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【Mol Cell】解析顺式调控密码(二)

转录因子之间合作共同结合DNA 先驱因子模型一个关键(且重要非排他性)是多个转录因子通过在大约150个碱基对核小体距离内结合共同竞争核小体。...通过对核小体缺失区域内转录因子模体位置分析,发现不同转录因子倾向于出现在不同位置,例如已知核小体结合因子富集在核小体缺失区域边缘,这表明转录因子发挥着不同功能角色。...交换这些无结构区域实验表明,它们在确定与其他转录因子松散合作性(即核心模体附近其他转录因子富集)或限制结合哪个子集模体实例基因组区域偏好方面起到了作用。...另一个挑战是,创建或破坏转录因子结合位点必然会影响重叠模体,这可能比创建或破坏模体具有更强影响。弱结合位点可能个别具有微小效应,但在基因调控中共同发挥重要作用。...确定相关TF RNA表达水平一种可行方法是比较不同细胞类型中开放染色质中TF水平和模体富集;然而,这种方法无法解决共同表达同源转录因子可能结合相同模体问题,或者可以调节TF构象和DNA结合其他相互作用伙伴问题

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黑盒测试用例编写八大方法

,一旦数据多了就很难完成 定义:在所有测试数据中(有满足要求也有不满足要求),挑选出具有某种共同特征数据子集 (把所有数字进行分类,可以根据需求来分,要求是0-100,满足要求是一类,不满足要求是一类...上点:边界上点 0,100 离点:离边界最近点 1 -1 99 101 内点:区间内任意一点 闭区间:取出五个点,分别是离点-1 101、内点50、上点0 100 为什么这里离点少了两个...) 水平为一个条件取出几个值 步骤 获取到因子水平 根据因子水平选择正交表(根据数学公式选择,比如五因子水平对应什么,十因子水平对应什么) 替换因子水平 获取试验次数,数学公式替换,形成表为实验表...五(因子)个输入项可以输入可以不输——2水平 如果没有对应表就取比他稍微大一点(七因子2水平)如下: 有五个因子后面的6,7就不用填写了 最后采用错误推测法再追加测试用例 根据直觉和经验推测出针对性测试用例...不可单独使用,是用来补充测试 总结 判定表需求分析、找出输入和输出、找出条件栓和动作栓——全组合 因果图(当输入条件非常多时候)需求分析、找出输入和输出、找出条件栓和动作栓——分析条件结果之间关系

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因子投资基金如何赚钱?

另外对于投资者来讲,若因子策略基金赚钱,他们是否也能获得相应水平收益? 若没有,又是什么因素导致了投资者收益降低呢?...国际发达国家基金月度数据:包括月度收益率,基金净资产,季度换手率,费用比率;数据来源:晨星数据库;由于国际市场因子收益出现晚了一年,样本时间段:1991.01– 2015.12。...),由投资水平高组合收益率减去投资水平组合收益率,其中投资水平指t-1 年总资产增速 若一个因子回归系数为正且在统计上显著,则将该基金分类到对应因子基金当中。...例如:当SMB 系数大于2, 我们认为该基金是小市值基金;当(R_M,t-R_f,t)系数β_i小于0.8,则认为该基金是低β 基金。一只基金可以同时包含多个因子。...虽然我们在这提出两个观点论文所提及结论有所违背,不过论文提供思路和分析工具还是很有借鉴意义。关于共同基金是否能打败市场讨论,【样本集选择】对于最后结论或许至关重要。

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分析全球最大美食点评网站万家餐厅数据 寻找餐厅经营成功秘密

,创建差评数据子集 连接从步骤2到步骤3得到两个子集 从步骤4创建顶级菜肴评价子集,对好评和差评数据集根据评价进行主题建模。...你看到是关于价格范围和评分水平的卡方检验(它给出了一个很显著P值 2.2e-16)。...首先我们将所有的有效属性作为预测因子进行建模,拟合到了一个R square =0.936模型。根据特征重要性图示我们可以得出一个很强影响因子——用户平均评价星级。...◆ ◆ ◆ 应用程序 我们最终产品为R Shiny应用程序,包含以下几项功能: 地图:餐厅成功地理位置分析 主题建模:理解指定类别市场中差评 料理画廊:理解好评中频繁出现料理主题 我们主要用户将是想要开餐厅或扩展餐厅小企业主...通过地图,用户可以找出开餐厅最好地方,或是鸟瞰餐厅间竞争状况。亚利桑那州一张互动地图显示出了这些餐厅,它们被分为某类餐厅中 “高于同类平均水平” 和 “低于同类平均水平” 两组。

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NAR | INTEND:整合不同实验基因表达和DNA甲基化数据

这将使其稍后能够根据给定甲基化谱准确预测特定基因表达水平。2)嵌入阶段,INTEND输入来自两个不相交队列,表示为T1和 T2。它们包括T1DM矩阵和T2GE矩阵。...它分三个步骤进行:(i)根据 DM 数据创建 T1 预测 GE 矩阵;(ii) 根据 T1 预测 GE、T2 GE 和初步步骤中训练模型选择基因子集;(iii) 共同减少所选基因集上两个 GE...同时还展示了其在识别SKCM(皮肤黑色素瘤)癌症亚型和使用来自不同个体两个单组学数据集联合分析LUAD(肺腺癌)方面的实用性。...当使用DM和GE数据集成结果时,对DM样本进行聚类,比仅使用原始DM数据获得了更高聚类存活分离显著性。 另一个典型用例中,开发团队在来自不同来源两个肺腺癌数据集联合分析中测试了INTEND。...INTEND展示了其揭示 DNA甲基化基因表达调控之间联系潜力。

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R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

在这里,我们可以用任何东西替换第一次出现空格。...我们刚刚做最好部分是如何在R中处理因子。在幕后,因子基本上存储为整数,但是用它们文本名称掩盖以供我们查看。如果在单独测试和训练集上创建上述因子,则无法保证两组中都存在两个组。...这会扰乱任何机器学习模型,因为用于构建模型训练集要求它预测测试集之间因素不一致。即。如果你尝试,R会向你抛出错误。...因为我们在单个数据帧上构建了因子,然后在构建它们之后将它们拆分,R将为所有新数据帧提供所有因子级别,即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平,但在集合中没有实际观察。整洁把戏对吗?...我向您保证,手动更新因子水平是一件痛苦事。 因此,让我们将它们分开并对我们新花哨工程变量做一些预测: 这里我们介绍R另一种子集方法; 有很多取决于您希望如何切割数据。

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基础知识 | R语言绘图基础之柱形图

R语言绘图基础之简单柱形图 在视觉性吸引方面,人类绝对是动物界另类。当一张一张数据分析统计表摆在眼前时,人们并不能快速洞察其中关系。...#此处直接从mydata中提取子集,提取方式详见往期文章基础知识 | R语言数据管理之数据集取子集。...这主要是因为ggplot2是根据因子向量水平按顺序展示,而不是根据X轴因子向量顺序排列,因子向量叫做factor,水平向量为level。...⚠️要实现X轴变量降序,需要改变因子向量水平顺序,一定要对表格或者因子向量排序后,再改变其水平顺序,才能使得X轴类别顺序能够匹配Y轴变量降序呈现。...mydata1$City<-factor(mydata1$City,levels=mydata1$City[order$ix]) #根据“Age”排序结果设定因子向量水平顺序。

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SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

此模型ICC大于无条件模型ICC(正如预期那样,因为我们通过添加固定因子来控制某些学生水平变化): 使用一个学生水平固定因子,“流行”总变化几乎一半可以由该学生班级和学生水平固定因子“...R结果 SPSS结果 Mplus结果 这次,我们在WITHIN语句中包括了两个潜在斜率变量,以将Extrav和Sex指定为随机因子。...以前模型一样,最大差异出现在随机性别效应方差估计中,因为它非常接近零。...具有相互作用一个2级因子两个随机1级因子  这是我们在班级变量Texp学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互唯一模型。...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。

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SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据|附代码数据

此模型ICC大于无条件模型ICC(正如预期那样,因为我们通过添加固定因子来控制某些学生水平变化): 使用一个学生水平固定因子,“流行”总变化几乎一半可以由该学生班级和学生水平固定因子“...R结果 SPSS结果 Mplus结果 这次,我们在WITHIN语句中包括了两个潜在斜率变量,以将Extrav和Sex指定为随机因子。...以前模型一样,最大差异出现在随机性别效应方差估计中,因为它非常接近零。...具有相互作用一个2级因子两个随机1级因子  这是我们在班级变量Texp学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互唯一模型。...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。

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SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM分析学生受欢迎程度数据

此模型ICC大于无条件模型ICC(正如预期那样,因为我们通过添加固定因子来控制某些学生水平变化): 使用一个学生水平固定因子,“流行”总变化几乎一半可以由该学生班级和学生水平固定因子“...R结果 SPSS结果 Mplus结果 这次,我们在WITHIN语句中包括了两个潜在斜率变量,以将Extrav和Sex指定为随机因子。...以前模型一样,最大差异出现在随机性别效应方差估计中,因为它非常接近零。...具有相互作用一个2级因子两个随机1级因子 这是我们在班级变量Texp学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互唯一模型。...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。

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使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus分层线性模型HLM

此模型ICC大于无条件模型ICC(正如预期那样,因为我们通过添加固定因子来控制某些学生水平变化):  使用一个学生水平固定因子,“流行”总变化几乎一半可以由该学生班级和学生水平固定因子...R结果 SPSS结果  Mplus结果  这次,我们在WITHIN语句中包括了两个潜在斜率变量,以将Extrav和Sex指定为随机因子。...以前模型一样,最大差异出现在随机性别效应方差估计中,因为它非常接近零。...具有相互作用一个2级因子两个随机1级因子  这是我们在班级变量Texp学生级变量Sex和Extrav之间进行跨级交互唯一模型。...另外,ICC模型5几乎完全相同,这意味着交互作用项不会改变按类别说明差异比例: 总结 进行比较目的是调查来自六个不同统计软件程序嵌套两级层次模型过程和结果可能存在差异。

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因子分析主成分分析之间爱恨离愁。FAFCA

因子分析假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。...4.求解方法不同 求解主成分方法:从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发(相关阵R已知),采用方法只有主成分法。...(实际研究中,总体协方差阵相关阵是未知,必须通过样本数据来估计)   注意事项:由协方差阵出发由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时,要恰当选取某一种方法;一般当变量单位相同或者变量在同一数量等级情况下...此外,最理想情况是主成分分析前变量之间相关性高,且变量之间不存在多重共线性问题(会出现最小特征根接近0情况); 求解因子载荷方法:主成分法,主轴因子法,极大似然法,最小二乘法,a因子提取法。...可以用于系统运营状态做出评估,一般是将多个指标综合成一个变量,即将多维问题降维至一维,这样才能方便排序评估;    此外还可以应用于经济效益、经济发展水平、经济发展竞争力、生活水平、生活质量评价研究上

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因子分析主成分分析之间爱恨离愁。FAFCA

因子分析假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。...4.求解方法不同 求解主成分方法:从协方差阵出发(协方差阵已知),从相关阵出发(相关阵R已知),采用方法只有主成分法。...(实际研究中,总体协方差阵相关阵是未知,必须通过样本数据来估计)   注意事项:由协方差阵出发由相关阵出发求解主成分所得结果不一致时,要恰当选取某一种方法;一般当变量单位相同或者变量在同一数量等级情况下...此外,最理想情况是主成分分析前变量之间相关性高,且变量之间不存在多重共线性问题(会出现最小特征根接近0情况); 求解因子载荷方法:主成分法,主轴因子法,极大似然法,最小二乘法,a因子提取法。...可以用于系统运营状态做出评估,一般是将多个指标综合成一个变量,即将多维问题降维至一维,这样才能方便排序评估;    此外还可以应用于经济效益、经济发展水平、经济发展竞争力、生活水平、生活质量评价研究上

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R语言主成分、因子分析、聚类对我国城镇私营单位就业人员平均工资数据研究分析

02 03 04 确定主成分个数 因此利用R语言中eigen()函数输出特征值,筛选出特征值大于1主成分,从而计算贡献率累计贡献率。...可以看出各个变量在第一主成分因子载荷都很大,因此需要经过因子旋转才能对因子做相关命名解释,以便对实际问题进行分析。...由结果展示可以看出,第一公因子因子这些行业都是一些现代化产业,也就是随着科学技术高速发展和人民生活水平日益提高逐渐发展起来,因此可以命名为新型行业;第二公因子保证了人民基础生活,因此可以命名为基础行业...对于第二主成分来说,因子得分最高地区为山东省,为2.98,说明山东省基础行业发展水平较高于其他地区,而基础产业发展最不好地区为山西省。 确定聚类个数 展示采用Ward最小方差法得出聚类结果。...K-means聚类 利用R软件输出每个类别的类数目聚类中心,得到下表。

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基于潜在结果框架因果推断入门(下)

对于时间序列来说,另一个需要考虑问题是「隐藏混杂因子」(实际上这属于第二种假设,原文在第二节中又描述了一次这篇研究),有研究者提出了一种时间序列去混杂器,其利用时序性执行多重干预分配来在存在隐藏混杂因子情况下估计干预效果...为了模拟选择偏差,去除了干预组一个有偏子集。 「Jobs」。该数据集是 Lalonde 试验数据集 PSID 对照数据集结合。预干预协变量共有 8 种,包括年龄、教育水平、种族、收入等。...该数据集是一项为其四年纵向班级规模研究,用来度量班级规模对学生成绩与其他方面的影响。由于这是一个随机对照试验,所以需通过移除有偏子集方式来人工引入混杂因子。 「FERTIL2」。...除了纯净观察性数据,在真实世界场景中,数据集还可能由来自对照组大量样本来自随机试验(同时包含对照干预)少量样本组成(类似上一节中公开数据集构建方法)。...有研究者提出了为实现这样目标需要面临两个挑战:混杂因子存在以及未观测混杂因子存在。

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什么是DOE?怎么做DOE分析?

水平:在进行每一次实验时,每一因子至少应从两个层次进行研究,称其为因子水平。例如温度可能其应用范围是210℃~230℃,这两个值可以作为因子温度水平。...------------------------------2)正交表性质分布均匀:任一列中,任一因素水平(状态)出现次数相同。整齐可比:任两列中,任意一个水平组合出现次数相同。...R/效应计算:因子主效应=因子为高水平时输出平均值-因子为低水平时输出平均值。...通过Minitab产生均值响应表主效应图:确定后即可生成均值响应表主效应图:效应:某因子由于其水平变化而给Y带来影响,以其平均值极差表示。...其他两个因素影响相对较小。现在角度在统计上认为是一个相对很重要因素,它下设3个水平,请问这3个水平差异表现如何?该选谁作为优水平呢?所以,需要多重比较。

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多元统计分析:因子分析

92.19%,基本能全面反映6项财务指标的信息,所以我们提取前3因子作为公因子 Fa1$uniquenesses # 极大似然法 共同度 Fp1$common # 主因子共同度 从上面结果...是使每个因子上具有最高载荷变量数最小,可简化对因子解释旋转法。 在主成分分析中,用到正交旋转法,假设各因素相关。 假设提取出来公共因素各不相关,是因素分析最基本方法,斜交旋转法相对应。...Fp2$scores # 旋转后因子得分 因子得分信息图 便于绘图,取 前两个因子,x轴为 Factor1, y轴为 Factor2 plot(Fp2$scores, asp=1);abline...检验虚无假设为 相关矩阵是单位阵 若不能拒绝该假设,则表明数据不适合因子分析 一般,显著水平值 越小(0.10),可能表明...《多元统计分析R语言建模》王斌会 本文作者: yiyun 本文链接: https://moeci.com/posts/分类-数据分析/分类-杂记/factor-analysis/ 版权声明: 本博客所有文章除特别声明外

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R语言 常见函数知识点梳理解析 | 精选分析

) 13、ls( )用来列出现所有对象 常见函数列表 14、数据管理相关 15、字符串处理函数 16、因子 17、数学计算 18、数组相关 19、逻辑运算 20、控制结构相关 21、自定义函数相关...22、输入输出 23、工作环境 24、简单统计量 25、时间序列 【往期回顾】 R语言 | 第一部分:数据预处理 R语言|第2讲:生成数据 R语言常用数据输入输出方法 | 第三讲 R语言数据管理...12、%in% 检验x是否为集合y中元素(x%in%y ) > y <- c(1,3,5) > 5%in%y [1] TRUE > 4%in%y [1] FALSE 13、ls( )用来列出现所有对象...:连接或拆分 charmatch,pmatch:字符串匹配 grep,sub,gsub:模式匹配替换 16、因子 factor:因子 codes:因子编码 levels:因子水平名字 nlevels...:因子水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子 table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数 17、数学计算

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