对应的颜色用过colors属性设置,而它们对应的两个阈值则通过 low-threshold 和 high-threshold 设定. <div class="block"> <span class="demonstration">默认不区分颜色</span> <el-rate v-model="value

ExtJS 4.2 评分组件

上一文章是扩展ExtJS自带的Date组件.在这里将创建一个评分组件. 目录 1. 介绍 2. 示例 3. 资源下载 1. 介绍代码参考的是 Sencha Touch 2上的一个RatingStar扩展插件,在此基础上做了移植到ExtJS 4.2,并扩展了默认值.form表单支持等功能. 1.1 JavaScript代码 /*! * 评分组件 */ Ext.define('App.Demo.RatingStarFiledDemoTab', { extend: 'Ext.panel.Panel'

使用po模式读取豆瓣读书最受关注的书籍，取出标题、评分、评论、题材按评分从小到大排序并输出到txt文件中

#coding=utf-8from time import sleepimport unittestfrom selenium import webdriverfrom selenium.webdriver import Remotefrom selenium.webdriver.common.by import By#元素定位import sysdef browser():#启动浏览器驱动 ''' driver = Remote(command_executor='http://1

原生JS实现-星级评分系统

今天我又写了个很酷的实例:星级评分系统(可自定义星星个数.显示信息) sufuStar.star();使用默认值5个星星,默认信息 var msg = [........]; sufuStar.star(10,msg);自定义星星个数为10.显示信息msg格式参考默认值,条数必须和星星个数一致: 自己实现一些实例,有个好处,能增加应用各知识点的熟练度,还能检验出自己的薄弱项!一经发现,立即翻API文档恶补! 不知道是不是我太笨,这个实例居然写了整整一天! 不废话了,先说下这个实例涉及的知识点:

Lucene的评分(score)机制研究

首先,需要学习Lucene的评分计算公式—— 分值计算方式为查询语句q中每个项t与文档d的匹配分值之和,当然还有权重的因素.其中每一项的意思如下表所示: 表3.5 评分公式中的因子评分因子描述 tf(t in d) 项频率因子——文档(d)中出现项(t)的频率 idf(t) 项在倒排文档中出现的频率:它被用来衡量项的“唯一”性.出现频率较高的term具有较低的idf,出现较少的term具有较高的idf boost(t.field in d) 域和文档的加权,在索引期间设置.你可以用该方法

OpenCV图像的全局阈值二值化函数（OTSU）

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

javascript星级评分（多个）

JS打多个类型星级评分: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>javascript星级评分&l

Java实现线性阈值模型(Linear Threshold Model)

影响力传播的线性阈值模型: 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重,任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1,即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点,每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同,且现实情况下社交网络的各个用户的激活阈值一般不相同,有的用户活跃,阈值低,容易受人影响,而有的用户较沉默,阈值高).未被激活的节点v受所有与之相邻且已被激活的节点u的影响.当未激活节点v与所有已被激活的邻居节点的边的权重之和达到或

五星评分效果原生js

五星评分在很多地方都可以用到,网上也有插件或者相应的代码,在这里我给大家提供一款我自己写的超级简单实用的五星评分代码,连图片都不需要  <ul> <li class="start_li3"><span class="grade">评分:</span> <label><input name="j_class" type="radi

【解决】查询无法完成，因为其包含的查找列数已超过管理员强制实施的查找列阈值。Error code=0x80070093; Error source=Groove

前因: 修改了SharePoint Server 2013 下面的文档库的名称,原先2个汉字,现在8个汉字.结果,SkyDrive Pro 就无法同步了,无论是停止重新同步还是手动填写进行同步都不可以(点我看详细),提示信息如下所示 Figure 1出现同步错误的对话框这个具体一些的信息还可能是这样的: 工作文件共享 - 文档 1 尝试同步此文档库时发生错误. Error code=0x80070093; Error source=Groove 或者: --------------------

jQuery用户数字评分效果

效果预览:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htm HTML文件代码: <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</title><base target="_blank" /> <scri

iOS 应用评分

为了提高应用的用户体验,经常需要邀请用户对应用进行评分应用评分无非就是跳转到AppStore展示自己的应用,然后由用户自己撰写评论如何跳转到AppStore,并且展示自己的应用方法1 NSString *appid = "; NSString *str = [NSString stringWithFormat: @"itms-apps://ax.itunes.apple.com/WebObjects/MZStore.woa/wa/viewContentsUserReviews?t

css sprite简便方法切《评分五角星》

摘抄自我趣同伴的心得: 大家可以会遇到过要做满意度用星级来评分的情况,类似这种实现的方法有很多,大家最初想到的可能是根据满意度有多少种情况就切多少种图,然后拼在一张图里面,通过控制图片的位置来实现. 以下有一种方法实现起来会比较简单,想法来自 MATT !! 我只是负责实现而已.... 在分享之前先给Matt 一点掌声这个方法只需要切一张图原理是:覆盖! 最简单的就是子元素覆盖父元素. 具体要怎么实现呢? 将父元素的背景设置为空心的星星. 再将子元素的背景设

带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复——同名英文论文翻译

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风摘要:平滑l0范数(Smooth

【原创】xgboost 特征评分的计算原理

xgboost是基于GBDT原理进行改进的算法,效率高,并且可以进行并行化运算: 而且可以在训练的过程中给出各个特征的评分,从而表明每个特征对模型训练的重要性, 调用的源码就不准备详述,本文主要侧重的是计算的原理,函数get_fscore源码如下, 源码来自安装包:xgboost/python-package/xgboost/core.py 通过下面的源码可以看出,特征评分可以看成是被用来分离决策树的次数,而这个与 <统计学习基础-数据挖掘.推理与推测>中10.13.1 计算公式有写差异,此处

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