本文首发于“生信补给站”:https://mp.weixin.qq.com/s/8kz2oKvUQrCR2_HWYXQT4g 如果有maf格式的文件,可以直接oncoplot包绘制瀑布图,有多种展示和统计maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图)和maftools|TCGA肿瘤突变数据的汇总,分析和可视化,如果只有多个样本的基因突变与否的excel,不用担心,也可以用complexheatmap包绘制. 这个包功能很强大,本次只简单的介绍如何绘制基因组景观图(瀑布图).

本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

在MVC的Razor视图展示无级分类的办法,在网上看了很多资料,大多搞得很高大上.可能本人水平有限,实在是不会用. 那我就用最简单爆力的办法来做. Model: public class NewsCategory { [Key] public int CategoryId { get; set; } public int ParentCategoryId { get; set; } [Required] [StringLength()] public string CategoryName {

https://www.jianshu.com/p/d537393fe247 https://github.com/wyzxc/CQPlaceholderViewhttps://github.com/wyzxc/TableViewNoContentView 先来看一下实际效果:   效果.gif 为什么要使用无网占位图? 为了更好地用户体验.难道没网的时候展示一个空白模板?当然,无网占位图也是一个APP最基本的功能只一. 原理简介: 在viewWillAppear时判断是否有网,如果没网,展示无

有时候,我们往往会存在这样的需求 例如:事实表的数据如下 EMP_FACT表示事实表,DIM_LEVEL是维度表 预期效果:(根据员工信息,分析各等级员工工资与员工个数) 我们在BIEE报表中新建报表,然后展示报表,展示结果如下: 图1 那么这个效果跟我们的预期效果可是差别比较大的!我们如何来改变这种差别呢? 首先我们分析上面2个表,我们需要解决2个问题,分别是: ①优秀.良好.一般按照顺序排列 ②当事实表不存在[一般]级别数据记录时,展示该维度,并且对应值为0 环境准备 首先在数据库建立事实表

1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了

8 Unsupervised Learning8.1 Clustering8.1.1 Unsupervised Learning: Introduction集群(聚类)的概念.什么是无监督学习:对于无标记无关联标记的数据,要求算法分析出数据的结构.什么是聚类:将未加标签的数据分成有紧密关系的子集或者簇. 做道题: ABC 8.1.2 K-Means Algorithm讨论什么是K均值以及K均值的使用.K均值算法是一种迭代的聚类方法. 用图来展示K均值更加直观:1.因为本例要将数据分为2类,所以要

Paper Name:Targeted Next Generation Sequencing Identifies Markers of Response to PD-1 Blockade Adress:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3435480/ 高TMB的肿瘤样本可能含有更多的新抗原,从而成为活化免疫细胞的靶标. Prepare: 一.HIPAA:Health Insurance Portability and Accountabi

TCGA的关键数字:图片来源<细胞> 由美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划于2006年联合启动,目前已经收录了来自1万多例病人的33种癌症的数据,2.5PB的数据量.全世界无数顶尖肿瘤学家经过10多年的辛苦工作,于近期公布了TCGA研究的收官之作:“Pan-Cancer Atlas”泛癌症图谱.这些研究精华共发表了27篇相关论文,涉及基因组测序,转录组测序,甲基化等表观组学测序以及最终的整合分析,同时研究者也将它们与临床和影像数据相关联,展

关注我们的公众号哦!获取更多精彩哦! 1.问题导入 假如有这样一种情况,在一天你想去某个城市旅游,这个城市里你想去的有70个地方,现在你只有每一个地方的地址,这个地址列表很长,有70个位置.事先肯定要做好攻略,你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组,这样就可以安排交通工具抵达这些组的"某个地址",然后步行到每个组内的地址.那么,如何确定这些组,如何确定这些组的"某个地址"?答案就是聚类.而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题. 2. k均值

文献名:Data-independent acquisition mass spectrometry in metaproteomics of gut microbiota - implementation and computational analysis(DIA技术在肠道宏蛋白质组研究中的方法实现和数据分析) doi: 10.1021/acs.jproteome.9b00606 期刊名:Journal of Proteome Research 作者:Juhani Akakko, Sami

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1710.10044v1 [cs.AI] 27 Oct 2017 In AAAI Conference on Artificial Intelligence (2018). Abstract 在强化学习中,智能体通过采取动作并观察下一个状态和奖励来与环境交互.当概率采样时,这些状态转换,奖励和动作都会在观察到的长期回报中引起随机性.传统强化学习算法会对此随机性求均值以估计价值函数.在本文中,我们以最近的工作为基础,该工作提

Good Semi-supervised Learning That Requires a Bad GAN 恢复博客更新,最近没那么忙了,记录一下学习. Intro 本文是一篇稍微偏理论的半监督学习的文章,通过证明一个能够生成非目标分布的.低样本密度的样本的生成器,对半监督学习的效果有很大的提升,这样的生成器作者称之为Complement Generator,而提升的原因是生成的bad样本填充了特征空间的低密度区域,从而使得分类的分类面在低密度区域,从而避免了分类面穿过流形的情况,因而能够提升分

JMeter 3.0开始支持动态生成图形化 HTML dashboard报告,当前生成报告有一下两种方式: 1.脚本测试执行结束后,即生成HTML测试报告 2.通过之前生成的测试结果,生成HTML测试报告 1.首页 通过命令生成的默认HTML报告首页如下所示: Test and Report informations: 1.File:测试结果保存文件 2.Start Time:测试执行开始时间 3.End Time:测试执行结束时间 4.Filter for display:展示过滤器 APDE

源自知乎的一个答案,网上很多关于PCA的文章,不过很多都只讲到了如何理解方差的投影,却很少有讲到为什么特征向量就是投影方向.本文从形象角度谈一谈,因为没有证明,所以不会严谨,但是应该能够帮助形象理解PCA背后的原理. 一.先从旋转和缩放角度,理解一下特征向量和特征值的几何意义 从定义来理解特征向量的话,就是经过一个矩阵变换后,空间沿着特征向量的方向上相当于只发生了缩放,比如我们考虑下面的矩阵: \[ \begin{bmatrix} 1.5 & 0.5\\ 0.5 & 1.0 \end{bm

9. Clustering Content 9. Clustering 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 9.2 K-means algorithm 9.3 Optimization objective 9.4 Random Initialization 9.5 Choosing the Number of Clusters 9.1 Supervised Learning and Unsupervised Learning 我们已

接着看讲义,接下来这章应该是Self-Taught Learning and Unsupervised Feature Learning. 含义: 从字面上不难理解其意思.这里的self-taught learning指的是用非监督的方法提取特征,然后用监督方法进行分类.比如用稀疏自编码+softmax regression. 对于非监督特征学习,有两种类型,一类是self-taught learning,一类是semi-supervised learning.看他们的定义不如看讲义中给出的那个

1.重命名,Python中文路径各种错误,所以需要先将所有文件的路径名全都改成中文.用的是MAC系统,所以WIN下的命令行批处理没法解决,所以用C来完成 // Created by Carl on 16. // Copyright (c) 2016年 Carl. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h&

Java中的泛型参考了C++的模板,Java的界限是Java泛型的局限. 2.简单泛型 促成泛型出现最引人注目的一个原因就是为了创造容器类. 首先看一个只能持有单个对象的类,这个类可以明确指定其持有的对象的类型 class Holder1 { private Circle a; public Holder1(Circle a) { this.a = a; } Circle get() { return a; } } 上面的类的可重用性不怎么样,无法持有其他类型的任何对象,下面通过持有Object

好久没写博客了,终于憋出了一个大招,现在总结下. 虽然文章题目是针对EF的,但涉及的内容不仅仅是EF. 场景介绍 目前在做的一个项目,行业门户,项目部分站点按域名划分如下: user.xxx.com:用户登陆注册 owner.xxx.com:个人用户后台 company.xxx.com:企业后台 manage.xxx.com:网站管理 其中user.xxx.com为个人用户及企业用户登陆入口, manage.xxx.com/login为网站管理后台登陆入口. 四个项目都是mvc4+ef6+aut