转自:https://zhidao.baidu.com/question/2052933434631672387.html 1.解释 解释:表达值倍数变化 ,分析,消除可能的混杂因素,必要时可以用读段 的绝对表达值倍数变化(fold-change)来作为补充. Fold change 用于描述一个初始值到一个最终值的变化程度. 1.例如,若初始值为30,最终值为60,则相应的fold change为2,或者可以描述为一个2折的增长.fold change仅仅靠最终值与初始值的比率计算即可得到.

基因表达谱数据 基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示 寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观

fold change 英文简称 : FC 中文全称 : 倍性变化 所属分类 : 生物科学 词条简介 : 一种用于描述两个用于相比的对象数量差异的方法.例如,第一个样本和第二个样本的量是50/10,那么FC(Ratio)就是5,反之就是0.2. 用这种方法分析微阵列的数据可以说明: 1)从基因表达的绝对值而来的表达变化是有意义的: 2)这种方法可以说明基因表达变化是否显著: 3)可以利用这种模型用于有效数据的筛选.

在做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE) DE的方法主要有两种: Fold change t-test fold change的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2 fold change的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距. Let's say there are 50 read counts in control and 100 read counts in treatment for gene A. This means gene A is

http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

Standard score(z-分数) The standard score is the signed number of standard deviations by which the value of an observation or data point differs from the mean value of what is being observed or measured.Observed values above the mean have positive stan

文本处理 #!/bin/bash#----------文本处理---------- #---------------echo----------------- # "-n":处理光标在末尾echo -n "Please Input Your Name"read Nameecho -n "Please Input Your Sex"read Sex # "-e:转义"echo -e "Name \t Sex \t&qu

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实

Machine Learning Crash Course  |  Google Developers https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ Google's fast-paced, practical introduction to machine learning ML Concepts Introduction to Machine Learning As you'll discover, machine

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使用limma.Glimma和edgeR,RNA-seq数据分析易如反掌 Charity Law1, Monther Alhamdoosh2, Shian Su3, Xueyi Dong3, Luyi Tian1, Gordon K. Smyth4 and Matthew E. Ritchie5 1The Walter and Eliza Hall Institute of Medical Research, 1G Royal Parade, Parkville, VIC 3052, Melbo

https://github.com/Jialab-UCR/GDCRNATools GDCRNATools - An R package for downloading, organizing, and integrative analyzing lncRNA, mRNA, and miRNA data in GDC Introduction The Genomic Data Commons (GDC) maintains standardized genomic, clinical, and

转载: https://github.com/twbattaglia/RNAseq-workflow Introduction RNAseq is becoming the one of the most prominent methods for measuring celluar responses. Not only does RNAseq have the ability to analyze differences in gene expression between samples,

目录 Representation Feature Engineering Mapping Raw Data to Features Mapping numeric values Mapping categorical values Sparse Representation Glossay Qualities of Good Features Avoid rarely used discrete feature values Prefer clear and obvious meanings

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程

如果程序里面有错误,希望大家能够批评指正! #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<conio.h> #include<time.h> #define WIN 256 // 可以修改决定游戏输赢的值 // 矩阵数组 int num[4][4]={0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}; int t[5]={0,0,0,0,0}; // 辅助数组 int move=0; // 记录移

设置ubuntu 下git 的用户名和邮箱 摘自  慢慢修远路,上下求索心http://yanshaozhi.iteye.com/blog/386752 虽然我没看怎么明白 但我用第一总方法就设置好了,设置好了是不会有提示的. 设置好以后就用 :git config --list 命令查看. Guides: Tell git your user name and email address  Git needs to know your username and email address to

.工具类ChartServices using System; using System.Data; using System.Drawing; using DevExpress.XtraCharts; namespace HraWeb.Common { public static class ChartServices { /// <summary> /// 绘制图形 /// </summary> /// <param name="control">

作者:zuoxiaolong8810(左潇龙),转载请注明出处,特别说明:本博文来自博主原博客,为保证新博客中博文的完整性,特复制到此留存,如需转载请注明新博客地址即可. 原型模式算是JAVA中最简单的设计模式了,原因是因为它已经被提供了语言级的支持,但是如果提到它的实现原理,又是最复杂的一个设计模式. 下面我们先来看看这个又简单又复杂的设计模式的定义. 定义:用原型实例指定创建对象的种类,并且通过拷贝这些原型创建新的对象.                 定义比较简单,总结一下是通过实例指定种

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #define maxn 100005 #define inf 100000000 using namespace std; char st[maxn]; ],tmp[maxn<<],fa[maxn<<],son[maxn<<