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GEO数据库表达谱差异基因分析

关于GEO数据库表达谱差异基因分析,网上有很多教程,但很多都不系统,几乎千篇一律,而且都是直接使用整理好的矩阵文件来操作的。大家都知道,GEO数据库只负责用户上传数据,而不负责对数据质量的控制,因此,有小伙伴也会发现,自己下载好的矩阵文件里面基因表达量数值特别大而且数据不集中,究其原因就是GEO数据库的数据参差不齐,不能确定上传者是否对整理好的数据进行了标准化处理。我们之前也讲过芯片数据的处理和分析流程,不了解的小伙伴们先读一下之前的文章:基因芯片数据挖掘分析表达差异基因。今天公众号:BioInfoCloud将从GEO芯片的原始数据进行分析,为大家详细的讲解。

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斯坦福CS224d深度学习课程第八弹: RNN,MV-RNN与RNTN

1、递归神经网络 在这篇课笔记中,我们会一起学习一种新的模型,这种模型绝对是以前介绍的那种递归神经网络的加强版!递归神经网络(RNNs)十分适用于有层次的、本身就有递归结构的数据集。来,咱们一起看看一个句子,是不是就很符合上面的要求呢?比如这个句子,“三三两两的人静静地走进古老的教堂。”首先,咱们可以把这个句子分成名词短语部分和动词短语部分,“三三两两的人”和“静静地走进古老的教堂。”然后呢,在动词短语里面还包含名词短语部分和动词短语部分对不对?“静静地走进”和“古老的教堂”。也就是说,它是有明显的递归结

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