于是想重复一下，这篇文献的数据来源是GOBO，一个乳腺癌的专属数据库，所以我一开始选择了调用TCGA的数据，但是很可惜这个结果的癌症种类特异性是比较强的，试了几种癌症都没有这么显著的结果，要么就是相反的结果...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...除了本文要用到的clinical数据和rnaseq数据外，这个包还支持一系列TCGA数据的调用，但值得注意的是，只能调用2015年11月1日版本的TCGA数据，这是一个比较大的缺点（见下图）。 ?...可以看到结果并不显著，随后我又看了每个亚型分开的图，其中只有一张比较符合文献，但是也没那么显著： ? 所以文章可能是对数据进行了更多方面的筛选。
HDR技术 优点 缺点 Dolby VisionTM - 12-bit colors- Luminance up to 10000 nits (4000 nit...
简单来说，向量嵌入是数据的数值表示。它们主要用于表示非结构化数据。非结构化数据是图像、视频、音频、文本、分子图像和其他没有正式结构的数据。...这就是使用非结构化数据和向量嵌入为何具有挑战性的原因。后面我们将看到，在不同数据集上微调的具有相同基础的模型可以产生不同的向量嵌入。...神经网络的差异也意味着我们必须使用不同的模型来处理各种形式的非结构化数据并生成它们的嵌入。例如，您不能使用句子转换器模型为图像生成嵌入。...因此，找到适合您的数据类型的模型非常重要。 如何比较向量嵌入？ 接下来，让我们看看如何比较它们。本节比较了基于 Hugging Face 的 MiniLM 的三种不同的多语言模型。...一旦我们有了数据，我们就获取不同的嵌入，并将两组嵌入存储在像 Milvus 这样的向量数据库中。我们使用第三个模型的嵌入来查询它们进行比较。 我们希望看到搜索结果是否不同，以及搜索结果之间有多远。
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...在训练数据集上，两种方法的精度都能够达到100%，并且只要训练误差为零就终止训练。...由于我们没有任何面向这种相关性的经验数据，所以我们在权值向量中分析特征的重要性。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解，请参考：https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载的数据为例重新做一次生存分析...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...，select_exp.txt是取了想要的两种基因的数据，因为原数据包含所有基因的表达信息，读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header...上次的结果如下： ? 比较之下差别还是很大的，以后要多多注意了。
我一般用MACS2做peak calling，但是不知道效果是不是最好的，去搜了一下，发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。...这篇文章比较了如下四个软件： ?...image 用 ENCODE中的K562, GM12878 和 HelaS3的DNase-seq的数据从以下几方面去比较这几种软件的效果： sensitivity 和 specificity 作者先从ENCODE...中下载了K562, GM12878 和 HelaS3的几十套转录因子结合（TFBS）的narrow peaks的数据，用BEDOPS取了这些的并集作为比较这几种软件的"reference set"。...但是ZINBA_B的TPR和FDR都比较低，所以ZINBA_B与reference set和其他的方法差距较大。 2. 找到的peaks数量和peaks的长度以及coverage ? image ?
关于JVM最大的误解就是认为它只有一个垃圾回收器，而事实上它有四个不同的回收器，每个都各有其长短。...介绍这块内容的已经很多了，因此这里我打算直接讲一下这几个不同的算法，以及它们的长处及短处。...1.串行回收器 串行回收器是最简单的一个，你都不会考虑使用它，因为它主要是面向单线程环境的（比如说32位的或者Windows）以及比较小的堆。...Java 8及持久代 Java 8中最大的改变就是持久代的移除，它原本是用来给类元数据，驻留字符串，静态变量来分配空间的。...即便如此，它本身并不会减少开发人员将应用解耦到不同的JVM中的可能性。 每个回收器都有许多不同的开关和选项来进行调优，这可能会增加吞吐量，也可能会减少，这取决于你的应用的具体的行为了。
使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization，就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样，所以测序数据量不一样，就是文库大小不同，这个因素是肯定需要去除。...对于这样的数据，需要重新转换成 reads counts 才能做下游分析。...适用于bulk RNA-seq的normalization方法 比较流行的有： DESeq的size factor (SF) relative log expression(RLE) upperquartile...这里选取的是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验的Tung et al 2017的单细胞测序文章的数据 options(stringsAsFactors = FALSE) set.seed(1234567...也可以比较它相当于最粗糙的对数转换，效果好在哪里。
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
在日常开发过程中难免会遇到各个类型的变量的比较以及运算操作，这里我们做了一些简单的汇总，希望能给各位同学在开发中带来帮助。 这里先上一波关系运算符==，!=， 和 >=。...float浮点数比较 golang 支持两种浮点float32和float64，众所众知，涉及浮点数比较或运算是会遇到精度问题，具体要根据golang实现IEEE 754的情况定。...fmt.Println(a > b) //false fmt.Println(c == d) //false fmt.Println(c > d) //true 这里写了一个根据精度进行float比较的简单的类...//方法3 n10 := math.Pow10(2) v = math.Trunc((a+0.5/n10)*n10) / n10 fmt.Println(v) 指针类型比较...interface类型比较 type I1 interface { f() } type I2 interface { f() } type S1 struct { name
一、不同平台 RNAseq 研究的比较 在前面介绍过不同测序平台的优势，目前市场上主流测序平台主要包括短读长测序的 illumina 测序平台，华大基因的 MGI 测序平台，长度长测序的...在 ncbi 的 sra 数据库中，目前超过 95%的的数据均来自于 illumina 测序，这一方面是由于 illumina 发布较早，从 2007 年就开始，另一方面是由于短读长测序价格更低，更适合定量研究...短读长的测序平台优势是价格便宜，测序数据量大，每个样本平均测 20-30 million reads，对每个基因或转录本进行定量，再统计分析差异基因。可以测序到很多低表达丰度的基因。...由于该方法可以获得全长转录本，因此与二代短序列测序技术的 RNA-seq 对比，侧重于转录本结构的分析，能够准确识别转录本同源异构体（isoform）、可变剪切、可变polyA、融合基因、等位基因等，因此在转录本结构分析方面具有无可比拟的优势...三代测序检测到的融合基因示意图 不过，由于 pacbio 测序数据量第，目前 Iso-seq 只能用于定性研究，还不适合用于大规模定量研究。
其中： ① 对于 Trie 树中的每一个节点都确定了一个自动机的状态； ② 给定一个属于该自动机字母表的字符，在图中可以看到根据不同的字符形成的分支； ③ 从当前节点进入下一层次节点的过程经过状态转移函数得出...树来保存数据的；而二叉搜索树就不存在这个问题。...在不同键被映射到 “同一个位置”（考虑 closed hashing，这 “同一个位置” 可以由一个普通链表来取代）的时候，需要进行查找的复杂度取决于这 “同一个位置” 下节点的数目，因此，在最坏情况下...Trie 树可以比较方便地按照 key 的字母序来排序（整棵树先序遍历一次就好了），这是绝大多数 Hash 表是不同的（Hash 表一般对于不同的 key 来说是无序的）。...位数据的存取由 CPU 指令一次直接实现，对于二进制数据，它理论上要比普通 Trie 树快。 2. 节点压缩。
文章专栏: Java-数据结构 若有问题 评论区见 欢迎大家点赞 评论 收藏 分享 如果你不知道分享给谁,那就分享给薯条. 你们的支持是我不断创作的动力 . 1....System.out.println(c1 > c2); // 编译报错 System.out.println(c1 == c2); // 编译成功 ----> 打印false，因为c1和c2指向的是不同对象...3.3 基于比较器比较 按照比较器方式进行比较，具体步骤如下： 用户自定义比较器类，实现 Comparator 接口 public interface Comparator { // 返回值表示不同意思...集合框架中PriorityQueue的比较方式 集合框架中的 PriorityQueue 底层使用堆结构，因此其内部的元素必须要能够比大小， PriorityQueue 采用了： Comparble...使用PriorityQueue创建大小堆，解决TOPK问题 top-k 问题：最大或者最小的前 k 个数据。比如：世界前 500 强公司 链接: 面试题 17.14.
概述 Bean不同配置方式比较 Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy的配置 总结 概述 对于Spring来讲，为实现Bean的信息定义，提供了基于...Bean不同配置方式比较 类别 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy DSL配置 Bean定义 在XML文件中通过元素定义Bean，如： 在Bean实现类处通过标注@Component...true) 通过在Bean方法定义处标注@Lazy指定 通过bean->bean.lazyInit-true指定 ---- Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 1）Bean实现类来源于第三方类库...所以如果实例化Bean的逻辑比较复杂，则比较适合用基于Java类配置的方式 ---- 基于Groovy的配置 基于Groovy DSL配置优势在于可以通过Groovy脚本灵活控制Bean初始化的过程，...如果bean的逻辑较为复杂，则比较适合使用Groovy DSL配置的方式。
随着软件系统的规模和复杂性的增加 ，软件体系结构的选择成为比数据结构和算法的选择更为重要的因素 ，三层客户/服务器体系结构为企业资源规划的整合提供了良好的框架 ，是建立企业级管理信息系统的最佳选择。...随着体系结构的发展，软件框架结构方面也在不断发展，目前在多层应用结构方面出现Java技术和.net技术的实现的不同的解决方案，二者各有优缺点，分别适用于不同规模的系统的要求。...一、系统结构的选择 1、 传统两层C/S结构的缺点 传统的两层客户/服务器模式比较适合于小规模、用户较少、单一数据库且在安全、快速的网络环境下 (例如局域网 )运行 。...单个应用服务器可以为处于不同平台的客户应用程序提供服务，在很大程度上节省了开发时间和资金投入； ③较好的安全性。...在这种结构中，客户应用程序不能直接访问数据，应用服务器不仅可控制哪些数据被改变和被访问，而且还可控制数据的改变和访问方式 。 ④增强了企业对象的重复可用性。
这周在搞数据同步的功能 说是什么数据c库到a库 a库到b库 现在要改成c库直接到b库 由于各种各样的原因吧 这两天才搞明白实现方案是：b库创建一个到c库的链接 然后写个存储过程 让sqlserver的作业定时执行这个存储过程...@server='MJZFPT', --链接服务器别名 @srvproduct='', @provider='SQLOLEDB', @datasrc='172.16.111.111' --要访问的的数据库所在的服务器的...sp_addlinkedsrvlogin 'MJZFPT', --链接服务器别名 'false', NULL, 'sa', --要访问的数据库的用户...'111' --要访问的数据库，用户的密码 GO exec sp_serveroption 'MJZFPT','rpc out','true...同步数据的存储过程 --从C库获取基本信息 use DB_JY go create PROCEDURE [dbo].
通过对表达矩阵的聚类，可以把细胞群体分成不同的状态，解释为什么会有不同的群体。不过从计算的角度来说，聚类还是蛮复杂的，各个细胞并没有预先标记好，而且也没办法事先知道可以聚多少类。...尤其是在单细胞转录组数据里面有很高的噪音，基因非常多，意味着的维度很高。 对这样的高维数据，需要首先进行降维，可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里主要比较6个常见的单细胞转录组数据的聚类包： SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下； install.packages...这里选取的是数据，加载了这个scater包的SCESet对象，包含着一个23730 features, 301 samples 的表达矩阵。...对象的基因信息增加了5列，比较重要的是sc3_gene_filter信息，决定着该基因是否拿去聚类，因为基因太多了，需要挑选 table(fData(pollen)$sc3_gene_filter) #
不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】 就是使用了 这些signature区分生存！...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。...这个教程我也在生信技能树分享过：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断 而且前面我在生信菜鸟团的肿瘤外显子数据分析专辑提到了，很多研究者会嫌弃cosmic数据库的...这个时候，通常的分析节奏，就是把11个自定义的signature去和cosmic数据库的30个突变特征进行对比。原文图表如下： ?...不同signature对比 signatures的本质就是96突变形式的比例，所以可以直接在R里面进行相关性计算。
背景介绍 单细胞转录组测序的确可以一次性对所有细胞都检测到上千个基因的表达，但是，大多数情况下，只有其中的少部分基因是有生物学意义的，比如可以区分不同的细胞类型，或者分化发育相关的基因，或者细胞应对外界刺激的...而且大多数基因之所以在不同的细胞里面表达有差异，其实是技术限制，背景噪音。这些技术限制，包括批次效应，都会阻碍我们发现那些真正的有生物学意义的基因。...寻找highly variable genes (HVG) 那些在样本群体里面表达量变异比较大的基因可能是真正的生物学现象，也有可能是技术误差，而且变异程度总是跟基因的表达量成正相关。...热图+聚类可以看看基因是否在各个细胞类型差异表达，并且把细胞类型比较好的分开。...M3Drop_genes比较一下。
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