GSVA的简介 Gene Set Variation Analysis,被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法,主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样品间的表达量矩阵,从而来评估不同的代谢通路在不同样品间是否富集 ...
使用GSVA方法计算某基因集在各个样本的表现 Posted on 年 月 日 文章发表于 年,GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA Seq data同样是broad 研究生出品,其在 年PNAS发表的gsea已经高达 . 万的引用了,不过这个GSVA才不到 。 算法细节 算法本身就不是很好理解,并不强求一定要理解透彻,可 ...
2020-01-13 11:15 0 1048 推荐指数:
GSVA的简介 Gene Set Variation Analysis,被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法,主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样品间的表达量矩阵,从而来评估不同的代谢通路在不同样品间是否富集 ...
计算14通道得脑电数据吗,将得出的样本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end ...
InterProScan的三种使用方法 Interproscan,通过蛋白质结构域和功能位点数据库预测蛋白质功能。是EBI开发的一个集成了蛋白质家族、结构域和功能位点的非冗余数据库。Interproscan整合了一些使用最普及的一些数据库,并应用于功能未知的蛋白进行Interpro注释 ...
SOAPdenovo是一个新颖的适用于组装短reads的方法,能组装出类似人类基因组大小的de novo草图。 该软件特地设计用来组装Illumina GA short reads,新的版本减少了在图创建时的内存消耗,解决了contig组装时的重复区域的问题,增加了scaffold组装时的覆盖度 ...
样本间的相关性,可以反映公司加样时是否存在重复加样的错误。 下面简要介绍一下如果利用甲基化数据计算样本间的相关性 1、提取甲基化探针的snp位点、CpG的beta值 下面用的示例文件是minfi包自带的。 如果是自己的数据,那么提取甲基化snp位点用的是没有经过过滤的原始数据 ...
Analysis 思路: 使用预定义的基因集(通常来自功能注释或先前实验的结果),将基因按照在两类样本中的差 ...
表现: (1)软件成本日益增长 (2)开发进度难以控制 (3)软件质量差 (4)软件维护困难 原因: (1)用户需求不明确 (2)缺乏正确的理论指导 (3)软件规模越来越大 (4)软件复杂度越来越高 解决方法: 用现代工程的概念,原理,技术和方法进行计算机软件的开发,管理 ...
介绍 你肯定很熟悉以下情况:你下载了一个比较大的数据集,并开始分析并建立你的机器学习模型。当加载数据集时,你的计算机会爆出"内存不足"错误。 即使是最优秀的人也会遇到这种事。这是我们在数据科学中面临的最大障碍之一,在受计算限制的计算机上处理大量数据(并非所有人都拥有 ...