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生信工具 | TIGA: Target Illumination GWAS Analytics

全基因组关联研究(GWAS)可以揭示重要的基因型-表型关联,但数据质量和可解释性问题必须得到解决。对于根据现有证据确定目标靶点的药物发现科学家来说,这些问题已不是单一的药物发现研究。作者开发的TIGA(Target Illumination GWAS Analytics)通过对全基因组关联研究(GWAS)中与性状相关的蛋白质编码基因进行评分和排序,促进药物靶点的发现。TIGA可以用相同的基因-性状关联指标对性状进行评分和排序。这一重点应用提供了一种合理的方法,通过该方法,GWAS的发现可以被聚合和过滤,以获得适用的信息,并为药物发现科学家提供可用的证据,为确认药物靶点的优先级,以便于研究。

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基础知识:统计学和数据挖掘的区别

1. 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家)认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其是经过本世纪的发展),而现在又出现了一个新的学科,有新的主人,而且声称要解决统计学家们以前认为

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