特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的内容。
基于微生物组数据绘制Co-occurence network的方法网上已有非常多的教程，但在试过多种方法以后，我发现还是R包 microeco最简单，再加上Gephi进行美化一般能做出可用于发表的图。
前面一段时间在GitHub上看到有人利用Python玩一款名为“跳一跳”的微信小程序，于是打算自己也来试一试，毕竟这款小游戏最近吸引了众多人的目光。
今天和大家分享的是2019年9月发表在Front Oncol（IF：4.137)上的一篇文章，“Genomic Signatures of Immune Activation Predict Outcome in Advanced Stages of Ovarian Cancer andBasal-Like Breast Tumors”。作者利用已建立的转录组免疫特征来识别预后良好的晚期卵巢癌和晚期基底样型乳腺癌患者；组合其中的4个基因，作为整体预测晚期患者的生存期，并进行肿瘤免疫浸润分析。
这个代码实现的是 手动点击起点 和 终点 ，程序自动判断距离、触屏时间 完成跳跃
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。
chromVAR 是一个 R 包，于2017年发表于Nature Methods上，用于分析来自单细胞或bulk ATAC 或 DNAse-seq 数据的稀疏染色质可及性数据。该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。
主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤： （1）识别缺失数据； （2）检查导致数据缺失的原因； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。 （2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
这篇推文主要探讨下WGCNA如何处理分类性状。之前已经演示过WGCNA实战了：WGCNA实战：识别免疫相关lncRNA
我们详细介绍了差异表达分析工作流程中的各个步骤，并提供了理论和示例代码。为了给运行DGE分析所需的代码提供更简洁的参考，我们总结了如下分析中的步骤：
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2数据进行归一化差异水体指数（NDWI）和归一化差异植被指数（NDTI）的分析。这些指数有助于识别水体和植被覆盖情况。
rstatix 包提供了一个与「tidyverse」设计哲学一致的简单且直观的管道友好框架用于执行基本的统计检验， 包括 t 检验、Wilcoxon 检验、ANOVA、Kruskal-Wallis 以及相关分析。
WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis）称为加权基因共表达网络分析是一种适合进行多样本复杂数据分析的工具，通过计算基因间表达关系，鉴定表达模式相似的基因集合（module），解析基因集合与样品表型之间的联系，绘制基因集合中基因之间的调控网络并鉴定关键调控基因。其适合应用于复杂的多样本转录组数据，是发表转录组高分文章的必备技能。
本篇幅介绍Flink Table/SQL中如何自定义一个表函数(TableFunction)，介绍其基本用法以及与源码结合分析其调用流程。
意图识别（intent detection）是面向任务对话系统的核心模块，其标注数据较少，所以研究怎样用少量数据训练出一个优秀的意图分类器（few-shot intent detection）有着很高的实用价值。
DESeq2 工作流程的下一步是 QC，其中包括样本和基因程度上，以对计数数据执行 QC 检查，以帮助我们确保样本或重复看起来良好。
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 进行洪水灾害监测。通过分析Sentinel-1雷达数据，我们可以识别特定时间段内的洪水变化情况。
1写在前面 之前我们完成了WGCNA输入数据的清洗，网络构建和模块识别。😘 而且还介绍了如何对大型数据分级处理，有效地减少了内存的负担。😷 ---- 接着就是最重要的环节了，将不同module与表型或者临床特征相联系，进一步鉴定出有意义的module，并进行module内部的分析，筛选重要基因。🤒 不得不说，东西还是挺多的，而且非常重要，我们一起来试一下吧。🥰 2用到的包 rm(list = ls()) library(WGCNA) library(tidyverse) 3示例数据 load("Femal
箱形图显示高/中分化LUAD肿瘤与低分化LUAD肿瘤成纤维细胞亚群的相对丰度，通过CIBERSORTx测量
DESeq2工作流程中的下一个步骤是QC，它包括对计数数据执行样本级和基因级QC检查的步骤，以帮助我们确保样本/重复看起来良好。
协程是单核的，是一个线程下执行的，所以每一时刻只会有一个协程在运行。线程一般由cpu调度，协程由用户调用
可以看到是20个m6a基因，以及 1.5万个lncRNA的表达量矩阵，而且样品数量是500个；
单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因，然后针对这些基因通过富集分析来研究其功能。
本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对湖泊水位变化进行监测。通过MODIS数据集，我们可以识别2001年和2023年的湖泊范围，并计算湖泊的高程变化。
📷 视频地址：http://mpvideo.qpic.cn/0bc3tiabgaaaneakrfjtfvrvbgwdconaaeya.f10002.mp4? 参考： 如何合理的展示相关性分析结果？？
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本博文中的代码，实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5，并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model。
P=[fx0cx0fycy001] P = \begin{bmatrix} f_{x} & 0 & c_{x} \\ 0 & f_{y} & c_{y}\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} P=⎣⎡fx000fy0cxcy1⎦⎤
R 相关性分析 1. 相关性矩阵计算： 加载mtcars数据 > setwd("E:\\Rwork") > data("mtcars") > head(mtcars) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 11
40. 每天分别有多少股票是最新5个交易日中至少有4个交易日的收益率超过当天市场平均收益率？
由于最近毕业论文缠身，一直都没有太多时间和精力撰写长篇的干货，但是呢学习的的脚步不能停止，今天跟大家盘点一下R语言与Python中到的相关性分析部分的常用函数。 常用的衡量随机变量相关性的方法主要有三种： pearson相关系数；即皮尔逊相关系数，用于横向两个连续性随机变量间的相关系数。 spearman相关系数；即斯皮尔曼相关系数，用于衡量分类定序变量间的相关程度。 kendall相关系数；即肯德尔相关系数，也是一种秩相关系数，不过它所计算的对象是分类变量。 R语言： cor cor.test corrp
1.由DriverManager根据数据库的URL标识，自动识别查找注册给DriverManager的多各Driver对象，
本文记录一个 WPF 已知问题，此问题已经被我修复。传入错误的数据给到 WriteableBitmap 对象，比如调用 WritePixels 时传入错误的 stride 数值，将可能导致渲染线程进入无限自旋锁
定睛一看，没有eaf值啊，这可咋整，后续需要用到read_outcome_data函数，eaf值是必须的呢！
在本篇博客中，我们将通过Google Earth Engine (GEE) 探索湖泊面积随时间的变化。通过分析MODIS数据集中的归一化差异水体指数（NDWI），我们可以识别湖泊区域并监测其面积变化。
在NAD+代谢相关的文献中，使用了两批illumina beadchip的芯片数据进行分析，本文以其中一篇数据为例，详细展示该平台的数据处理流程。
“题外话：相关性不是因果，相关性只能说数据上来讲两个或多个因素具有正/负/无相关性，其间没有谁决定谁的关系”
利用 R 进行数据挖掘，数据来源于著名的 state.x77 数据集。这个数据集提供了美国 50 个州在 1997 年人口、收 入、文盲率、预期寿命、谋杀率和高中毕业率、气温以及土地面积的数据。通过数据搜集的信息，想知道哪些因素与谋杀率相关性较高。
相关系数矩阵可视化已经至少有两个版本的实现了，魏太云基于base绘图系统写了corrplot包，应该说是相关这个小领域中最精美的包了，使用简单，样式丰富，只能用惊艳来形容。Kassambara的ggcorrplot基于ggplot2重写了corrplot，实现了corrplot中绝大多数的功能，但仅支持“square”和“circle”的绘图标记，样式有些单调，不过整个ggcorrplot包的代码大概300行，想学习用ggplot2来自定义绘图函数，看这个包的源代码很不错。还有部分功能相似的corrr包（在写ggcor之前完全没有看过这个包，写完之后发现在相关系数矩阵变data.frame方面惊人的相似），这个包主要在数据相关系数提取、转换上做了很多的工作，在可视化上稍显不足。ggcor的核心是为相关性分析、数据提取、转换、可视化提供一整套解决方案，目前的功能大概完成了70%，后续会根据实际需要继续扩展。
GitHub - Precancer/SCC: Immune evasion before tumor invasion in early squamous lung cell carcinogenesis[1]
ggpubr是基于ggplot2的一个作图包，在画图的时候比较省事，用一行代码可以做几行代码的事情。比如：
https://www.groundai.com/project/unsupervised-learning-of-latent-physical-properties-using-perception-prediction-networks/
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
由上两个图所示，当 STO = -3，CFO = 0时，可以看到基于差值最小的方法估计的 STO 更为准确。
计算一组数据有没有相关性以及相关程度时，可以使用cor()，以及cor.test()计算显著性，如下所示，我们想计算这两种花的长度有没有相关性。
协程是一种轻量级的线程，它允许函数在执行过程中暂停并恢复。与常规函数不同，协程具有多个入口点，可以在函数内部的任何位置暂停和继续执行。Python的协程通过async和await关键字来定义和管理。
传统的Ajax请求只能获取在同一个域名下面的资源，但是HTML5打破了这个限制，允许Ajax发起跨域的请求。浏览器是可以发起跨域请求的，比如你可以外链一个外域的图片或者脚本。但是Javascript脚本是不能获取这些资源的内容的，它只能被浏览器执行或渲染。 在Flash和Silverlight中，服务器需要创建一个crossdomain.xml的文件来允许跨域请求。如果这个文件声明“http://your.site”允许来自“http://my.site”的请求，则来自“http://my.site”的请求
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