图结构:是研究数据元素之间的多对多的关系。在这种结构中,任意两个元素之间可能存在关系。即结点之间的关系可以是任意的,图中任意元素之间都可能相关。
在谈及细胞异质性之前,还是让我们先来看看肿瘤的异质性吧:肿瘤的异质性是恶性肿瘤的特征之一,是指肿瘤在生长过程中,经过多次分裂增殖,其子细胞呈现出分子生物学或基因方面的改变,从而使肿瘤的生长速度、侵袭能力、对药物的敏感性、预后等各方面产生差异。
网络图是科学数据分析中最常用的图形之一。Openbiox Hiplot (ORG) 开源绘图工具在基础模块中提供了基于 igraph 的发表级网络图绘制功能 Network (igraph)。更复杂的网络图考虑使用 Cytoscape 进行绘制。
在自然语言处理领域,处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本,往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时,不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索,对于文本关键词的依赖也很大,关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此,关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种: 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题,判断文档中的词或者短语是或者不是关键词
No.31期 拓扑排序 Mr. 王:很好,你还记得这个问题。接下来我们来讨论另一种磁盘中的大数据算法策略,叫作时间前向处理方法。在这种策略中,我会讲解求解最大独立集的方法。先介绍一个时间前向独立集的其
面向单细胞的技术革命,让我们得以进入新的研究层面,但也对传统的分析方法提出了一系列的挑战。单细胞技术正在弥补分子生物学和组织生物学之间的鸿沟,进入高通量时代以来,这项技术所揭示的不是单一元素的信息,而是在单细胞层面揭示某种系统关系:DNA,RNA,ATAC等。我们知道,在系统中,关键要素除了来自元素本身(基因,转录本等生物小分子)之外,还来自元素之间的关系。虽然作为领域起源的社会网络分析可以追溯到20世纪30年代,图论可以上溯几个世纪,但网络科学的迅速崛起与普及只是近几十年的事情。目前,基因调控网络,生物代谢与信号转导网络,蛋白质互作网络作为基本的生物分子网络(Biological molecular network )已经在生物信息分析中得到广泛的应用。
我们都知道《权利的游戏》在全世界都很多忠实的粉丝,除去你永远不知道剧情下一秒谁会挂这种意外“惊喜”,当中复杂交错的人物关系也是它火爆的原因之一,而本文介绍如何通过 NetworkX 访问开源的分布式图数据库 Nebula Graph,并借助可视化工具—— Gephi 来可视化分析《权力的游戏》中的复杂的人物图谱关系。
(本文年代久远,请谨慎阅读)前提:节点是含有若干特征(小节点)的大节点,大节点间连接实际为特征间的连接
在数据结构优化管理的研究中,传统的力导向方法应用于层次结构数据的展示时,会存在树形布局展示不清楚的问题。为解决上述问题,通过层次数据特征分析,提出了一种面向层次数据的力导向布局算法,将力导向布局中不同层次的边赋予不同初始弹簧长度,以解决层次数据中结构信息展示不清楚的问题,然后结合层次上下行、Overview+Detail等交互技术,通过与气泡图的协同,清晰展示层次数据的内容信息,从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。实验表明,能够有效提高层次结构数据的展示能力,最后应用于农产品中农残检测结果数据的分析和观察,取得良好效果。
图片来源:https://www.data-to-viz.com/graph/arc.html
钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义:具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。
今天学习的是剑桥大学的同学 2017 年的工作《GRAPH ATTENTION NETWORKS》,目前引用数量超过 1100 次。
在学习完项目进度管理其它的过程之后,我们最后再来学习制订项目进度计划这个过程。主要的原因也是在这个过程中有非常多的工具和技术牵涉到计算相关的内容。同时也和我们之前学习过的许多内容有关联,所以就将它放到了最后再来进行学习。
今天,我想分享一种不同的方法来描绘矩阵,它不仅用于数学,也用于物理、化学和机器学习。基本想法是:一个带有实数项的 m×n 矩阵 M 可以表示从 R^n→R^m 的线性映射。这样的映射可以被描绘成具有两条边的节点。一条边表示输入空间,另一条边表示输出空间。
立体匹配是三维重建系统的关键步骤,并且作为一种非接触测量方法在工业以及科研领域具有重要的应用价值。为了完成匹配工作以及获取场景的稠密视差图,可以通过构建能量函数对应立体匹配的约束条件。复杂能量函数的全局最优解通常是NP难问题。相对于其他全局优化算法相比如模拟退火、梯度下降、动态规划等,图割算法不仅精度高,收敛速度快,并且对于光照变化、弱纹理等区域的匹配效果也比其他算法好。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前,基于知识的问答(KBQA)还只是新奇事物。如今,对于任何人工智能爱好者来说,使用检索增强生成(RAG)实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展,令人着迷,而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中,我分享了一种递归的RAG方法,用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
当标记样本有限时,作为一种利用大量未标记样本的新范式, 自监督学习(Self-Supervised Learning,SSL)正在兴起。SSL在自然语言和图像学习任务上取得了很好的性能。最近,有一种趋势是使用图神经网络将这种成功扩展到图数据。
贝叶斯网络 序 上上周末写完上篇朴素贝叶斯分类后,连着上了七天班,而且有四天都是晚上九点下班,一直没有多少时间学习贝叶斯网络,所以更新慢了点,利用清明节两天假期,花了大概七八个小时,写了这篇博客,下面讲的例子有一个是上一篇朴素贝叶斯讲过的,还有其他的都是出自贝叶斯网络引论中。我会以通俗易懂的方式写出来,不会讲得很复杂,会介绍贝叶斯网络的绝大部分知识点,看完会让你对于贝叶斯网络有个大概的了解。但是对于比较深层次的东西,我先不打算写。比如训练贝叶斯网络,因为涉及到比较加深入的数学知识,我自己暂时也不是理解得很透
断断续续写了一个多星期,期间找了很多同学讨论学习,感谢指导过点拨过我的同学们,为了精益求精本着不糊弄别人也不糊弄自己的原则在本文中探讨了很多细节。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是,作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置,例如:网络中的节点是否聚集在某些社区 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。
在图论中,介数(Betweenness)反应节点在整个网络中的作用和影响力。而本文主要介绍如何基于 Nebula Graph 图数据库实现 Betweenness Centrality 介数中心性的计算。
本期给大家推荐一款网络图绘制工具--Gephi。该工具简单、易用而且中文友好,非常适合初学者使用。
如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作,掌握常用的机器学习算法是非常有必要的,常见的机器学习算法:
近日,斯坦福 Jure Leskovec 和 Facebook 的何凯明等人提出了一种神经网络的新型的图表示法。该表示法有助于对神经网络的架构和预测性能有更深层的理解。这篇论文已经被 ICML 2020 收录。
从数据库中得到蛋白质的相互作用信息之后,我们可以构建蛋白质间的相互作用网络,但是这个网络是非常复杂的,节点和连线的个数很多,如果从整体上看,很难挖掘出任何有生物学价值的信息,所以我们需要借助一些算法来深入挖掘。
大数据文摘出品 编译:睡不着的iris、陈同学、YYY 不知道如何在地图上可视化网络图?下面这篇博客将使用R中的igraph、ggplot2或ggraph包来介绍三种在地图上可视化网络图的方法。在对地理位置以及位置的连接关系进行可视化时,还可以在图中展示一些属性。 当我们对节点(nodes)为地理位置的网络图进行可视化时,比较有效的做法是将这些节点绘制在地图上并画出它们之间的连接关系,因为这样我们可以直接看到网络图中节点的地理分布及其连接关系。 但这与传统的网络图是不同的。在传统的网络图中,节点的分布取决于
数据猿导读 随着大数据处理技术的逐步成熟和广泛应用,金融机构根据业务发展需要,开始尝试采用大数据和复杂网络技术来建立便捷性、直观性和快速反应的企业关联查询生产系统的研究。 本篇案例为数据猿推出的大型“
今天学习的是谷歌大脑的同学 2017 年的工作《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》,也就是我们经常提到的消息传递神经网络(Message Passing Neural Network,MPNN),目前引用数超过 900 次。
神经网络(NN)架构图制作起来往往费时耗力,很多时候机器学习研究人员需要从头开始构建相关图。
不同来源的异构数据间存在着千丝万缕的关联,这种数据之间隐藏的关联关系和网络结构特性对于数据分析至关重要,图计算就是以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。
不过,好在我有一千多学员,一百多个学徒,给他们安排的作业就是写这些简单软件操作指南,这样就弥补了我写不来太基础教程的弱点。
在当今数据驱动的世界里,数据的可视化变得越来越重要。特别是在网络分析领域,将复杂的关系网络转换为直观的图形表示,对于理解和传达信息至关重要。在众多的数据可视化工具中,Python的Pyvis库以其简单性和强大的功能脱颖而出。
进度这个东西,相信在不少老板眼里就是你加班的基础。进度赶不上了怎么办?加班呀,进度赶上了呢?再多做点东西呀!反正加班这件事是少不了的,当你学习完我们的项目管理知识之后,特别是之前已经介绍的项目管理铁三角的知识掌握清晰之后,相信你是可以说服老板解决加班问题的。
“很多网友留言想看网络图,今天他来了,你看他一身华彩,绚丽多姿,别问落地价,因为paper无价!”。
原文链接:https://yetingyun.blog.csdn.net/article/details/107830112 创作不易,未经作者允许,禁止转载,更勿做其他用途,违者必究。
编者按:上个月菌群月坛,在军科院听取王军组陈亮博士分享网络分析的经验,不仅使我对网络的背景知识有了更全面的认识,更使我手上一个关于菌根的课题有极大的启示。这么好的知识,当然希望和大家分享,故约稿陈博士在“宏基因组”发布一下他的经验,感谢陈博士的整理和分享。下面是正文:
本文主要包含两个部分: 1.networkx的安装以及校园网络拓扑图的绘制。这一步骤有固定生成节点的位置,添加节点的自定义图标的功能实现。 主要函数为: G.add_nodes_from(nodes=nodes_list,pos=pos) G.add_node(“信息中心”, image=images[“router”])
No.43期 MapReduce 图算法概述 Mr. 王:MapReduce 作为一种经典的并行编程框架,可以用于解决很多问题,包括一些图论问题。在客观世界中,很多问题都可以抽象为图论问题。前面我们提到过如何用磁盘算法来解决一些图论问题,现在我们尝试用MapReduce 框架,以并行计算的观点来解决一些图论问题。 还是先举个例子吧。你会经常去使用一些社交网络吧。 小可:是的,现在通过社交网络,我可以非常方便地与同学联系。社交网络上人与人之间的好友连接关系就可以抽象成一个图。 Mr. 王笑着说:有没有想过
在反映大量人群或事物之间的关系时,社交网络图可以清晰的展示’群体’的内含和外延。例如,群体的规模、核心、与其他群体的交叠情况。 社交关系图来表示应用人数和之间的交叠关系,这样更加美观,特别是当应用较多
我们之前也有过一个专辑:《cytoscape十大插件》,详见:cytoscape十大插件之九 - 转录调控王者 iRegulon,而且在b站有配套视频操作演示,可以任意快进快退的学习它。
原文地址: https://staging.distill.pub/2021/gnn-intro/?ref=https://githubhelp.com 原文是一篇博客形式的文章,该文章最大的特点:全
WGCNA是目前非常火热的一项研究内容,其全称为weighted correlation network analysis, 直译就是加权基因相关性网络分析。通过这项分析,可以鉴定共表达的基因集合,这样的集合称之为modules, 而且可以将modules与表型数据进行关联分析,挖掘潜在的mark 基因。
image.png 最近四五年间,互联网行 业似乎总是绕不开社交网络这个概念。无论是旗舰级别的传说中的facebook、LinkedIn,还是如雨后春笋般冒出来 的各种团购和微博网站,全都或多或少地体现着SNS(社会网络服务)的特色。这些五花八门的产品,在丰富我们业余生活的同时,也为研究者提供了大量珍贵的 数据。以往只能依靠有限的调研或模拟才能进行的社会网络分析(SNA),现在具备了大规模开展和实施的条件。国内著名而典型的SNS网站“人人网”,最近 依靠上市新闻重新赢得了大家的关注。本文基于人人网的好友
NetworkX 是一个用Python语言开发的图论与复杂网络建模工具,内置了常用的图与复杂网络分析算法,可以方便的进行复杂网络数据分析、仿真建模等工作。networkx支持创建简单无向图、有向图和多重图;内置许多标准的图论算法,节点可为任意数据;支持任意的边值维度,功能丰富。主要用于创造、操作复杂网络,以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。用于分析网络结构,建立网络模型,设计新的网络算法,绘制网络等等。
项目进度管理是指在项目实施过程中,对各阶段的进展程度和项目最终完成的期限所进行的管理。它的目的是保证项目能在满足其时间的约束条件的前提下实现项目的总体目标。也就是把项目按时完成,所必须的管理过程
拥有超过一百万粉丝的认证用户的推特网络。圆圈(节点)代表用户,连接圆圈的线条代表一个用户「关注」另一个用户。颜色表示通过模块化聚类确定的类别。
出于好奇心,我一度想理清楚他们之间的关系。但是全唐诗一共四万多首,再加上诗人之间经常称呼对方的别称,整理起来非常麻烦,慢慢的也就绝了这个念头。
富集分析是了解一个基因集功能倾向性的一个方式,在组学研究领域应用广泛。常见的有基于差异基因的Over-representation分析,也就是常说的GO、KEGG富集分析和Functional class scoring分析,如GSEA。这两种富集分析算法不同,但可以都支持同样的注释集,如GO、KEGG或其他类型的注释。基本原则只有一个:基因集的基因名字与注释集的基因名字能匹配。剩下的就是了解下原理去操作了。
在我还念中学的时候,每当心情不好,就靠读诗词来排遣,慢慢读得多了,就发现唐朝诗人之间存在着微妙的关系。比如杜甫非常喜欢李白,到了做梦都想见李白的地步:三夜频梦君,情亲见君意(梦李白)。而李白向孟浩然表过白:吾爱孟夫子,风流天下闻(赠孟浩然)。孟浩然的好基友则是王昌龄:数年同笔砚,兹夕间衾裯(送王昌龄之岭南)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云