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蛋白质二级结构预测
神经网络
连接螺旋和折叠结构 常位于蛋白结构表面,多为带点和极性氨基酸 常为活性位点组成部分
用户1359560
2020-07-14
1.1K
0
R语言之可视化(31)扫地僧easystats(2)相关性分析
编程算法
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神经网络
深度学习
人工智能
相关性是一个专注于相关性分析的easystats软件包。 它轻巧,易于使用,并允许计算许多不同类型的相关性,例如偏相关性,贝叶斯相关性,多级相关性,或Sheperd的Pi相关性(鲁棒相关性的类型),距离相关(一种非线性相关性)等等,还允许它们之间进行组合(例如,贝叶斯局部多级相关性)。
用户1359560
2020-05-08
1.6K
0
使用pandas构建简单直观的数据科学分析流程
bash
机器学习
神经网络
深度学习
我们将展示如何使用一个名为pdpipe的小库使用Pandas构建直观而有用的分析流程(管道)。
用户1359560
2019-12-11
954
0
R语言meta分析(7)诊断性meta分析(meta4diag包)
html
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
meta4diag程序包是R软件中专用于实现诊断准确性试验(diagnostic test accuracy,DTA) Meta分析的程序包,该程序包基于贝叶斯理论采用INLA(integrated nested Laplace approximation)法来对 单个研究效应值进行合并,同时,该程序包还提供了SROC(Summary Receiving Operation Characteristic) 曲线图的分析与绘制,然而其缺陷在于无法给出异质性检验及风险偏倚评估。本文以实例形式就 meta4diag程序包实现诊断准确性试验DTA Meta分析的数据准备与分析、结果汇总及图形绘制等功能作相 关简述。
用户1359560
2019-12-02
2.6K
0
一文解决CIBERSORT网页版和R语言版
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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CIBERSORT 是基于线性支持向量回归(linear support vector regression)的原理对人类白细胞亚型的表达矩阵进行去卷积的一个网页版工具。多用于芯片表达矩阵,对未知混合物和含有相近的细胞类型的表达矩阵的去卷积分析优于其他方法 (LLSR,LLSR,PERT,RLR,MMAD,DSA) 。该方法仍然是基于已知参考集,提供了22种白细胞亚型的基因表达特征集—LM22. 网址链接:http://cibersort.stanford.edu/
用户1359560
2019-07-22
14K
3
R语言网状Meta 分析-原理和实战
r 语言
机器学习
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深度学习
人工智能
近年来基于严格设计的随机对照试验(RCT)已经被公认为评价干预措施疗效的最佳手段,这种比较所采用的针对两组研究结果比较的定量综合方法,被称为传统的 Meta 分析方法。传统 Meta 分析通过合并多个直接比较的研究而得到一个综合的评估结果,从而克服了单个研究样本量不足的缺陷,提高了研究的检验效能,特别是研究结果出现不一致时,运用 Meta 分析对判断某种干预措施的有效性与否发挥了重要作用。当欲开展两种干预措施利弊比较(A vs B)的 Meta 分析,但不能找到 A vs B 直接比较的 RCT,却可找到 A vs C与 B vs C 进行比较的 RCT,我们可以将 C 作为共同对照,通过 A vs C 与 B vs C的比较结果来间接得到 A vs B 的疗效比较,这种方法叫做间接比较(indirect comparison)。在实际的临床工作中,临床医生常常需要同时比较多种干预措施,权衡利弊以进行临床决策,这时证据网络中既存在直接证据,又存在间接证据,这种综合直接及间接证据的分析方法即为网状 Meta 分析(Network Meta-analysis, NMA)。 网状 Meta 分析可以同时比较三个或三个以上干预措施的疗效,因而被认为是传统 Meta 分析的扩展及延伸,即 NMA 可基于严格设计 RCT 同时比较多个干预措施,对直接及间接比较进行综合性分析。当无直接比较的研究存在时,间接比较成为提供有价值的卫生决策信息的有效途径;当有直接比较的研究存在时,综合直接比较与间接比较的研究结果能够提高结果的精度。不仅如此,NMA 还能够就不同干预措施的疗效进行排序,提供每一个干预措施是最佳干预措施的概率。关于 Meta 分析方法的研究迄今已经有 30 多年的时间,NMA作为一门新崛起的、一种循证医学统计学方法,越来越受到流行病学家、统计学家、临床研究者及药学家的关注及青睐。
用户1359560
2019-06-24
3.3K
0
一文解决RNA测序资料的差异
数据库
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机器学习
神经网络
深度学习
本文目标: (1)使用edger包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 (2)使用deseq包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 (3)使用limma包做TCGA数据库RNA-seq数据差异分析 (4)如何在没有生物学重复的情况下(比如说只有两个样本,来求取差异基因)
用户1359560
2019-06-15
1.5K
0
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