统计假设检验报告了假设观察结果的可能性，例如，变量之间没有关联或集合之间没有差异。
每个人对统计学都存在着爱与恨，0.05这个数字像是莫得感情的虚拟法官，时刻对我们所做的工作进行宣判。
【新智元导读】pix2pix 又有更新：悉尼大学的 Chaoyue Wang 等人受生成对抗网络（GAN）启发，在已有的感知损失基础上，提出了感知对抗网络（Perceptual Adversarial Network，PAN），能够持续地自动发现输出与真实图像间的差异，进一步提高图像转换的性能。在几种不同的图像转变任务中，PAN 的性能都超越了当前最优模型。 近来，卷积神经网络的发展，结合对抗生成网络（GAN）等崭新的方法，为图像转换任务带来了很大的提升，包括图像超分辨率、去噪、语义分割，还有“自动补全”，
差异基因的检测方法很多，但生物学家偏好使用的是fold change（FC）和t-test。猜测因为一是它们比较简单，二来好解释。很多研究表明，改进的t-test可以提高top gene list的质量。现在简单的说一下原理
目前关于强迫症（OCD）的功能连接的知识是基于小规模的研究，限制了研究结果的普遍性。此外，大多数研究只关注预定义的区域或功能网络，而不是关注整个大脑的连接。在这里，我们调查了强迫症患者和健康对照（HC）之间静息状态功能连接的差异，使用对来自1024名强迫症患者和1028名HC患者的28个独立样本的数据进行巨型分析。我们在区域和网络水平上评估了全脑功能连接的组间差异，并通过机器学习分析研究了功能连接是否可以作为在个体水平上识别患者状态的生物标志物。巨型分析显示，强迫症患者普遍存在功能连接异常，整体低连接（Cohen‘s d：-0.27--0.13），很少有高连接，除了丘脑（Cohen’s d：0.19-0.22）。大多数低连接位于感觉运动网络内，未发现额纹状体异常。总体而言，分类性能较差，操作者特征曲线下面积（AUC）评分在0.567-0.673之间，与健康对照组相比，药物组（AUC = 0.702）优于未药物组（AUC = 0.608）。这些发现为现有的强迫症的病理生理学模型提供了部分支持，并强调了感觉运动网络在强迫症中的重要作用。然而，静息态连接目前还不能提供一个准确的生物标志物。
卡方检验是一种统计方法，用于确定观察到的数据与期望的数据之间是否存在显著差异。它通常用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。
差异表达 (DE) 分析可用于发现实验组之间表达水平的定量变化，结果通常使用火山图进行可视化，但是在涉及两个以上实验组的情况下，可视化结果可能会变得复杂。 今天小编给大家介绍的volcano3D包，提供了易于使用的函数来提取和可视化来自三组之间的 DE 输出（主要针对 'limma' 和 'DESeq2' 的结果），使用户能够组合并同时查看三组结果。
N6-甲基腺苷(m6A)被认为是最常见、最频繁和最保守的内部修饰。随着RNA去甲基化酶的鉴定和甲基化RNA测序的成熟，RNA甲基化已被确定为一种常见的现象，也是RNA转录、加工、剪接、稳定性和翻译的关键调控因子。
今天跟大家分享的是一月份刚发表在CLINICAL CANCER RESEARCH杂志（IF ：8.911）上的一篇文章。文章主要讲的是，通过比较腔内分化的主转录调节因子的功能表达和预后相关性，揭示了欧洲美国人（EA）和非洲裔美国人(AA)在乳腺癌生存率方面存在差异的功能性因素。
Echarts是一个基于JavaScript的开源可视化图表库，由百度开发和维护。它提供了多种类型的图表，包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，可以用于展示各种类型的数据。Echarts具有良好的交互性和可扩展性，可以通过自定义主题和图表样式来满足不同的需求。同时，Echarts还支持移动端和桌面端的多种平台，可以在不同的设备上进行数据可视化展示。
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
今天跟大家分享的是2020年3月发表在Epigenomics（IF：4.112）杂志上的一篇文章"Multi-omics analysis based on integrated genomics, epigenomics and transcriptomics in pancreatic cancer".在文章中作者分析了161例胰腺癌样本的CNV、MET、RNA-Seq(mRNA)表达水平以及相应的临床信息。建立特定的亚组来帮助阐明肿瘤进展的潜在机制并基于多组学分析寻找新的生物标志物。
对照组有3个样本con1，con2，con3；模型组有3个样本M1，M2，M3；两个指标MDA和GSH，共有2组数据，可以采用T检验也可以采用单因素方差分析；一般两组数据习惯性用T检验。
胰腺癌是一种高度侵袭性的癌症，治疗的反应率极低，需要对胰腺癌细胞系 (PCCL) 进行全面的分子表征。
利用git版本控制工具时，我们通常会从主分支拉出新分支进行开发，开发完成后创建pr（也就是pull request），让其他小伙伴帮忙review，确定代码没有问题后再将新分支合并到主分支上。但是，你真的理解pull request中比较的两个分支到底是谁吗？
1写在前面 上次介绍了两组发生率的样本量计算方法，通过pwr包进行计算非常简单，可以有效地减少我们的工作量。😘 有时候我们想比较两组之间的均值，如何计算样本量又一次成了老大难问题。🤒 本期我们还是基于pwr包，试一下通过两组的均值进行样本量的估算。😏 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 还是假设我们正在进行一项RCT研究，旨在评估Treatment A和Treatment B之间血红蛋白A1c (HbA1c)相对于基线的平
神经影像增强了我们对疼痛的神经关联的理解。但神经回路是如何与持续疼痛相互作用并导致持续疼痛的，在很大程度上仍是未知的。
最近，在肺腺癌（LUAD）中发现了几种具有不同预后的分子亚型。然而，在 LUAD 中，铁死亡分子亚型的特征和相关的肿瘤微环境 (TME) 细胞浸润尚未得到充分研究。
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fcell.2022.831273/full
尽管检查点阻断是治疗肝细胞癌 (HCC) 的一种有前途的方法，但尚未确定预期会出现反应的患者亚群。T 细胞介导的肿瘤杀伤 (TTK) 是免疫检查点抑制剂治疗的基本原理。
精神分裂症（SZ）、双相情感障碍（BD）和重性抑郁症（MDD）是在精神疾病领域常见的三种疾病，合称为重大精神疾病（MPD），长期以来都是依据不同的核心症状被作为不同的疾病诊断，但一系列遗传学、分子学、组织学和神经影像学的研究都一致表明这三种疾病之间存在着共同的核心特征，提示我们这三种疾病之间的连续性是非常紧密的。因此，了解MPD的核心变化对于我们绘制导致精神病理的主要神经通路，以及导致诊断内和诊断间不同临床现象的交叉路径是至关重要的。静息态功能磁共振成像技术是一项已经非常成熟的对大脑内在功能进行无创性探索的技术，利用测量血氧饱和度依赖性（BOLD）信号中的自发低频波动（LFFs）已经被广泛应用于神经影像学。低频波动幅度（ALFF；一般在0.01-0.08 Hz范围内）是静息态时局部自发神经元活动的有效指标，ALFF的区域变异性可以反映了一个给定的体素的自发波动，与它的邻近、区域或网络连接无关，此外ALFF还表现出中等至高度的测试-再测试的可靠性，确保了其作为区域功能测量的有效性的高上限，这些特征都使ALFF成为一个检测个体差异良好指标。 此研究基于脑影像ALFF数据运用深度学习的方法将跨诊断的三种MDP疾病人群（SZ,BD,MDD）聚类，并从皮层厚度、白质完整性（FA)、多基因风险评分（PRS）和风险基因组织表达多层面数据对聚类出的两个生物亚型进行了验证，还进一步研究了药物治疗状态在不同亚型中对症状严重性的影响，以阐明不同亚型可能的药理作用。
今天和大家分享的是2020年6月发表在Nat Commun（IF：12.121)上的一篇文章，“Using arterial-venous analysis to characterize cancer metabolic consumption in patients”，作者开发了一种名为CARVE的方法，用于癌症动静脉代谢组的配对分析，排除了患者之间的差异，鉴定出神经胶质瘤在体内消耗和产生的多种代谢产物，并且使用此方法研究了IDH1突变型胶质瘤的2HG代谢改变。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1.研究背景 由于缺少可以参考的生理指标，帕金森病(Parkinson’s disease, PD)的临床诊断非常困难，特别是在疾病的早期。早期PD无药物患者以运动功能受损、认知能力下降等临床症状为特征，这些症状是由大脑动态活动功能障碍引起的。PD患者早期非药物状态下的脑功能障碍指标可能为PD早期诊断及后期治疗提供有价值的依据，为了寻找PD脑功能障碍的时空特征标志，研究人员采用静息状态脑电图微状态分析，在亚秒时间尺度上对23例无药物治疗的PD患者与23例健康对照者的全脑短暂稳定状态进行了比较。脑电图微状态反映了短暂稳定的具有时空特征的脑拓扑结构，而空间特征的微状态分类和时间参数为了解PD患者的脑功能活动提供了依据。为了进一步探讨时间微状态参数与显著临床症状之间的关系，以确定这些参数能否作为临床辅助诊断的依据，研究人员采用一般线性模型(general linear model, GLM)来探讨微状态参数与临床量表及多个患者属性的相关性，并采用Wilcoxon秩和检验来量化影响因素与微状态参数之间的线性关系。 2、方法 2.1被试 纳入天津医科大学总医院精神科23例患者(15例女性，年龄60-74岁，平均67岁;8男:年龄65-75岁，平均68岁)。 9例患者以运动迟缓为首发症状，14例为静息性震颤。所有患者均被诊断为原发性PD，病程3.2±2.5年，所有患者均在无药效学效应(即无药物作用)情况下，为收集脑电图数据而停药超过12 h，没有患者出现头部震颤。此外，23名年龄和性别匹配的健康参与者(12名女性:年龄范围60-70岁，平均年龄65岁;11名男性:年龄60-74岁，平均66岁)无神经或精神病史为对照组。表1描述了纳入患者的详细信息。
最近，一组来自CMU和UC Berkeley等研究机构的研究人员率先推出了全球首个AI宇宙三维模拟器。这个模拟器不仅速度快而且精度高，调参后无需训练仍能准确模拟，甚至连它的创造者都不知道它是如何做到的。
今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？差异实际上与典型年份的预期不同吗？这些都是容易回答的问题。我们可以使用均值相等或方差相等的检验。 但是下面这个问题呢。
帕金森病(PD)的临床诊断非常困难，尤其是在早期阶段，因为没有可以参考的生理指标。帕金森病患者早期未用药时脑功能障碍指标可为帕金森病的早期诊断和后期治疗提供有价值的依据。为了寻找帕金森病患者脑功能障碍的时空特征标识，采用静息状态脑电微状态分析方法，对23例无药帕金森病患者和23例健康对照者进行了亚秒时间尺度上的全脑瞬态分析。微状态分析结果显示，帕金森病患者存在着与健康对照组不同的独特的空间微状态，其他几种典型微状态与正常对照组相比有显著差异，这些差异体现在微状态参数上，如帕金森病患者的某类微状态持续时间更长，出现次数更多。相关分析表明，多种微状态参数与运动功能减退、认知功能减退等显著临床症状之间存在显著的相关性。这些结果表明，本研究发现了反映帕金森病早期大脑功能障碍的多个可量化的特征标签，这种微状态的时间动态与代表运动功能和认知水平的临床评分相关。
使用AlphaFold、RoseTTAFold和相关方法预测蛋白质结构的准确性大大优于前几代预测算法，这使人们对大分子的三维结构的理解更接近于实际。随之而来的一个问题是，这些预测能够在多大程度上替代实验结构测定？
FR:Face Recovery FCN:facial component deep network 自然条件下，因为角度，光线，occlusions（咬合/张口闭口），低分辨率等原因，使人脸图像在个体图像之间有很大的差异，影响人脸识别的广泛应用。本文提出了一种新的深度学习模型，可以学习人脸图像看不见的一面。因此，模型可以在保持个体之间的差异的同时，极大的减少了单个个体人脸图像（同一个人）之间的差异。与当前使用2d环境或者3d环境来进行人脸重建的方法不同，该方法直接从人脸图像之中学习到图像中的规则观察体（c
为了探索量化效应量的统计量，我们将研究男女之间的身高差异。 我使用来自行为风险因素监测系统（BRFSS）的数据，来估计美国成年女性和男性的身高的平均值和标准差（cm）。
在我国很多地方，特别是南方地区，都有咀嚼槟榔（betelquid, BQ）的习惯。但是早在2003年，世界卫生组织国际癌症研究中心就已经将BQ认定为1级致癌物，经常嚼食BQ使得口腔癌发生风险上升将近10倍。但是，长期嚼食BQ是否会影响大脑功能和状态，是否会影响某些脑区之间的功能连接呢？这方面的研究目前似乎还比较少。最近，笔者看到一篇相关的研究论文，研究者利用静息态fMRI对BQ嚼食者的脑功能网络和状态进行了系统研究，因此，笔者在这里对该项研究进行简单的剖析，希望对大家有所帮助。
当我们计算出MR的结果后，接下来就要进行敏感性分析，这里我们主要从如下三方面进行检验：
ALLNOBLANKROW函数，隶属于“筛选类表函数”，在ALL函数系列家族中，其出场次数并不算特别多，远远不如其他函数的出场次数。
大脑的内在功能组织在成年后会发生变化。年龄差异在多个空间尺度上被观察到，从分布式大脑系统的模块化和全局分离的减少，到网络特异性的去分化模式。然而，我们尚不确定去分化是否会导致大脑功能随着年龄的增长发生不可避免的，局限性的经验依赖的整体变化。我们采用多方法策略在多个空间尺度上调查去分化。在年轻（n=181）和年老（n=120）的健康成年人中收集多回波（ME）静息态功能磁共振成像。在保留群体水平的脑区和网络标签的同时，实现了对个体变异敏感的皮层分割以用于每个被试的精确功能映射。ME-fMRI处理和梯度映射识别了全局和宏观网络的差异。多变量功能连接方法测试了微观尺度的连边水平差异。老年人表现出较低的BOLD信号维度，与整体网络去分化相一致。梯度基本上是年龄不变的。连边水平的分析揭示了老年人中离散的、网络特异的去分化模式，视觉和体感网络在功能连接内更为整合，默认和额顶控制网络表现出更强的连接，以及背侧注意网络与跨模态区域更为整合。这些发现强调了多尺度、多方法来表征功能性大脑老化结构的重要性。
1.import difflib text1 = 'hello a b' text2 = 'hello b' text1_lines = text1.splitlines() text2_lines = text2.splitlines()
在推荐系统应用场景中，用户在不同业务域的兴趣和需求往往不同，且在每个域的点击率(CTR)也可能有较大差异，这就导致实际场景中需要对每个业务域单独建模CTR模型。迁移学习的微调模型可能会使模型陷入偏好于源域(source domain)的局部最优，使得训练结果很难适用于目标域。同时，不同域之间的数据量和特征模式存在显著差异(称为领域转移)可能导致迁移过程中出现负迁移现象。
我们都知道单细胞转录组测序的关注点一直是 （1）异质性； （2）发育； （3）新亚型
本文介绍了深度学习中的逻辑回归分类，包括使用TensorFlow实现逻辑回归分类，以及使用one-hot编码和Softmax函数进行多分类。还介绍了如何通过梯度下降算法来最小化交叉熵损失函数，优化权重和偏差参数，以获得最佳分类性能。
精神分裂症(Schizophrenia, SZ)与终身认知障碍、年龄相关性慢性疾病和过早死亡的风险增加相关。在ENIGMA精神分裂症工作组进行的一项前瞻性荟萃分析研究中，我们调查了成人SZ患者的高级脑老化证据，以及这是否与临床特征相关。本研究纳入了来自全球26个队列的数据，共2803例SZ患者(平均年龄34.2岁;年龄18 ~ 72岁;67%为男性)和2598名健康对照(平均年龄33.8岁，范围18 ~ 73岁，55%为男性)。脑预测年龄由68个皮层厚度和表面积测量值，7个皮层下体积，侧脑室体积和总颅内体积组成，所有这些数据都来自于t1加权的脑磁共振成像(MRI)扫描。通过脑预测年龄和实际年龄(脑预测年龄差异[brain- predicted age difference, brain- PAD])之间的差异评估健康脑老化轨迹的偏差。在校正了年龄、性别和研究地点后(Cohen′s d = 0.48), SZ组患者的脑- PAD平均为+3.55岁(95% CI: 2.91, 4.19;I² = 57.53%)。在SZ患者中，脑- PAD与特定的临床特征(发病年龄、病程、症状严重程度或抗精神病药使用和剂量)无关。这项大规模合作研究表明，SZ的提前结构性脑老化。对SZ和一系列身心健康结局的纵向研究将有助于进一步评估脑- PAD增加的临床意义及其受干预措施影响的能力。
Molecular differences in Alzheimer's disease between male and female patients determined by integrative network analysis
余弦相似度衡量的是维度间取值方向的一致性，注重维度之间的差异，不注重数值上的差异，而欧氏度量的正是数值上的差异性。
近日，腾讯优图实验室在CVPR2021举办的Image Matching Workshop比赛中，提出的图像匹配技术 (SS-Fusing)荣获双赛道冠亚军。IMW2021是Google和University of British Columbia（UBC）联合举办的Workshop比赛，吸引了包括旷视，商汤，EPFL，KORNIA，华中科大和OPPO等公司、学校和机构参加。
m6A和铜死亡都是近年来生信的热点。今天小编为大家带来一篇整合铜死亡和m6A的文章，题目为Development and validation of the potential biomarkers based on m6A-related lncRNAs for the predictions of overall survival in the lung adenocarcinoma and differential analysis with cuproptosis，发表在BMC Bioinformatics上，影响因子3.3分。
背景：ADHD的EEG研究历来都集中于EEG频谱或者事件相关电位上。本研究中，我们探讨了一种替代性框架——EEG微状态（MS）作为一种检查ADHD大尺度皮层动态性的新方法，MS是重复出现地形图模式的聚类。
Google没法用，直接用bing的国际版，搜索：arm cortex m family
前面一期我们讲了一篇非肿瘤相关的数据挖掘，研究了3种m6A调节因子介导的RNA甲基化修饰模式与牙周炎免疫微环境调控之间的关系，拯救非肿瘤：m6A+免疫微环境+5分+纯生信思路，你确定不来看看？
Multi-omics analysis based on integrated genomics，epigenomics and transcriptomics in pancreatic cancer
基因表达在多细胞生物的组织中是高度可变的，影响了组织特异性转录组的密码子使用。癌症破坏了健康组织的基因表达模式，导致密码子使用偏好的改变。密码子的使用随着密码子需求的变化而变化，而癌症中的tRNA供应也越来越受到人们的关注。
IBN-Net出发点是：提升模型对图像外观变化的适应性。在训练数据和测试数据有较大的外观差异的时候，模型的性能会显著下降，这就是不同域之间的gap。比如训练数据中的目标光线强烈，测试数据中的目标光线昏暗，这样一般效果都不是很好。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
