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差异分析01，PCRRT-PCR实战

生信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析； 临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal...数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。...目前，很多数据库可以做差异分析，从mRNA、protein到DNA都有。因为蛋白是功能的执行者，因此是做差异分析的首选。 ? oncomine数据库总结几乎所有肿瘤的数据，mRNA水平研究差异。...TIMER数据库对单基因的差异分析，尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析，特别适用，可以做到统筹兼顾，有局部聚焦（oncomine）和全局通览（TIMER）的神奇效果。...差异分析，oncomine做热图 差异分析，TIMER做散点图 转录水平的验证，首选PCR/RT-PCT；蛋白水平的验证，首选Western Blot。我们先介绍转录水平的验证。

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    差异分析，RT-PCR和WB实战（上）

    在芯片、测序和组学等遍地开花的时代，前人已经积累了大量数据，而且信息是公开的、免费的。因此，如果我们用别人的数据发表自己的论文，从海量数据中挖掘点自己需要的东西，岂不是件很赚的事情。...具体到医学生物科研，生信分析越来越成为科研工作者必备的技能。我觉得生信分析的大方向可以分为三个：差异分析，功能分析和临床意义探索。...目前，很多数据库可以做差异分析，从mRNA、protein到DNA都有。因为蛋白是功能的执行者，因此是做差异分析的首选。 oncomine数据库总结几乎所有肿瘤的数据，mRNA水平研究差异。...TIMER数据库对单基因的差异分析，尤其是与肿瘤浸润免疫细胞表型相关的分析，特别适用，可以做到统筹兼顾，有局部聚焦（oncomine）和全局通览（TIMER）的神奇效果。...上述差异分析都是高通量实验的结果，需要我们进一步验证，也就是RT-PCR和Western Blot分别从转录和蛋白水平进行确认，增加结果的可信度。那么，如何做出漂亮的RT-PCR和WB结果呢？

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    MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

    接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析，并保留两个主成分。然后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...PCR曲线一致性较高的事实表明，为什么使用两种成分的PCR相对于PLSR在拟合时表现很差。PCR构建成分以便最好地解释X，因此，前两个成分忽略了数据拟合中观察到的重要信息y。...交叉验证是一种更加统计上合理的方法，用于选择PLSR或PCR中的成分数量。它通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差来避免过度拟合数据。因此，预测误差的估计不会乐观地向下偏差。...对于本例中使用的数据，PLSR和PCR所需的成分数量之间的差异不是很大，PLS权重和PCA载荷选择了相同的变量。其他数据可能并非如此。...有问题欢迎下方留 本文选自《偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据》。

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    偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

    相关视频拓端，赞9主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例，时长04:30加载数据加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...本文选自《偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据》。...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换

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    MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

    加载数据 加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...接下来，拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行主成分分析，并保留两个主成分。然后，PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。...PCR曲线一致性较高的事实表明，为什么使用两种成分的PCR相对于PLSR在拟合时表现很差。PCR构建成分以便最好地解释X，因此，前两个成分忽略了数据拟合中观察到的重要信息y。...交叉验证是一种更加统计上合理的方法，用于选择PLSR或PCR中的成分数量。它通过不重复使用相同的数据来拟合模型和估计预测误差来避免过度拟合数据。因此，预测误差的估计不会乐观地向下偏差。...对于本例中使用的数据，PLSR和PCR所需的成分数量之间的差异不是很大，PLS权重和PCA载荷选择了相同的变量。其他数据可能并非如此。 有问题欢迎下方留言！ ----

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    MATLAB偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据|附代码数据

    本文选自《偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）分析光谱数据》。...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换...（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析基于R语言实现LASSO回归分析Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型使用

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    高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据

    进行主成分回归（PCR）。 使用glmnet()进行岭回归、lasso 和弹性网elastic net 对这些预测模型进行评估 1.1 数据集 在本文中，我们将使用基因表达数据。...2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...一般来说，在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时，设置一个随机种子是很好的做法，这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们，我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。...、弹性网络elastic net分析基因数据（含练习题）》

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    高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

    2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...6 练习: Lasso 回归 Lasso 回归也是惩罚性回归的一种形式，但我们没有像最小二乘法和岭回归那样的β^的分析解。为了拟合一个Lasso 模型，我们再次使用glmnet()函数。...一般来说，在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时，设置一个随机种子是很好的做法，这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...如果我们不指定ncomp，pcr将选择可用于CV的最大数量的PC。 请注意，我们的训练数据trainX由80个观测值（行）组成。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们，我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。

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    高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

    2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...6 练习: Lasso 回归 Lasso 回归也是惩罚性回归的一种形式，但我们没有像最小二乘法和岭回归那样的β^的分析解。为了拟合一个Lasso 模型，我们再次使用glmnet()函数。...一般来说，在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时，设置一个随机种子是很好的做法，这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...如果我们不指定ncomp，pcr将选择可用于CV的最大数量的PC。 请注意，我们的训练数据trainX由80个观测值（行）组成。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们，我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。

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    高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据

    2.2 使用软件包 PCR也可以直接在数据上进行（所以不必先手动进行PCA）。在使用这个函数时，你必须牢记几件事。...一般来说，在进行交叉验证等包含随机性元素的分析时，设置一个随机种子是很好的做法，这样所得到的结果就可以在以后的时间里重现。...如果我们不指定ncomp，pcr将选择可用于CV的最大数量的PC。 请注意，我们的训练数据trainX由80个观测值（行）组成。...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们，我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。...、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据（含练习题） 》 。

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    高维变量选择专题|R、Python用HOLP、Lasso、SCAD、PCR、ElasticNet实例合集分析企业财务、糖尿病

    p=41179 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xieting Xu 本专题合集聚焦高维数据场景下的稀疏建模与变量选择，通过 R 语言与 Python 双平台技术栈，系统解析企业财务分析与基因数据挖掘两大领域的核心方法论...，构建完整的高维数据分析闭环（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。...在基因数据挖掘场景中，合集对比分析 L1/L2 正则化、SCAD 非凸惩罚等方法在基因表达预测中的性能差异，揭示 SCAD 在保留大系数变量时的独特优势，为生物信息学研究提供可解释性更强的建模范式。...plot(cv_fit1) beta 向下滑动查看结果▼ 高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据 1 介绍 在本文中，我们将研究以下主题...plot(pcr, method = "onesigma") 这个结果告诉我们，我们模型的最佳成分数是13。 8.2 对测试数据进行验证 我们现在使用最佳成分数来训练最终的PCR模型。

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    hysAnalyser 综述 --- 一个特色 TS 流分析工具

    前言 hysAnalyser是一款 MPEG-TS 数据分析工具，定位用户主要是音视频开发领域，它是作者长期自用的一个 MPEG-TS 分析工具。...8）流转换功能：从多节目流按需配置参数提取节目流, 单节目TS转存MP4/MKV; 9）分析结果数据导出，包括PCR，时间戳，码率，时间间距等内容； 10）高级功能：流编辑修改PID，修改时间戳，修改界面名称...，删除指定PID数据； 11）定制化功能：非 MPEG-TS/DVB 标准数据支持; ES 分析功能计划在2026年完善（实现功能类似于 flvAnalyser）。.../AVS+/AVS2/AVS3等ES数据的分析和预览） 2）hysAnalyser 大部分功能可免费使用。...列表 PES分析 图像列表 PES分析GOP列表 普通 特例：分辨率变化 十二、RTP包分析 直播RTP包封装格式下的分析和跟踪 跟踪同一个组播地址流是否数据包会有重发, 如图所示 十三、逐包分析 ts

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

    3.5K61

    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

    2.5K42

    常见MPEG-TS问题指南

    诚然，这也是hysAnalyser 的 开发宗旨之一，开发宗旨如下： 1）分析异常尽可能的显著提示； 2）时间戳，码率等数据采用图像曲线，方便直观跟踪变化； 3）带类型过滤的逐包分析； 4）及时支持新的音视频编码格式...PCR 错误 PCR非线性增长，出现不规整的跳变，反转等 图示 图示 5. PCR 无数据 流中无PCR数据 图示 图示 6....PTS与PCR的差值过大 数据源复用时，PTS和PCR差值过大 图示 实际情况，PTS与PCR差值在7、8秒以上： 发布地址 Github：https://github.com/zymill/hysAnalyser...EIT/CAT/RST/TDT/TOT/DIT/SIT数据表解析, 可通过PID过滤和快速定位； 6）支持导出分析结果数据，包括PES(ES)、PCR，时间戳，码率，DTS间距等； 7）ES分析和导出：...11）定制化功能：非 MPEG-TS/DVB 标准数据支持; ES 分析功能在flvAnalyser 已具有，如果朋友们迫切需要，可以通过 flvAnalyser 做ES分析。

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    MR-DELTAnet：一种在局部晚期直肠癌中通过 scRNA-seq 揭示免疫微环境并预测病理完全反应的纵向 MRI-Transformer 模型

    样本均衡处理：采用动态数据增强、平衡批采样及改进的损失函数，解决pCR与非pCR样本量不均衡导致的模型偏倚。 3、多中心验证与模型评估 队列设计：采用包含4家医疗中心的超千人规模数据集。...4、影像生物学机制的探索（Radiogenomics） 可视化解释：利用Guided Grad-CAM技术展示模型在影像上的关注区域，分析pCR与非pCR病例的退缩模式差异。...单细胞转录组关联分析：将模型预测评分与单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据结合，对比高/低分预测组在免疫细胞组成、细胞间通讯及代谢通路上的生物学差异。...分析对象：包含 19 例 non-pCR 和 7 例 pCR 患者，涉及上皮细胞、T细胞、B细胞、髓系细胞、成纤维细胞等 9 大类细胞。...3、数据应用逻辑 影像数据用于模型的开发、测试以及与生存预后的关联分析。

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    《全基因组扩增》—— 第一章 全基因组扩增基本原则

    在单细胞水平上，分析单个loci是可行的，即通过巢式 PCR 分析 DMD 基因、RFLP 分析coagulation factor VIII (F8) 基因、SSCP 分析 CFTR 基因。...但由于技术性导致了高背景，需要开发出特定的算法，去分析单细胞aCGH 数据。现在，GenomePlex更常见于对流式分选出的单细胞核进行低覆盖度高通量测序。...该方法使用限制性内切酶Msel进行DNA片段化，这种酶作用位点是4碱基，平均切割长度为126bp（基于人类基因组hg19数据），而这个长度非常适用于后续的PCR扩增。...最近，SCOMP 产物提供了高质量的数据，甚至可以在53kb分辨率基础上检测CNA，这样就可以基于BAC clone 和寡核苷酸 ACGH平台进行分析。...SCOMP 技术也可应用于FFPE样本中，无论在mCGH和 array-base CGH方法中，都提供了高质量数据。以上研究都说明SCOMP技术在准确性和拷贝数变异无偏好性都优于DOP-PCR技。

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    文献分享---抗体-药物偶联物SHR-A1811在HER 2阳性乳腺癌新辅助治疗中疗效的空间决定因素（WGS + Xenium）

    结果1、HER 2 + FASCINATE-N治疗组和组学维度队列数据（包括临临床诊断结果）。多组学分析，主要是空间组学（WES + WGS + RNA + Spatial）。...关于基因组特征，在整个队列或任一HR亚组中，pCR组和非pCR组之间的体细胞突变和拷贝数变异（CNV）均无显著差异，这也得到了WGS数据的证实。...Xenium数据进一步确定了细胞类型的空间分布。...在将T细胞细分为亚群后，所有T细胞亚群在pCR组中更丰富，其中细胞毒性T细胞在pCR肿瘤和非pCR肿瘤之间的比例差异最大.使用空间配体-受体（L-R）相互作用分析来鉴定表现出强功能性通信的细胞对。...最后我们来看看分析方法基因组学的分析空间组学分析（IHC）Xenium数据分析生活很好，有你更好

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    hysAnalyser --- UDP实时流分析使用指南

    工具概述 hysAnalyser 是一款专业 MPEG-TS 数据分析工具，定位于 1）音视频开发和测试人员：和MEPG-TS有关开发、调试、测试辅助； 2）和MPEG-TS相关业务系统的运维人员：如数字电视...、OTT、互联网流媒体等领域，协助用户跟踪和分析查错和定位TS数据、DVB业务数据表问题，并且还可以支持定制化的MPEG-TS素材制作和转存。...UDP实时流分析介绍 主要功能 码率实时曲线，统计周期可设置，有效范围 50,200,500,1000 单位毫秒，支持整体码率和有效码率； PCR间隔曲线，抖动曲线 TR101290 指标统计 PSI/...SI 各种数据表的统计和分析 日志，提供基本状态和数据呈现，满足观察码率，PCR异常变化等关键信息 便捷的录流方法 历史记录的导出（主要支持码率和PCR记录导出） PID数据统计等 1.1....历史记录导出到文件 码率值导出 PCR值导出 2. PSI/SI功能增强 UDP流分析时，PSI/SI信息是必备指标。已将该功能扩展到文件分析，下面是样例抓图。

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