我想要建立患者/对照基因表达与年龄和病程的相关性,但首先要分析这些是否真的是影响表达的主要因素。因此,我想对可能造成影响的6个因素进行分析。有人建议我使用PCA,但我不确定这是否是正确的方法。
该数据集包含12名患者和10名对照者(共22个)的transciptome (~22000个基因),在两个样本位置(运动神经元/前角)(使样本总数为44)。如果适用,它还指定了年龄、性别、病程和发病地点。
它的结构如下:
ID SAMPLE TYPE SEX LOC DUR AGE A4GALT A4GNT
我正在学习如何在pyalgotrade的事件分析器中实现自定义策略。。
from pyalgotrade import eventprofiler
from pyalgotrade.technical import stats
from pyalgotrade.technical import roc
from pyalgotrade.technical import ma
from pyalgotrade.tools import yahoofinance
# Event inspired on an example from Ernie Chan
我需要用R计算一个长函数(600 Ligne)的复杂度。我想要的结果可能如下所示
start calculate complexity
**My function**
End calculate complexity
result= " the complexity of this function is x
我想我错过了理解,但是我在基准测试中发现的只是计算运行时间。
start.time <- Sys.time()
*****function*****
end.time <- Sys.time()
time.taken <- end.time - start.ti