果子老师做过一个非常惊人的举动，用DESeq2处理1225例样本的TCGA数据，在没有使用DESeq多线程参数parallel的情况下，跑了将近40个小时。那么问题来了，在那么大的样本量的情况下，应该用DESeq2进行数据处理吗？我的结论是不应该，DESeq2的适用场景是小样本的差异表分析，降低假阳性。当你的样本量足够多的时候，我们其实有更好的选择。这里以果子老师的数据为例，来对比DESeq2的结
一、前言 上一篇给大家介绍了关于标准EDI的一些东西，这一篇呢，给大家介绍一下标准EDI的一个代表性的传输方式AS2传输，由于网上的很多东西都很齐全了，有些都比我自己了解的多，因此，本篇主要引用为主，主要是国内网站，国外也有不少，但是我试着翻译了一下，发现其实差不多少，翻译了一半觉得累了，感觉还是引用吧，下一篇我会讲一下X12标准，主要是X12 订单、DN、出货、发票等二、AS2协议的原理 A
几个同义词概念p-value：常用的统计学显著性检验指标，衡量一次检验假阳性率的指标（False positive rate） ；Q value：调整后p-value，衡量错误发现率的指标（False discovery rate，简称FDR）。即使用Q value的这个参 数预估FDR。adjust p-value：调整后p-value值通常情况下，我们可以认为Q value = FDR = a
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2024-06-28 19:16:39
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写在前面的话，此函数不适用于NHANES数据，也不能用于COX回归,请注意甄别。 在SCI文章中，交互效应表格（通常是表五）几乎是高分SCI必有。因为增加了亚组人群分析，增加了文章的可信度，能为文章锦上添花，增加文章的信服力，还能进行数据挖掘。 在既往文章《scitb5函数1.7版本（交互效应函数P for interaction）发布----用于一键生成交互效应表、森林图》中，本人发布了自己编写
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2024-10-29 21:20:53
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异常值也称离群点，异常值分析也称离群点分析。 1. 简单统计量分析最常用的事最大值和最小值，超出合理范围为异常。如客户年龄为199岁，该值为异常。 2. 3σ原则(1)、如果数据服从正态分布，在3σ原则下，异常值被定义为与平均值偏差超过3倍标准差的值。在正态分布情况下，距离平均值3α之外的值出现的概率为 P(|x-μ|>3σ) ≤ 0.003，属于极个别的小概率事件。(2
Count normalization with DESeq2 | Introduction to DGE精华步骤代码说明1.my_rawcout_explant 为表达矩阵 行名为基因 列名为样本 ，矩阵必须是raw data 不可以是normalized之后的矩阵2.my_coldata_explant 为dataframe，是样本的meta信息，行名为样本名，列名为样本的各种me
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2024-08-27 21:38:14
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大家写文章的时候都绕不过Pvalues，然而Pvalues是什么呢？From ASA (美国统计学会American Statistical Association) 发表的6原则1)P值可以指示数据与一个给定模型的 不相容程度P-values can indicate how incompatible the data are with a specified statis
参考KMP算法 主要是看了上面的讲解，自己做一下记录，加深印象BF算法t为目标串，p为模式串 暴力解：思想：先从第一个字符开始匹配，如果p[j]==t[i]，那么继续向下比较，一旦不相等，即回溯到目标串的下一个字符，重复工作。成功条件：当循环结束时，判断j的值与模式串p的长度是否相等，如果相等，说明匹配成功到了模式p的最后一个字符。返回值：返回模式串在目标串中出现的位置。方式一：public st
概述：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一
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2024-03-28 21:22:56
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使用Quartus设计FPGA，简单包括以下流程：新建工程，写代码编译工程，找错误分配引脚，重编译下载配置，到硬件为保证设计的正确性，在编译后，一般还需要做仿真验证，然后下载至硬件，有两种仿真方式： - 功能仿真 - 时序仿真新建工程，写代码-创建工程文件夹 在电脑上新建一个文件夹，例如E:\Lianxi_1。工程的文件将全都存在这个文件夹内，便于管理。一个工程对应一个文件夹。 -新建工程
Struts请求处理原理图如下：Struts2请求分派由filter完成。目前提供了两种不同的运用情况：StrutsPrepareAndExecuteFilter完成了原FilterDispatcher的功能，使用该filter时必须把其配置在所有filter的最后。但是，无法满足这样一种应用场景：希望在struts2的环境下做一些过滤器的操作。因此strutsPrepareFilter+Stru
DEseq简介寻找组间显著表达变化的基因，以解释基因表达水平的变化对生物功能的变化最直接的办法就行进行转录组测序和定量。那如何从不同组定量的转录组寻找到那些显著差异的基因呢？DESeq 就是来解决这个问题的，它主要使用负二项分布的模型来进行差异分析。DESeq2是DEseq的升级版，但是DEseq2只适用于有生物学重复的试验，而DEseq既可以做有生物学重复也可以做无重复（或部分重复的）试验。2.
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2024-03-27 06:40:21
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写在前面主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）已经多次听到过了，最近在看论文时也用了一些奇奇怪怪的降维方法，一下子搜还不容易搜到相关的介绍，那就将其替换为PCA试试看吧（反正应该也差不多PS：个人认为（如果不是请大佬们打醒我）PCA、LDA、LSA、CFS、Word2vec等都可以用来进行降维后的特征选择，在未来研究中其实可以尝试那还是先把喜闻乐见的PCA学
一、对称密码 1、机密性（看不到明文） 2、算法：DES(Data Encryption Standard)：已被暴力破解 三重DES(3DES、EDEA）：过程 加密（秘钥1）-解密（秘钥2）-加密（秘钥3） （1）DES-EDE2：秘钥1和秘钥3相同 和 （2）DES-EDE3：秘钥均不同 特点：安全
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2024-07-17 04:51:02
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生信入门（四）——使用DESeq2进行RNA-seq数据分析 文章目录生信入门（四）——使用DESeq2进行RNA-seq数据分析一、学习目标二、实验数据1、数据来源2、建模计数数据3、转录本丰度4、salmon定量三、用tximport导入R1、指定文件位置2、将转录本映射到基因3、tximport命令 今日学习内容DESeq2分析RNA-seq数据 一、学习目标直观地评估 RNA-seq 数据
Quartus II是一款功能强大的EDA软件。在这个集成开发环境中，使用者可以完成编辑、编译、仿真、综合、布局布线、时序分析、生成编程文件、编程等全套PLD开发流程。但由于Quartus II功能众多，每一项功能都对应一个甚至多个文件类型。在使用中，如果需要转移或备份某一工程对应的文件，对众多文件的取舍成了一个令人头痛的问题。 
学习目标DESeq2size factors
检查基因水平的离散估计
了解差异表达分析过程中离散的重要性
DESeq2流程前面，我们使用设计公式创建了 DESeq2 对象，并使用下面两行代码运行DESeq2：dds <- DESeqDataSetFromTximport(txi, colData = meta, design = ~ sampletype
一、deb软件包简介 deb包是Debian体系下的二进制软件包，本质上是一个压缩包，类似于windows系统下的自解压文件（常见的setup.exe），用于安装软件。执行的方法可以是直接双击，也可以通过 dpkg命令。如，本人home目录下有名为 serials_1.0.0-1_amd64.deb 的软件包，则执
论文链接代码链接模型大概框架:这篇论文的思想就是：传统的seq2seq模型是序列式的从左到右生成表达式，缺少一种“目标驱动”机制，而这种目标驱动机制在人类解题过程中是常见的。 例如这么一道题：小明正在将他的饼干装进包中，一个包里面要装6块饼干。如果他有23块巧克力饼干，25块曲奇饼干，那么他需要几个包？对于这个问题，我们在解答的时候，首先看出来问题的目标是计算需要几个包，针对这个目标，我们提取相关
这篇文章，对Griffith Lab的DESeq2分析流程做一个解读。理解数据Griffith Lab所使用的基因表达量矩阵总共包含了54个sample，这些sample可以划分为1）normal，2）primary tumor以及3）colorectal cancer metastatic in the liver从差异分析之后开始获取差异表达分析的结果在使用DESeq()函数完成差异表达分析之
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2024-08-13 17:18:10
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