| 共 10 篇文章 |
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假设分类器的输出是样本属于正类的socre（置信度），则AUC的物理意义为，任取一对（正、负）样本，正样本的score大于负样本的score的概率。（2）第二种方法：根据AUC的物理意义，我们计算正样本score大于负样本的score的概率。取N*M（N为正样本数，M为负样本数）个二元组，比较score，最后得到AUC。那么对于正样本中rank最大的样本（rank_max）... 阅179 转0 评0 公众公开 23-03-19 12:41 |
简要介绍十大机器学习算法。1. 线性回归线性回归（Linear Regression）可能是最流行的机器学习算法。K- 最近邻算法（KNN）K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。该算法根据每个数据点的特征，将每个数据点迭代地分配给 K 个组中的一个组。8. 随机森林随机森林（Random Forest）是一种非常流行的集成机器学习算法。每个圆形节点... 阅119 转0 评0 公众公开 23-03-19 10:05 |
而HLA-DMA、HLA-DMB、HLA-DPA1、HLA-DQA1、HLA-DQB1、HLA-DRA、TLR7、CCL18、CXCL10、MMP9、BLNK、IGHM、IGKV1-17、IGLC1、IGLV1-44、CXCL13、CXCL6、CXCL9、SPP1、IL10RA、SDC1、TNFRSF17和TRBC1在clusterA中的表达水平显著高于clusterB（图B)。Imm-DEGs的PPI网络包含58个相互作用对和24个基因，其中CXCL10和MMP9与10个差异表达的免疫基因密切... 阅44 转0 评0 公众公开 23-03-15 01:29 |
欢迎咨询小云，专业的云生信团队为您提供优质评估，关注云生信，科研不迷路先上点纯干货总结1. GO：关注功能基因集，基因集数量多，更新速度中等2. KEGG:关注功能基因集，基因集数量多，更新速度中等3. GSEA/ MSigDB:关注功能基因集，基因集数量多，更新速度快4. GeneCards：关注功能基因集，操作最简单，批量化操作弱5. DisGeNET：关注疾病相... 阅793 转0 评0 公众公开 23-03-15 01:08 |
第二步通过基因之间的相关系数构建分层聚类树，聚类树的不同分支代表不同的基因模块，不同颜色代表不同的模块。根据动态剪切法确定基因模块后，再次分析，依次计算每个模块的特征向量值，然后对模块进行聚类分析，将距离较近的模块合并为新的模块。这里用不同的颜色来代表那些所有的模块，其中灰色默认是无法归类于任何模块的那些基因，如果灰... 阅1113 转5 评0 公众公开 23-03-13 20:43 |
从而将上千个差异基因归为十几或者几十个基因模块。#根据基因间表达量进行聚类所得到的各模块间的相关性图MEs = moduleEigengenes(datExpr, moduleColors)$eigengenesMET = orderMEs(MEs)sizeGrWindow(7, 6) plotEigengeneNetworks(MET, ''''''''Eigengene adjacency heatmap''''''&#... 阅1133 转7 评0 公众公开 23-03-13 20:43 |
设定最小模块基因数量，对基因聚类结果进行剪切，得到不同的基因模块。得到不同的基因模块后，我们需要对表达模式相似的模块进行聚类。尽管计算得到了临床性状与基因模块之间的相关性，可以挑选最相关的那些模块来分析，但是模块本身仍然包含非常多的基因，还需进一步的寻找最重要的基因。逐个输出每个颜色模块的基因，并且根据与临床性状之间... 阅1604 转13 评0 公众公开 23-03-13 19:12 |
【生信基础】深入理解FPKM/TPM，只有GTF文件如何将count转为FPKM/TPM。FPKM的计算方法如下图，C为比对到基因的fragments数（count），N为比对到参考基因的总fragments数，L为该基因的有效长度。这里这里的CPM或者RPM(read counts per million) ，其实就是不考虑长度不考虑长度直接把count除总count的N后乘百万就完事了，很多公司很坑爹的因为mi... 阅756 转8 评0 公众公开 23-03-13 08:54 |
基因名的三十六变——基因ID转换小工具汇总。3种云工具任你挑选，分别为【基因id转换为基因name】、【基因id转换】、【同源基因转换】。具体功能与使用方法如下，快来体验吧1云工具【基因id转换为基因name】2云工具【基因id转换】该小工具使用R包org.*.eg.db（Version:3.14.0），实现常见物种的基因id转换，输入待转换的基因id类型（Ensemblgen... 阅2248 转0 评0 公众公开 23-03-08 07:52 |
GEO数据到底需不需要标准化，看这里。是不是所有的GEO数据都需要标准化，芯片数据标准化的方法有哪些？数据标准化数据四分位数标准化，均值标准化，log2标准化和TMM标准化。哪些GEO数据不需要进行数据标准化？答：GEO数据库有些数据是进行标准化的数据，比如说Series Matrix File(s)格式的文件和MINiML formmatted family file就是标准化之后的... 阅161 转1 评0 公众公开 23-03-04 20:32 |
