展开

关键词

凭什么不矫正P值

是大时代筛选目标基因超级有效策略。 虽然如此重而且如此常见,但是仍然有一些未解之谜,不同库来源,病人不同时期记录信息,以及不同阈值组,拿到结果居然是可以不一样! 学徒作业-两个基因突变联合看效应TCGA库里面你基因不显著那就TMA吧对“不同来源比较”补充说明批量cox结果也可以火山图可视化既然可以看感兴趣基因情况, 我不相信kmplot这个网页工具结果(免费做)为什么不用TCGA库来看感兴趣基因情况200块代码我学徒免费送给你,GSVA和集思广益-可以随心所欲根表达量组吗时间点问题寻找最佳基因表达组阈值 凭什么不矫正P值?难道就是因为我们希望统计学显著结果,就选择性展示它吗?

63720

TCGA库:

本文介绍,其实,在R中,很简单,大家在网上能找到无文章。利用survival包就可以。就是按照下列公式就可以完成简单。fit

1.3K32
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    掌握技能

    虽然您是业务师,但如果您可以依赖IT和IT工具(例如多维BI模型),有时您无法获得所。 此阶段知道如何使用工具处理,了解业务场景,和解决基本问题。重强调师最重事情是熟悉我们业务。 挖掘(聚类(k-means方法,割方法),关联规则,因子时间)。风险与运行计算机模拟。软件级(组织级别主题,IT和业务用户,变更管理,主题,演示和通信。 虽然像Tableau和FineBI这样自助服务BI具有内置模型部,但人员更全面,更深入探索,Python和R等挖掘工具。 因此,您具备沟通,组织,管理技能和商业思维。这不限于某个位置。您在更高位置思考并为公司寻求利益。与此同时,我们还必须考虑如何使用“”卡在公司中发挥作用并使用来推动业务运营。

    1.4K20

    师:从事学习什么?

    如今,师是一个很热门职业,薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展,纷纷转向师。本文我们将从企业内部架构和学习两方面来了解师是如何成长? 业务统计人员:理解企业,发现业务问题,开发预测模型,帮助企业更好地进行信息决策;挖掘人员:知识发掘积累,熟悉各种挖掘算法,可以进行深层次客户识别、画像,以满足营销、风控和客户关系管理方面 ;大人员:海量异构,和其他工具进行搜集、储和清洗。 同时与挖掘人员、报表制作人员、业务统计人员合作完成工作;业务支持:创建业务报表或进行业务;报表制作人员:撰写SQL程序进行查询并成报表;管理人员:为求人员提供便捷访问服务;架构人员 无论你是刚刚起步还是想拓展现有技能,学习都专业指导,都投入很大精力,但是我们保证,回报会更高!

    59480

    多维度验证:多集和湿实验

    三.结果解读1.自噬相关基因(DE-ATG)鉴定和富集图1A:使用edgeRTCGA-GBM集,设定 P < 0.01 以及 |fold change (FC)| > 1 为临界值,得到13625 DE-ATG筛选和GO、KEGG2.筛选预后相关ATG单变量cox与多变量cox72个DE-ATGs与TCGA-GBM预后相关基因,最终得到3个预后相关DE-ATGs:NRG1、 图2A-C:使用GEPIAGBM样品以及正常样品,验证上述3个预后相关DE-ATGs表达差异,发现在GBM标本中ITGA3显著上调,而NRG1和MAP1LC3A显著下调。 对DE-ATG进行单因素和多因素Cox回归,以鉴定与预后相关基因:NRG1、ITGA3和MAP1LC3A,进一步构建预后风险评模型,并使用曲线和AUC曲线证明了该模型预测预后能力,然后还通过 随后,作者使用GSEA上述三个基因,并发现高表达组主富集于癌症和自噬相关KEGG通路。

    72520

    当心这2个误区

    平时无论是进行用户调研、产品运营还是竞品,都少不了对于,如果项目中出现某些歧谁也无法说服谁时,很多时候也都是拿说话,可见在开发产品时候,对统计与。 大家都说是客观,但其实受背景环境、统计者、统计方法、者看法等多重因素影响,以致我们在统计和时却常常陷入误区,得不到正确答案。下面简单说一下关于两个常见误区。 这一方面意识,在统计、时刻想着还有没有其他情况,还有没有我们没有想到类型,这些是不是能代表全部类型,尝试站在更高角度去解读这些,而不是拿到后立刻就盲目。 另一方面知识累积,比如你知道alexa是如何进行统计,那么很轻易就会想到还考虑移动端情况。 理性看待这些偶然事件,既不盲目跟随,也不对此嗤之以鼻,在明确整体概率情况下,剔除偶然因素,这些偶然事件背后是否在着某些值得借鉴地方,从而吸收到自己产品或项目中,以便使自己产品或处理事情有可能成为市场中下一个

    339100

    懂多少统计学

    大家好,我是爱学习小xiong熊妹。很多小伙伴会问:做懂多少统计学知识?今天简单跟大家享一下。一、统计学是个啥统计学是个历史悠久学科,有着300年以上历史。 第二部:概率与抽样。第三部:假设检验。第四部:统计模型。(如下图)那么,到底掌握多少呢?三、初级师,掌握哪些第一部描述性统计是人人必会。 因为这是做最基础知识和基本概念,不管做什么工作都用到。而且这一部概念简单,很容易掌握。 四、中级师,掌握哪些第三部知识,是中级以后掌握。因为这一部,讲是用抽样方法做统计推断。实际工作中,大部场景不做抽样。 因此孤零零看统计学知识,无法满足实际工作,得结合具体业务场景学习才行。五、高级师,掌握哪些第四部回归预测模型,建议缓看。

    10500

    什么技术架构?

    对于企业而言,坐拥庞大资源,想实现大,首就是搭建起自身系统平台,而每个公司都有自己特定业务场景,因此在大平台上求是不一样。 今天我们仅从通用角度,来聊聊大什么技术架构? 模块:主负责将定时传递到布式储或者实时传递给下游处理程序。ETL模块:主负责清洗、格式和内容处理和转换、拣、加载至仓库等。 仓库模块:这是整个架构核心,仓库是有组织集中地方,负责取和管理。元管理模块:主负责记录和约束仓库中含义和格式,控制着命周期和质量。 资源配与调度模块:主负责在多作业同时运行场景下,有效协调和配集群资源,使资源利用率最大化。关于大什么技术架构,以上就为大家做了一个简单介绍了。

    24150

    知道操作:ETL和ELT

    这些是移动或集成常用方法, 以便您可以关联来自不同来源信息, 将安全地储在一个位置, 并使公司成员能够从不同业务部门查看综合。ETL和ELT两个术语区别与过程顺序有关。 ETL架构特殊优势:ETL可以库系统负载,可采用单独硬件服务器部署ETL相对ELT架构可以实现更为复杂转化逻辑ETL与底层储无关二、什么是ELT? 当ETL过程提高效率,则可以通过对相关库进行调优,或者改变执行加工服务器就可以达到。ELT 通常发在 NoSQL 库中,具有处理非结构化能力。 ELT在以下情况中,配合ETL工具将会将会达到更好效果:1、当您想执行复杂计算时,ETL工具比仓库或池更有效2、如果在加载到目标储之前进行大量清理。 4、当你想扩展补充时。如果在将移动到目标储时扩展补充,则使用ETL工具。例如,添加时间戳。

    60930

    不同来源比较

    最近浙江大学学徒咨询了我TCGA里面不确定性问题,略微指引了一下他,就让他写了这个教程! 对比2015.11.1TCGA,最新TCGA,GOBO三种来源CCR1,CCL23两种基因在乳腺癌病人中。 不过在曾老师指引之下我顺便探索了一下不同来源结果会有什么不同。 2015.11.1 TCGA1.获取(RTCGA)RTCGA是一个可以调用TCGA并为画曲线做方便准备包,不同于常见曲线地方在于,这个包可以把两个基因表达信息整合到一起 本文将以乳腺癌和CCL23,CCR1这两种基因表达信息为例,展示一种癌症、两种基因曲线画法。

    58111

    把hbase、mysql等导入hive吗?

    看做什么,如果不进行实时处理,那么大部情况下都从hbasemysql(库)“导入”到hive(仓库)中进行。“导入”过程中会做一些元转换等操作。 虽 然OLTP系统和仓库系统都储于关系库中,但两者区别是使用目不同,仓库系统建设只是为了隔离业务系统、整合各个不同 源、形成一个统一中心、以提供决策支持。 这些类型系统组件包括一些库和应用程序,用于为人员提供支持组织机构决策制定所工具。 仓库本质上仍然是一个关系库,包含那些通常表示某个组织机构业务历史。 OLAP 技术使仓库能够快速响应重复而复杂查询,从而使仓库能有效地用于联机。 当人员搜寻答案或试探可能性时,在得到 对历史查询回答后,经常进行进一步查询。OLAP 系统可以快速灵活地为人员提供实时支持。

    72350

    到底多少种工具

    (想看论文请点击“阅读原文”)2.几点经验总结大到底多少种机器学习方法呢?围绕着这个问题,我们看一下机器学习领域多年得出一些经验规律。 深度学习本质是复杂模型学习,是今后研究重点。在实际应用中,提高准确率,选择特征比选择算法更重。好特征会带来更好类结果,而好特征提取对问题深入理解。? 图2 不同机器学习方法在集增大时学习曲线。3.应采取策略建立大平台时,选择实现若干种有代表性方法即可。 当然,不仅考虑预测准确率,还有考虑学习效率、开发成本、模型可读性等其他因素。大平台固然重,同时有一批能够深入理解应用问题,自如使用工具工程师和人员。 可视化”查看可视化专题-可视化案例与工具5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科,后来禅师疯了!!

    44150

    产品注意哪些坑?

    这里强调是,公司是用“细”还是客户定制化营销,并不是对立关系,完全是根公司发展进度和客户求来。 How谈,必然从统计学角度扯扯。从统计学角度来说,这是类问题。 etc...这类问题,嘴上说起来是简单,但是实际上,建立这样用户很系统定量和定性,根你对用户了解而提供对应服务即是一种:产品思维。 为啥扯这些呢?因为很多坑,都是这些具体开始就错了。比如,从市场这个起点开始就错了,没有搞清楚这个是否能够对这个市场能有好性和预测性。 我们做是为了改善产品,从而给用户更好产品体验,本质是对用户进行进行深度,然后结合现有产品特点,去改进,这才是能说话义。

    43840

    师为什么学习Spark?

    作者 CDA 师Spark这套速度极快引擎与以往处理框架相比具有诸多优势,从而能够轻松地为大应用企业带来理想投资回报。 近年来,CDA大团队针对Spark框架开展了广泛深入研究,并融入到大培训课程中,整个课程体系变得更加完善,我们相信,随着整个团队不断努力,我们师培训项目将日臻完美。 二、Spark四大特性特性一:快速相同实验环境与下,在内中运行相同程序,Spark比MapReduce快约100倍;在磁盘中运行相同程序,SparkMapReduce快约10倍。 Spark提出了一种布式抽象,称为弹性布式集(RDD,Resilient DistributedDatasets)。 借助Spark快速迭代优势,CDA大师3个月就业班课程着重学习Spark内容,通过案例实战,解决工作应用中难题。

    35850

    医疗保健大物联网

    究其核心,“大“是指结合两组或多组早先不同信息,通过对比和拓展库,以产洞悉。不过,这种形式倒是与医疗业定义扯不上多大关系。 整合了系统医疗设备(如图像机器和显示器)可以减少非必花费,提高诊断正确率;通过联网消毒站监测手情况,还可以减少感染率乃至挽救命。 提高智能手机及健康使用率,不只是提高客户满意度及整体健康水平,同时也让供应商有利可图。FTC认为,物联网早已在,医疗业更好好利用。?2为什么物联网对大医疗很重? 自动收集患者系统会直接把导入医疗机构库。这种系统一旦建立起来,就几乎不患者或临床医护人员介入,仅在有时候产监测报告。 大产业日渐成熟,设备提供商和开发者带头创造出让咨询部门能有效利用、关联以及使用物联网新产品及服务。

    547120

    lncRNAs和circRNAs,你这个神器

    ,该库主储包括实验支持人类癌症相关长非编码RNA (lncRNAs)和环状RNA (circRNAs)与相关。 ,以及其相应箱式图、stage图、曲线、相似性图和网络图? 基于单细胞测序49个与20种人类癌症相关lncRNA表达集来自GEO和已发表文献。?1. Cluster聚类用户可以对单细胞进行聚类?2. 五、RNA-seq Web Tools RNA-seq工具RNA-seq web工具包含挖掘癌症相关lncRNA等功能,包括一般信息、差异表达、box作图、stage作图、、识别相似lncRNA )3.Box Plotting 箱式图(前面介绍过了,这里不多介绍了)4.Stage Plotting临床stage绘图(前面介绍过了,这里不多介绍了)5.Survival Analysis(前面介绍过了

    37610

    一份优秀报告这样写!

    肯定是,如果你还没有上过与撰写报告相关大学课程或者职业发展课程,没有在工作中接受过相关指导,并且也没有做过独立相关性阅读,那么,你学习一些关于撰写技术报告知识。 了解批评:在你职业涯中,你将给出或者收到很多关于技术报告批评。并不是所有批评都具有相同价值。首先,你考虑是谁在批评?有评论家从来没有写过报告,甚至有从来没有。 如果你对报告撰写流程很陌话,那么可以考虑学习下面六个内容。01 明确内容从你最了解着手开始。在写一份报告时,你最了解应该是你统计、绘制图形以及建立模型。 你应该有能力去描述你是如何呈现总体特征,如何成这些或者是提供了这些源头,在做探索性时你发现了在哪些问题,你是如何处理这些,对异常你做了怎样处理,应用了怎样变换方法 这与上述“跟随方法”几乎相反。在讲故事方法中,报告从最简单开始,逐渐地过渡到精彩高潮 - 结论。与结论不相关将被省略。

    81530

    师?程序能做事还你吗?

    照例观点先行:不等于算法/程序,算法/程序只是师手中工具,取得成功必须依赖人力量,作用在于根对业务理解,合理使用工具,完成目标。 计算机能实现算法也好,程序也好,只是一部;如何选择切入点,如何选择来源,如何确定算法,如何解读结论,这些机器统统做不了,我们师来解决。 这是一个闭环流程,每一步都人工参与,程序会参与中间三步,算法在建模中会用到,而最重两步,问题和结论,目前是不可能完全交给计算机去处理(其实我个人认为这两步在真正人工智能出现前,绝不可能由计算机自动处理 如果源不变,重复或定期进行时,这个阶段规则可以固化,由计算机来自动执行,但规则仍然是由师来制定。 也许随着大和人工智能发展,有一天计算机可以完全不依赖人工设定规则(不确定来源,不选择算法和模型,不人工干预来修正模型,等等),自己对进行全方位,加入所有因素影响,并输出准确度非常高报告

    46590

    顶尖掌握7大技能!

    通过教育和学习可以培养一些技巧和能力,与此同时你还通过实践和不断经验总结持续修炼你素养。 以下是我们认为顶尖师应具备7大技能:1.商业头脑如果你希望你工作在实际业务中产更大影响,那么你深入了解业务运作方式。 为什么收集,怎么收集,以及由谁收集?经历了哪些转化步骤?放在哪里?你如何访问以及谁有权访问?你可以使用哪些工具进行?你利益相关者在什么问题? 6.演讲技巧许多师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前观众进行字化享。但是,有些情况下,你亲自向现场观众展示你见解。 7.可视化技能使用什么工具,以及你是以字化方式还是在白板上呈现报告并不重,重是能够描绘出一幅展示正在发事情全局图。这可以像在白板上绘制流程一样简单。

    35130

    | 你教程来了

    最近休息了一段时间,也准备了新课程,经过两个月筹备,我把这一块内容已经做了一下整理与总结,最近公众号会出一个专题了. 很多教程写得比较复杂,我希望自己能写一个比较简单专题,让人人能上手!? 如果一个老师讲课,只有自己听得懂,并没有什么样用,如果让人人都能懂,那才是真本事 .说做事情只是自己懂,没有达到一个传播效果,那个只是自己在娱乐,我希望我做这个教程,每个人都能看得懂,只你按照我教程来 Python学习中最重两个库,一定非常熟练,基本上所有场景都会用到它们,机器学习,人工智能都会有它们影子.第二弹: 第一弹是第二弹基础,为第二弹做铺垫,所以第一弹知识一定掌握好 , 弹更偏重于实战,并且以项目为讲解.

    87620

    相关产品

    • 云数据仓库 ClickHouse

      云数据仓库 ClickHouse

      云数据仓库ClickHouse为您提供方便易用、灵活稳定的云端ClickHouse托管服务。只需要几分钟,便可完成海量数据查询数据仓库的搭建,简单轻松地完成对数据的实时查询分析,提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于 MPP(大规模并行处理)架构的数仓服务,基于ClickHouse优异的查询性能,查询效率数倍于传统数据仓库。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券