文献名:Repeat-Preserving Decoy Database for False Discovery Rate Estimation in Peptide Identication (用于肽段鉴定中错误发生率估计的能体现重复性的诱饵数据库) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:(2020年3月) IF:3.78 单位: 滑铁卢大学计算机科学学院 多伦多细胞生物学和SPARC生物项目中心 多伦多大学分子遗传学系 技术:肽段鉴定,诱饵数据库构建 一…
[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi Today let's talk about a intuitive explanation of Benjamini-Hochberg Procedure. My teacher Can told me this explanation. Suppose there are $M$ hypothesis:$$H_1,H_2,\cdots,H_M$$and corresponding $M$ p-values:$$p…
一. 概述: 自顶向下的蛋白质组学技术近年来也发展成为高通量蛋白定性定量手段.该技术可以在一次的实验中定性上千种蛋白,然而缺乏一个可靠的假阳性控制方法阻碍了该技术的发展.在大规模流程化的假阳性控制手段中,假阳性的判断取决于蛋白鉴定的检索条件,包括谱图的质量,检索的数据库的大小,检索引擎,检索参数等.本文提出了一个一种依据蛋白鉴定条件设定假阳性的方法.该方法的可靠性在一个人工确认的包含546个蛋白的数据集中进行了验证.目前该方法已被封装成一个开源工具,TDCD_FDR_CALCULATOR,可以整…
Microsoft SQL Server 5030错误解决办法 今天在使用SQL Server时,由于之前创建数据库忘记了设置Collocation,数据库中插入中文字符都是乱码,于是到DataBase的Options中修改Collocation,出现了The database could not be exclusively locked to perform the operation这个错误,无法修改字符集为Chinese_PRC_90_CI_AS. 解决办法找了很久才找到,如下: 1.执…
#include<iostream> #include<string> #include<vector> using namespace std; int main() { vector<string> str={"The is C++ program ","hfh ","","hfdshfisoid"}; for(auto it=str.begin();it!=str.end(…
feature_selection模块 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和SelectPercentile比较相似,前者选择排名排在前n个的变量,后者选择排名排在前n%的变量.而他们通过什么指标来给变量排名呢?这需要二外的指定. 对于re…
读paper的时候觉得自己就是个24K纯学渣(=.=)一大堆问题等着我去解决...所以在这里写一个Q&A好了,先列问题,逐步填充答案- ××××××××××××××××××我是分割线么么哒××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××××× 1. PCoA: Principal coordinates analysis 如何绘制的?原理如何? 2. FDR: false discovery rate 如何计算的? Ans: 在多重检验(multiple test…
sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和SelectPercentile比较相似,前者选择排名排…
Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: Se…
文献名:Multi-batch TMT reveals false positives, batch effects and missing values (多批次TMT定量方法中对假阳性率,批次效应,以及缺失值的研究) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics DOI:10.1074/mcp.RA119.001472 Online:https://www.mcponline.org/content/early/2019/07/22/mcp.RA119.001472…