其實(shí)我轉(zhuǎn)移到了別的平臺(tái),簡書很久才看一次,評(píng)論看到的時(shí)候基本已經(jīng)過去很多天,另外平時(shí)工作繁忙,很少有功夫回復(fù)。如果是跟我的教程學(xué)習(xí),有卡住的情況,迫切需要我?guī)椭膯栴},請(qǐng)參考...
本文轉(zhuǎn)自易學(xué)統(tǒng)計(jì)基于Lasso回歸篩選變量構(gòu)建Cox模型并繪制Nomogram[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjgyODQzNw...
線性回歸模型是研究連續(xù)型變量與一組自變量之間的關(guān)系。也就是說線性回歸模型的因變量是連續(xù)型變量。如果因變量是分類變量,則是非線性的,此時(shí)需要用Logistic回歸,對(duì)其發(fā)生概率...
Logistic回歸預(yù)測模型思路:1.模型構(gòu)建2.模型評(píng)價(jià)3.模型驗(yàn)證 最優(yōu)模型1.模型能夠反映自變量與因變量之間的真實(shí)聯(lián)系2.模型能使用的自變量數(shù)目要盡可能的少 模型構(gòu)建中...
本篇代碼參考文章:1.生信菜鳥團(tuán):一文學(xué)會(huì)WGCNA分析2.WGCNA(加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析)3.WGCNA分析,簡單全面的最新教程4.WGCNA實(shí)戰(zhàn)練習(xí)5.STEP6:W...
模型構(gòu)建完成后需要對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證其性能。模型預(yù)測的生存率與實(shí)際的差距有多大呢?一般是看校準(zhǔn)曲線。例:一個(gè)模型(其C指數(shù)為0.8)評(píng)估某位患者5年復(fù)發(fā)率為70%。說明該模...
說在前面 Immugent在前段時(shí)間的一篇推文中:SciBet:一個(gè)軟件解決單細(xì)胞注釋所有煩惱[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Mj...
說在前面 我們都知道在科研論文中有兩大類:一類是研究型論文;另一類是綜述型論文。其中,前者主要是以研究為主的行文思路,根據(jù)研究發(fā)現(xiàn)的不同發(fā)表在不同級(jí)別的雜志上;而后者多是本身...
差異基因集富集分析(DGSEA)是對(duì)Broad Institute / MIT的原始的Gene Set Enrichment Aanlysis(GSEA)分析算法的改進(jìn)。它是...
做完RNA-Seq測序之后,往往會(huì)用QPCR來驗(yàn)證一下結(jié)果。 因?yàn)镽NA-Seq測序數(shù)據(jù)得到的結(jié)果作為定量參考,參數(shù)的改變也會(huì)造成結(jié)果的不同。所以需要進(jìn)行qPCR驗(yàn)證,表達(dá)水...
我把這個(gè)思路搬運(yùn)到我的課題里,復(fù)現(xiàn)圖如下: 相似度:75%。a和b是用AI畫的,所以今天分享下c和d的代碼 一 差異分析 假設(shè)我們有了這樣的一個(gè)表達(dá)矩陣,叫Expr_all。...
最近要中期了,再加上CSC申請(qǐng)即將開始,忙碌而充實(shí)的日子又開始了。忙里偷閑更個(gè)簡書~今天的主題是我課題的一部分,通過五折交叉驗(yàn)證比較隨機(jī)森林(RF)和支持向量機(jī)(SVM)兩種...
前沿 表觀遺傳學(xué),包括組蛋白共價(jià)修飾(covalent histone modification)、DNA甲基化修飾(DNA methylation)、RNA甲基化修飾(RN...
一.對(duì)于TXT文件 1.對(duì)于簡單文件,可以簡單讀取,ex1 <- read.table("ex1.txt") 2.對(duì)于復(fù)雜文件,ex1 <-read.table("文件名如e...
文章Tinagl1 Suppresses Triple-negative Breast Cancer Progression by Simultaneously Target...