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摘要: 搞统计的线性代数和概率论必须精通,最好要能锻炼出直觉,再学机器学习才会事半功倍。 线性代数只推荐Prof. Gilbert Strang的MIT课程,有视频,有教材,有习题,有考试,一套学下来基本就入门了。 不多,一共10次课。 链接:https://ocw.mit.edu/courses/math 阅读全文
posted @ 2019-05-06 00:33 Life·Intelligence 阅读(2793) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 很有必要讨论一下,争论很大。 统计学和机器学习之间的界定一直很模糊。 无论是业界还是学界一直认为机器学习只是统计学批了一层光鲜的外衣。 而机器学习支撑的人工智能也被称为“统计学的外延” 例如,诺奖得主托马斯·萨金特曾经说过人工智能其实就是统计学,只不过用了一个很华丽的辞藻。 萨金特在世界科技创新论坛 阅读全文
posted @ 2019-05-06 00:17 Life·Intelligence 阅读(1009) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 今天又刷了一遍,依旧跟第一次看一样,非常惊叹震撼,同时也发现了更多的细节。 梳理一下情节: 开始就是Trinity在matrix里被黑衣人Agent追杀,Trinity团队的目的是寻找Neo,显然Agent没抓到Trinity。 然后就是介绍Matrix里的屌丝andrew(和Neo是同一个人,分两 阅读全文
posted @ 2019-05-05 22:44 Life·Intelligence 阅读(922) 评论(0) 推荐(0)
摘要: paper:cepip: context-dependent epigenomic weighting for prioritization of regulatory variants and disease-associated genes Genotype-Tissue Expression 阅读全文
posted @ 2019-05-03 12:25 Life·Intelligence 阅读(937) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 要做就做深做精! Everything needs good justification. The interpretation should be biologically and statistically sound. shit 做生信,等级确实是真实存在的,初级的就是没有什么想法,别人做什么 阅读全文
posted @ 2019-05-02 21:26 Life·Intelligence 阅读(9529) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 虽然我们现在完全没有甲基化的数据,但还是可以了解一下。 什么是DNA甲基化,与组蛋白修饰有什么联系? DNA Methylation and Its Basic Function 表观的定义就是DNA序列不变、表型变了。最重要的就是DNA的修饰(甲基化)和组蛋白的修饰(chip-seq里面的那几种) 阅读全文
posted @ 2019-05-02 16:41 Life·Intelligence 阅读(3763) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 有很多概念需要明确区分: 人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sex chromosome,XX为女,XY为男。 染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:①染色体号;②臂的符号;③区号;④在该区内的带号。 1p22表示为1号染色体短臂2区2带。 等位基因其 阅读全文
posted @ 2019-05-02 14:22 Life·Intelligence 阅读(5138) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 到底什么是eQTL? eQTL和QTL之间有什么联系?为什么说QTL比eQTL难很多? QTL和GWAS有什么关系? GTEx数据库里的eQTL数据如何利用? 说eQTL之前必须先解释QTL,QTL,一说到中文名就清楚了,数量性状位点,就是一个性状,比如身高,会由成百上千个基因来决定,目的简单明确, 阅读全文
posted @ 2019-04-30 22:59 Life·Intelligence 阅读(25372) 评论(0) 推荐(2)
摘要: https://doi.org/10.1016/j.stem.2018.10.023 本研究是如何找切入点的? Previously, we reported that iPSC-derived dopamine neurons obtained from PD GBA-N370S patients 阅读全文
posted @ 2019-04-23 16:50 Life·Intelligence 阅读(1137) 评论(0) 推荐(0)
摘要: I have a dream. 1999年黑客帝国就已经提出了数字化生命的雏形,近些年的黑镜和其他科幻电影更是脑洞大开,但是生命科学的进展却差强人意。 当今人类世界里有三大复杂系统:以细胞为基础的生命系统、以神经信号为基础的智能系统和客观的宇宙系统。 一个细胞(受精卵)里的信息就够我们读几个世纪,难 阅读全文
posted @ 2019-04-23 00:19 Life·Intelligence 阅读(262) 评论(0) 推荐(0)
摘要: graph to tree非常有趣! 距离的度量会极大地影响后续的分析,欧式距离会放大差异,相关性会缩小差异,导致某些细胞群分不开。 先直观看一下,第一个是Prim,第二个是Kruskal。但是肯定都是有局限性的!我也在尝试新的方法,提升表现。 先看看算法的差异: 参考: 话说最小生成树的prim算 阅读全文
posted @ 2019-04-17 18:08 Life·Intelligence 阅读(436) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2025年04月18日 homer出新功能了,能够根据你的目标序列生成background control,这个在motif这种假阳性极高的分析里至关重要。 conda install bioconda::homer=5.1 homer2 background -p DMSO_SOX9.29024. 阅读全文
posted @ 2019-04-17 12:49 Life·Intelligence 阅读(29985) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 作业: 1) A plot of data from a time series, which shows a cyclical pattern – please show a time series plot and identify the length of the major cycle. 阅读全文
posted @ 2019-04-16 14:29 Life·Intelligence 阅读(560) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 练了3-4个小时,最好的成绩只有2'09多,这5秒真的很难跨越,很是绝望,感觉碰到瓶颈了。 看了几个视频,发现大家的走线有些差异,但是切apx的极速都是一样的,所以在复合弯道,走线其实不止一种。 分析一下我的瓶颈: 对赛道了解不够,没有真正理解某些复杂弯道,走线错误;(走线错了速度肯定上不去) 对车 阅读全文
posted @ 2019-04-09 20:54 Life·Intelligence 阅读(3220) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 接之前的简单线性回归文章:regression | p-value | Simple (bivariate) linear model | 线性回归 | 多重检验 | FDR | BH | R代码 再读ISL R代码层面的能力: 1. 会用简单的一元线性回归,拟合、解读结果、绘图; 2. 能给出系数 阅读全文
posted @ 2019-04-09 15:05 Life·Intelligence 阅读(2933) 评论(0) 推荐(0)
摘要: P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系。 入门:散点图、线性拟合、拟合参数slope 进阶:统计检验,多重矫正FDR 基本概念: 这和基本的代数一样,只是统计更加严谨,把误差纳入到模型中了。 怎么估计A和B呢? A和B可以看做是群体的参数,a和b 阅读全文
posted @ 2019-04-01 13:39 Life·Intelligence 阅读(1826) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 刚看完F1巴林站比赛,23点到1点,整整两个小时,比赛相当精彩。 从排位赛结果看,法拉利似乎肯定包揽1-2名,可惜天公不作美,今晚风大、沙多;vettel自己失误,鼻翼掉了,还在被汉密尔顿超车的时候自己打滑,直接跌出了前4; 勒克莱尔更是乐极生悲,50几圈的时候涡轮爆了,每圈就慢了5秒,直接被梅奔两 阅读全文
posted @ 2019-04-01 01:19 Life·Intelligence 阅读(1513) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考:GT sport所有赛道简介 今天的心情变化挺大,从绝望放弃到豁然开朗。 前言:GT sport有个排位赛,是每位sim赛车手提升自己等级的唯一途径,其中一个排位赛就是龙之径II(逆时针跑),我跑了大概有两天,都没有什么收获,一度觉得自己真的没有什么赛车天赋,绝望到想删游戏。 因为已经参加过几 阅读全文
posted @ 2019-03-31 22:28 Life·Intelligence 阅读(3023) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 模拟真实的生物系统,从有机分子到细胞,到组织,到器官,到个体,到家系,到群体。 正确的设计结构,可拓展性,可塑性。 良好的可视化。 面向对象的编程,游戏引擎。 基因结构class 细胞结构class 组织结构class 个体结构class 我们都是被实例出来的某个类地一个对象。 真正的个性化医疗的最 阅读全文
posted @ 2019-03-29 16:34 Life·Intelligence 阅读(329) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 问题: 为什么组间方差加组内方差一定等于总方差?如何从数学上理解。PPT里有证明,引入一个中间项就行。 方差分析、协方差分析和回归分析有什么联系? 什么是F分布?Fisher的独创,理解不了F分布就不可能真正理解方差分析。 方差分析,就是要分析方差的来源! 我们把组内方差看做是随机误差;组间差组成比 阅读全文
posted @ 2019-03-27 17:24 Life·Intelligence 阅读(2753) 评论(0) 推荐(0)
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