摘要：
做回归之我的一般操作step： scatterplot（）或者直接plot（）观测数据，选择合适的回归模型 检验异常点 检验高杠杆点 检验方差齐性 检验多重共线性（寻找共线性强的解释变量组合） 逐步回归（向前，向后，双向） 全子集回归 假设检验之后得出最优回归方程。再用方程做预测以及数据分类，降维聚 阅读全文
posted @ 2018-06-18 16:10
becky_gogogo
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摘要：
鲁棒性很好的可变剪切探测 北卡2016年1月发表在Nucleic Acids Research上的一篇Methodology 当然主要是为了介绍他们的SingleSplice 软件，python脚本实现。但是we should focus on its specific strategies to 阅读全文
posted @ 2018-06-18 15:55
becky_gogogo
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摘要：
https://doi.org/10.1016/j.coisb.2017.12.008 Yale university 2017年12月发布的基于机器学习中流形学习的单细胞降维降噪处理优化。 The manifold learning： 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是 阅读全文
posted @ 2018-06-18 15:05
becky_gogogo
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摘要：
Autoencoder：机器学习中的自动编码器，这篇文章里面用的是去噪编码器，坊间称之为denoise autoencoder(DAE)，在sc-RNAseq中除去dropout的噪声是非常理想的一种模型。 Therefore，这篇文章已经发表在了NC的18年预印本上，证明其方法和文章质量很是不错。 阅读全文
posted @ 2018-06-18 14:28
becky_gogogo
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摘要：
An accurate and robust imputation method scImpute for single-cell RNA-seq data http://jsb.ucla.edu/sites/default/files/publications/NC_scImpute.pdf 18 阅读全文
posted @ 2018-06-18 13:10
becky_gogogo
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摘要：
Pacific BioscienceSMRTT技术。该测序也是基于边合成边测序的原理，这项技于使用了Zero-ModeWaveguide(ZMW)(零级波导)。测序的过程：被荧光标记磷酸集团的核苷酸在聚合酶活性位点上与模板链结合（每种脱氧核苷酸被不用颜色的染料标记），被激发出荧光，在荧光脉冲结束后， 阅读全文
posted @ 2018-06-18 11:12
becky_gogogo
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