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摘要：
这个时代已经是多学科相互渗透的时代，纯粹的传统学科在没落，新兴的交叉学科在不断兴起。 life science neurosciences statistics computer science information theory 我的问题很简单： 想回答这些问题就必须要学习信息论！ 什么是信息？ 阅读全文
摘要：
单细胞技术在飞速发展，随着数据的积累，对应的数据库也相应出现。 CellMarker - 总结了目前的celltype对应的marker，同时给出了数据的文献链接。 Mouse Cell Atlas - 2017年Nature文章，相当于把整个小鼠都测了，得到了一大堆的10x数据，郭国冀。 Pang 阅读全文
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2022年09月06日 新方法：R | 提取GO分类下的所有基因 library(tidyverse) # library(org.Hs.eg.db) library(org.Mm.eg.db) GOID <- c("GO:0042573") # GOgeneID <- get(GOID, org. 阅读全文
摘要：
什么是定理，什么是公理？ 定理：已证实。对于全部情形都得到了证明。公理：未证伪。无法穷举全部情形，但尚未发现反例。 大数定律 | law of large numbers 随着试验数量的增大，样本中随机变量的均值会无限趋近与理论上的期望。 大数定律是现代统计的基石。 应用：抽样中用样本估计总体的理论 阅读全文
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Genome Aggregation Database (gnomAD) 这是一个关于什么的数据库？broad institute开发的，整合了目前几乎所有的公共的WES和WGS测序数据，并对数据做了一些总结，可供其他开发者使用。 怎么使用gnomAD？ 查感兴趣的基因 查感兴趣的variant 参 阅读全文
摘要：
Laplacian和PCA貌似是同一种性质的方法，坐标系变换。只是拉普拉斯属于图论的范畴，术语更加专业了。 要看就把一篇文章看完整，再看其中有什么值得借鉴的，总结归纳理解后的东西才是属于你的。 问题： 1. 这篇文章有哪些亮点决定他能发NM？单细胞，consensus，较好的表现，包装了一些专业的术 阅读全文
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Common sense reduced to computation - Pierre-Simon, marquis de Laplace (1749–1827) Inventor of Bayesian inference 贝叶斯方法的逻辑十分接近人脑的思维；人脑的优势不是计算，在纯数值计算方面 阅读全文
摘要：
学贝叶斯方法时绕不过去的一个问题，现在系统地总结一下。 之前过于纠结字眼，似然和概率到底有什么区别？以及这一个奇妙的对等关系（其实连续才是f，离散就是p）。 似然函数 | 似然值 wiki：在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。 这里我们讨论的范围已经界定 阅读全文
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搞科研，尤其是生命科学，经常会觉得自己做的东西是坨屎，没有任何意义。 在硕博的时候这种感觉会非常强烈，一个是自己思考能力不足；二是你的项目不是你设计的，不懂个中缘由，只执行的话就会很无聊，找不到意义感。 为什么我们的研究问题必须有意义？ 实际上所有的研究问题都是有意义的，单调地重复别人的研究、在混乱 阅读全文
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先开题，慢慢补充。 参考： 什么是响应面（RSM）分析 Response-Surface Methods in R, Using rsm In-class Examples with R Code Response Surface Analysis (RSM) Lesson 11: Response 阅读全文
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吲哚是啥？在茶叶成分中的地位？乌龙茶？香气，重要的前体，比如色氨酸Trp、IAA。 Indole is a characteristic volatile constituent in oolong tea. Our previous study indicated that indole was 阅读全文
摘要：
前言 做RNA-seq基因表达数据分析挖掘，我们感兴趣的其实是“基因互作”，哪些基因影响了我们这个基因G，我们的基因G又会去影响哪些基因，从而得到基因调控的机制。 直觉确实是很明确的，但是细节处却有很多问题。 我们讨论的到底是基因表达的互作，还是基因产物的互作？ 对于蛋白编码基因，它翻译产生蛋白，如 阅读全文
摘要：
主要会用到两个R包： rentrez: 'Entrez' in Rscholar: Analyse Citation Data from Google Scholar RISmed 包可以查询 PubMed 数据库中的信息。 目的1：输入检索词，从GSE数据库中爬取附带的参考文献。 R schola 阅读全文
摘要：
之前我有过一篇16s基本概念和数据分析的文章。16S 基础知识、分析工具和分析流程详解 可以分成两部分，生物层面和技术层面。 生物层面： 1. 肠道微生物里面包含了哪些微生物？显然包含了所有层面的微生物：细菌、古细菌和真菌。 2. 肠道微生物是如何从母体遗传向下一代的？成熟的肠道微生物群体是如何逐步 阅读全文
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相关文章： A Unified Framework for Association Analysis with Multiple Related Phenotypes 太重要了，不得不单独拿出来分析一下。本review高度总结了GWAS这10年的成绩、以及现在的局限性。每个搞统计遗传的都必须要好好看 阅读全文
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如何申请UKBB数据？ UK Biobank数据申请的基本流程? UKBB数据下载流程（第一节） UKBB数据集下载流程（第二节） 2022 - NG - Combined effects of host genetics and diet on human gut microbiota and i 阅读全文
摘要：
从生物体中采集的数据总给人一种混乱不堪的感觉，因为生命系统本来就是一个超级复杂的系统，我们很难完全控制，目前只能观测。 完全不像物理化学数学那么明确，1就是1，2就是2. 所以在分析生物数据时，首先必须要了解数据。 在几个案例中阐述会比较明朗： 1. 人的单细胞转录组数据 测的是iPSC-deriv 阅读全文
摘要：
一个工具的逻辑得足够完善、意义足够重大，才有资格发在NG上。 A gene-based association method for mapping traits using reference transcriptome data - PrediXcan To impute the gene ex 阅读全文