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
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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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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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
《原文链接Distributed liblinear 库》一、一些优化方法截断牛顿方法，也称为无Hessian优化，[1]是一系列优化算法，用于优化具有大量自变量的非线性函数。截断牛顿方法包括重复应用迭代优化算法来近似求解牛顿方程，以确定对函数参数的更新。内部解算器被截断，即仅运行有限次数的迭代。由此得出，对于截断的牛顿方法，内部求解器需要在有限次迭代中产生良好的近似; [2] 共轭梯度已被建议并
#************************************************************ #差异基因：DESeq2/edgeR/limma #************************************************************ # ...
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2021-10-09 16:03:00
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目录前置：几个明显的坑：三种常用的依赖注入方式：构造器注入：setter方法注入：接口注入： Dagger简单注入：1.依赖创建：构造方法提供依赖1.依赖创建：Module类提供依赖2.依赖注入位置：属性注入 User注入2.依赖注入位置：方法注入 User2注入3.让dagger知道从哪儿获取依赖，注入依赖到哪儿：构造方法提供依赖3.让dagger知道从哪儿获取依赖，注入依赖到哪儿：M
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
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
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
一、介绍分析来自 RNA-seq 的计数数据的一项基本任务是检测差异表达的基因。计数数据以表格的形式呈现，其中报告了每个样本已分配给每个基因的序列片段的数量。其他检测类型也有类似的数据，包括比较 ChIP-Seq、HiC、shRNA 筛选和质谱分析。一个重要的分析问题是与条件内的变异性相比，条件之间的系统变化的量化和统计推断。DESeq2是DEseq的升级版，但是DEseq2只适用于有生物学重复的
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2024-05-10 16:40:37
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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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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
转录组差异表达分析小实战（二）八月 14, 2017 Under: Transcriptomics Kai no Comments差异基因表达分析我按照前面的流程转录组差异表达分析小实战（一），将小鼠的4个样本又重新跑了一遍，从而获得一个新的count文件：mouse_all_count.txt，有需要的话，可以下载下来进行后续的差异分析。一般来
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2024-06-20 20:46:40
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1.DESeq包安装install.packages("BiocManager")
library(BiocManager)
BiocManager::install("DESeq2")
library(DESeq2)2.数据准备共需要两份数据文件a.OTU丰度表格，otutab.txt；(每一列为一个样本，每一行为一种OTU，交叉区域为每种OTU在各样本中的丰度,DESeq2计算时只能识别整数，
