C++11-右值引用/新的类功能/可变参数列表 零、前言 一、右值引用 1、左值和右值 2、左值引用和右值引用 3、右值引用 4、移动语义 5、右值引用引用左值 6、完美转发 7、右值引用作用 二、新的类功能...1、默认成员函数 2、移动构造和移动赋值 三、可变参数列表 1、参数包的展开 2、STL中的emplace 零、前言 本章继续跟着上章讲解C++11的新语法特性，主要包括右值引用 一、右值引用...，本来只是一个符号，没有具体的空间， // 右值引用变量r1在定义过程中，编译器产生了一个临时变量，r1实际引用的是临时变量 int&& r1 = 10; r1 = 100;...int a = 10; int&& r2 = a; // 编译失败：右值引用不能引用左值 int&& r3=move(a); return 0; } 注意： 右值引用只能引用右值...，也能匹配参数类型是右值引用的拷贝构造函数，但是编译器会进行匹配类型最合适的函数，即右值引用拷贝构造函数 这里的参数为右值引用的拷贝构造函数也叫做移动构造，即对将亡值进行资源的转移，转移到新的构造对象上
熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。 2 第二章：基于基因组数据的 R 介绍 计算基因组学的目的是从更高维度的基因组学数据中提供生物学解释和见解。...实际上，数据分析需要一遍又一遍地经历同样的步骤，以便能够: a) 回答（开始没有意识到的）其它相关问题，b) 处理后期分析中意识到的数据质量问题，以及，c) 处理在分析中加入的新数据集。...一个很好的例子就是差异基因表达分析，比较某种条件下的两个数据集，如条件 A 和条件 B 的表达值，我们假设条件 A 和条件 B 具有相似的表达值然后进行检验。你将在第三章中看到更多相关信息。...2.1.6.1 数据清理和处理 大多数数据清理任务，例如删除不完整的列和值、重组和转换数据都可以使用 R 实现。...基本图: 直方图，散点图，柱状图，箱线图，热图 基于全基因组的 ideograms 和 circos 图提供了整个基因组不同特征的可视化。
单细胞转录组数据情况 数据链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...提供的是10X格式的标准三个文件，选择下载数据之后需要对数据进行整理，将三个文件分别整理到对应的文件夹中。 #整理文件 fs=list.files('....gsub('features','barcodes',y), to= file.path(x, 'barcodes.tsv.gz' )) }) 整理前 整理后 加载需要的R.../scRNA_scripts/harmony.R') # 默认 ScaleData 没有添加"nCount_RNA", "nFeature_RNA" # 默认的 sce.all.int = run_harmony.../scRNA_scripts/check-all-markers.R') setwd('../') getwd() last_markers_to_check 那就直接选择0.2进行后续的命名吧！
其中第一个思路更多的需要在硬件层面进行改进，而第二个思路则可以通过并行计算和数据共享，重复利用的方法来实现。...进一步地，若此时重复数据和新数据对训练的贡献完全相同，那么训练加速效果将达到最大，即训练时间缩短为原来的1/R。...当然，如果将批处理操作划分为上游过程，那么R值会更大，可以执行更多次的SGD update 训练操作，当然这些训练过程的数据相似度就更高了，每次训练带来的性能提升也可能变得更少。...由于对数据进行了重复使用，因此相应的所需新数据数量就会减少。 （2）数据交流能降低训练时间。事实上即便是 e>R，在某些网络上仍然会带来训练效果的提升，如下图： ?...图4 不同的e和R值在两个不同网络中带来的训练时间提升 在 LM1B 数据集中，当 e>R 是总训练时间都是扩大的，而在 ImageNet 数据集中，只要R 大于1.5, e 越大，训练时间就越小，作者并没有对这个结论给出解释
蛋白质组学 蛋白质是大多数药物的靶点，目前，通过将新的生化方法与基于质谱的蛋白质组学相结合，能够从全新的维度对疾病表型及其生物活性分子的调节机制进行剖析。...蛋白质组学方法用于靶点识别、靶点验证并监测药物的安全性和有效性。 基于靶点的策略可以通过大型文库的高通量筛选（HTS）或基于片段的方法来识别与重组靶蛋白结合的小分子。...基于质谱（MS）的蛋白质组学已经达到了可以在几个小时内简化分析几乎完整蛋白质组的水平（图 2）。...图 2：主要的蛋白质鉴定和定量策略 靶点识别 基于 MS 的蛋白质组学有助于直接分析小分子与蛋白质组的相互作用。 基于探针的靶向反卷积。...使用标记的生物活性小分子和基于 MS 的定量蛋白质组学的亲和富集相结合，为全面分析细胞蛋白质组内的药物相互作用提供了一种敏感而特异的工具。
这样，不用改变其输出的特征图，Ghost模块的整体的参数量和计算量就已经降低了 基于Ghost模块提出GhostNet，将原始的卷积层替换为Ghost模块 Approach *** Ghost Module...for More Features [1240] 对于输入数据$X\in \mathbb{R}^{c\times h\times w}$，卷积层操作如公式1，$Y\in \mathbb{R}^{...h^{'}\times w^{'}\times n}$为输出的n维特征图，$f\in \mathbb{R}^{c\times k\times k\times n}$为该层的卷积核，可得该层的计算量为$n...为了加速，Ghost模块的原始卷积均采用pointwise卷积 GhostNet [1240] 基于Ghost bottleneck，GhostNet的结构如图7所示，将MobileNetV3的bottleneck...，结果如表7，不同的模型大小使用不同的$\alpha$值进行调整，整体而言，GhostNet最轻量且准确率最高 Object Detection [1240] 在one-stage和two-stage
相关工作 新视图合成：这是一个长期存在的问题，它需要从一组输入视图中构建一个场景的新视图。尽管现在有很多工作都已经取得了逼真的效果，但是存在比较多的问题，例如需要密集的视图和大量的优化时间。...其他方法通过学习跨场景共享的先验知识，从单个或少数输入视图进行新的视图合成，但是这些方法使用2.5D表示，因此它们能够合成的摄像机运动范围是有限的。...在这项工作中，作者提出了PixelNeRF，能够直接从相当大的基线中合成新视图。 基于学习的三维重建：得益于深度学习的发展，单视图或多视图的三维重建也得到快速的发展。...在实践中，这种积分是通过沿每个像素射线采样点的数值求积来近似的。 然后，将摄影机光线r的渲染像素值与对应的真实像素值C(r)进行比较，最后的loss定义如下： ?...其中R(P)是具有目标姿态的所有相机光线的集合。虽然NeRF实现了最新的视图合成，但它是一种基于优化的方法，每个场景必须单独优化，场景之间没有知识共享。
本研究中，作者开发了一种基于深度再生模型的药物反应预测的深度学习方法。通过VAE利用其基线表达谱生成了1000多个细胞系的代表模型，并基于表达谱的隐向量训练了药物反应的预测模型。...（C）使用其转录组图谱显示起源的细胞系的分布。（D）药物反应的分解。（E）使用CCLE测量和推算药物反应的细胞系和癌症类型的说明。...Net（EN）策略，即使用每个VAE得到的隐向量来训练VAEN预测模型，最终在100个VAE中选择平均测定系数（R2）值最高的那个。...（A）药物样本的Pearson相关系数分布。（B）在CCLE和GDSC panels上评估14种共享药物。（C）使用TCGA对14种共享药物进行评估。（D）使用化合物17-AAG演示药物反应。...3 总结 作者提出的方法有很多优点，精准预测可以解决癌症样品中药物反应谱的新特征遗漏问题，作者根据化合物的反应谱分析聚类，发现了独特的基团和特征，对TCGA数据的研究发现了药物与TMB之间的关联，探索了以泛癌方式来识别基因组特征
文章系统地评估了深度学习方法在预测癌细胞系和患者药物反应方面的性能，为用户根据自身需求和数据特点选择恰当的预测模型提供指导，同时为构建新的计算模型指引方向。...药敏预测代表性方法简介 结果 总体预测性能 评估在GDSC数据集上进行，其包括966个细胞系的转录组和基因组数据以及282个药物在这些细胞系上的药物响应值（IC50值）。...RMSE家族：RMSE，L_RMSE，R_RMSE，LR_RMSE，值越小表示预测越准确；相关性家族：PCC，SCC，NDCG，PC/NWPC，ROC_AUC，值越高表示预测越准确。...基于细胞系数据评估各种算法在所有药物上的总体结果 细胞系和药物的相对重要性 药物响应值IC50是由细胞系和药物共同决定，各种药物IC50分布的差异要显著大于细胞系IC50分布的差异（图3A）。...基于细胞系数据评估各种算法对每个药物的预测能力 药物的可预测性 不同药物的可预测性存在差异，于是作者根据单个药物水平的预测值和真实IC50的秩相关系数（SCC）对药物进行聚类，得到一组各种算法都能预测正确的药物
因为坐标系有三个轴，偏航yaw修正由电子罗盘（基于载体）、地磁（基于地理）对比修正误差补偿得到。倾仰pitch和翻滚roll上的修正由加速度计（基于载体）、重力（基于地理）对比修正误差得到。...在完成了基本原则的基础之后，即保证两个坐标系的正确转化后，利用基于载体上的陀螺仪进行积分运算，得到基于载体坐标系的姿态数据，经过一系列PID控制，给出控制量，完成基于载体坐标系上的稳定控制后，反应到地理坐标系上的稳定控制...，即u）和由u1和u2组成的二维平面（u1和u2是在u的三维空间中找到的三者两两垂直的符合右手定则的一组基，这个平面我们是可以看到的）。...然后做四维空间中的线性变换RPQ（Q为R的共轭向量，并且R为单位四元数，即N(R)=1），得到的答案就是(0,x’,y’,z’)。...打个比方，就好比数学中的数列问题，题目一般给出的是n项和n-1项的关系表达式，n项的值是根据前一项推导出来的，建立在前一次的值之上，而通项公式则是可以直接通过n的表达式计算任意第n项的值，比如计算第10
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...data.frame(Var4=rnorm(10), Var5=rnorm(10), Var6=rnorm(10)) 计算相关系数和P值...) flattenCorrMatrix(res.cor$r,res.cor$P) ?...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的...，这个结果里也有显著性检验的p值 但是这个如果数量量比较大的话速度也很慢
组合数公式是指从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素并成无序的一组，求得组合的总数量。 组合数公式： ?...“ 一一对应” 解题思路的关键是 建立 怎样 的 “ 对应” 关 系 , 才 能方便 地达 到 解题 目的，这 是 一个技 巧 问题。...，n这n个元素的数列中任取r个元素【无重复，r≤n】可以取到C(n,r)种不同的组合，也就是上面的组合数公式。那如果允许重复选取，比如全选1【r可以大于n】，有多少种组合？...我们取一组实例：X1 ≤ X2 ≤ ... ≤ Xr，这是一组递增数列。 下面，我们要把递增数列映射到严格递增数列，就是想办法把所有“≤”变成“的X数列一一映射成了严格递增的数列Y，现在只要统计数列Y的数量就是数列X的数量。显然【万恶的显然成立】每一个Y都不重复，而Yr ≤ n+r-1，此时的情况相当于从1，2，3，...
年龄，籍贯） 一个记录值; (201315130，李明，男，计算机系，19，江苏南京市) 模式(schema)=DB中全体数据的 逻辑结构+特征 的描述，涉及型不涉及值 实例:是模式的具体值...选择 σ 在关系R中选择满足给定条件的诸元组 σF(R) = {t|t∈R∧F(t)= '真'} 示例： 查询信息系（IS系）全体学生。...投影 π 从R中选择出若干属性列组成新的关系 πA(R) = { t[A] | t ∈R } ，A：R中的属性列 示例： 查询学生的姓名和所在系。...外连接与左外连接和右外连接 悬浮元组：两个关系R和S在做自然连接时，关系R中某些元组有可能在S中不存在公共属性上值相等的元组，从而造成R中这些元组在操作时被舍弃了 两个关系中相同的属性组联合...R与S的除运算得到一个新的关系P(X)， P是R中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影： 元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合，记作： R÷S={tr[X] | tr
拿二维线性空间来说，X轴和Y轴可以用(1,0)和(0,1)来表示，所以X和Y就是二维线性空间上的一组基，特别的，这就是笛卡尔坐标系，最终，平面上的任意一点都可以由X和Y来线性表示。...既然说到基，就不得不谈到坐标系，对于 ? 有2种视角可以解释它：1，在当前坐标系下，使用矩阵M将定义坐标系中的 ? 点转移至 ? 点；2，转换坐标系，使得在不同坐标系下矩阵M对向量 ?...例如斐波拉契数列和线性回归，传统意义上的斐波拉契数列通常使用递归来描述f(1)=1, f(2)=1, f(n+2)=f(n)+f(n+1)。...最后，工业界的应用就是使用PCA预处理数据，即求解归一化后样本矩阵的协方差矩阵，求解它的特征值和特定的正交特征向量，按特征值大小重排后得到新的压缩后的样本矩阵，再利用压缩后样本矩阵做训练，得到模型。...当新的预测样本进入时，先使用已知的u求解投影后的样本再代入模型得到结果。
线性代数是数理统计尤其是各种排序分析的基础，今天我将以全新的角度基于R语言介绍线性代数，并手动完成PCA分析，从而强化关于线性代数和实际数据分析的联系。...任何一个数据向量是不可能孤立存在的，必须基于一定的坐标系，只不过通常默认的是单位矩阵所代表的规范正交坐标系。...向量组A内的最大无关向量组称之为向量组的秩，向量组内的向量均可用最大无关向量组内的向量进行线性表示。向量组A的秩等于矩阵A的秩，那么就有R(A)≤n，假如R(A)系来进行描述，然而很多坐标系其向量组可能不是两两正交的，显然两两正交的向量组更适合做坐标系。...PCA是基于维度（也即变量）之间的协方差矩阵进行分析，实际上PCA只是进行了维度的正交化并给出正交化后每个维度的贡献（特征值），正交化的维度也即主成分其个数等于原来数据矩阵的秩，之后根据新维度方差贡献的大小而忽略贡献率小的坐标
直接从一组视频帧和相应的跟踪数据中学习每个场景图节点的对象表示。使用共享的体积表示来编码同类对象的实例。...\quad (3) 对于给定的场景图，可以提取所有对象的姿势和位置。对于所有源自根节点 {W} 的边，我们分配了世界空间坐标系和局部对象或摄像机坐标系之间的变换 {T}^{{W}}_v 。...然而，对象的体积密度 \sigma 不应基于其在场景中的姿势而改变。为了确保体积的一致性，仅考虑了发射颜色而不考虑密度。...对于所有 H \times W \times N 条光线 {r}_k,j ，预测像素值 \hat{C}_k,j 。...我们从所有帧中随机抽样一批光线 {R} ，并将每个光线与相应的场景图 {S}_k 和参考像素值 C_k,j 关联起来。我们将损失定义为预测颜色 \hat{C} 和参考值 C 之间的总平方误差。
CPA使用一种基于自编码器的模型，将化学诱导的转录组效应映射到潜在空间中以重建扰动响应。...最优传输方法可以匹配经过实验扰动的观测数据，但无法建模新的扰动，比如新化合物或新细胞类型。 基于线性回归的方法通过线性组合基因扰动效果估计化学扰动对基因表达的影响。...图 1 PRnet是一种灵活且可扩展的基于扰动条件的深度生成模型，旨在预测总体和单细胞水平上对复杂化学新扰动的转录反应。...步骤2中，计算每种化合物的平均转录组数据和基因表达的倍数变化，并按倍数变化值对基因进行排序。...为了定量评估 PRnet 在单细胞 HTS 数据中的表现，作者遵循常用的度量标准，比较了保持测试集中真实值与预测值之间扰动后基因表达的 R² 分数，与替代方法进行了对比（图2d, e）。"
尽管此类细粒度的药物反应数据仅在有限数量的细胞系（约1000）和药物中可用，但它为基于基因组信息构建个性化药物反应模型提供了有价值的起点。...因此，药物反应函数在细胞系和患者之间是不同的。 为了应对这些挑战，已经开发了几种基于域适应和迁移学习的药物反应模型，这些模型结合了细胞系和患者数据。...阶段4：药物反应预测 作者将第3阶段子集选择后选择的患者基因组样本及其相关的伪标签与标记的细胞系基因组样本结合，用于训练下游药物反应预测分类器。该分类器可以用于推断新患者的药物反应。...作者通过将基因组表示（Z）表示为药物嵌入（R）的加权组合，并使用三元组损失基于药物效力结果来学习这些权重来解决这个问题。...随后，使用至少有一个未放弃预测（值为0或1）的样本。给定患者基因组的最终伪标签通过对所有未放弃预测样本进行多数投票决定。
Based on CRISPR/Cas9 Technolog标题（中文）：基于CRISPR/Cas9技术的肿瘤突变负荷测量新参考物质的开发发表期刊：Cancer Genetics作者单位：中国医学科学院老年医学研究所国家临床检验中心等发表年份...该研究中，研究者开发了一组具有不同TMB值的福尔马林固定和石蜡包埋（FFPE）样品作为TMB估计的新参考材料。...通过使用CRISPR/Cas9技术将几种临床相关变异引入人类细胞系，构建了几种典型的细胞系并进行了外显子测序验证。然后进行细胞混合和石蜡包埋，制备了新型FFPE样品。...differentMSH2mut/POLEmutcell lines were ultimately constructed.该研究首先使用CRISPR/Cas9系统生成与MSH2和POLAR变体共存的新细胞系...文献结论总结总之，该研究基于CRISPR/Cas9系统将几种临床相关变异引入人类细胞系，构建了几种典型的细胞系并进行了外显子测序验证。然后进行细胞混合和石蜡包埋，制备了新型FFPE样品。
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