Nature Reviews Genetics| 在基因组学中应用机器学习的常见陷阱Whalen, S., Schreiber, J., Noble, W.S. et al. Naviga...

Shengxin New Technology Support深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。深度学习模型的能力更强且更灵活，在适当的训练数据下，深度学习可以在较少人工参与的情况下自动学习特征和规律。调控基因组学，变异检测，致病性评分成功应用。深度学习可以提高基因组数据的可解释性，并将基因组数...

7.富集分析(Metascape数据库)“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。”2021.4.12_1DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032这...

9.PPI分析(GeNets数据库)“实践是检验真理的唯一标准。”“复现是学习R语言的最好办法。”DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032这篇2020年发表在cell...

用最简单的步骤画最好看的图，用最简单的方法做最复杂的分析！根据水平和投入的学习时间，医学科研数据分析段位6个层次：青铜分段：啥也不会，图也不认识；白银分段：会用Excel画一些简单的图；黄金分段：会使用SPSS、Origin、GraphPad Prism之类的框架式软件进行分析；钻石分段：除上述软件外初步掌握了R语言、python等编程式数据分析技能，但只会画一些简单的图比如饼图、柱状图、常规热图

今天我们来跟进一步学习Pthview包的功能，设计的内容主要是Pathview包的数据整合能力。1. 数据整合功能Pathview提供为数据整合提供了强大的支持。包括基因表达量、蛋白质表达...

聚类分析R中有各种各样的聚类分析函数。本文主要介绍其中的三种方法:层次聚集、划分聚类、基于模型的聚类。数据准备聚类分析之前，可以对数据进行预处理，如包括缺失值的处理和数据的标准化。以鸢尾花数据集（iris）为例。#数据预处理mydata<-iris[,1:4]mydata<-na.omit(mydata)#删除缺失值mydata<-...

搜索“基因组Genome”，轻松关注不迷路生科云网址：https://www.bioincloud.tech/单细胞测序近几年相当热门，这个技术能让我们获取每个测的细胞的转录组信息，但问题是单细胞测序相当大的数据量给后续的数据分析带来了不少挑战。为解决这一难题，深圳微科盟公司旗下《基因组Genome》公众号联合《Biomamba 生信基地 》公众号共同推广免费单细胞转录组测序分析视频课程。视频课程

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