大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。2021年9月6日，华中农业大学周道绣教授课题组以“DNA demethylases remodel DNA methylation in rice gametes and zygote and are required for reproduction”为题在《Molecular Plant》期刊发表研究论文，该研究利用单细胞DNA甲
一、假设检验基础：p-value相关 0. 单个假设检验中主要依靠p值(或统计量t)做出是否拒绝零假设H0的决定：p-value和预先设定的检验水准alpha做对比，如果p-value小于等于alpha，拒绝原假设，否则不拒绝原假设。1. p-value：表征了在原假设成立的条件下，重复进行当前的试验，获得现有统计量t及其更极端情况的概率。2. 给定检验水准alpha时，可得出
在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。这接下来的这篇文章中，笔者将会介绍在聚类算法中几种常见的评估指标，以及其中两种相应的原理。同时，如果不用关系其具体计算过程的，可以直接阅读第三部分即可。如同之前介绍的其它算法模型一样，对于聚类来讲我们同样会通过一些评价指标来衡量聚类算法的优与劣
什么是基因？基因是控制性状的基本遗传单位，决定着人的生老病死，是健康、靓丽、长寿之因，是生命的操纵者和调控者。人类约有两万至两万五千个基因。首先，我们应该了解一下染色体，DNA，RNA，基因之间的关系。基因的定义基因是控制生物性状的基本遗传单位。基因（遗传因子）是产生一条多肽链或功能RNA所需的全部核苷酸序列。也就是说，基因只是DNA链中的一个个片段。 每一片段会控制不同的性状。 按照基因结构，可
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2024-04-09 13:19:26
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自从Google 7.0系统发布开始以来，所有使用Googl gms 包服务的第三方厂商出货必须都要过GMS认证，而在2018年预计Android 8.1系统上要求将更为严格。。本篇博客列举展讯7731g 7.0平台GMS测试过程中常见的问题以及解决办法或者思路。本篇博客分为三个部分： 一、客制需求阶段需要注意的GMS相关的修改 二、CTS常见fail 项分析 三、GTS常见fail项分析一、客制
本文针对单变量线性回归（一）中的案例进行拓展延伸显示损失值#开始训练，轮数为epoch，采用SGD优化方法
step = 0 #记录训练步数
loss_list = [] #用于保存loss值的列表
for epoch in range(train_epochs):
for xs,ys in zip(x_data, y_data):
_, loss=sess.run
GO的主要用途之一是对基因组进行富集分析。例如，给定一组在特定条件下上调的基因，富集分析将使用该基因组的注释发现哪些GO术语被过度表示（或未充分表示）。 富集分析工具 用户可以直接从GOC网站的主页进行浓缩分析
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2024-05-07 16:00:43
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# 使用Python实现单因素逻辑回归中的OR值和P值
在数据科学与统计分析中，逻辑回归是一种非常重要的分析方法。其中，单因素逻辑回归是用于分析单个自变量与因变量之间关系的一种简单形式。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python来执行单因素逻辑回归分析，计算OR值（Odds Ratio）和P值。
## 整体流程
首先，我们来梳理整个任务的流程，并以表格的形式呈现，这会帮助我们清晰地了解每一步
生物统计学统计推断的过程：Ho：XXXX会发生H1：XXXX不会发生p:XXXX会发生的概率（概率计算过程），如果是小概率，则H0不可能发生，所以拒绝H0接受H1。概率计算过程：先设定小概率事件发生概率α，计算得到p值（使用变量分布来计算），将α与p相比较，如果小于α则认定p是小概率，此事件是小概率事件不可能发生，所以拒绝HO假设，接受H1假设。 最后结果：最后的结论有可能是错的，因为存
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2024-06-04 06:09:43
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# 单因素逻辑回归分析求P值的Python实现
单因素逻辑回归是一种统计分析方法，可以帮助我们理解一个自变量如何影响一个二元因变量。本文将介绍如何利用Python实现单因素逻辑回归分析，并计算P值。本文中包含必要的步骤、代码示例以及可视化图表，以帮助你更好地理解逻辑回归的过程。
## 工作流程
整个分析流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、概念介绍：1.Power Query（查询——数据处理）： 一个插件，相当于Excel中的数据选项卡下的数据查询，可以弥补 Excel 的不足，处理数据的能力边界大大提升。PQ用到的语言是M语言，学习 PP 就是学习 Power BI 中的数据处理模块2.Power Pivot（透视——数据建模）： 相当于Excel中的数据透视表，但是PP功能更强大。PP 用到的语言是 DAX，学习 PP 就
P值
编辑本段P值的意义
P value [1] P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明这种情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。但是检验的结果究竟是“显著的”、“中度显著的”还是“高
segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术，使用提取和匹配分割的三维激光点云技术。分割的例子可以在下面的图片中看到。该技术是基于在车辆附近提取片段（例如车辆、树木和建筑物的部分），并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配。分段匹配可以直接转化为精确的定位信息，从而实现精确的三维地图构造和定位。在先前记录的部分（白色）和最近观察到的部分（彩色）之间，匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中。该
上一节介绍了两组比较中如何展示差异基因数目，这一节的内容更进了一步，我造了一种图，可以用来表示具体的差异基因。想象一下你的单细胞数据同时包含对照组和实验组，在做完前期的基础分析之后，得到了A B C D等共享的亚群，现在你想知道在A亚群中，实验组和对照组比较有哪些差异基因。类似的场景也可以是你的数据有多个肿瘤患者，每个病人都有配对的原发灶、转移灶，现在想每个病人单独看看原发、转移的差异基因。怎么想
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2024-10-07 13:24:01
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## 单因素逻辑回归Python P值
在统计学和机器学习领域，逻辑回归是一种用于解决分类问题的常见方法。它与线性回归不同，逻辑回归用于处理二元分类问题，例如预测某个事件是否发生。在逻辑回归中，我们通常希望了解每个特征对结果的贡献程度，这就需要考虑P值。P值是用来衡量变量对结果的统计显著性的指标，通过P值我们可以判断一个变量是否显著影响结果。
### 逻辑回归的基本原理
逻辑回归是一种广义线
原创
2024-06-16 04:35:01
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# 单因素逻辑回归及其 p 值计算指南
## 引言
逻辑回归是分析数据的一种常用方法，特别适用于二分类问题。本文将指导你如何在 Python 中实现单因素逻辑回归，并计算 p 值。合适的 p 值可以帮助我们判断变量与结果之间的关系是否显著。我们将依照以下步骤进行此实现。
## 流程概述
以下是进行单因素逻辑回归的步骤概述：
| 步骤 | 描述
概要本篇继续讲解Elasticsearch集群部署的细节问题集群重启问题如果我们的Elasticsearch集群做了一些离线的维护操作时，如扩容磁盘，升级版本等，需要对集群进行启动，节点数较多时，从第一个节点开始启动，到最后一个节点启动完成，耗时可能较长，有时候还可能出现某几个节点因故障无法启动，排查问题、修复故障后才能加入到集群中，此时集群会干什么呢？假设10个节点的集群，每个节点有1个shar
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2024-06-18 22:53:48
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序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表list和元组tuple。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个
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2024-06-16 13:27:02
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一、常用指标、术语 1、平均数 2、绝对数与相对数 3、百分百、百分点 4、频数、频率 5、比例、比率 6、倍数、番数 7、同比、环比二、分析思路 营销方面的理论模型–4P、用户使用行为、STP理论、SWOT 管理方面的理论模型–PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则1、PEST分析法（宏观环境分析）
政治（POLITICAL）、经济（Ec
今天在讨论群看到有群友提问 单基因GSEA怎么做？。之前也看到过这个概念，但一直不清楚这个单是什么含义，一直以为是用单个基因做GSEA。如果之前看过生信宝典的一文掌握GSEA，超详细教程，一定会特别熟悉GSEA的原理和操作流程。当然越是理解，越是想不明白单个
原创
2023-05-02 22:20:58
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