一直以来，看到这本书《Statistical Analysis of Microbiome Data with R》活跃在朋友圈和公众号，既然口碑这么好，当然有必要学习下啦！分享记录一下书中我所认为重要的点。下面是这本书的第二章：
论文名称：Event Representation Learning Enhanced with External Commonsense Knowledge
事件是现实世界中一种重要的知识，学习有效的事件表示可以提升脚本事件预测等许多下游任务的效果。事件是对客观事实的表达，然而客观事件的发生会对人类的主观情感产生影响，不同事件其背后的意图也有所不同。本文提出学习事件表示时融入人的情感及意图等外部常识知识，以更好地建模事件表示，并在事件相似度、脚本事件预测等任务上取得了优于基线方法的结果。
你呀，你别再关心灵魂了，那是神明的事。你所能做的，是些小事情，诸如热爱时间，思念母亲，静悄悄地做人，像早晨一样清白。
最近看到一个发表在Bioinformatics期刊的R包ggpicrust2，可以对picrust2结果进行可视化。 文章网址：https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformatics/btad470/7234609
单细胞初级8讲和高级分析8讲 单细胞分析十八般武艺1：harmony 单细胞分析十八般武艺2：LIGER 单细胞分析十八般武艺3：fastMNN
NGS系列文章包括NGS基础、在线绘图、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
文章导读：宏基因组研究日益广泛，但其定量分析一直面临很多困难。这篇文章系统的总结了宏基因组流程中影响定量分析的各个方面，尤其是数据的组合性以及样品微生物负荷的变化。这篇文章的亮点在于将对定量分析的干扰细化到不同生态场景的微生物群落，甚至是不同类群，帮助我们深入了解宏基因组数据结构，正确认识下游分析中数量关系的可靠性，避免在研究中做出错误的研究结论（而这些错误结论在以往研究中可能并不罕见）。
megan，Metagenome Analyzer Microbiome analysis using a single application。是一款综合性的微生物物种分类工具，将多款物种分类的工具集合到一个软件中。mega 不仅可以完成物种分类，同时还包括非常强大的可视化功能，可以用户物种分类结果的可视化，只需点点鼠标即可完成其他软件复杂的图。我们几乎可以将任何软件物种分类的功能表输入到megan 中进行数据可视化。
上一篇介绍了如何使用Mfuzz包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。事实上，能够实现类似功能（时间趋势分析、聚类以及可视化作图等）的R包还有很多，本篇继续带来另一个R包的教程，TCseq包。
我们的世界由复杂的微生物群落构成，这些微生物群落不仅仅是独立个体的集合，更是相互连接的生态群落复合体，这些生态群落会互相交流、共同生存和进化。微生物群的相互作用不仅限于微生物群落之间，还存在于微生物和它们的宿主之间，已有许多研究表明他们在宿主的发育、代谢、体内平衡和免疫中起着关键作用。虽然健康人的微生物组也十分多变，但研究发现微生物群落组成的失衡与不良的宿主反应有关，有时还与严重的病理反应有关，例如，腹泻、糖尿病、结肠直肠癌、炎症性肠病、肠易激综合征和肥胖症等等。
在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践（上）”一文中，我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景，讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它
在此开放资源中，面对金融领域多元关系表示的困境和时序事件表示需求，我们以OWL语义为基础，结合金融领域专业知识，融合超图概念和事件5W（When，where，Why，What，Who）定义构建了可通用化的金融时序超图本体模型（Finanical Temporal Hypergraph Ontology，FTHO）。
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型（GLM）可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布、二项分布、负二项分布、多项分布、泊松分布、集合分布等都属于指数分布族，并通过极大似然估计获得模型参数。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。
就是下面这张图，在途中用条形图展示了不同季节样本浮游动物的组成情况，同时使用带误差棒的折线图来表示浮游动物生物量的变化，相当于在一幅图中同时展示了群落的相对丰度和绝对丰度。
在进行正式的数据分析之前，通常要对数据进行处理。而读取数据仅仅是最简单的，之后还要进行数据的筛选、排序、转换等。数据框是最方便的数据存储、管理对象。R有很多内置的示例数据集包括向量、矩阵数据框等，可以使用data()进行查看，接下来我们以R内置数据mtcars（32辆汽车在11个指标上的数据）为例进行分析，如下所示：
实际上口语里面通常是没办法很便捷的区分这两个概念。 归一化：将每个样本的特征值（在转录组中，特征值就是表达量）转换到同一量纲下，把表达量映射到特定的区间内，区间的上下限由表达量的极值决定，这种区间缩放法是归一化的常用方法。 标准化：按照表达矩阵中的一个基因在不同样本中的表达量处理数据，每个样本点都能对标准化产生影响，通过求z-score值，转换为标准正态分布，经过处理的数据的均值为0，标准差为1，因此z-score也称为零-均值规范化。
早在1897年，皮尔逊就警告说，在器官测量中使用两个绝对测量值的比值，可能会形成“伪相关”。自1920s以来，地质学的研究人员已经知道，使用标准的统计方法来分析成分数据可能会使结果无法解释。Aitchison认识到关于组成成分的每一个陈述都可以用成分的比率来表述，并开发出一套基本原理、各种方法、操作和工具来进行成分数据分析。其中，对数比变换方法被地质学、生态学等领域的统计学家和研究人员广泛接受，因为通过对数比变换，可以消除组成数据的样本空间（单纯性）受约束问题，并将数据投影到多元空间中。因此，所有可用的标准多元技术都可以再次用于分析成分数据。
在过去的十年中，RNA-seq 已成为转录组差异表达基因和 mRNA 可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况，是理解生物反应过程的关键。
试验中要考察的指标称为试验指标，影响试验指标的条件称为因素，因素所处的状态称为水平 (通常用于3个或更多水平时；如果只有2个水平考虑T-test);若试验中只有一个因素改变则称为单因素试验，若有两个因素改变则称为双因素试验，若有多个因素改变则称为多因素试验。
此前，清华大学与旷视科技曾通过结构重参数化将7年老架构VGG“升级”为性能直达SOTA的RepVGG模型。
16S rRNA 基因是编码原核生物核糖体小亚基的基因，长度约为1542bp，其分子大小适中，突变率小，是细菌系统分类学研究中最常用和最有用的标志。
在微生物组学数据分析之前，我们常常需要根据数据量纲的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理，也即数据标准化。数据标准化的目的是使数据的总体符合某种要求，例如使数据总体符合正态分布以方便参数检验、使数据范围相同以方便比较分析、使数据分布均匀以方便作图展示等。我们必须知道不同标准化方法的内涵，从而在实际研究中可以选择正确的数据标准化方法。
Ecol. Lett. | 普莱斯方程的生态学应用：解析群落组成变动对生态系统功能的影响
热图是一种很常见的图，其基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。
模拟图像，又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图像的像点是无限稠密的，同时具有灰度值（即图像从暗到亮的变化值）。
605172933感谢“宏基因组0”群友李海敏、沈伟推荐此包绘制堆叠柱状图各成分连线：突出展示组间物种丰度变化。
如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。
在前面两篇文章R语言入门系列之一与R语言入门系列之二中，我分别介绍了R语言中的对象与结构、数据的输入输出及可视化。基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。
CNN经典模型VGG自2014年诞生以来，由于相比于各种多分支架构（如ResNet） 性能不佳，已渐“没落”……
可用rarefy得到结果后在ggplot里自己画。核心是设定一个步长，这些步长都用rarefy函数进行重抽，再组合到一起即可。
在线人数预估： 在项目设计之前，需要先对运营后的服务器人数做一下预估，预计激活人数300w，活跃人数40w，同时在线10w。而服务器的设计极限则在激活人数500w，活跃人数60w，最高同时在线15w。 数据参考：
背景 这是一个开撕的话题，我经历过太多的关于分布式事务的需求：“有没有简便的方案，像使用数据库事务那样，解决分布式数据一致性的问题”。特别是微服务架构流行的今天，一次交易需要跨越多个“服务”、多个数据库来实现，传统的技术手段，已经无法应对和满足微服务情况下这些复杂的场景了。针对微服务下的交易业务如何保障数据一致性，本文尽量做到理论结合实际，将我们在实际产品中用到的分布式事务实现机制，和大家扒一扒，希望能帮助到读者。 谈到分布式事务，必须先把”CAP"拿出来说说事......，当然还有”BASE"......
https://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/phyloseq/inst/doc/phyloseq-FAQ.html
Studying the statistical relationship between species and groups of sites 评估物种发生/丰度与样本之间关系的强度和统计意义，并能够计算生态位宽度。 ##indicspecies install.packages("indicspecies") library(indicspecies) strassoc 计算物种与样本之间联系的强度 strassoc(X, cluster, func = "r", group = NULL, nbo
最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法
说到这里，有必要说一下Java字节码和Dalvik 字节码 java字节码可以参考这篇文章作为了解一文让你明白Java字节码，里面演示了如何将字节码反过来解析出对应的class文件。我自己也按照他的方法解析了一次class文件字节码解析 Dalvik 字节码可以看这篇dex文件字节码解析这篇文章开头还有对应的参考链接，本人按照这两个链接做的 总的来说，dex文件比class文件要复杂得多.一方面是小端排列,另一方面需要寻址.最重要的一点是,class文件的类索引里面所有的信息都是直接排进去的,但是dex文件里面的类都是存的索引,dex文件更为紧凑.也就是意味着,如果需要修改dex文件,那么他的成本会比修改class文件难得多
当前对领域事件的定义：领域专家所关心的发生在领域中的一些事件。将领域中所发生的活动建模成一系列的离散事件。 每个事件都用领域对象来表示，领域事件是领域模型的组成部分，表示领域中所发生的事情。
https://link.springer.com/article/10.1186/s40168-017-0237-y
HUMAnN，The HMP Unified Metabolic Analysis Network，是一款快速获得宏基因组、宏转录组物种和功能组成的软件。metaphlan 主要进行物种的组成分析，而 humann 更进一步，除了物种组成，还包括功能组成分析。humann 通过调用 metaphlan 完成物种组成部分。与metaphan 类似，humann 使用简单，运行速度快，与传统的翻译比对方法相比，采用分层式算法比对标记基因、泛基因组和蛋白数据库，速度更快且准确率更高；
术语事务（ transaction ）由来有一些历史原因。早期的数据库使用方多为商业交易（commercial ），比如买卖、发工资等等。但是随着数据库应用不断扩大，交易\事务作为名词保留了下来。
I/O多路复用 前言 文本相关参考资料及部分内容来源 《Linux高性能服务器编程》 《TCP/IP网络编程》 《Linux/UNIX系统编程手册》 ---- I/O多路复用核心思想为，使用一个线程，来处理多个客户端的请求。 或者说，使用一个特殊的fd，监视多个fd。 使得程序能同时监听多个文件描述符，这对提高程序的性能至关重要。 通常，网络程序在下列情况下需要使用I/O多路复用技术。 客户端程序需要同时处理多个socket。 客户端程序要同时处理用户输入和网络连接。 TCP服务器要同
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
