流行病学研究常见的分析就是相关性分析了. 相关性分析某种程度上可以为我们提供一些研究思路,比如缺乏元素A与某种癌症相关,那么我们可以通过补充元素A来减少患癌率.这个结论的大前提是缺乏元素A会导致这种癌症,也就是说元素A和癌症有因果关系. 但实际上,元素A和癌症有相关性,不代表他们之间就有因果关系.也有可能是患癌症的人同时有其他的并发症,这种并发症会导致元素A缺乏. 再比如,研究表明,大胸女生与不爱运动相关.那么,到底是因为胸大的女性不爱运动,还是因为不爱运动导致胸大(肥胖). 如果不做其他分析,

好多同学询问孟德尔随机化的问题,我再来尝试着梳理一遍,希望对大家有所帮助,首先看下图1分钟,盯着看将下图印在脑海中: 上图是工具变量(不知道工具变量请翻之前的文章)的模式图,明确一个点:我们做孟德尔的时候感兴趣的是x和y的关系,也就是小b,但是我们直接去跑x对y的回归肯定是不对的,因为有很多的U,因此我们借助工具变量G(关于工具变量我们之前的文章有详细的解释,请自行查阅),去估计我们感兴趣的小b. 现在有天然良好的工具变量G,也就是我们的基因变量,此时有上面的图,再次重申:我们感兴趣的,最终希望

中介本身就是回归,基本上我看到的很多的调查性研究中在中介分析的方法部分都不会去提混杂,都是默认一个三角形画好,中介关系就算过去了,这里面默认的逻辑就是前两步回归中的混杂是一样的,计算中介效应的时候就自动消掉了. 但是,实际上对不对,还是有待具体分析的: Traditional, non-instrumental variable methods for mediation analysis experience a number of methodological difficulties, i

孟德尔随机化(Mendelian Randomization) 统计功效(power)和样本量计算 1 统计功效(power)概念 统计功效(power)指的是在原假设为假的情况下,接受备择假设的概率. 用通俗的话说就是,P<0.05时,结果显著(接受备择假设); 在此结论下,我们有多大的把握坚信结果的显著性,此时需要用到power来表示这种"把握". 统计功效(power)的计算公式为 1-β. 说到β,要提一下假设检验中的一型错误和二型错误. 一型错误,用 α 表示,全称 T

xueminglang@google.com 本来做了一些笔记,但郎老师后来发了相关教材.内容比现场PPT详细的多.由于,本人在网上也没有搜索到相关文章,还是决定做一回码字工,稍作精简后分享给大家. 后面有案例,希望大家看完后能有所启迪. 注:没有检查错别字,如果发现,请在评论中指出. 摘要 用户研究在实际研发过程中,被认同度和影响力往往不如预期.本文尝试探讨如何通过做“有用”的用户研究来更好得体现用户研究在产品研发中的价值. 关键词 用户研究.有用.建议.用户体验 引言 笔者的困惑:用户体验团

今天要讲的一篇是发表于 Hum Genet 的 "Shared genetic architecture between metabolic traits and Alzheimer's disease: a large-scale genome-wide cross-trait analysis" .很中规中矩的一篇文章,没有什么大的亮点的.写它的主要原因整篇文献思路很流畅,次要原因是我懒,不愿意看费脑子的文章. 以下,进入主题: 背景 阿尔茨海默病(AD)是一种进行性和破坏性的神经

这篇文章写在我研究J2SE.J2EE近三年后.前3年我研究了J2SE的Swing.Applet.Net.RMI.Collections. IO.JNI……研究了J2EE的JDBC.Sevlet.JSP.JNDI…..不久我发现这些好像太浮浅了:首先,我发现自己知道的仅仅是java提 供的大量的API,根本不能很好地使用它; 其次,我根本就没有学到任何有助于写程序的知识,此时我也只不过能写个几页的小程序.出于这个幼稚的想法我研究了JDK中Collections. Logger.IO…..的源代码,

上篇博文中,我们主要介绍了Azure IoT Hub的基本概念.架构.特性: Azure IoT 技术研究系列1-入门篇 本文中,我们继续深入研究,做一个起步示例程序:模拟设备注册到Azure IoT Hub, 设备到云通信,云到设备通信. 整体篇幅较大,我们先来第一步:将模拟设备注册到Azure IoT Hub. 首先,我们需要有一个联网的设备,例如树莓派.Win10 IoT设备等等,只要能联网,Azure IoT Hub有编程SDK即可,为了方便演示,本篇中我们做了一个模拟设备: TeldP

https://www.jianshu.com/p/2149c9fee166 摘要: 本文以过来人的身份将自身2年的研究经验做了一下分享,希望本文对于即将开始从事人工智能研究的朋友有所帮助. 人工智能研究这个领域是有一定门槛的.对于初学者来说,一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍,比如“西瓜书”.“花书”.“xx天从入门到精通”.“xx天从入门到放弃”等等,但大多数书籍都是讲的基础知识,稍显乏味和枯燥,此外内容太深奥,初学者可能看一段时间就想放弃了.本文以过来人的身份将自身2年的研究经验毫无保

上篇博文中,我们主要介绍了Azure IoT Hub的基本概念.架构.特性: Azure IoT 技术研究系列1-入门篇 本文中,我们继续深入研究,做一个起步示例程序:模拟设备注册到Azure IoT Hub, 设备到云通信,云到设备通信. 整体篇幅较大,我们先来第一步:将模拟设备注册到Azure IoT Hub. 首先,我们需要有一个联网的设备,例如树莓派.Win10 IoT设备等等,只要能联网,Azure IoT Hub有编程SDK即可,为了方便演示,本篇中我们做了一个模拟设备: TeldP

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导读:笔者在学习J2EE的过程中发现了一些很有用,而且很值得学习的开源项目,在此推荐给大家. 关键词:J2EE 开源项目 J2SE JBoss SOA EJB   这篇文章写在我研究J2SE.J2EE近三年后.前3年我研究了J2SE的Swing.Applet.Net.RMI.Collections. IO.JNI……研究了J2EE的JDBC.Sevlet.JSP.JNDI……不久我发现这些好像太浮浅了:首先,我发现自己知道的仅仅是java提供的大量的API,根本不能很好地使用它:其次,我根本就没

前言 很多人问我有没有关于全基因组关联分析(GWAS)原理的书籍或者文章推荐. 其实我个人觉得,做这个分析,先从跑流程开始,再去看原理. 为什么这么说呢,因为对于初学者来说,跑流程就像一个大黑洞,学习原理就像一个小黑洞. 很多人花了好几个月的时间在看原理,一旦丢给他数据去分析,依旧束手无策. 不会跑流程,内心依旧会很恐慌.就像从来没有入门一样. 所以,我的建议是咱们先不去管原理,直接从分析入手. 等把数据跑出来了,整个流程的技能点满了,再去看看它的原理. 入门:学习GWAS的在线网站: 对于没有

这篇文章是对SNP位点功能注释在线网站的一个总结帖. 软件排名不分先后,优先顺序可以看推荐指数. 彩蛋在最后,请坚持看完 1.GWAS4D, 推荐指数:**** 网址:http://mulinlab.tmu.edu.cn/gwas4d 支持输入格式 1) Variants Coordinates: Chr, Pos, [P-value] 支持输入格式 2) VCF-like Map: Chr, Pos, SNPID, Ref, Alt, [P-value] 支持输入格式 3) Single SN

我已经通过Gemma得到了关联分析的结果,如下. prefix.log.txt 中包含了一个总的PVE,这不是我们想要的. 那么,如何计算这些位点的表型解释率? 据了解,有些关联分析软件是可以同时得到这个信息的,比如Tassel. 参考:Whole-genome resequencing of wild and domestic sheep identifies genes associated with morphological and agronomic traits 有人说GAPIT的结

作者:Tony Peng 去年,OpenAI 的 1v1 AI 击败了世界顶尖选手 Dendi,OpenAI CTO Greg Brockman 承诺:明年,我们会带着 5v5 的 AI bot 重回 TI.今天,他们履行了诺言,带着全新的 OpenAI Five,意欲挑战全世界最顶尖的 Dota 2 人类玩家.然而,51 分钟的比赛之后,OpenAI 经历了一场完败. 据介绍,本届 TI8 的很多参赛队伍都报名想参加与 AI 的比赛,OpenAI 今天遇到了第一个对手:来自巴西的战队 paiN

继05年第一届C++大会,09年第二届,2016年10月28日-29日,在上海举行第三届C++大会.讲师主要有C++之父 / Bjarne Stroustrup,前Facebook研究科学家 / Andrei Alexandrescu,ISO C++标准委员会资深权威 / Mike Spertus,<大话西游><梦幻西游>主要开发者 / 云风,两岸著名C++专家 / 侯捷等40多位重量级嘉宾,大会通过主题演讲.互动研讨.案例分享.高端培训等形式,深度探讨围绕C++及系统软件整个技术

Motivation 程序员是否需要在处理一致性问题或者同步时,一定要make hands dirty?能不能专注于应用级原子性,而无需考虑低层操作系统.运行时支持的原子性概念或者语言构造? 软件事务性内存(Software Transactional Memory, STM)提供了一种机制,极大的减少了业务型程序员在处理并发任务时所需投入的努力. Scope 这一领域相对而言比较新但不是很新,尤其对具有关系型或得关系型数据库领域知识背景的人来说. 本文不对该概念起源和研究趋势做任何阐述和探究,

https://www.douban.com/group/topic/11395706/ 作者:伊藤清 当我得知苏联伟大的数学家,84岁的 Andreyii Nikolaevich Kolmogorov 教授于1987年10月20日离开人世时,我感到像是失去了支柱那样悲哀与孤寂.在我还是学生时(1937年)读了他的名著<概率论的基本概念>之后,便立志钻研概率论,并持续了50年之久.对于我来说,Kolmogorov 就是我的数学基础. 我与 Kolmogorov 教授仅会过 3 次面.第一次是1

Git使用相关 使用git这么久还是时不时碰到小问题,根本原因在于没有仔细研究和做笔记 Git修改remote地址 之前一直使用的ssh的地址,估计是没配置好,每次都需要输密码烦死了,今天看到个用https的模式可以永久记住密码,那还不赶快拿来用,这也能省下几秒钟时间啊 //查看当前地址 git remote -v //删除已有的地址,我的是ssh的,git@github.com:wancy86/BSQJ.git git remote rm origin //将https的地址加进来 git r