虽然我一直讲解的GEO数据挖掘，都是基于mRNA这样的表达芯片，但实际上miRNA，lncRNA，甚至circRNA芯片也是大同小异的分析流程。 as a noninvasive biomarker for diagnosis of colorectal cancer，值得一提的是，作者并没有上传其芯片数据哦。 但是数据分析流程是没有区别的。都是走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。 这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下： 第一讲：GEO，表达芯片与R 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲 本文对于cirRNA芯片的表达矩阵分析也不例外，就是差异分析后的火山图及热图如下： ? 生物信息学数据分析流程 通常是描述一下所采用的芯片，然后分析方法，这个文章里面的并不是最佳分析方法。
前面我们已经介绍过circRNA的基础概念: 首先了解一下circRNA背景知识，背景知识，以及 circRNA芯片分析的一般流程，还有circRNA-seq分析的一般流程。 circRNA和lncRNA作为典型的内源竞争性RNA，此款芯片可以让您畅游ceRNA调控研究。挑战性样本（血清、血浆、外泌体）同样适用。 其实就是大杂烩，包含了mRNA、lncRNA、circRNA这么多信息，那么就可以对不同的表达矩阵分开是走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释等等。 这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下： 第一讲：GEO，表达芯片与R 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲 Networks in Gastrointestinal Stromal Tumour ，就表明芯片数据上传到了在 GSE131481.
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前面我们系统性的总结了circRNA的相关背景知识： 首先了解一下circRNA背景知识 circRNA芯片分析的一般流程 circRNA-seq分析的一般流程 ceRNA-芯片分析的一般流程 同样的策略 所以昨天我们发布了：lncRNA的一些基础知识 ，那么接下来我们需要分享的就是lncRNA芯片的一般分析流程和lncRNA-seq数据的一般分析流程！ 这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下： 第一讲：GEO，表达芯片与R 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲 学徒作业：下载这个文章的这个数据集也走差异分析流程，并且进行GO/KEGG数据库功能富集注释看看是否与文章相符合。 芯片里面是有 lncRNA 和 mRNA 就可以分开分析，分开走差异流程，分开富集分析，这样的话图表就多一点。比如文章就展示了两个热图，如下： ?
前面我们系统性的总结了circRNA的相关背景知识： 首先了解一下circRNA背景知识 circRNA芯片分析的一般流程 circRNA-seq分析的一般流程 ceRNA-芯片分析的一般流程 同样的策略 甲基化芯片数据的R包作者，我们生信技能树也多次推送过相关教程。 R包是：EpiDISH 甲基化芯片数据分析的一般流程 大部分情况下的甲基化芯片数据分析，与mRNA表达芯片拿到的表达矩阵下游分析并没有本质区别。 这些流程的视频教程都在B站和GitHub了，目录如下： 第一讲：GEO，表达芯片与R 第二讲：从GEO下载数据得到表达量矩阵 第三讲：对表达量矩阵用GSEA软件做分析 第四讲：根据分组信息做差异分析 第五讲 成型的甲基化芯片数据分析流程 其实我们生信技能树前面的多个教程也系统性介绍过，比如850K甲基化芯片数据的分析 ，还有Bioconductor的DNA甲基化芯片分析流程 可以很清楚的看到，也是以差异分析为主
大家好，今天分享一个通过 Python 自动创建相关图片的教程，而这个相关图片就是《历史上的今天》，那么为啥是历史呢，因为我是一个历史迷，从小就喜欢啃历史书，随着年龄的增长，这份热情还是没有减退~ 好了闲话不都说 orient='index', columns=['事件']) df = df.reset_index().rename(columns={'index': '年份'}) return df 图片制作 对于最终生成的图片，使用的是 PyEcharts 制作，核心代码复用了《可以叫我才哥》公众号号主才哥的相关代码，下面我们简单解析下相关代码 首先我们明确图片基础是 Line 类型，没错就是我们平时用的最多的折线图 ~） 也就是说上面的代码生成了一系列数据，这些数据 X 轴都是 10，Y 轴是从 0 开始，一直到循环的最后一个值递增，同时还通过LabelOpts设置了 msg 信息，也就是我们最终看到的历史信息 XY ，反正萝卜我是不达标的，这样样式如果是我自己，可能要对照官网调整大半天，哈哈哈 好了，图片制作就介绍到这里 部署 Web 服务 因为有个需求就是每天获取图片，然后转发到微信群，那么最方便的方法就是部署成
在影片上映10天，累计收获8亿票房的时候，王易冰告诉记者，所有电影放映用的数字拷贝在制作时都带有密钥，期限一般是30天，从影院发行的角度来说，如果一个月以后我们的影片仍然有市场需求，还是会有少量排片。 《心花路放》制片人王易冰向记者介绍：“一般而言，对于影院来说，影院的收入卖的是一个空间和时间。影院一天营业14个小时和10个厅，哪个影片能产生更多的票房它才愿意排片。 传统宣发的互联网化进程 此前，有业内人士的观点认为，未来电影发行的互联网化趋势是，片方会选择以下模式来操作，即选择一个金融众筹平台+电商平台(在线票务)+视频网站的模式。 麦特此前的成功案例有《致青春》、《小时代》等，那么，他们是如何通过一整套完整的工业化的策划、执行流程完成《心花路放》这个项目的? 定位：男性电影→全家共享电影(强关系电影) 无数例子证明，一部影片的人群定位几乎决定了整体宣传的方向，继而一定程度上间接影响了票房的走势。
随着超高清和5G时代的到来，很多工作在新技术的加持下突破了时间和空间的限制，而媒体影视行业就是受影响最明显的行业之一。影视制作流程中，跨国跨地域协同创作渐渐成为不可忽视的方向。 远程审片系统的出现将帮助影视的创作、宣发、后期制作以及播映的效率和质量大大提升。 目前视频从业者在线审片时一般利用各类网盘和来分享和预览大的视频文件，然后通过邮件、微信建群等方式来交流想法和意见，整个过程需要在各种平台工具间切换耗时费力。 正是由于这些原因审片工作无法做到实时进行，每次审片流程变得冗长且低效。 为了解决以上问题，腾讯影业智影团队与腾讯多媒体实验室联手打造的腾讯智影审片平台应运而生。 ? 其使用场景覆盖拍摄、制片、后期、宣发等各个阶段的用户，帮助缩短影视作品上线周期。
ps：get内部也有一个lab，欢迎有兴趣的程序员或设计师加入，一起探索。公众号回复：lab ? 我们先了解下steam lab发布的几款值得学习的实验品： 001 微型宣传片 | 每款游戏 6 秒宣传片 用数秒时间即可了解 Steam 里的每款游戏。 微型宣传片时长 6 秒，循环播放，重点突出，易于浏览，观看者可以迅速了解 Steam 上的游戏。 ? 关键是用户可以控制热门或小众的游戏的权重，还可以改变游戏发行日期新旧的权重。 ? 003 自动展示 | 游戏TV节目 如果 Steam 能每天魔术般生成一个节目，展示最新最好的游戏，会怎么样？ 因此，我觉得机器学习生成视频的一个比较容易出爆款的方向是类“电视导购节目”的产品。 与作者更深入的交流，可以关注作者的知识星球
在《魔兽》电影项目上，腾讯影视大数据联合团队就跟制作方传奇影业30人的数据团队建立了深入的合作关系，将之前游戏数据营销经验融合到好莱坞的解决思路中，结合内搜团队的数据技术实力，对《魔兽》宣发全过程中提供了细致的数据服务支持 上图可以看出：票房预测贯穿于电影制作、宣传整个流程。票房影响因素多，时间跨越大，预测难度高。 对于电影票房预测，我们搭建了一套完整的预测流程，针对不同的阶段我们提供不同的预测模型。 IP影视制作过程中，一部电影在上映之前，有效了解它的受众情况，对于电影最终的成功意义重大。 电影主要的正面观点是影片很有意思、特性酷炫、画面震撼，主要的负面观点是影片看不懂、剧情一般、结局不好。 ? 经过《洛克王国》、《魔兽》等多部电影从制作、宣传到上映多个阶段的数据跟进和分析，内部搜索平台部积累了一整套的技术解决方案：IP价值分析、IP用户计算、票房预测、舆情跟踪等。 ?
互联网时代的飞速发展，文字和图片或是语音这种传统的社交方式已经慢慢退到历史的角落，各类视频直播APP的出现，引领了新一轮的社交娱乐潮流，同样也点燃了与此相关的各类行业新卖点。 一般为iOS和Android两个版本，运营商根据目标人群的消费习惯以及心理需求，制定相对应的功能 其次是选择什么样的开发公司 功能的简易复杂程度是决定价格的重要因素，而简易手机软件则只需要一个会程序的程序员即可 ，一般这样子的价格为几千块即可。 若是功能要求比较复杂，同时对于结构的优化以及页面操作流畅度等比较高，那么就得选择一个专业的开发公司。 最后就是后期宣传以及运营 一款好的视频直播APP软件要做好后期的宣传推广，无论是广告还是人员都是一笔不小的费用;而这些都是要看运营商自身的选择以及要求了。 想在直播行业闯出一片天地的各位。
传播度：通过各种营销活动，在互联网产生的影响力，比如搜索/社交/媒体的影响力，当然对应明星导演，相关话题也包括进来，传播度一般在宣发阶段，并且随着电影上映日期的接近逐步变高。 排片量：一般是上映前一周才会有排片，排片量的大小一般取决于电影传播度，竞品和档期，这个一般由院线经理根据经验决定，当然如果有足够的排片数据，通过数据驱动的方式生成最优排片，也是未来的一个方向。 ? 票房影响因素分解图 另一方面，结合电影制作流程，票房预测在不同阶段可以拿到的信息有所不同，影响影片票房的因素很多，从影片的筹备制作到影片上映，影响的因素都有所不同，且每个因素对最终票房产生的影响也有着巨大的不同 舆情计算流程 下面是我们的舆情系统给出的《寻龙诀》的整体概况： ? ? 舆情系统示例 主要技术 上面说了这么多，要做好票房预测（尤其是早期票房预测），不仅仅是预测，需要的技术点，我们汇总一下： ? 在这个大背景下，我们和互娱市场部数据营销中心成立了“腾讯影视大数据联合项目”，目标是对影视行业从IP评估，筹备制作，宣传发行，营销排片，公关舆情整个流程提供数据支持服务。
近年来，数字技术呈飞速发展态势，5G、大数据、人工智能、区块链、VR/AR 等新技术正不断被传统新闻传播流程引入。行业融媒体平台也在不断更新发展理念，推动软硬件迭代，改变传统的运作模式。 发布与管理模块：包含移动端宣传产品的运营管理、第三方发布；完成媒体业务应用建设与拓展，推动传统媒体和新型媒体、以及各行业机构内的宣传部门在组织、流程、技术、内容、渠道、平台、经营、管理等方面的深度融合和业务创新应用 生产管理系统 围绕选题的媒体融合内容生产与分发的业务管理、任务管理、工作流程监管、资源调配、全员绩效等。 5. 新媒体矩阵统一发布系统：新媒体矩阵号管理、全媒体文稿编辑器、统一发布运营。 H5制作运营系统：H5编辑创作、模板管理、打赏和红包等互动运营等。 8. 融媒体演播室制播系统 采集系统、远程连线系统、导播制作系统、实时包装系统、大屏助演系统、制播管理系统等。 10. 用户管理系统 角色权限管理、联动运营管理等；可扩展多租户管理功能。 11.
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