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    主编推荐 | 学会数据分析背后的挖掘思维,分析就完成了一半!

    主编推荐:通过言简意赅的语言把数据挖掘的原理、建模过程、数据分析和数据挖掘关系说的比较清楚,适合入门者了解相关概念。 正文如下: 在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越来越向智能化和自动化发展。对数据分析而言,了解数据挖掘背后的思想,可以有助于建立更具稳定性的模型和更高效的模型。 数据挖掘前世今生 数据模型很多时候就是一个类似Y=f(X)的函数,这个函数贯穿了模型从构思到建立,从调试再到最

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    NAR| 表观组关联分析数据库 - EWAS Data Hub

    近年来, 表观组关联分析(Epigenome-wide Association Study,EWAS)已成为探索复杂性状表观遗传基础的有效策略。随着大量EWAS科研成果的发表,现已积累了海量表观遗传数据,尤其是DNA甲基化芯片数据,其海量数据的整合分析对系统研究不同实验条件下的DNA甲基化状态以及探索与各种性状相关的表观遗传机制具有重要意义。目前,国际上存在一些数据库来存储DNA甲基化芯片数据,但这些数据库缺乏有效和统一的归一化方法来消除不同数据集之间的批次效应,可能对下游分析产生负面影响,元数据标准不统一,并且都不提供跨不同组织、性别、种族和疾病的标准化的DNA甲基化图谱。为了解决这些问题,国家中心开发了EWAS Data Hub数据库。

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