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生物统计学-描述统计 首先必须明确:生物实验的总体是无穷个,而研究人员做生物实验得到的数据永远是样本。因为不同类别的变量指向不同的统计方法,所以必须首先明确变量类型。 变量类型有: 其中,类别变量的本质是字符串,数值变量的本质是数值型,所以,虽然有些类别变量表现为数字,但将它们做运算的结果是没有任何
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posted @ 2019-09-06 00:53
YUANya
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生命组学 按照功能分类遗传物质,可能的分类有系统流、操作流、平衡流等等。下面是使用该理论解释DNA与RNA的关系: DNA和RNA有很大不同,DNA存储遗传信息,作为生命活动的最内核物质,如同操作系统内核一样,因而被称为系统流。依据中心法则得到的翻译得到RNA,RNA再翻译成蛋白质,蛋白质用于生命活
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posted @ 2019-09-05 19:08
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生物医学大数据-组学数据资源 困境: 经过human genome project之后得到了Book of life,但是测得base仅仅是生物信息学分析的开始,因为发现了数据的几个重要特点。首先是数据量过大,虽然科学家想通过不同组学角度(组学也随着数据量的增多层层细化和深入)来简化和系统解读过程,
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posted @ 2019-09-05 17:40
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生物信息学-基因表达分析 为了丰富中心法则,研究人员使用不断更新的技术研究lncRNA的方方面面,其中技术主要是生物学上的微阵列芯片技术和表达数据分析方法,方方面面是指lncRNA的位置特征。 Background:根据中心法则,发现DNA与RNA与protein之间的关系,此时认为找到的RNA全部
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posted @ 2019-09-04 19:03
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生物统计与实验设计-绪论 重点在于理解统计学含义而非掌握各种处理方法的细节,同时加入各种视角,无论在统计学还是生物学方面。 除统计学教材外,推荐了以下书籍: 其中, 女士品茶:经典统计学历史(客观),可以通过历史明白如今的统计学框架的来源,以此从人的角度理解它。 数理化通俗演义:故事格局和横向视角
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posted @ 2019-09-03 23:29
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生物统计学-绪论 统计学是利用有效方法(简单和包含最多信息)来计划和分析带有随机影响(eg1:局部数据;eg2:残差:不能解释的误差)的数据的方法。其中有效方式是指实验设计和抽样理论。首先必须明确实验设计,它先明确问题(考虑影响和适用方法(eg,抽样理论)),再讨论(全面考虑相关因素),最后明确实验
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posted @ 2019-09-03 22:53
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应用统计学-绪论 为什么要统计? 因为事物存在随机性,没有随机性便没有统计。 统计学是对收集到的数据分析并解释的学科,具体流程如下图: 按照做研究的流程来看: 1.数据收集阶段,最为重要的是结合你所要研究的问题寻找统计学方法,在确定了这两点之后,再制定收集数据的方案。需要注意的是,统计数据量不可以过
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posted @ 2019-09-03 22:22
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ADV 简直;几乎Practically means almost, but not completely or exactly. He'd known the old man practically all his life... 他几乎打记事起就认识这个老人。 N-COUNT 惊叫;感叹;感叹词
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posted @ 2019-08-26 12:14
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A quote for a piece of work is the price that someone says they will charge you to do the work. Always get a written quote for any repairs needed. 每次进
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posted @ 2019-08-26 12:02
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One reporter wrote that Dewey was acting like a man who had already been elected and was only passing time, waiting to take office. 一个记者写道,杜为看起来好像已经胜券
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posted @ 2019-08-26 10:14
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