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    WGCNA:加权基因共表达网络分析

    加权基因表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA),又叫权重基因共表达网络分析,其根本思想是根据基因表达模式的不同,挖掘出相似表达模式的基因,定义为模块(module)的一种算法。具有相似表达模式的基因很可能是紧密共调控的,功能紧密相关的或同一条信号通路或过程的成员,有其特定的生理意义。芯片原始数据由R语言预处理后,得到基因表达数据,然后由maSigPro包处理得到整个肝再生过程和肝癌发生发展过程中的差异表达用来构建加权基因共表达网络。然后根据基因表达的相似性(共表达的基因)把网络分成几个模块,把每个模块和外部特征(比如时间点,病理进程等)进行关联,同时和maSigPro结果进行对比,鉴定模块中的关键基因(driver gene或hub gene),进行可视化。

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    Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving

    提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法,称为Stereo R-CNN,扩展了Faster R-CNN的立体输入,以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数,并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后,我们恢复准确的三维包围框,以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督,但是,优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明,我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。

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    领券