是指在信号处理中,过零和阈值是两种不同的概念和操作。
总结:
过零和阈值之间的差异在于它们的概念和应用领域不同。过零是指信号经过零点的次数,常用于音频和图像处理中的频率分析和边缘检测等任务。阈值是指设定的临界值,常用于信号的状态判断和二值化处理,应用于音频和图像处理中的压缩、噪声消除、分割和目标检测等任务。
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3月20号在Nature上刊登了一篇评论Scientists rise up against statistical significance,其标题十分引人瞩目且有些煽动性,短时间内便吸引了大量研究者关注。国内一些媒体文章在解读时更是加上“统计学白学了”、“科学家反对统计学意义”、“p值该废了”之类的措辞以吸引众人的眼球,造成很多人误解了这篇文章本来的用意。科学家们真的是在反对统计学意义吗?
该论文名为《Relationship between the ABO Blood Group and the COVID-19 Susceptibility》,论述了武汉金银潭医院、南方科技大学、上海交大、武汉中南医院等8家单位的最新研究成果——A、B、AB和O型这几种不同血型与新冠肺炎易感性存在的关联。
在机器学习领域通常会根据实际的业务场景拟定相应的不同的业务指标,针对不同机器学习问题如回归、分类、排序,其评估指标也会不同。
让我们从定义特征开始。特征是数据集中的X变量,通常由列定义。现在很多数据集都有100多个特征,可以让数据分析师进行分类!正常情况下,这是一个荒谬的处理量,这就是特征选择方法派上用场的地方。它们允许您在不牺牲预测能力的情况下减少模型中包含的特征的数量。冗余或不相关的特征实际上会对模型性能产生负面影响,因此有必要(且有帮助)删除它们。想象一下,通过制造一架纸飞机来学习骑自行车。我怀疑你第一次骑车会走的远。
摘要:典型的病例对照研究往往忽略了精神疾病患者的个体异质性,这种研究依赖于群体均值比较。在此,我们对1294例诊断为6种疾病(注意缺陷/多动障碍、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、抑郁症、强迫症和精神分裂症)的患者和1465例匹配对照患者的灰质体积(GMV)异质性进行了全面、多尺度的表征。规范模型表明,个人对区域GMV预期的偏差是高度异质性的,在同一诊断的人群中,影响同一地区的<7%。然而,在多达56%的病例中,这些偏差嵌入在共同的功能电路和网络中。显着-腹侧注意系统与其他系统有选择性地涉及抑郁症、双相情感障碍、精神分裂症和注意缺陷/多动障碍。因此,相同诊断的病例之间的表型差异可能源于特定区域偏差的异质定位,而表型相似性可能归因于共同功能回路和网络的功能障碍。
帕金森病(PD)是一种以大规模脑功能网络拓扑异常为特征的神经退行性疾病,通常通过脑区域间激活信号的无向相关性来分析。这种方法假设大脑区域同时激活,尽管先前的证据表明,大脑激活伴随着因果关系,信号通常在一个区域产生,然后传播到其他区域。为了解决这一局限性,我们开发了一种新的方法来评估帕金森病参与者和健康对照组的全脑有向功能连接,使用反对称延迟相关性,更好地捕捉这种潜在的因果关系。我们的结果表明,通过功能性磁共振成像数据计算的全脑有向连接,与无有向方法相比,识别了PD参与者与对照组在功能网络方面的广泛差异。这些差异的特征是全局效率的提高、聚类和可传递性与较低的模块化相结合。此外,楔前叶、丘脑和小脑的有向连接模式与PD患者的运动、执行和记忆缺陷有关。总之,这些发现表明,与标准方法相比,有向脑连接对PD中发生的功能网络差异更敏感,为脑连接分析和开发跟踪PD进展的新标志物提供了新的机会。
跟着存档教程动手学RNAseq分析(四):使用DESeq2进行DE分析的QC方法
http://psbweb05.psb.ugent.be/conet/microbialnetworks/index.php
从今天开始,用 21 天精通单细胞数据分析。我们将理论联系实际,边学边练,本文先从理论开始。
由此可知python还将引入新的回收机制(标记-清除,分代回收),辅助引用计数机制完成内存的管理
根据百度百科的定义是“空间自相关系数的一种,其值分布在[-1,1],用于判别空间是否存在自相关。”
Journal: Nature communications Published: 18 September 2020 Link: https://www.nature.com/articles/s4
作者:Valentin Amrhein、Sander Greenland、Blake McShane
在这项工作中,我们关注功能网络中的显式非线性关系。我们介绍了一种使用归一化互信息(NMI)计算不同大脑区域之间非线性关系的技术。我们使用模拟数据演示了我们提出的方法,然后将其应用到Damaraju等人先前研究过的数据集。静息状态fMRI数据包括151名精神分裂症患者和163名年龄和性别匹配的健康对照组。我们首先使用组独立成分分析(ICA)对这些数据进行分解,得到47个功能相关的内在连通性网络。我们的分析显示,大脑功能网络之间存在模块化的非线性关系,在感觉和视觉皮层尤其明显。有趣的是,模块化看起来既有意义又与线性方法所揭示的不同。分组分析发现,精神分裂症患者与健康对照组在显式非线性功能网络连接(FNC)方面存在显著差异,特别是在视觉皮层,在大多数情况下,对照组表现出更多的非线性(即,去掉线性关系的时间过程之间更高的归一化互信息)。某些域,包括皮层下和听觉,显示出相对较少的非线性FNC(即较低的归一化互信息),而视觉域和其他域之间的联系显示出实质性的非线性和模块化特性的证据。总之,这些结果表明,量化功能连接的非线性依赖性可能通过揭示通常被忽略的相关变化,为研究大脑功能提供一个补充和潜在的重要工具。除此之外,我们提出了一种方法,在增强的方法中捕捉线性和非线性效应。与标准线性方法相比,这种方法增加了对群体差异的敏感性,代价是无法分离线性和非线性效应。
前两期scRNA-seq分享讲到了测序的原理、应用以及测序方法,今天就进入了数据分析阶段了。scRNA-seq 与 bulk -RNA-seq 同样是RNA的通量测序数据,在前期质控与后期分析都有什么异同?今天就先聊一聊scRNA-seq的质控,让你对scRNA-seq质控有个基础而又详实的了解,避免掉坑。
为了探索量化效应量的统计量,我们将研究男女之间的身高差异。 我使用来自行为风险因素监测系统(BRFSS)的数据,来估计美国成年女性和男性的身高的平均值和标准差(cm)。
默认情况下,DESeq2 使用 Wald 检验来识别在两个样本之间差异表达的基因。给定设计公式中使用的因素,以及存在多少个因素水平,我们可以为许多不同的比较提取结果。在这里,我们将介绍如何从 dds 对象获取结果,并提供一些有关如何解释它们的解释。
每年,全球有数百万学生修读统计学课程。随着世界上的数据量越来越大,统计学已成为越来越受欢迎的话题。如果大多数学生都从这门课中记住一点,那可能就是“统计显著性”和“p值”的概念。
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这篇文章的稿子在我桌面上已经躺了两年,现在也不想继续整了。就把之前弄好的发出来吧。
在本文,我们将考虑观察/显示所有变量的模型,以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”,而后者有时称为“测量模型”。
大脑的内在功能组织在成年后会发生变化。年龄差异在多个空间尺度上被观察到,从分布式大脑系统的模块化和全局分离的减少,到网络特异性的去分化模式。然而,我们尚不确定去分化是否会导致大脑功能随着年龄的增长发生不可避免的,局限性的经验依赖的整体变化。我们采用多方法策略在多个空间尺度上调查去分化。在年轻(n=181)和年老(n=120)的健康成年人中收集多回波(ME)静息态功能磁共振成像。在保留群体水平的脑区和网络标签的同时,实现了对个体变异敏感的皮层分割以用于每个被试的精确功能映射。ME-fMRI处理和梯度映射识别了全局和宏观网络的差异。多变量功能连接方法测试了微观尺度的连边水平差异。老年人表现出较低的BOLD信号维度,与整体网络去分化相一致。梯度基本上是年龄不变的。连边水平的分析揭示了老年人中离散的、网络特异的去分化模式,视觉和体感网络在功能连接内更为整合,默认和额顶控制网络表现出更强的连接,以及背侧注意网络与跨模态区域更为整合。这些发现强调了多尺度、多方法来表征功能性大脑老化结构的重要性。
今天,数据集拥有成百上千个特征是很常见的。从表面上看,这似乎是件好事——每个样本的特征越多,信息就越多。但通常情况下,有些特征并没有提供太多价值,而且引入了不必要的复杂性。
AB测试最核心的原理,就四个字:假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中,就是检验实验组&对照组,指标是否有显著差异。
本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类(classification),即找一个函数判断输入数据所属的类别,可以是二类别问题(是/不是),也可以是多类别问题(在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别)。与回归问题(regression)相比,分类问题的输出不再是连续值,而是离散值,用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛,比如垃圾邮件识别,手写数字识别,人脸识别,语音识别等。
大家好,我是邓飞,今天继续介绍《统计遗传学》这本书,本次介绍第四章:GWAS分析,主要是综述介绍,具体的实操介绍要到八九十章节。
论文: Dynamic Group Convolution for Accelerating Convolutional Neural Networks
为了汇总结果,DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。当使用 DESeq 结果表作为输入调用此函数时,将使用默认阈值 padj < 0.1 汇总结果。但是,由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05:FDR < 0.05(即使输出显示 p 值 < 0.05,也使用 padj/FDR)。让我们从 OE 与对照结果开始:
本文列出了文献中出现的一些最常见的统计错误。这些错误的根源在于无效的实验设计、不恰当的分析或有缺陷的推理。作者对如何识别和解决这些错误为研究者和审稿人提供了建议。每条错误之后还有Further reading提供之前关于此错误的讨论。
视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的,一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面,语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋,但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。
图像分割(二) 之基于边缘分割 所谓边缘是指图像中两个不同区域的边界线上连续的像素点的集合,是图像局部特征不连续的反应,体现了灰度、颜色、纹理等图像特性的突变。通常情况下,基于边缘的分割方法是指基于灰度值的边缘检测,它是建立在边缘灰度值会呈现出阶跃型或屋顶型变化这一观测基础上的方法。 阶跃型边缘两边像素点的灰度值存在着明显的差异,而屋顶型边缘则位于灰度值上升或下降的转折处。正是基于这一特性,可以使用微分算子进行边缘检测,即使用一阶导数的极值与二阶导数的过零点来确定百鸟园,具体实现时可以使用图像与模板进行卷积
多模态对比学习方法(如CLIP [39])在各类下游任务中展现出了令人印象深刻的零样本分类性能,由于它们能有效对不同模态的表示进行对齐,因此在开放词汇目标检测[51]、文本到图像生成[51]和视频理解[53]等多个视觉语言领域中作为基础模型。然而,近期的研究发现,预训练数据中一小部分被毒化的后门样本,可以在多模态对比预训练过程后导致CLIP被后门攻击[5; 4; 2]。
看到隔壁《单细胞天地》公众号翻译了一个最新的单细胞数据处理综述,很精彩,所以申请转载到生信技能树平台以飨读者:
上一篇博客中讲到了goodFeatureToTrack()这个API函数能够获取图像中的强角点。但是获取的角点坐标是整数,但是通常情况下,角点的真实位置并不一定在整数像素位置,因此为了获取更为精确的角点位置坐标,需要角点坐标达到亚像素(subPixel)精度。 1. 求取亚像素精度的原理 找到一篇讲述原理非常清楚的文档 https://xueyayang.github.io/pdf_posts/%E4%BA%9A%E5%83%8F%E7%B4%A0%E8%A7%92%E7%82%B9%E7%9A%8
统计学课本中写到:没有统计显著性则不能‘证明’零假设(关于两组之间无差或者两个实验组和对照组的假设)。同时,统计显著性也不能‘证明’其他假设。
Beamr的闭环内容自适应编码解决方案(CABR)的核心是一项质量衡量的专利。这个衡量方法将每个候选编码帧的感知质量和初始编码帧的进行比较。这种质量衡量方法确保了在比特率降低的情况下,仍然保留目标编码的感知质量。与一般的视频质量衡量方法相反,传统方法旨在衡量由于误码,噪声,模糊,分辨率变化等导致的视频流之间的差异。而Beamr的质量衡量方法是针对特定的任务而设定的。Beamr的方法可以可靠、迅速地量化由于基于块的视频编码的伪像而导致的视频帧中被迫引入的感知质量损失。在这篇博客文章中,我们介绍了这种方法的组成部分,如上图一所示。
混淆矩阵是一个表,经常用来描述分类模型(或“分类器”)在已知真实值的一组测试数据上的性能。混淆矩阵本身比较容易理解,但是相关术语可能会令人混淆。
图 (a): (从左到右) (1) 原始图片 (2) 使用高斯低通滤波器 (3) 使用高斯高通滤波器. 本文中的原始图像来自OpenCV Github示例。
今天解读的这篇文章发表在PLoS Medicine(最新影响因子11.048)上,题目为Patterns of Immune Infiltration in Breast Cancer and Their Clinical Implications: A Gene-Expression-Based Retrospective Study。虽然发表在2016年,但是这篇文章在免疫方面的研究十分细致和深入,很值得大家学习和借鉴。
ROC曲线,也称“受试者工作特征曲线”,主要是用于X对Y的预测准确率情况。最初ROC曲线是运用在军事上,现在更多应用在医学领域,判断某种因素对于某种疾病的诊断是否有诊断价值。
有很多精彩的文章探讨了如何使用Intersection Observer API,包括Phil Hawksworth,Preethi和Mateusz Rybczonek等。我这篇文章将讲一些不一样的东西。我在今年早些时候有幸向达拉斯VueJS聚会介绍了VueJS过渡组件,我在CSS-Tricks的第一篇文章就是以此为基础的。在演讲的问答环节中,有人问我基于滚动事件触发过渡怎么样 - 我说当然可以,但是一些听众建议我了解一下Intersection Observer。
从具有遗传标记的复杂性状的统计学关联推进到理解影响性状的功能性遗传变异往往是一个复杂的过程。精细定位可以选择遗传变异并对其进行优先级排序以供进一步研究,但是大量的分析策略和研究设计使得选择最佳方法具有挑战性。作者回顾了不同精细绘图方法的优缺点,强调了影响性能的主要因素。主题包括全基因组关联研究(GWAS)的解释结果,连锁不平衡的作用,统计精细绘图方法,跨种族研究,基因组注释和数据整合以及其他分析和设计问题。
可以发现不同的工具对p值有着不同的控制程度,在DESeq2\edgeR中我们甚至可以发现p值为0的情况,那么p值小到什么程度会变成0呢,跳出p值,这么小的数在R中计算有意义吗?关于这些问题,我们将根据下面这个问题的回答展开讨论
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