摘要:直觉思维和公式推导是两种截然不同的思维方式,想走快必须有直觉,想走远必须能推理。 数学公式推导如何入门? 为什么这么执着于数学统计?数学和统计是对世界及其产生数据最简洁、最优美、最本质的描述,我研究的切入点就是计算与其他生物学科的交叉,计算又怎么能离开数学和统计?必须让自己以数学和统计的思维去看待这 阅读全文
posted @ 2020-07-25 01:01 Life·Intelligence 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:这一部分知识点确实又多又杂,不要在学习中失去乐趣,要善于抓住重点。 TOC 什么是PD-1和PD-L1,有什么区别? 为什么说2018年是癌症免疫治疗的元年? PD-1/PD-L1的抑制剂为什么能用于治疗癌症? 目前哪些癌症能用PD-1/PD-L1抑制剂治疗,效果如何? PD-1/PD-L1药物有哪 阅读全文
posted @ 2019-07-09 15:37 Life·Intelligence 阅读(1162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GWAS入门必看教程:Statistical analysis of genome-wide association (GWAS) data 名词解释和基本问题: 关联分析:就是AS的中文,全称是GWAS。应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态;SNP为分子遗传标记,进行全基因组水平上的对照分析或相关 阅读全文
posted @ 2018-05-09 13:18 Life·Intelligence 阅读(44037) 评论(0) 推荐(9) 编辑
摘要:研究可以做得很浅,查查genecard数据库,从数据库里找找motif,用工具跑跑target gene,构建一下基因调控网络GRN。 研究也可以做得很深,了解一个物种里面有哪些transcription factor families,这些转录因子各自是如何发挥作用的,这些家族是如何归类的,各自有 阅读全文
posted @ 2017-02-15 19:36 Life·Intelligence 阅读(3200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2020-08-04 03:03 Life·Intelligence 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:The pLI score reflects the tolerance of a given gene to the loss of function on the basis of the number of protein truncating variants, that is, the f 阅读全文
posted @ 2020-07-30 03:07 Life·Intelligence 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:搞GWAS和WGS必须要懂Association Test,就像搞genomics必须要懂比对alignment一样。 先从常识理解,Association关联,是一个比correlation还要宽泛的词,我们通常会说某个基因和某个疾病关联,即存在某种关系。 深入本质,在GWAS里的关联其实是hum 阅读全文
posted @ 2020-07-29 02:35 Life·Intelligence 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:模糊图片清晰化 http://waifu2x.udp.jp/ 还挺好用的,能放大2倍,处理后的图片更加平滑和锐化,没有任何失真。 最重要的是免费。 安全肯定是没有保障的,所以隐私图片不要拿它来处理。 去除纯色背景 http://www.aigei.com/bgremover/ 非常好用 简易韦恩图- 阅读全文
posted @ 2020-07-27 22:43 Life·Intelligence 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:impressive presentation 作presentation是学术人的家常便饭,平时每周一次的组会,半年一次的部门会议,偶尔的国际会议汇报。 如果连最基本的presentation都做不好,那基本可以告别科研了。 一些科研必备的技能,没人会主动手把手教你,全靠你自主学习。 基本的科研技 阅读全文
posted @ 2020-07-27 02:45 Life·Intelligence 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:GeenMedical Nature发表了一篇很好的文章,教科学家怎么在科学会议作报告。这篇文章很实用,特地分享一下。要点如下: 1. 了解你的听众。了解他们的知识水平,对你报告内容的了解程度及以前是否听过你的报告; 2. 在报告之前要想好报告的中心思想,把要传达的核心思想用一两句话写出来。把 阅读全文
posted @ 2020-07-27 00:39 Life·Intelligence 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自:机器学习研究组订阅号 如果你很着急、只是想要模板,可以直接跳到底部(但这样一点不酷),准备酷的人,迈出成为README大师的第一步吧!(绝对不是点击诱饵) 假如你刚刚创建了很棒的项目,并在GitHub上共享了它。你认为现在你只需坐等世界告诉你这个项目有多酷。毕竟,在过去的一个月中,你为这个极具 阅读全文
posted @ 2020-07-27 00:25 Life·Intelligence 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:国内教育 大家都是过来人,高考惨烈的应试教育,大学的混混生活,毕业后的就业之难,逃避就业的考研。 我生来平凡,没有特长,音乐、美术、体育都没有培养,也无缘奥赛班,高中分到市级最好高中的两个素质班之一,活在第一素质班的阴影之下。 一路走来,学习生活确实枯燥,听课-刷题-考试,称之为学习机器也不为过。 阅读全文
posted @ 2020-07-26 22:42 Life·Intelligence 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:http://www.qiushi.org/html/qiushihome/press/interviews/2014/0303/210.html 一个做生物的采访一个研究数学的。 天分 + 兴趣(自驱力)+ 好环境 + 持续努力 = 杰出(成功) 2013年底,基金会与北京国际数学研究中心的许晨阳 阅读全文
posted @ 2020-07-25 23:23 Life·Intelligence 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:由数组成的集合叫做数集.常见的数集有:实数集R,有理数集Q,整数集Z,正整数(或自然数)集N,复数集C。 正整数指的是1,2,3,4,5……那类的数 自然数包括0和正整数。 整数包括负整数,0,正整数。整数就是指…… -3 -2 -1 0 1 2 3 ……那类的数。不是自然数的整数是负整数,指-1 阅读全文
posted @ 2020-07-25 22:40 Life·Intelligence 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TOC LaTeX是什么?为什么要用LaTeX? LaTeX的基本语法 如何高效利用LaTeX? 博客园里使用LaTeX 关于公式符号训练 开始学习门槛可能会有点高,可是一旦学会将会收益无穷 结合LaTeX语法,可以猜出某些符号的意义,反复区分,明确每个符号独一无二的意义,直到自己能够用无比严谨的数 阅读全文
posted @ 2020-07-25 06:47 Life·Intelligence 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:直觉思维和公式推导是两种截然不同的思维方式,想走快必须有直觉,想走远必须能推理。 数学公式推导如何入门? 为什么这么执着于数学统计?数学和统计是对世界及其产生数据最简洁、最优美、最本质的描述,我研究的切入点就是计算与其他生物学科的交叉,计算又怎么能离开数学和统计?必须让自己以数学和统计的思维去看待这 阅读全文
posted @ 2020-07-25 01:01 Life·Intelligence 阅读(21) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在经典物理学与狭义相对论中,惯性参考系(常简称为惯性系)是指可以均匀且各向同性地描述空间,并且可以均匀描述时间的参考系。在惯性参考系内,系统内部的物理规律与系统外的因素无关。 牛顿三大定律只对惯性系成立! 所有与惯性参考系没有相对加速度(即相对静止或匀速直线运动)的参考系还是惯性参考系。通过以上的例 阅读全文
posted @ 2020-07-24 23:52 Life·Intelligence 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TOC Meta-analysis是什么?常用的工具有哪些? 深入Meta-analysis的统计学原理 Meta-analysis实例,输入输出分别是什么? Meta-analysis注意事项,模型选择 关于Meta的在不同场景下的意思 Meta-analysis是什么?常用的工具有哪些? 就是整 阅读全文
posted @ 2020-07-24 02:28 Life·Intelligence 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一直都有个想法,想把有关自己的所有信息都按时间和地理位置排序,并加以组织,方便自己查询和遍历,提升自己对信息的把控能力。 主要原因是我们都以天为单位活着,每天都有一个短期的工作记忆,短期记忆会被不断刷新,以至于过了一段时间后,失去线索后我们就彻底丢失了它们。 如果能把这个做成一个成熟的产品,那我们个 阅读全文
posted @ 2020-07-23 17:00 Life·Intelligence 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Lead SNPs (that is, defined by LD and P values) are not necessarily the causal SNPs in trait-associated loci24. We therefore performed fine mapping us 阅读全文
posted @ 2020-07-22 03:23 Life·Intelligence 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TOC 什么是Phenome-wide association studies?产生背景 PheWAS的基本原理,应用场景 PheWAS与GWAS的区别和联系 PheWAS实例 什么是Phenome-wide association studies?产生背景 More recently, pheno 阅读全文
posted @ 2020-07-22 02:44 Life·Intelligence 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:TOC 什么是Mendelian randomization?研究背景?名称的由来?设计的初衷是什么? Mendelian randomization的基本原理? Mendelian randomization的应用场景?实例分析 什么是Mendelian randomization?研究背景?名称 阅读全文
posted @ 2020-07-21 22:18 Life·Intelligence 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:先别问那么多为什么,学就对了,到最后你自然能融会贯通,读书百遍其义自见。 TOC 什么是EFA,这个统计方法是用来解决哪一大类问题的? EFA的大致原理? EFA与CFA和PCA的区别? 如何理解以下的遗传学中的EFA的使用? 什么是EFA,这个统计方法是用来解决哪一大类问题的? 属于因子分析(fa 阅读全文
posted @ 2020-07-21 19:04 Life·Intelligence 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:“the only interesting thing about vertebrates is the neural crest” (Thorogood 1989) 前篇:名词解释 | Hedgehog signaling pathway | Hh | 刺猬 学习发育生物学得有非常好的空间想象力, 阅读全文
posted @ 2020-07-16 18:29 Life·Intelligence 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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