时间序列分析是统计学科的一个重要分支。它主要是通过研究随着时间的推移事物发展变化过程中的规律，来进行事物未来发展情况的预测。在我们的日常生活中，股票的价格走势，奶茶店每天的销售额，一年的降雨量分布，河水四季的涨落情况等都属于时间序列。时间序列的分析深入诸多行业。
首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的 Hausman 检验：使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。
c是常数项，εt是随机误差项。 对于一个AR(1)模型而言： 当 ϕ1=0 时,yt 相当于白噪声； 当 ϕ1=1 并且 c=0 时,yt 相当于随机游走模型； 当 ϕ1=1 并且 c≠0 时,yt 相当于带漂移的随机游走模型； 当 ϕ1<0 时,yt 倾向于在正负值之间上下浮动。
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向量自回归 (VAR) 是一种用于多变量时间序列分析的统计模型，尤其是在变量具有相互影响关系的时间序列中，本视频中我们介绍了向量自回归并在R软件中进行实现（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列。在本文中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。早在二十世纪初期，人脸识别已经出现，于二十世纪中期，发展成为独立的学科。人脸识别真正进入应用阶段是在90年代后期。人脸识别属于人脸匹配的领域，人脸匹配的方法主要包括特征表示和相似性度量。
电力价格预测在现代电力系统中扮演着至关重要的角色。多年来，电力价格预测（EPF）的技术已经取得了显著的进展，其中机器学习和人工智能的最新发展发挥了引领作用。但在电力价格预测（EPF）领域，可复现性一直是一个重大挑战。许多研究使用了独特且非公开的数据集，并在过短和有限的市场样本上测试了他们的方法，这使得难以评估新预测算法的有效性。
最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们。
大家好，我是邓飞，今天继续介绍《统计遗传学》这本书，第一部分基础，分为六个章节，分别是：
许多生物进程和细胞通讯息息相关，如胚胎发育，器官形成，癌症发生发展，炎症反应，药物作用和耐药研究等。当细胞不能正确地相互作用或不正确地解码分子信息时，就会引起疾病。因此，细胞间信号通路的鉴定和定量已成为跨不同学科进行的常见分析。蛋白质间的相互作用数据库的扩展以及RNA测序技术的最新进展，使从大量和单细胞数据集的基因表达测量中进行细胞间信号传导的常规分析成为了可能。特别是，配体-受体对可用于从其同源基因的协调表达中推断细胞间的通讯。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向。 在这篇文章中，我将简要地学习如何用R来使用贝叶斯网络。
一年前，软件程序首次成功地模拟了单个蛋白质的3D形状，其精度与几十年前的实验技术测出的一样准确。几个月前，研究人员使用AI程序编程了一个近乎完整的人类蛋白质结构目录。
面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统计软件包中，但面板VAR模型的估计和推断通常用通用程序实现，需要一些编程技巧。在本文中，我们简要讨论了广义矩量法（GMM）框架下面板VAR模型的模型选择、估计和推断，并介绍了一套Stata程序来方便地执行它们。
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天（例如天气），每小时（例如：股票价格），分钟（例如：来电提示中的呼入电话），甚至是几秒钟（例如：网络流量）。
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。这篇文章介绍了VAR分析的基本概念，并指导了简单模型的估算过程。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性（点击文末“阅读原文”获取完整课程代码数据）。
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。贝叶斯网络在信息不完备的情况下通过可以观察随机变量推断不可观察的随机变量，对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7886066/
From hairballs to hypotheses–biological insights from microbial
Structure-based protein function prediction using graph convolutional networks interaction information
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归（VAR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在临床上，我们经常会使用不同的药物来进行治疗的情况。对于每一个药物而言都有自己的作用机制。如果多个药物同时使用的话就会造成不同的不良反应。所以了解不同药物之间的不良反应关系是十分的重要的。今天就给大家介绍一个分析药物不良反应的数据库：DDinter: http://ddinter.scbdd.com/
An Active Inference Model of Collective Intelligence
当朋友得知我的研究方向是气候变化时，总会一本正经的问我：明天下不下雨。每次我都要解释好一会儿。所以，开篇先温习一下天气与气候的概念。
Secondary structure prediction for RNA sequences including N6-methyladenosine
在图书馆借书，刚开始的时候，直接跑到相应的楼层去，到里面去转，去找要借的书，在里面溜达半天才能找到；后来知道图书馆有一个电脑查询处，然后直接在电脑上输入想要借的书，电脑就会显示你想要借的书的信息，还有所在的相关楼层存放的相关位置。
Link: https://www.nature.com/articles/nmicrobiol201765
在图书馆借书，刚開始的时候，直接跑到对应的楼层去，到里面去转，去找要借的书，在里面溜达半天才干找到；后来知道图书馆有一个电脑查询处。然后直接在电脑上输入想要借的书，电脑就会显示你想要借的书的信息，还有所在的相关楼层存放的相关位置。
同系列可参考： 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy（一） 因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例（三） 因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践（四） 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML（五） 因果推断笔记——工具变量、内生性以及DeepIV（六）
Link:https://www.pnas.org/content/116/25/12337.short
开发新药既昂贵又耗时。准确预测药物和靶标之间的相互作用可能会改变药物的发现方式。基于机器学习的蛋白质-配体相互作用预测已经显示出巨大的潜力。本文重点对基于序列和基于结构的蛋白质-配体相互作用机器学习方法进行了总结。因此，本文首先概述了该领域应用的数据集，以及用于表示蛋白质和配体的各种方法。然后，利用基于序列和基于结构的分类标准对经典机器学习模型和深度学习模型进行分类和总结，用于蛋白质-配体相互作用的研究。此外，还提出了这些模型的评价方法和可解释性。此外，深入探讨了蛋白质-配体相互作用模型在药物研究中的各种应用。最后，讨论了该领域目前面临的挑战和未来的发展方向。
使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
预测药物相关的多重相互作用对于药物开发和安全监测至关重要。近日，《Briefings in Bioinformatics》发表了一篇综述文章，系统地回顾了人工智能在药物-药物（DDI）、药物-食品（辅料）（DFI）和药物-微生物组（DMI）相互作用中的应用，包括人工智能多重交互的模型、评价指标、算法和数据库等。
结构递归神经网络: 时空领域图像中的深度学习 联合编译：陈圳、章敏、李尊 摘要 虽然相当适合用来进行序列建模，但深度递归神经网络体系结构缺乏直观的高阶时空架构。计算机视觉领域的许多问题都固有存在高阶架构，所以我们思考从这方面进行提高。在解决现实世界中的高阶直觉计算方面，时空领域图像是一个相当流行的工具。在本文中，我们提出了一种结合高阶时空图像和递归神经网络的方法。我们开发了一种可随意扩展时空图像的办法，这是一种正反馈、差异化高、可同步训练的RNN混合网络。这种方法是通用的，通过一系列设定好的步骤可以将任意时
该领域的一个主要挑战是拥有准确的指标，以确定一个特定的蛋白质或结构在细胞环境中确实是一个相分离的体。在某些条件下，当处于足够的浓度和/或人工缓冲条件时，许多蛋白质和RNA都能进行体外LLPS。此外，常见的情况是过度表达一个蛋白质，看到一个大的、球形的滴，并推断内源性表达的蛋白质也必须在较低的浓度下形成类似液体的滴，只是这些滴的大小低于光学显微镜的检测限制。然而，由于相分离需要越过一个饱和浓度，因此在解释过度表达数据时应谨慎。应该尽量找到除过度表达之外的其他指标，以支持一个区室确实是相分离的，而不仅仅是一个宏观的点状结构。
本文介绍由佐治亚理工学院计算科学与工程系的Xiuwei Zhang等人的研究成果。基因调控网络（GRN）可以被视为细胞的另一个特征，有助于发现每个细胞的独特性。然而，目前仍然缺少重建细胞特异性GRN的方法。作者提出了一种从单细胞基因表达数据推断细胞特异性GRN的方法（简写为CeSpGRN）。CeSpGRN使用高斯加权核，从发育过程中的细胞以及该细胞上游和下游细胞的基因表达谱中构建给定细胞的GRN。CeSpGRN可用于推断任何轨迹或簇结构的细胞群中的细胞特异性GRN，并且不需要额外输入细胞的时间信息。经实验证明，CeSpGRN在重建每个细胞的GRN以及检测细胞间的相互调节作用方面性能优越。
kegg orthology 数据库是 kegg 的核心，利用基因在不同物种之间的保守性，使得我们可以在更高层次上解读基因功能。 pathway, brite, module 等数据库都是建立在KO 数据库的基础之上的，所以任何基因组的数据都可以映射到这些数据库中去。当然这种方法有其局限性，在一定程度上忽略了特定物种内基因的变异信息。
多发性硬化症是一种复杂的自身免疫性疾病，目前已开发出多种治疗多发性硬化症的疗法，并得到广泛应用。
在机械臂抓取和操纵 3D 可变形物体时，必须考虑手指与物体之间的物理接触约束，以验证任务的稳定性。然而，以前的工作很少建立基于这些约束的接触相互作用模型，从而能够在抓取过程中精确控制力和变形。
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