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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
posted @ 2019-05-18 17:33
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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
posted @ 2019-05-17 22:18
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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
posted @ 2019-05-17 01:27
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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
posted @ 2019-05-15 23:52
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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
posted @ 2019-05-15 21:11
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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
posted @ 2019-05-15 18:12
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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
posted @ 2019-05-15 17:31
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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
posted @ 2019-05-15 16:30
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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
posted @ 2019-05-15 13:34
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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
posted @ 2019-05-14 11:22
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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
posted @ 2019-05-12 14:37
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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
posted @ 2019-05-11 15:00
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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
posted @ 2019-05-11 14:42
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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
posted @ 2019-05-10 01:17
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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
posted @ 2019-05-09 16:36
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摘要：
Rare-Variant Association Analysis: Study Designs and Statistical Tests 10 Years of GWAS Discovery: Biology, Function, and Translation 测序技术在人种迁徙上的应用 An 阅读全文
posted @ 2019-05-09 14:55
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介词滥用是中国学生的普遍缺点，主要是在语言学习的阶段没有人指正，形成有效的反馈，后面进入社会，就算别人发现你错了，也不会指正你，导致你一错再错。 看一篇教程，讲得不错。 at/on/in 我们下午2点要开会【几点肯定用at】have a meeting at 2pm 我们这周一要开会【具体的星期几肯 阅读全文
posted @ 2019-05-09 11:56
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epistatic与interaction之间的区别与联系？ genetic上的interaction是如何定义的？ Epistasis is the phenomenon where the effect of one gene (locus) is dependent on the presen 阅读全文
posted @ 2019-05-08 22:08
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做生物信息，遗传发育，分析数据的时候总是要narrow down分析范围，高通量数据尤其是基因表达，在庞大的confounder面前，缩小分析范围是必须的，否则你会一直在混沌中游荡。 看一篇文章：2018 - Identification of genes associated with Hirsc 阅读全文
posted @ 2019-05-08 18:40
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这个网站介绍得很详细：Hirschsprung Disease，基本的定义、病因、诊断。 Hirschsprung disease — integrating basic science and clinical medicine to improve outcomes - 2018年的Nature 阅读全文
posted @ 2019-05-07 16:10
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