在Proc glimmix中Typre III结果与lsmeans结果不同的原因

在Proc glimmix中，Typre III结果与lsmeans结果不同的原因是由于它们计算效果的不同。具体来说，Typre III结果是通过使用广义线性混合模型（GLMM）来计算的，而lsmeans结果是通过使用最小二乘均值（LSMEANS）方法来计算的。

Typre III结果是基于整体模型的，它考虑了所有的固定效应和随机效应，包括交互作用。它通过对每个因子水平进行比较，来确定不同因子水平之间的显著性差异。

lsmeans结果则是基于每个因子水平的均值来计算的。它忽略了交互作用，并且只关注因子水平之间的差异。

因此，Typre III结果和lsmeans结果之间的差异可能是由于模型中存在交互作用，或者因子水平之间的差异不是线性的。此外，数据的分布情况以及模型的设定也可能影响结果的差异。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列的云计算产品来支持数据分析和建模的需求。例如，腾讯云提供的弹性MapReduce（EMR）服务可以帮助用户快速构建和管理大数据分析平台。此外，腾讯云还提供了云数据库（TencentDB）和云服务器（CVM）等产品，用于存储和处理数据。

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winnonlin中的操作在winnonlin中，选择数据选择>send to>Data Management>BQL。 ? ? ? ?...选择BQL 在Main中设置SORT（受试者、周期/采血）、Time（采血时间点）、Concentration(浓度)、Carry（保留需要的变量）。 ? ? ? ?...如果BQL无差别替换的话，将下图中的几个ND都替换成０即可。 ? ? ? ? 设置替换规则 SAS中的代码在SAS中，BQL的替换也是很简单的，下面来看看代码。...这里就不展示winnonlin中具体的操作。 ? ? ? ? 选择Bioequivalence SAS中的代码在生物等效性分析中，一般采用Proc Mixed过程对数据进行分析。...采用此公式计算出来的结果与winnonlin结果数值是一致的（T2的正负除外）。 ? ? ? ? 参考另外一篇文献，将T2公式稍改一下，即可得出与winnonlin一致的结果。 ? ? ? ?

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方差分析分类及SAS实现代码

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R语言析因设计分析：线性模型中的对比

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一年多点或者多年多点的植物数据中，一个基因型（品种）往往有多个表型数据，但只有一个基因型，在GWAS关联分析中，就需要一个基因型对应一个表型数据。...之所以有多个表型数据的原因：或者是多个重复或者是多个地点的数据或者是多个年份的数据问题：如何计算得到一个表型数据呢？...注意：植物中，一般的BLUE值需要加上截距（Intercept）。因为BLUE值中，第一个水平会当做0，其它为相对值，可以手动进行相加，也可以使用lsmeans包中的lsmeans。...library(lsmeans) re = lsmeans(m1,"Cul") re ? 数据中的lsmeans即为品种的BLUE值，可以作为GWAS或者GS的表型值进行后续的计算。...结果中的predicted.value即为品种的BLUE值。

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Molecular Cancer最新热点-成纤维细胞signature分型预后解析！

这些基因富集在分解代谢过程，细胞内转运以及蛋白质的二聚化和结合等。作者在1235名结肠癌患者的队列中评估了成纤维细胞signature的预后价值和临床相关性。...成纤维细胞signature的预后值在III-IV期患者组中比在早期肿瘤阶段的患者组更强（图3b-c）。之前的研究显示微环境激活对晚期结肠癌期患者结局的影响更大。...具体而言，III期结肠癌患者可能会复发。然而，III期患者的亚组复发风险较低，结局更好，但化疗时间较短。然而，在日常临床实践中，没有足够的证据对高/低危 III 期患者进行更好的风险分层。...先前研究中，提出以基因表达为基础的结直肠癌分子亚型共识，将结直肠癌分为CMS1(免疫型)，CMS2(经典型)，CMS3(代谢型)，CMS4(间质型)共4个亚型。...本文的表达谱数据来自常规的GEO可以发表在27分的Molecular Cancer上的原因主要在于选择signature的方式新颖，且与临床联系紧密。 END

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单基因的预后分析，可以这样做！

最近的研究表明，端粒蛋白TRF2在结直肠癌中过表达，并通过端粒外功能促进肿瘤形成和发展，TRF2还会调节由VEGF-A介导的血管形成。...结果解析 01 病人样本的分类在本研究中，作者分析了在ReginaElena国家癌症研究所接受手术治疗的185名结直肠癌患者的肿瘤样本，所有病例的临床和病理特征见表1（Table 1）....在185个分析病例中，18例由于技术原因无法分析，1例所有的研究基因均为野生型，18例存在单基因突变，剩余148例都存在多种基因突变（2-7个），这也表示不同的突变基因可以在一个样本中共存（Fig.1b...有趣的是，这些数据在TCGA的621名CRC患者中得到证实，其临床结果包括PFS和DSS（Fig.3c，d)。...特别是TRF2和VEGF-A的共同表达与CRC患者的不良临床结果相关，这些患者的疾病复发/进展风险更大(主要为II和III阶段)。

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Rockley的硅光技术

先前的笔记(硅光工艺平台比较(更新))，小豆芽比较过不同的硅光工艺平台，当时没有搜集到英国Rockley公司的相关资料。...Rockley的文章中列出了大多数Foundry选择220nm厚硅波导的主要原因有：1）为了满足单模波导条件，2）已有的CMOS设备不能处理厚硅(这一点小豆芽存疑)，3）为了使用基于PN结的高速调制器。...Rockley的不同类型波导的损耗，如下表所示， ?...在Euler型弯曲波导中，曲率半径时渐变的，而不像传统的圆弧型弯曲波导，存在曲率半径的突变。对于90度的Euler弯曲波导，TE模的损耗为0.018dB, TM模的损耗为0.01dB。...5）Ge探测器 Rockley在3um的硅上，进一步生长3um厚的锗，形成探测器，其带宽可以达到40GHz, C波段的响应率为1A/W, O波段的响应率为0.85A/W，测试结果如下图所示， ?

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scTrio-seq（逆向收费读文献2019-15）

Cancer”，该研究在国际上首次从单细胞分辨率、多组学水平深入解析了人类结直肠癌在发生和转移过程中，基因组拷贝数变异、DNA甲基化异常及基因表达改变的特点及相互关系。...（triple omics sequencing）技术：scTrio-seq就被汤富酬研究组发表了，并利用它揭示出了肝细胞癌中的遗传、表观遗传及转录组异质性。...总结了单细胞技术在表观领域的进展： ?...可以很清晰的看出来。 ? 构建肿瘤进化树本实验设计非常合理，从病人选取，不同疾病进展时期选取，不同空间位置的肿瘤细胞选取上面都有考究，所以可以合理的构建肿瘤进化树。 ?...后记因为本文是技术方法，所以并不需要有很强的生物学故事，只需要证明这个技术可靠，有用即可，所以作者对自己技术的数据产生了大量的图表，但是最后的结论是他们开发的单细胞多组学技术，可以辅助探索结直肠癌疾病发生发展和转移过程的分子机制

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如何筛选单基因进行诊断发3+分

，然后采用了GO和KEGG富集分析，KM生存曲线和COX回归分析寻找与结直肠癌(CRC)患者生存结果相关的异常表达基因，并结合了实时PCR对CRC样品中异常表达的基因进行检测。...一、研究背景结直肠癌(CRC)是世界上最常见的癌症之一，也是导致癌症相关死亡的主要原因。...表1.配对肿瘤与非肿瘤样本之间DEGs的路径分析 3.CDC6、CDC45、ORC6和Inc RNA SNHG7在结直肠癌数据集的表达及与临床关系图3展示了作者选择这四个目标分子的原因，CDC6、CDC45...CDC6、CDC45对预后的影响与图3的TCGA生存分析结果大致相同，但是在TCGA中，ORC6的表达与OS和RFS之间没有显著的相关性，所以图3并无给出此结果。...通过比较不同数据集中的表达发现，目的分子在CRC中均上调，并对CRC预后和临床病理表现有显著影响。

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mSystems：土壤细菌群落的强生物地理模式

采用了三种方法学上的创新： (i)设计分层抽样方案，以分离驱动群落变化的空间因素中的环境因素; (ii)更高的16S rRNA基因扩增子序列变异的分辨率; (iii)应用新的zeta多样性度量进行分析。...zeta多样性：不同于从两两群落比较中计算出来的常用的beta多样性，zeta多样性描述了在多个地点共享的类群数量。...结果大多数群落成员在土壤横断面的发生率水平较低或中等。聚类必然会减少中间类群的丰富度和频率，但它没有影响频率分布的状态(图1a)。...作者挑选了12个样本进行了宏基因组分析，并收集了全球数据集，结果类似。图略。总结三个发现： (i)土壤细菌群落表现出很强的生物地理格局。...因此，改进稀有类群的检测和纳入的方法的进步将使微生物z值更接近动物和植物的结果。不同分类学分辨率下土壤微生物群落的生物地理格局摘要。(a)zeta多样性包括稀有、中间和普通物种的更替。

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【精品思路在手，高分Paper不愁】转录组数据-免疫微环境精品分析思路（三）

结直肠癌瘤内浸润的适应性免疫细胞有：效应记忆CD4+,CD8+,未成熟的B细胞，Th1细胞；固有免疫细胞包括：活性DCs, MDSCs,巨噬细胞。 2. 肿瘤免疫细胞浸润细胞关联不同的分子表型。...结直肠癌抗原的定量分析 1. 胚系抗原的数目和表达水平在基因组不稳定状态、突变负荷、表观状态、TILs富集状态的环境下变化不大，而新抗原的数目和表达水平在上述环境下差异非常强。 2....在高突变组肿瘤中（MSI-H,MSS^）缺乏Tregs和MDSCs,而在MSS组，Tregs(Cluster1)或MDSC(cluster2-4)富集。 3.刻画不同分组下的免疫调节基因。...2.为了验证这些候选结果与预后的关系，在GEO数据库中下载了11个芯片研究，1945个样本数据进行验证。六....其特点为：在转移肿瘤中下调；具有CCR8胚系突变的患者有较差的生存。TCGA数据中CCR8的表达与好的预后相关。

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老瓶新装：TCGA+GEO分子分型发5+分

作者查阅文献发现，在结直肠癌中MSI-H样本可被分为两个亚组，且具有不同的基因表达模式和预后，故作者希望在STAD的MSI-H亚类中验证是否有类似的异质性存在。二、研究流程 ?...三、结果解析 1.MSI-H STAD的分类因为作者想要验证在MSI-H STAD中是否有类似于结直肠癌中的异质性，所以首先要做的是进行分类。...图2A：GSE62254数据集聚类结果为了进一步证明聚类数为2的合理性，作者再对两个不同的数据集做了主成分分析（PCA），结果进一步支持了上述分法（图2C，D）。 ?...值得注意的是，在GSE62254数据集，I / II期占MSI-H1亚组样本的48％，MSI-H2亚组样本的71％；而除MSI-H1亚组中的一名被诊断为IV期的患者外，其余患者被归为III期。...图4A：MSI-H1与MSI-H2 TMB水平的差异分析因为结果与预期不符，故作者重新作出假设，认为预后差异与抑制性肿瘤免疫微环境（TIME）有关。

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吉大超分子结构与材料国重实验室刘轶课题组Nanoscale:Z型异质结构在葡萄糖氧化酶致敏放射催化和肿瘤饥饿治疗中的应用

Nanoscale: Z型异质结构在葡萄糖氧化酶致敏放射催化和肿瘤饥饿治疗中的应用研究背景：放射治疗(radiation therapy, RT)是临床治疗恶性肿瘤最为行之有效的治疗方法之一。...结果与讨论：如示意图1所示，我们设计并制备了氨基-聚乙二醇-叶酸 (NH2-PEG-FA)和GOx修饰的BiOI/Bi2S3@聚多巴胺纳米片(BBFG)，用于RT/RCT/ST协同肿瘤治疗与X-ray...负载GOx后的纳米片也保留了GOx的催化活性，使纳米片具备饥饿治疗的功能（图3和示意图2）。在细胞实验中，BBFG对肿瘤细胞具有较强的毒性，这是由于肿瘤细胞对葡萄糖浓度的敏感性更高。...在动物实验中，BBFG可以最大程度的抑制肿瘤的生长，且在16天内没有观察到明显的复发（图5）。与此同时，BBFG可以作为一种有效的双模式成像造影剂，并在尾静脉注射24小时后积累在肿瘤内部（图6）。...(f)各组小鼠肿瘤的H&E染色照片。图6 (a)和(b)体内和体外的CT成像照片，在体内成像中，每组中上图为仅显示硬组织结果，下图为同时显示软硬组织结果，红圈处为肿瘤。

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Intel的微环型全硅探测器

上个月月初，Intel在Lab Day上展示了其在硅光领域的进展与路线图，提出了one silicon platform的概念，原型芯片结构如下图所示，包括异质集成的III-V激光器, 微环调制器，全硅探测器和...2）表面态吸收（surface state absorprtion）在硅材料的界面处，因为加工的原因会存在一些表面态，它们相当于在带隙中引入了中间能级，借助于这些中间能级，sub-bandgap的光可以被硅吸收...3）光子辅助的隧穿效应(photon assisted tunneling effect) 其主要原理是在反偏的PN结中，耗尽区的电场增强，导致价带和导带的空间距离减小，价带中的电子吸收了sub-bandgap...（图片来自文献2） 4) 内光发射效应(internal photoemission effect, 简称IPE) 通过金属与p型硅形成肖特基结，金属中的电子被激发到高能级，然后传输到Si材料中，如下图所示...Intel在文献3中展示了MRPD的PAM4眼图结果，如下图所示， ? PAM4的TDECQ为2.4dB, 信号速率为112Gb/s。

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三星的硅光技术进展

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