桓峰基因生物信息分析，SCI文章撰写及生物信息基础知识学习：R语言学习，perl基础编程，linux系统命令，Python遇见更好的你100篇原创内容公众号近几年中药已经登上了世界舞台，有很多中医药的老师想发一些关于中药的文章，苦于没思路，所以就给各位老师安排上，这期分享2022年2月发表在 Front Oncol (IF:6.244)的一篇文章关于益气化瘀汤诱导胃癌铁死亡的网络药理学研究及实验验
药物间相互作用（DDI）预测是药理学和临床应用中一个具有挑战性的问题，在临床试验期间，有效识别潜在的DDI对患者和社会至关重要。药物间的相互作用(DDI)? 答案：药物间的相互作用(DDI)是指同时或先后服用两种或两种以上药物时，药物之间所产生的相互作用，而该相互作用可能会导致意想不到的副作用。举个例子，在日常生活中，某人因睡眠不佳，服用了助眠药物，比如镇定剂。与此同时他又出现了过敏反应，需要服用
大家好，我是十七，今天来和大家探讨一下 es6 的 Symbol 到底是什么鬼。首先说说产生的 背景，即以前 js 的缺陷。想必大家肯定有过这种经历，设置对象属性的时候，很容易忘记之前的属性，导致属性覆盖，尤其是写大型项目的时候，这种情况会出现致命的 bug，导致项目出现各种问题。所以，在 es6 中，官方为了解决这一弊病，提出了 Symol 。其实还有一个原因，官方
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2024-07-16 08:35:18
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# R语言网络药理学筛选靶点指南
网络药理学是现代药物研究的重要方法，通过对生物网络的分析来寻找潜在的药物靶点。本文将向新手开发者详细介绍使用R语言进行网络药理学靶点筛选的流程和代码示例。
## 流程概述
首先，我们先明确整个过程的主要步骤。以下是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集与准备 |
| 2 | 目标基因的
原创
2024-10-24 03:55:34
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上次文章说开发网络药理学工具，其实上周五就已经做好了，但我为什么要今天才通知各位小伙伴呢。因为第一版做的实在太丑了图片，所以我觉得要好好打磨一下，所以今天才写这篇文章。我们先来看下软件打磨前后的对比： 第一版做出来的模样看到第一版做出来的模样，我这强迫症忍不了，能用就行不是我的目标，还得好看，于是在一番精心打磨下，第二版出来了。对第二版我还是比较满意的。这款网药分析工具功能主要有：1.可以根据疾病
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2024-01-29 08:42:37
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# R语言进行网络药理学分析的基础指南
网络药理学分析是一种多学科的方法，结合了生物信息学、化学信息学和网络分析技术，以探索药物、疾病和生物分子之间的关系。本文将带您逐步了解如何使用R语言进行网络药理学分析。
## 流程概览
以下是network pharmacology分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集：收集相关的药物和靶
原创
2024-10-15 04:55:24
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1、为什么要用全卷积网络？ Faster RCNN在RoI Pooling后采用了全连接网络来得到分类与回归的预测，这部分全连接网络占据了整个网络结构的大部分参数，而目前越来越多的全卷积网络证明了不使用全连接网络效果会更好，以适应各种输入尺度的图片。 一个很自然的想法就是去掉RoI Pooling后的全连接，直接连接到分类与回归的网络中，但通过实验发现这种方法检测的效果很差，其中一个原因就是基础的
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2023-10-04 23:24:05
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corrplot(corr, #相关性系数矩阵
method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade", "color", "pie"),
#可视化的方法，可以是圆形、方形、椭圆形、数值、阴影、颜色或饼图形
type = c("full", "lower", "upper"),
#指定展示的方式，可以是完全的
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2023-06-21 15:44:04
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谷歌推出专为药物研发设计的TxGemma大模型，具备药物特性预测、生物文献筛选、多步推理等核心能力，提供20亿至270亿参数版本，显著提升治疗开发效率。
谷歌推出专为药物研发设计的TxGemma大模型，具备药物特性预测、生物文献筛选、多步推理等核心能力，提供20亿至270亿参数版本，显著提升治疗开发效率。
R语言和Python语言都是广泛使用的数据分析和科学计算语言，但它们有一些不同之处。
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2023-06-21 20:01:28
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这次题目主要是R语言回归分析方面，包括相关性、一元线性回归方程和多元线性回归方程分析，回归方程和回归参数的假设检验，回归诊断（检验：异常值、非线性、残差、多重共线性等）。关于包的安装等一些r语言基础知识，可以看看我另一篇的博客：r语言基础教程 R语言题目及参考答案（1）：统计性描述相关题目 R语言题目及参考答案（2）：统计推断相关题目 R语言题目及参考答案（3）：回归分析相关题目本文只展示部分题目
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2023-10-25 21:55:46
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R语言中已经有许多用于神经网络的package。例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。但以上各包均围绕着BP网络，并未涉及到神经网络中的其它拓扑结构和网络模型。而新出炉的RSNNS包则在这方面有了极
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2023-08-09 11:10:42
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R包WGCNA---转录组WGCNA共表达网络构建（无表型信息）1. 下载R包WGCNA2. 运行步骤2.1参数筛选和模块计算2.2 全部基因所属模块信息输出2.3 计算KME值并输出筛选基因结果2.4 导出Cytoscape格式网络数据2.5 从TOM矩阵中提取固定基因集的Cytoscape数据参考 最近有一个需求，需要使用多个分组的RNA-seq数据（包含CK在内共30个处理）进行共表达网
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2023-09-18 15:58:04
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现实世界中充满了网络世界，铁路线路网络、航空网络和人际关系网络。复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。复杂网络简介在复杂网络分析的帮助下，我们期望将复杂的东西简化，找到隐藏的拓扑关系的新结构，找到节点与节点之间的规律，同时将数据可视化。本文中我们被要求对上海公交路线数据进行可视化。相关视频读取数据ljhdat1=readLines("E:/shanghai_
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2023-06-25 13:01:54
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基础知识点
网络分析常用指标结果图和相关分析解释可参考如下链接文章 https://doi.org/10.1016/j.jad.2022.05.061 网络分析完整代码#加载网络分析所需要的工具包
library(qgraph)
library(networktools)
library(ggplot2)
library(bootnet)
#读入数据（每行代
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2023-11-18 22:47:41
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1.compute 用训练好的NN计算给定向量的值语法：compute(x, covariate, rep = 1)参数： x ：神经网络对象 covariate ：变量 rep ：表示重复的次数2.confidence.interval 计算权重置信区间语法：confidence.interval(x, alpha = 0.05)3.gwplot 绘制广义权重语法：gwplot(x, re
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2023-09-19 12:33:11
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在R语言中进行数据分析处理的二维表格的数据结构有：data.frame：最基本，大多函数的设计基于此种结构；读写速度一般data.table：在data.frame上的改进，读写速度最快；加入了索引操作，结合索引数据处理更方便tibble：主要在dplyr和tibble包中有效，主要关注于列list，支持整洁格式；数据进行懒加载三种数据结构出现顺序依次从早到晚。本文将重点介绍最后一种数据结构tib
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2023-08-30 22:21:50
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文章目录背景R-CNN的工作流程R-CNN模型预训练使用Selective Search找出候选区域核心将候选区域resize成CNN输入的尺寸fine-tuning训练二元分类器回归模型 网上看了很多关于R-CNN的理解，讲的都非常细致，但是读者很容易就抓不住论文所介绍的方法核心和思路。我觉得一种新技术最好的方法是先抓住方法的框架，然后再去深究方法里面的细节，或许这才可以不失主次之分。 背景
# R语言与社交网络的探索
社交网络分析是当今数据科学与统计学中一个重要的研究领域。通过分析社交网络中的节点（用户）和边（用户之间的关系），我们可以揭示出隐藏在复杂关系网络中的模式与结构。R语言因其强大的数据处理和可视化能力，成为社交网络分析的重要工具。
## R语言中的社交网络包
在R中，存在多个包能够实现社交网络的分析。其中，最常用的包括`igraph`和`statnet`。本文将主要以
原创
2024-10-15 05:18:07
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