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用户1359560

使用R语言进行机器学习特征选择①

特征选择是实用机器学习的重要一步,一般数据集都带有太多的特征用于模型构建,如何找出有用特征是值得关注的内容。

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机器器学习算法系列列(1):随机森林随机森林原理随机森林的生成随机采样与完全分裂随机森林的变体

顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决 策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让...

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pandas VS baseR

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Potent immunogenicity in BRCA1-mutated patients with high-grade serous ovarian carcinoma摘要介绍

高级别浆液性卵巢癌(HGSOCs)是免疫检查点抑制剂(ICIs)效果不理想的肿瘤之一。因此必须开发可行的生物标志物,用于鉴定响应候选者并指导HGSOC患者的精确...

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使用R语言分析微信好友

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使用python分析微信好友

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Python Vs R:数据科学家的永恒问题pythonR结论

Python有一些使用案例,R也是如此。使用它们的场景各不相同。 更常见的是环境以及客户或雇主的需求决定了Python和R之间的选择。许多事情在Python中都...

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机器学习总揽①

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python可视化(1)--箱图

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factoextra包 聚类分析(2)

聚类分析是一种数据贵呀技术,旨在揭露数据集中观测值的子集。它可以把大量的观测值归为若干个类。这里的类被定义为若干个观测值组成的群组,群组内观测值的相似度比群间的...

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R语言 循环作图

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Unsupervised clustering reveals new prostate cancer subtypes摘要介绍方法

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数据处理第3部分:选择行的基本和高级的方法

原文地址:https://suzan.rbind.io/2018/02/dplyr-tutorial-3/ 作者:Suzan Baert 这是系列dplyr...

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使用RNA-seq数据通过网络熵评估肿瘤内异质性摘要介绍

肿瘤内异质性(ITH)出现在肿瘤进展、转移和复发的不同阶段,而这些对于临床应用是重要的。我们使用来自肿瘤样品的RNA测序数据,并根据生物网络状态测量ITH水平。...

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Signalling entropy: A novel network-theoretical fram摘要简介

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数据处理第2节:将列转换为正确的形状

博客原文:https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者:Suzan Baert

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数据处理第一节:选取列的基本到高级方法选取列列名

博客原文:https://suzan.rbind.io/2018/01/dplyr-tutorial-1/ 作者:Suzan Baert

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文献翻译:Statistical Approaches for Gene Selection, Hub Gene Identification and Module Interaction in...

信息基因的选择是基因表达研究中的重要问题。基因表达数据的小样本量和大量基因特性使选择过程复杂化。此外,所选择的信息基因可以作为基因共表达网络分析的重要输入。此外...

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文献翻译Identification of potential cancer-related pseudogenes in lung adenocarcinoma based on ceRNA h...

假基因最初被认为是由于在进化过程中失活基因突变而导致的非功能性基因组。然而最近有研究证明假基因远非沉默,通过体内microRNA海绵的功能调节蛋白质编码基因的表...

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R语言字符串处理①R语言字符串合并与拆分

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