不得不说,用久了Rstudio 自己果然变笨了。之前竟然用了几天命令行下进入R 反复执行一段脚本,就在那里等着。
冗余分析(redundancy analysis, RDA)自己之前也听过,好像是生态学研究中用的比较多,主要是用来探索环境和一些样本指标之间的关系。最近自己在看一些群体遗传相关的内容,发现RDA也可以用在群体遗传方面 ,比如这个参考链接 https://popgen.nescent.org/2018-03-27_RDA_GEA.html 就介绍了这个分析,主要研究内容自己还没有看明白:大体好像是利用芯片技术测了一些狼的基因型,同时采集了狼生活地点的环境数据,利用RDA同时分析基因型数据和环境数据。这个看的
在Oracle中,什么是Oracle RDA(Remote Diagnostic Agent)工具?
在现代微生物组学分析中,高通量的测试方法使得研究者可以一次性获取大量的数据信息,这时候所获得的数据里可能存在大量“冗余”;此外,在实际操作中,研究人员为避免遗漏重要的系统特征,往往倾向于较周到的选取测试指标,这些变量之间也很可能存在多重共线性。因此,在大数据量的多个数据集之间进行分析时,常常难以有效的进行数据挖掘。
V1.2与V1.3固件的背景和联系: V1.3分支是基于V1.2分支厂商平台版本的一次大升级,V1.3在V1.2的基础上新增 蓝牙,超低功耗,SIM卡自动切换功能。V3XXX为V1.3的LUAT版本,V0XXX为V1.2的LUAT版本,如V3027是V1.3的固件,V0030是V1.2的固件。 Q1: V1.2固件出货的模块能升级到V1.3的版本吗? A: V1.3完全兼容V1.2,故V1.2的版本可以升级到V1.3的版本。(特别注意!!)只支持USB线刷,不能远程升级到V1.3。 Q2: V1.3固件出货的模块能降级到V1.2的版本吗? A: V1.2版本不支持V1.3版本的校准参数,故V1.3的版本不能降级到V1.2的版本,否则会开不了机。 首推1.3基线版本,支持相同基线版本之间空中升级,不支持跨基线版本间空中升级
数据方差相同的时候,一次判别就可以,如左图所示;但如果方差差别较大,就是一个二次问题了,像右图那样。
上一次给大家介绍了如何用R语言进行主成分分析,今天介绍的主角也是PCA的好朋友噢,掌声欢迎我们的第二位小伙伴——冗余分析(RDA)。
版权声明:本文为博主-姜兴琪原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/jxq0816/article/details/83721843
最近赖江山老师发布了一个R包: 原创R包:rdaenvpart(层次分割获取RDA和CCA单解释变量的贡献) http://wap.sciencenet.cn/home.php?mod=space&
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。
第一步,下载COAD数据 ########################################################################################## ## step1 load package and change Working Directory ########################################################################################### library(
linux 请看 https://github.com/mithrand0/reactive-drop-docker
我们在使用R分析数据的时候,经常需要保存一些中间结果或者保存最终结果。这样的话下次就可以直接加载,而不必重新计算,这样既节省时间也节省计算资源。你保存的结果也可以很方便的分享给其他人,保证结果的一致性。那么在R里面怎么来保存和加载计算结果呢?
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推荐系统算法常常用到逻辑回归算法,而传统的批量学习算法如 SGD 无法应对大规模、高维的数据集和实时数据流。为了解决这个问题,在线最优化算法如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生,下面将介绍、对比这些算法。
冗余分析(redundancy analysis,RDA)是一种回归分析结合主成分分析的排序方法,也是多因变量(multiresponse)回归分析的拓展。从概念上讲,RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析
前面我们简单的介绍了R函数。有些人可能会说,我现在的R水平有限,还不足以写出很高级的函数,该怎么办?俗话说前人栽树后人乘凉,他山之石可以攻玉,鲁迅同志也提出过“拿来”主义。已经有前人,高手写出了很多很实用,很强大的R函数,你直接拿来用就可以了。如果你很好学,也可以把人家的函数源代码拿来学习,其实这也是一种学习R的很好的方法。你如果完全读懂了原作者的函数,你还可以稍作修改用作他用,甚至可以让这个函数功能更加强大。
一直在学习机器学习的项目;学的断断续续。近期需要完成一些数据建模与分析,将机器学习重新整理了一遍。这篇文章主要是介绍R数据科学中,构建机器学习模型的流程。为了更适合无基础的人快速了解整个流程框架,本文省去机器学习模型的原理及公式部分,如果需要了解,请戳 Here 。
近日,深圳国家基因库(CNGB)加入The TRUST Principles列表。The TRUST Principles由RDA(Research Data Alliance)提出,旨在为维护数字存储库(尤其是科研数据存储库)可信度提供指导。目前,已有World Data System、Springer Nature、Science Data Bank等44家研究机构、出版商和数据存储库加入其中。
本系列为交流群一周问题汇总。目前群人数比较多,如果你想加群,加我微信回复进群,我拉你进来。
作者是生信技能树组建的表观遗传学学习小组的小组长,前面已经发过一个: 学员分享-Chip-seq 实战分析流程 本文是看到生信技能树有个450K甲基化芯片数据处理传送门,我呢,恰好不久前用一个集成度很高的ChAMP包分析过850K的甲基化芯片数据。所以,就想着把自己的笔记整理下,可以和更多的小伙伴学习交流,还有个原因可能是因为这是四月份打算学生信时,接手的第一个任务,曲曲折折好几个月才跑通流程,遇到的坑也比较多,想记录下来。 我之前分析时是参考ChAMP包的源文档,非常详细的整个流程的介绍,但是,在笔记快整
冗余分析(redundancy analysis,RDA)是一种回归分析结合主成分分析的排序方法,也是多因变量(multiresponse)回归分析的拓展。从概念上讲,RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析。
NCEP/NCAR再分析数据集是由美国气象环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)联合制作的,他们采用了当今最先进的全球资料同化系统和完善的数据库。 对各种来源(地面、船舶、无线电探空、测风气球、飞机、卫星等)的观测资料进行质量控制和同化处理,获得了一套完整的再分析资料集,它不仅包含的要素多,范围广,而且延伸的时段长,是一个综合的数据集。
Title: segRDA: An R package for performing piecewise redundancy analysis
作者: 刘永鑫 日期:2017-6-29 阅读时长:10 min 背景介绍(Introduction) 宏基因组学 宏基因组学目前的主要研究方法包括:16S/ITS/18S扩增子、宏基因组、宏转录组和代谢组,其中以扩增子研究最为广泛。 目的意义 本系列文章将带领大家结合较新的16S扩增子相关文献,来理解宏基因组16S扩增子文章中常用图表种类、图中包括的基本信息,以及作者想表达的结果。 主要内容 本系列文章内容包括:箱线图、散点图、热图、曼哈顿图、维恩图、三元图和网络图等。 学习思路 罗列知识点,熟悉专业
冗余分析(redundancy analysis,RDA)是一种回归分析结合主成分分析的排序方法,也是多因变量(multiresponse)回归分析的拓展。从概念上讲,RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据) 。
rownames(a) #查看行名,默认值的行名就是行号,1.2.3.4...dim(a)#几行几列
三阴性乳腺癌是指癌组织免疫组织化学检查结果为雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和原癌基因Her-2均为阴性的乳腺癌。这类乳腺癌占所有乳腺癌病理类型的10.0%~20.8%,具有特殊的生物学行为和临床病理特征,预后较其他类型差。
mitmproxy 提供一个命令行界面(该命令不支持windows)。mitmdump 提供一个简单的终端输出。mitmweb 提供一个浏览器界面。
TCGA的isoform转录本表达谱数据搞起来会有些麻烦,主要有两点一个是下载以后会出现重复名字和列的bug,这个需要重新整理一下query文件才能往下进行,另外一个就是hg19注释问题,用的是UCSC knowngene这个是数据注释的那个名字很诡异类似
关于此图的讨论已经有一段时间了。我发现一个事实,对此图教程表现出强烈渴望的小伙伴名字后面都有“生态”二字。不管是土壤生态、草地生态还是水生态。非生态的大佬及吃瓜群众也被图形的美学及提供的丰富信息量所吸引。R小白的我也尝试着去还原文中的美图,但是一直进展缓慢。这几天,擂台赛似的相继出来了几种画法:“坐标法”,“python法”(原谅我也不知道用的什么法),“拼接法”,原图的效果大致都出来了:
做PCA的函数有很多,但是一直没有搞清楚他们的差别。正好最近有看到一篇公众号在说这个事情,我顺便也总结一下。
前面给大家介绍了,自己不会写R函数如何去“抄”高手写好的函数,我们直接“拿来”用就可以了。有读者反映为什么不直接用gdcVolcanoPlot这个函数,既然人家都已经写好了。这是一个很好的问题,这里我解答一下。原因有两个
R怎么读入表格数据最快? R中有6个常用数据读取函数: utils::read.csv: 默认使用的读入方式 (read.table) readr::read_csv: readr包中的读入函数 (RStudio中默认也包含了这一方式) data.table::fread: 来自data.table包 base::load: 加载rda文件 base::readRDS: 读取二进制数据 feather::read_feather: 一种新的feather格式的二进制数据 生成测试数据 set.seed(12
【新智元导读】本文作者综合从科技作者,研究科学家到企业创始人的观点,提出 AI 的落地中提供给企业的关键优势是预测,而且利用 AI 的预测只会越来越准确,同时也越来越便宜,决策过程中 AI 的增加将促成人与机器之间的伙伴关系。 似乎人人都在谈论人工智能(AI)。AI及其许多形式——认知计算,机器学习,深度学习,分析——似乎将要从上到下地接管每个组织的运作。但它们有多少是以现实为依据的? IBM 前主管,同时也是知名科技作者 Irving Wladawsky-Berger 博士最近探讨了这个问题,指出 AI
推荐系统算法常常用到逻辑回归算法,而传统的批量学习算法如 SGD 无法应对大规模、高维的数据集和实时数据流。为了解决这个问题,在线最优化算法如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生,下面将介绍、对比这些算法。 TODO TG L1 正则化在 online 不能产生较好的稀疏性,而稀疏性对于高维特征向量以及大数据集又特别的重要。为解决这个问题,John Langford 等人在 2009 年提出 Truncated Gradient [1]。 SGD 对于传
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
上面这个代码复制粘贴,是不能出图的,因为分组和表达的数据是直接加载之前保存的信息。
以上图片出自教程http://my.ilstu.edu/~wjschne/444/CanonicalCorrelation.html#(4)
现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应用到了实际产品中,我们的系统也使用了该算法。这里对FTR
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。今天小编为大家介绍一款分析T细胞受体库的R包:tcR包,可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
对于FPKM表达数据时,Edger,limma,和deseq等算法并不合适。而ballgown是针对于FPKM数据开发的差异基因算法,可以尝试。 示例数据如下所示:
当预测变量也即自变量不止一个时为多元线性回归(multivariable linearregression,MLR),多项式回归可以看成特殊情况下的多元线性回归。现在我们以微生物群落数据为例,探究α多样性指数与环境因子(Salinity、pH、TN、TP,在3.3.2.4VPA分析中这几个变量对微生物群落的解释量较高)之间的关系,如下所示:
该包绘制的地图精度较低,如果你需要学习绘制高精度的中国地图,欢迎加入我的线上培训班获取:欢迎加入 RStata 线上培训班学习使用 R 语言和 Stata 进行数据处理和可视化
如果你也有上述需求,那么一个R包推荐给你,发表在Nucleic Acids Res. 2014 Sep的The multiMiR R package and database: integration of microRNA–target interactions along with their disease and drug associations
公众号后台记录了发表过文章的各项阅读指标包括:内容标题,总阅读人数,总阅读次数,总分享人数,总分享次数,阅读后关注人数,送达阅读率,分享产生阅读次数,首次分享率,每次分享带来阅读次数,阅读完成率。
adespatial这个包功能十分强大,如还可以进行向前筛选(forward.sel)。但是注意forward.sel只能用于RDA,而vegan中的ordistep可用于RDA和CCA。 变量筛选之前也写过: MRM中进行变量筛选
SAIGE-GENE(现在称为SAIGE-GENE+)采取两个步骤来执行基于集合的关联测试
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