在没有带-a参数时,两个文件的时间是不一样的。在带了-a参数时,两个文件的时间是一致的。
https://www.nature.com/articles/s41586-023-05710-8
✴️前言:我们从GEO数据库下载得到表达矩阵,在进行各种分析之前,首先要做的就是对数据进行标准化。
mv命令是move的缩写,可以用来移动文件或者将文件改名(move (rename) files),是Linux系统下常用的命令,经常用来备份文件或者目录。
如果想知道读取后是什么数据结构,用class(变量名),不能输入文件名csv,不然是字符串,变量名一半不带“”,有“”的就是字符串
由于老板给定的研究方向是做单细胞组学的,跟以往的组学都是不太一样的,导致学的相当吃力,同时网上的一部分的代码是分段的,有的时候学习不到相关的分析的思路,因此看到这篇文章,作者把全部的代码都整理到一个网站上了,然后提供给相关的研究人员进行后面的复现,真是太优秀了,必须打call,复现好香,自己不用调试代码,自己最近调试到要疯,希望自己变成哪吒,三个脑子。
数据压缩与信息熵 1992年,美国佐治亚州的WEB Technology公司,宣布做出了重大的技术突破。该公司的DataFiles/16软件,号称可以将任意大于64KB的文件,压缩为原始大小的16分之
从以上可以看出logging模块输出日志默认共有6个级别,级别大小依次是CRITICAL>ERROR> WARN> INFO> DEBUG> NOTSET
火山图是用于差异表达分析结果可视化的一种有效方法。今天,我们来介绍一个用于增强火山图绘制的强大 R 包:EnhancedVolcano ,该包拥有强大的绘图功能,用户可以简单的通过设置颜色、形状、大小和阴影等参数定义不同的绘图属性,此外通过可以通过添加连线的方式有效避免数据点之间的重叠现象。使用 EnhancedVocalno 包绘制的火山图基本可以直接用于文献发表,可以说非常简单又实用的一款神器了。
推荐问题是现在互联网最核心的问题之一,从搜索体统到淘宝的用户推荐,一个好的推荐/搜索系统能够有效地提升用户的使用体验,从而更好地提升用户粘性,产生更高的经济效益。
1992年,美国佐治亚州的WEB Technology公司,宣布做出了重大的技术突破。 该公司的DataFiles/16软件,号称可以将任意大于64KB的文件,压缩为原始大小的16分之一。业界议论纷纷
定义 f(x) 表示 x 分解质因数后得到的质数个数给定一个数 n,求是否存在一个数 m (1 < m < n)f(m) > f(n)
aCGH芯片是一种双色芯片,通过红绿两种荧光的比值,通常称之为log2 ratio, 来反应测试样本相对对照样本的DNA拷贝数变化。aCGH芯片的分析,通常包含以下三个步骤
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1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.Ross Quinlan在ID3的基础上提出的。ID3算法用来构造决策树。决策树是一种类似流程图的树结构,其中每个内部节点(非树叶节点)表示在一个属性上的测试,每个分枝代
1、算法:算法是解决特定问题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令表示一个或多个操作。
倍投策略: 第一把押x元,若赢了,第二把仍押x元;若输了,第二把就翻倍押注2x。 第二把若赢了,则第三把仍押x元;若输的话就继续翻倍压,押4x元; 第三把若赢了,则第四把仍押x元;若输的话就继续翻倍压,押8x元; 如此反复。 只要有一局赢了就可以连本带利的赚回来。
近来看见一些群里面多次出现讨论不用中间变量交换两个数怎么做。虽然这是很古老的问题,大家懂的也懂。但实际上,方法会有很多种,我们一起来看看
这个R tutorial描述如何使用ggplot2包修改x和y轴刻度。同样,该文包含如何执行轴转换(对数化,开方等)和日期转换。
在使用 find命令的-exec选项处理匹配到的文件时, find命令将所有匹配到的文件一起传递给exec执行。但有些系统对能够传递给exec的命令长度有限制,这样在find命令运行几分钟之后,就会出现溢出错误。错误信息通常是“参数列太长”或“参数列溢出”。这就是xargs命令的用处所在,特别是与find命令一起使用。
#我们下载的GEO的芯片差异分析数据大多情况下已经取过log,如果没去过,要记得计算log(否则会导致logFC值过大)
diff 命令是 linux上非常重要的工具,用于比较文件的内容,特别是比较两个版本不同的文件以找到改动的地方。diff在命令行中打印每一个行的改动。最新版本的diff还支持二进制文件。diff程序的输出被称为补丁 (patch),因为Linux系统中还有一个patch程序,可以根据diff的输出将a.c的文件内容更新为b.c。diff是svn、cvs、git等版本控制工具不可或缺的一部分。
决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。
GAN的思想就是:这是一个两人的零和博弈游戏,博弈双方的利益之和是一个常数,比如两个人掰手腕,假设总的空间是一定的,你的力气大一点,那你就得到的空间多一点,相应的我的空间就少一点,相反我力气大我就得到的多一点,但有一点是确定的就是,我两的总空间是一定的,这就是二人博弈,但是呢总利益是一定的。
有一个房间,里面有 100 个人,每个人有 100 元。每过一会,每个有钱的人给随机的其他人 1 元,经过一段时间后,房间内的资金分配情况是怎样?
CNVkit使用on-target reads和非特异性捕获的off-target reads来计算每个样本基因组的log2拷贝比。简而言之,off-target bin是从目标区域之间的基因组位置分配的,off-target bin的平均大小比平均on-target bin大得多,以匹配它们的read counts.然后分别使用目标位置和非目标位置来计算每个间隔内的平均reads深度。然后将目标reads深度和非目标reads深度结合起来,将其归一化为来自对照样本的参考,并对几个系统偏差进行校正,从而得到 log2 copy ratios的最终表。内置的segmentation algorithm可以在log2 copy ratios上运行,以推断discrete copy number segments。
熵(entropy)是物理中的一个概念。如下图,水有三种状态:固态、液态和气态,分别以冰、水和水蒸气的形式存在。
因为本系统以字节编址,页面大小为64字节,则页内偏移址为log2(64B/1B)=6位,
特殊符号常用,但不好搜索,收藏起来做个备用,欢迎大家继续补充。 (): 通常用于函数的调用,例如ggplot(data); 或者调整优先级,如1:3+1返回2 3 4,而1:(3+1)返回1 2 3 4。 []: 用于索引向量、列表、数据框。 [[]]: 用于索引获得列表、数据框的具体值。 $: 用于数据框索引某一列。三者的区别,具体见下面例子演示。 aVector <- 1:3+1 aVector[1] ## [1] 2 aList <- list(a=aVector, b=1:(3+1)) aLis
本文是「小孩都看得懂」系列的第八篇,本系列的特点是极少公式,没有代码,只有图画,只有故事。内容不长,碎片时间完全可以看完,但我背后付出的心血却不少。喜欢就好!
问题还原 《算法导论》9.2:快速选择 时间复杂度是o(n), 这个认识不对呀,快速排序时间复杂度o(nlogn)都记忆多少次了 敲黑板:吃土记:之前理解时间复杂度计算方式是错误的。 堆排序中建堆过
在一切开始之前,我们首先要回答一个问题:为什么我们需要redux,redux为我们解决了什么问题?只有回答了这个问题,我们才能把握redux的设计思路。
在进行差异分析、生存分析等下游分析时,有很多粉丝朋友对到底使用哪种类型的数据非常纠结,所以我们今天比较一下counts、tpm、fpkm、vst、cpm的表达量差异,让大家对这些数据类型有一个直观的感受。
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017451662295584
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但是仍然是会有不少人,不依不饶,一定要得到一模一样的结果,我就在《单细胞天地》号召大家参与创作,其中山东大学的王晶给出来了自己的解释,非常棒!
作者:Rahul Saxena 译者:java达人 来源:http://dataaspirant.com/2017/01/30/how-decision-tree-algorithm-works/(点击文末阅读原文前往) 人工智能时代悄然而至,你可以继续安心地敲着代码,但必须对崭新的技术,陌生的算法保持高度的警惕和关注。 —— java达人 决策树算法属于监督学习算法系列。与其他监督学习算法不同,决策树算法也可用于求解关于回归和分类问题。 使用决策树的目的通常是创建一个训练模型,可以通过学习根据先验数
消息系统通过将消息的发送和接收分离来实现应用程序的异步和解偶。 或许你正在考虑进行数据投递,非阻塞操作或推送通知。或许你想要实现发布/订阅,异步处理,或者工作队列。所有这些都属于消息系统的模式。 RabbitMQ是一个消息代理,一个消息系统的媒介。它可以为你的应用提供一个通用的消息发送和接收平台,并且保证消息再传输过程中的安全。 RabbitMQ是一个在AMQP协议标准上完整的、可复用的企业消息系统。它遵循Mozilla Public License开源协议,采用Erlang语言实现的工业级的消息队列。
小编已经搭建了一套稳定的真核转录组分析流程,可以完成「从原始数据分析到最终出结果分析文档」基本包含目前RNA_seq文章的所有分析内容。「有数据分析需求的朋友可联系小编进行咨询」
Generative Adversarial Network,就是大家耳熟能详的 GAN,由 Ian Goodfellow 首先提出,在这两年更是深度学习中最热门的东西,仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN,看了些资料,做一些笔记。 1.Generation 什么是生成(generation)?就是模型通过学习一些数据,然后生成类似的数据。让机器看一些动物图片,然后自己来产生动物的图片,这就是生成。 以前就有很多可以用来生成的技术了,比如 auto-encoder(自编码器),结构如
ElasticSearch、Logstash和Kibana 这里还用到一个插件那就是filebeat进行进行采集日志 添加filebeat插件现在已经是非常提倡的做法
本文介绍了信息增益在分类算法中的作用,以及如何利用信息增益进行特征选择。首先介绍了信息增益的定义和计算方法,然后通过一个实际的数据集例子,演示了如何使用信息增益进行特征选择,最后对全文进行了总结。
不过,at the vary beginning,我想再和大家确认两个概念问题——Stub(存根)和Mock(模拟)
信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon )对信息量的定义如下:
首先红黑树是不符合AVL树的平衡条件的,即每个节点的左子树和右子树的高度最多差1的二叉查找树。但是提出了为节点增加颜色,红黑是用非严格的平衡来换取增删节点时候旋转次数的降低,任何不平衡都会在三次旋转之内解决,而AVL是严格平衡树,因此在增加或者删除节点的时候,根据不同情况,旋转的次数比红黑树要多。所以红黑树的插入效率更高。
GEPIA2 是北京大学张泽民老师实验室开发的一个网站,能够对TCGA和GTEx项目共9736个肿瘤样本、8587个正常样本的RNA-seq表达数据进行分析。目前该网站已经有两篇文章发表。
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