单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因...在WGCNA中，通过相关性分析将表型数据和共表达基因关联起来。这种方法要求提供每个样本对应的表型数据的值，利用这个值与module的第一主成分值进行相关性分析，根据相关性分析的结果。...识别与表型相关联的modules。...设想一下，在组间差异非常大的情况下， 不同分组条件下modules与表型数据的相关性结果肯定也会不同，所以对于样本具有不同分组的数据，需要不同分组分开分析，WGCNA当然也支持这样的分析，不同分组的表达量保存在不同文件中...所谓的与表型数据关联，其实就是一个相关性分析，最后可以根据相关性的分析结果，筛选与某种表型显著相关的modules。更多细节请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮 商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。 ...“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中...沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 ?...因此不能忽略的是，没有沃尔玛管理人员的慧眼，“啤酒与尿布”的故事也会淹没在大量的零售数据中。 “啤酒与尿布”并不是新故事 营销界很多人对于“啤酒与尿布”的故事津津乐道，吹捧得如同发现新大陆般！...第三行数据显示购买熟食品的客户在完成购物后，会去买肉类商品。 在表1-3中我们可以看出，熟食与肉类、肉类与熟食之间具有关联关系。
，研究表明消费数据与公司未来三个季度的盈收数据间有着明显的关系。...基于这个实证研究，本文构建了一个简单的多空策略，在提出其他常用因子影响及扣除费率后，该策略取得了年化16%的收益。...在市场有效的假设下，一家公司的销售数据被直接纳入到公司的价格中，因此上述数据可以被作为为传统基本面因子的替代。然而，我们的度量可能更好，因为它更及时，并且基于更高频率的交易数据。...，而且能够通过1%显著水平下的统计检验。...下表也给出了ΔSALES与其他因子的相关性： 总结 消费大数据，具体到信用卡或借记卡的消费数据在国内的可获得性可能不是特别容易，但或许可以使用电商消费数据进行类似的研究。
TIMER（public resource at http://cistrome.org/TIMER），对肿瘤浸润免疫细胞进行评估，研究免疫浸润对各个临床特征的影响，并且将免疫浸润与患者预后相关联。...value ≤ 0.05) （4）富集到免疫特征 （5）最小二乘拟合方法优化，根据免疫特征基因来推断6种免疫细胞的丰度 文章是如何将免疫浸润与基因表达联系的呢？...c/d:趋化因子（绿色点）及受体（紫色点）的互作网络，彩色的点表示在该癌型中，与CD8 T/巨噬细胞的浸润与主要的趋化因子（微环境中表达值）显著相关。...分析表明，免疫浸润的肿瘤间异质性可能是由肿瘤遗传变异以及趋化因子/受体网络的疾病特异性表达模式引起的。 四、对免疫治疗靶点的影响 研究涉及109个与免疫组成相关的癌基因。...发现SKCM中CTLA4的表达与不同肿瘤中CD8 T细胞浸润性有不同的性相关，KIRC中也同样，高表达的TIM3具有不同的CD8 T细胞浸润性（b）。 实验验证TIM3和CD8 T细胞浸润的水平。
因子分析概述 因子分析（factor analysis, 简称FC）又称因素分析，基于相关关系而进行的数据分析技术，是一种建立在众多的观测数据的基础上的降维处理方法。...因子分析是对数据进行“降维”的另一种方法，它是主成分分析的推广和发展，也是研究相关矩阵或协方差阵的内部依赖关系，其思想在于:将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的关系。...在医学、心理学等研究中，有些变量是可以直接测量的，称之为可观测变量或显变量，比如血压水平；有些变量是无法直接测量的，它们只能通过其他多个可观测变量来间接地反映，称之为不可观测变量或潜变量，比如学习能力这个指标是无法直接测量的...e1、e2、en只与相应的一个X有关，故称之为特殊因子或个性因子。...此外，也可以利用其他函数来提取因子分析的结果，函数varimax()可用于完成因子载荷矩阵的旋转变换，其返回值为一个列表，其中包括旋转后的因子载荷阵和旋转矩阵；函数promax()用于完成斜交变化，返回值与函数
12月1日下午，由上海大数据联盟、数据猿主办的第20期魔方大数据在上海宝华万豪酒店成功举办。...本期魔方大数据以“政务大数据”为主题，邀请了技术方和产业方大咖共聚一堂，共同探讨了政务大数据落地实施的有效路径，上海大数据联盟常务副秘书长马慧民全程主持。...、数据资源整合难、新技术应用难等棘手问题，如何将大数据技术更有效的运用，实现政务大数据从概念到实施的转变？...12月1日下午，由上海大数据联盟、数据猿主办的第20期魔方大数据在上海宝华万豪酒店成功举办。...市民云是一个服务平台，我们把与个人生活相关的服务形成了一个便民服务的总入口，衣、食、住、行都在里面。
量化投资与机器学习是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。...这些上市公司的基本面数据来自CRSP，行情数据来自Compustat，分析师一致预期数据来自IBES。 表1中，A部分给出了从数量、销售额及市值维度的数据覆盖度。...使用Fama-French六个因子(Fama-French 3、RMW、CMA和Momentum)计算多空投资组合的alpha值Panel A显示等权投资组合的结果，Panel B是市值权重投资组合的结果...没有一个WEB投资组合在任何传统水平上显示出重要意义。这些结果表明，WEB中的信息很可能会被迅速传播，而BRAND中的信息则会被延迟地纳入价格中。...表6估计了t + 1、t + 2和t +3个月的平均收益和多空组合扣除Fama-French六因子及交易成本之后的Alpha。如表3所示，我们关注消费行业样本。
结构相关的转录因子通常有相似的Motif，因此，为了将Motif分配给特定的转录因子，将结构家族中转录因子的启动子可及性与整个状态轨迹上的Motif富集相关联。 3....糖尿病和空腹血糖的胰岛细胞类型富集与全基因组关联研究 由于影响糖尿病和空腹血糖水平的基因变异在胰岛调节元件中富集，进一步确定与糖尿病和相关的定量表型和其他复杂突变相关的变异的基因富集。...观察到INShigh β细胞与空腹血糖水平关联显著(FDR<0.1%)，有明显更强的富集；以及INShigh和INSlow β细胞状态与T2D关联，富集程度一致。...将空腹血糖和T2D富集Z-score与来自chromVAR33的转录因子Motif富集相关联，观察到空腹血糖与T2D富集和PDX等β细胞转录因子的Motif呈正相关，空腹血糖与富含INShigh β细胞的转录因子...这些结果提供了对β细胞及其转录因子在T2D风险和空腹血糖水平中作用的功能状态解析，并暗示其他类型的内分泌细胞在T2D风险中的作用。 4.
研究使用了多种统计方法来分析数据，以下是一些关键的统计方法学亮点：序数逻辑回归模型（Ordinal Logistic Regression Models）：用于研究有序性暴露组（即性伴侣数量）与个别人口统计学...多重协方差分析（MANCOVA, Multivariate Analysis of Covariance）：使用Pillai-Bartlett迹统计量来研究与性暴露组相关联的细胞因子、短链脂肪酸（SCFAs...自然效应模型（Natural Effect Models）：用于理解生物标志物水平（如微生物组、SCFA和炎症细胞因子）的变化是否介导性暴露组对HIV-1血清转换结果的影响。...约束线性混合效应模型（CLME, Constrained Linear Mixed Effects Models）：用于评估性暴露组和血浆炎症细胞因子水平之间的单调递增趋势，同时校正细菌抗生素使用情况。...趋势分析（Trend Analysis）：用于评估不同性暴露组之间的SCFA和炎症细胞因子水平。
如何将数据高效运用于互联网产品的主要承载形式——推荐系统？带着诸多问题，我们采访了微软亚洲研究院（MSRA）资深研究员谢幸博士，一起聊聊异构数据与推荐系统的那些事儿。 ?...推荐系统是比较常见的应用，有很大的商业前景，它可以看作用户画像的一个重要应用，用户画像的用途很广，可以用于个体和群体数据建模、个性化或预测等。 现阶段研究重点主要为深度学习与推荐系统的结合。...一方面，要达到博士的水平需要做很多技术研究，比如论文至少要有三个以上的创新工作，这些工作如果完全没有技术研究作基础，不可能做到；另一方面，我们也要求能够把这些研究成果应用到微软的产品里，不仅如此，这些研究需要成系统...异构数据在推荐系统的应用 CSDN：在演讲主题之外，请谈谈您目前还关注哪些技术与研究，为什么对这些话题感兴趣？...这些与数据挖掘是可以相结合的，心理学里有一个方向是人格心理学，我了解以后觉得很有意思，可以用计算机做这件事情，后来我们与心理学结合完成了人格推测模型。
综上所述，当因子水平数很多时，使用正交表测试方法可以实现以最少的测试用例数达到与大量全面测试等效的结果，是一种高效率的测试方法。 ?...场下业务诸如数据整合平台、监察系统等，通常功能页面的查询条件很多很复杂，这种情况下就可以考虑使用正交表法。下文以数据整合平台的个体做市商成交量情况为例，具体说明标准与非标准正交表的使用方法。...，除第一个因子有两个水平之外，其余的因子都是三个水平，对于此1因子2水平与7因子3水平的刚好可以使用L18(2137)的18个测试用例如下： ?...表四：标准正交表生成的测试用例集 （二）非标准正交表的分配 很多情况下，查询条件的因子数和水平数无法找到标准的正交表进行套用，则找到与因子数与水平最接近的正交表。...参考文献 [1] 铁军.全因子分析[J].试验设计与数据处理,2009,10(1). [2] 赵丹.正交试验设计. https://wenku.baidu.com/view/0bc2128cfab069dc51220127
软件包 pprof主要功能是可视化工具所期望的格式写入运行时的分析数据 获取所有已知profile的切片，按名称排序 开启/关闭 当前进程CPU profile 如何将当前进程的堆栈信息写入文件中 新建...profile 将当前栈添加到分析中 获取当前执行栈的数量 从该分析中移除与值value相关联的执行栈 将profile写入到文件中 通过名称查找profile 开始之前先下载性能文件分析工具，下载地址...从该分析中移除与值value相关联的执行栈 func (p *Profile) Remove(value interface{}) Remove从该分析中移除与值value相关联的执行栈。...image.png 软件包 pprof主要功能是可视化工具所期望的格式写入运行时的分析数据 获取所有已知profile的切片，按名称排序 开启/关闭 当前进程CPU profile 如何将当前进程的堆栈信息写入文件中...从该分析中移除与值value相关联的执行栈 func (p *Profile) Remove(value interface{}) Remove从该分析中移除与值value相关联的执行栈。
之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模...以下将分别讲解在R语言和Python中如何生成因子变量、如何将数值型变量转换为因子变量、以及如何对因子变量进行重编码。...），labels作为因子标签（可选参数，与前述因子水平对应，若设置，则打印时显示的是对应因子标签，省略则同因子水平一样，使用向量中不重复值【即类别】作为标签），ordered是逻辑参数，设定是否对因子水平排序...通常来说，factor函数中，levels一般不用设置，函数会自动判断向量内有几个水平，但是倘若要生成有序因子的话，默认会根据字母顺序排列，如果自然顺序与目标有序因子顺序不一致，则一定要指定levels...，pandas的数据框也有与R语言同名的函数——cut。
在跨多个产品和客户的生态系统中，许多不同的特征同时发生变化，而其中许多特征又相互影响，这些变化往往是微妙的，并与一些数据实例相关联。这将问题与概念漂移(concept drift)探索区分开来。...此外，与单个消费者相关联的典型的低量的数据实例需要更简洁有效的学习方法，从而最大限度地利用数据中的信号。...这种纯因子模型很好地捕捉了用户和项目之间的交互作用。然而，大部分观察到的评分值都是由于与用户或者商品相关联的影响，而与它们的交互作用无关。...于是我们得到新的估计： 和上面的算法略有不同,此处我们使用SVD++, 添加了第二组商品的因子，将商品与因子向量相关联, 这些新的商品因子用于根据用户评分的项目集来描述用户。...一天与一个整数相关联（在我们的数据中是一个介于1和30之间的数字），因此电影偏差被分成固定部分和时间变化部分： 虽然binning参数在项目上工作得很好，但对用户来说这是一大的挑战。
图 1 02 TME中各种免疫相关因子的平均水平量化 在每种癌症类型中，作者估计了 31 种不同免疫相关因子的平均水平，这些因子先前已被报道与 ICI 反应相关，包括肿瘤新抗原特征、TME 特征和检查点靶标相关变量...为了确定 TMB 能力的免疫相关调节剂，作者在本研究涉及的 14 种癌症类型中计算了每个免疫因子的平均水平与基于 OS、ORR 和 PFS 的 TMB 能力的三个测量值之间的相关性（图2A 和 B）。...结果显示四种免疫因素与所有三种结果测量的 TMB 能力相关（图 2C）。如图2D所示，两种调节剂与 TMB 功率呈正相关，包括 M1 巨噬细胞水平和肿瘤纯度水平，并称它们为正调节剂。...其他两种调节剂与 TMB 功率呈负相关，包括 PDL1 组合阳性评分和静息树突细胞，称之为负调节剂。其中淋巴细胞的总体水平与 TMB 功率没有显著相关性。...本研究利用现有数据，首先考虑癌症适应症，以研究 TMB 是否是一种新的、尚未探索或未充分探索的癌症类型中的有效生物标志物，接着考虑了如何将 TMB 与其他变量结合以获得更具预测性的生物标志物，思路新颖，
，当我们把目光放向物联网时，其实也是这样，随着互联网的壮大，物联网也在迅速崛起，而物联网可视化的万物可视也成为了当前的一大需求，将三维实景与数据结合起来也成为了可视化的一大亮点。 ...物联网可视化通过3D实景模型，结合了各种传感技术、以互联网来传递数据，并且将数据传入到可视化应用中，变化成可直观查看的图表，如温度云图、信息报警、安防监控等等，将一系列的零散功能结合在一起，形成一个完整的可视化应用...在物联网可视化领域，如何将图表数据与三维场景进行交互呢？ 使用ThingJS在线开发即可快速使用Echarts图表结合三维场景！...其实非常的简单，进入到Echarts官网，点击实例，选择其中的例子，将该例子中的代码复制出来，修改其中的数据，后期结合可以通过Ajax获取参数来动态的修改我们图表中的数据。...（这一章节我们主要讲解如何修改图表，将图表与三维场景相结合）将数据放入到ThingJS的代码中去，具体位置是找到ThingJS要被替换的图表，将“XXXOption"或者是“Option”中的数据全部替换掉
为了归一化计数数据，DESeq2 使用前面教程中讨论的比率中值方法计算每个样本的大小因子。...查看每个样本的总读取数： # Total number of raw counts per sample colSums(counts(dds)) 这些数字如何与尺寸因子相关联？...通过使用大小因子的中值比值，DESeq2 不应偏向于被少数 DE 基因吸收的大量计数；然而，这可能导致大小因素与仅基于测序深度的预期大不相同。...Dispersion estimates 这是一个很好的检查方式，以确保您的数据非常适合 DESeq2 模型。您希望您的数据通常散布在曲线周围，散布随着平均表达水平的增加而降低。...这会令人担忧，并表明数据与模型的拟合不佳。 worrisome 下图显示离散值最初下降，然后随着较大的表达值而增加。
为了归一化计数数据，DESeq2 使用前面教程中讨论的比率中值方法计算每个样本的大小因子。...查看每个样本的总读取数：# Total number of raw counts per samplecolSums(counts(dds))这些数字如何与尺寸因子相关联？...通过使用大小因子的中值比值，DESeq2 不应偏向于被少数 DE 基因吸收的大量计数；然而，这可能导致大小因素与仅基于测序深度的预期大不相同。...图片在 RNA-seq 计数数据中，我们知道：为了确定差异表达的基因，我们评估组间表达的变化并将其与组内（重复之间）的变化进行比较。对于每个单独的基因，均值不等于方差。...图片这是一个很好的检查方式，以确保您的数据非常适合 DESeq2 模型。您希望您的数据通常散布在曲线周围，散布随着平均表达水平的增加而降低。
首先，我们讨论了转录因子如何以剂量依赖和协同的方式与特定的DNA序列结合。然后，我们继续讨论辅助因子如何促进转录因子的功能，并调节增强子、沉默子和启动子等模块化顺式调控元件的活性。...然而，顺式调控密码在很大程度上依赖于细胞环境，因为直接读取DNA序列的转录因子（TF）在不同细胞类型之间有所差异，而DNA甲基化等表观遗传标记也会调节转录因子与DNA的结合。...然而，顺式调控密码在很大程度上依赖于细胞环境，因为直接读取DNA序列的转录因子（TF）在不同细胞类型之间有所差异，而DNA甲基化等表观遗传标记也会调节转录因子与DNA的结合。...顺式调控密码的第三个特点是，与控制翻译肽链身份的定性遗传密码不同，顺式调控密码旨在描述转录的定量水平。基因的转录不仅仅是“开”或“关”，而是展现出由RNA聚合酶分子通过基因时的精确水平控制。...为了本综述的目的，我们将这些机制分为四个层次进行讨论，从基因组规模最小到最大：（1）转录因子读取DNA序列，（2）单个顺式调控元件的模块化功能，（3）远程顺式调控元件与目标启动子之间的相互作用和兼容性，
用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中进行计算，在计算前请确保数据中没有缺失值。 判断要选择的主成分数目（这里不涉及因子分析）。...后面每一个主成分都最大化它对方差的解释程度，同时与之前所有的主成分都正交.我们都希望能用较少的主成分来解释全部变量。 数据集USJudgeRatings包含了律师对美国高等法院法官的评分。...碎石图（直线与x符号）、特征值大于1准则（水平线）和100次模拟的平行分析（虚线）都表明保留一个主成分即可 可以看出只有左上交Component Number为1的特征值是大于1且大于平行分析的特征值的...可以看出第一主成分（PC1）基本与每个变量都高度相关（除了CONT），也就是说，它是一个可用来进行一般性评价的维度。 h2栏指成分公因子方差——主成分对每个变量的方差解释度。...SS loadings行包含了与主成分相关联的特征值，指的是与特定主成分相关联的标准化后的方差值（本例中，第一主成分的值为10）。
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