如何为除当前组以外的所有组选择数据集中的随机数据 - 腾讯云开发者社区

，都是有遗传相关的，利用多性状模型比单性状模型准确性更高 3，无论是玉米，还是水稻，都是有系谱信息的，毕竟测序的自交系有限，如果利用系谱+基因组的一步法基因组选择（SSGBLUP），可以预测一些没有基因组信息...如果自交系比较多, 那么所有可能的杂交种很多, 进行所有可能的杂交不现实, 因此有很多折中的方法, 比如类群划分, 群间杂交…基因组选择的出现, 可以利用建模的方式模拟预测所有可能的杂交种的表现, 然后进行选择...利用基因组选择预测杂交种表现利用基因组选择预测杂交种表现很有前景, 因为可以根据亲本信息(基因型和表型)预测所有可能的杂交种的表现, 这样在没有杂交之前就能够预测杂交种的表现, 然后根据结果进行杂交试验...共有6.9 million SNPs, 3000个体和上面SNP交叉的个数为: 201,756 使用BEAGLE进行填充缺失数据 MAF >0.1过滤SNP 共有102,795用于基因组选择的分析 SNP...所有相关的数据和R代码, 可以联系文章作者索要.

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Pyfastx：一个快速随机读取基因组数据的Python模块

今天介绍一个同门师兄开发的 Python 模块：pyfastx，用于快速随机访问基因组序列文件。作品发表在生信顶刊上，必须强行安利一波。...一个接口同时满足 FASTA/Q 文件读写需求轻量级、内存节约随机访问压缩的 FASTA/Q 文件逐条迭代读取 FASTA 文件计算 FASTA 文件的 N50 和 L50 计算序列的 GC 含量和核酸组成...Pyfastx 内部含有多个功能模块，比如: FASTX 接口，为迭代 Fasta/q 文件提供统一的接口 FASTA 接口，迭代或随机访问 Fasta 文件 FASTQ 接口，迭代或随机访问 Fastq...这里要说明一下顺序迭代和随机读取的区别。顺序迭代顾名思义就是从一个文件的开始逐条记录往后读，直至最后一条记录。随机读取就是能够直接访问指定的序列，不需要从头读到尾。怎么实现呢？...print(seq.name) >>> print(seq.seq) >>> print(seq.description) FASTA 类 FASTA 对象有许多属性和方法可供使用，如计算

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一个函数抓取代谢组学权威数据库HMDB的所有表格数据

网页爬虫需要我们了解URL的结构、HTML语法特征和结构，以及使用合适的抓取、解析工具。我们这篇先看一个简单的处理，给一个直观的感受：一个函数抓取网页的表格。以后再慢慢解析如何更加定制的获取信息。...HMDB (人类代谢组数据库)收录了很多代谢组的数据，用于代谢组学、临床化学、生物标志物开啊和基本教育等。数据联通化学、临床、分子生物学3个层次，共有114,099个代谢物。...网站提供了多种浏览和查询功能，可以关注不同的疾病、通路、BMI、年龄、性别相关代谢组学。 ? 下图展示的是BMI相关代谢物的数据。 ?...b = do.call("rbind",a) # 重命名行 rownames(b) <- 1:nrow(b) 这样就获得了所有的表格。...HMDB数据库提供了全数据下载功能，相比于抓取，下载下来数据，自己筛选合并是更好的方式。 ?

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软件设计原则之内聚、耦合类型剖析与内聚度、耦合度比较

文章目录前言一、何为内聚？ 1.1、7 种内聚类型及其描述二、何为耦合？...内聚是指模块内部各元素之间联系的紧密程度，也就是代码功能的集中程度。...，而且必须顺序执行通信内聚所有处理元素集中在一个数据结构的区域上过程内聚处理元素相关，而且必须按特定的次序执行瞬时内聚所包含的任务必须在同一时间间隔内执行（如：初始化模块）逻辑内聚完成一组逻辑上相关的任务...偶然内聚完成一组没有关系或松散关系的任务二、何为耦合？...一个数据结构的一部分借助于模块接口被传递控制耦合模块间传递的信息中包含用于控制模块内部逻辑的信息外部耦合与软件以外的环境有关公共耦合多个模块引用同一个全局数据区内容耦合一个模块访问另一个模块的内部数据一个模块不通过正常入口转到另一模块的内部两个模块有一部分程序代码重叠一个模块有多个入口

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软件设计原则：内聚、耦合有哪几种类型？内聚度、耦合度如何比较？

文章目录前言一、何为内聚？ 1.1、7 种内聚类型及其描述二、何为耦合？...内聚是指模块内部各元素之间联系的紧密程度，也就是代码功能的集中程度。...1.1、7 种内聚类型及其描述模块的内聚类型通常可以分为 7 种，我们根据内聚度从高到低排序，如下表所示：内聚类型描述功能内聚完成一个单一功能，各个部分协同工作，缺一不可顺序内聚处理元素相关，而且必须顺序执行通信内聚所有处理元素集中在一个数据结构的区域上过程内聚处理元素相关...，而且必须按特定的次序执行瞬时内聚所包含的任务必须在同一时间间隔内执行（如：初始化模块）逻辑内聚完成一组逻辑上相关的任务偶然内聚完成一组没有关系或松散关系的任务二、何为耦合？...2.1、7 种耦合类型及其描述模块的耦合性类型通常分为 7 种，我们根据耦合度从低到高排序，如下表所示：耦合类型描述非直接耦合没有直接联系，互相不依赖对方数据耦合借助参数表传递简单数据标记耦合一个数据结构的一部分借助于模块接口被传递控制耦合模块间传递的信息中包含用于控制模块内部逻辑的信息外部耦合与软件以外的环境有关公共耦合多个模块引用同一个全局数据区内容耦合一个模块访问另一个模块的内部数据

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Science | 闻香识分子

作者精选了一个包含约5000种分子的参考数据集，每个分子都由多个气味标签（如奶油、草木的气味）来描述，通过结合Good Scents（GS）和Leffingwell & Associates（LF）风味和香味数据库来创建...在400个分子中，有77个由于不达标准而从最终的前瞻性验证集中删除。作者在剩余的323个分子上评估了模型的性能。...这个基准模型仅在41%的分子中超过了中位数的评审员。GNN模型在总体上展现了与人类水平相当的性能。当按气味标签细分性能时，模型在除麝香以外的所有标签中都在人类评审员的分布范围内。...这种按标签的视角表明，GNN模型在除麝香以外的所有标签上均优于先前的在相同数据上训练的最先进模型。对于给定的标签，预测性能取决于该标签的结构-气味映射的复杂性。...应用于POM的简单线性模型使用这些几何解释，在多个已发布的数据集中，与化学信息学支持向量机（SVM）模型相比，在气味的多个特征方面都具有可比或更高的性能（图5，C至E）。

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【聚类分析】典型行业数据实践应用！

，异常值这里的离群点指相对于整体数据对象而言的少数数据对象，这些对象的行为特征与整体的数据行为特征很不一致（如某B2C电商平台上，比较昂贵，频繁的交易，就有可能隐含欺诈的风险尘封，需要风控部门提前关注...随机抽样，作为稀有事件的数据噪声和异常值能被随机抽进样本中的概率会小很多，而且其聚类后的结果作为聚类模型可以应用到剩余的数据集中（直接用该聚类模型对剩余的数据集进行判断） 3.2 Z-Score标准化...K-Means算法不依赖顺序的算法，给定一个初始类分布，无论样本算法的顺序如何，聚类分类的结果都是一样的缺点需事先指定聚类的类目K，在实践中，需测试多个不同的K值才能根据效果比较来选择最适合的...元）各指标非常相识（除消费金额差别较大以外），合计共占样本总量26.8%，该群体可理解为高价值客户第2组，该组用户数量175个，消费新鲜度均值15.6天，消费频数均值5.7次，消费金额均值1024.37...元，该组与第3组（用户数量167个，消费新鲜度均值14.4天，消费频数均值5.38次，消费金额均值1024.37元）各指标非常相识（除消费金额差别较大以外），合计共占样本总量26.8%，该群体可理解为中等值客户

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Siam R-CNN：通过重检测进行视觉跟踪

通过重检测前一帧所有目标候选框，并将这些候选框随时间分组到tracklets(短目标轨迹)中。然后利用动态规划的思想，根据视频中所有目标和干扰物tracklets的完整历史选择当前时间步长的最佳对象。...在训练的每一步，随机选择一个 video 和 object，然后随机的选择一个 reference 和 target frame。...\_{1} 大于阈值 \\alpha 当前帧没有其他检测结果与 \hat{d} _ {t-1} 具有同样高的相似性，即当前帧除 d\_t 以外的结果与 \hat{d} _ {t-1}...的相似性要满足 s\_{2} \\leq s\_{1}-\\beta 上一帧没有其他检测结果与当前的 d\_t 具有同样高的相似性，即上一帧除 \hat{d} _ {t-1} 以外的结果与...由于benchmarks要求每帧都输出结果，所以我们用选定的tracklet最近一次的检测的box，并且将其得分置0。 6.实验实验做的很充分，在目前主流数据集中都有结果。

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6分+思路清晰的预后signature研究！

基于随机森林的特征选择对GSE49710数据集进行单因素Cox回归分析，鉴定出681个与OS时间相关的免疫相关预后基因，将其C-index的前20个预后免疫相关基因纳入后续的模型筛选。...采用随机森林算法选择重要的免疫相关基因。以20个基因作为特征，得到平均下降精度(MDA)和平均下降Gini(MDG)。重复100次后，OOB值为16.99%。...亚组分析结果显示，除MYCN扩增组外，所有亚组中高危患者的OS时间均显著缩短（图4）。图4 使用ROC曲线分析来评估RS_Lnc鉴别不同预后组的表现。...图7 06 在独立数据集中的性能验证对于 RS5_G 和 RS_Lnc 预后特征，高风险评分组的 OS 和无进展生存 (PFS) 时间显着短于 GSE16476 数据集的低风险组，如图 8 所示。...但也存在着一些问题，比如数据集来自不同的平台可能会导致结果有差异，其次一些lncRNA也不能在所有数据集中进行测试。

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ps命令

Simple Process Selection -A, -e: 选择所有进程。 -a: 选择除会话引线和与终端无关的进程之外的所有进程。...a: 列出带有终端tty的所有进程，包括其他用户进程，或者在与x选项一起使用时列出所有进程。 -d: 选择除会话所属者以外的所有进程。...-N, --deselect: 选择除满足指定条件的进程以外的所有进程。 r: 将选择限制为仅运行进程。 T: 选择与此终端关联的所有进程。...-G, --Group : 按真实组ID (RGID)或名称选择，这将选择其真实组名或ID在grplist列表中的进程。 -g, --group : 按会话或有效组名选择。...ps -e | grep nginx 查看除会话引线和未与终端关联的进程之外的所有进程。 ps -a 查看www用户的所有进程。 ps -u www 查看www组的所有进程。

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Nat Com丨单细胞转录组数据检索新方法和参考数据库

在单细胞转录组数据的相关研究中，研究者通常会先对细胞进行注释，如鉴定细胞类型、细胞分化阶段等，然而，常用的注释手段较为繁琐，且无法保证不同数据集间的可比性。...（图1a），取得了优于当前其他批次效应校正工具的效果。...(a) Cell BLAST使用的模型结构；(b) Cell BLAST的检索流程除细胞类型鉴定外，Cell BLAST能灵敏地发现参考数据集中不存在的细胞类型。...；除此以外，作者还利用人类和小鼠造血干细胞分化的数据集[4, 5]验证了Cell BLAST还能用于跨物种注释连续细胞状态这一更具挑战性的任务，相比其他现有工具，Cell BLAST跨物种预测的细胞分化命运...高歌研究组提出的Cell BLAST方法通过在自编码器模型中引入领域对抗学习的方法显著提升了模型对于复杂多重批次效应的处理能力，结合其通过对单细胞测量过程内在随机性(intrinsic stochasticity

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IP多播技术及其应用

使用同一个IP多播地址接收多播数据包的所有主机构成了一个主机组，也称为多播组。...（指明该组数据包应该发送的接口），并且将这个多播包向除了接受到该数据包的路由器以外的其他临近路由器继续发送。...这个树由连接到集中点的发送者和接收者共同构建，就像CBT协议围绕着核心路由器构建的共享树一样。这共享树建立以后，一个接受者（实际上是最接近这个接收者的路由器）可以选择通过最短路径树改变到发送源的连接。...事件通知：如网络时间、组播会话日程、随机数字、密钥、配置更新、有效范围的网络警报或其他有用信息。它们对带宽的需求有所不同，但是一般都比较低，对延时的要求也一般。...在多点会议中，不同的数据流拥有不同的优先级。传统的多点会议采用专门的多点控制单元来协调和分配它们，采用多播可以直接由任何一个发送者向所有接收者发送，多点控制单元用来控制当前发言权。

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. | 可解释胶囊网络深度学习框架从单细胞RNA测序数据中识别细胞类型

但是，它们都需要进行特征选择以揭示分类器如何为某个细胞分类类别标签。差异基因表达和共表达模块的一些初步分析已尝试从具有相同细胞类型的单细胞组中提取转录组特征。...随机拆分交叉验证和预测结果表明：该模型对两个scRNA序列数据集具有很强的识别能力，准确率分别高达99%和97%。...并且使用相同的scRNA-seq数据将scCapsNet模型与其他算法（如黑盒神经网络、支持向量机和随机森林）进行比较，进一步证明了scCapsNet模型的有效性（图2a）。...结果表明，scCapsNet方法适用于单细胞类型识别，具有竞争性的识别精度。除了原始的hPBMC数据集外，作者还从10x基因组学平台选择了一个不同的hPBMC数据集。...扩展数据图1b中的识别精度对应于四个子任务，其中四个数据集中的一个用作测试集，其他三个数据集用作训练集。结果表明，scCapsNet在新的scRNA序列数据集中具有稳定的单细胞类型识别性能。 ?

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. | 抗体体细胞突变的机器学习分析预测免疫球蛋白轻链毒性

LCs主要以同源二聚体的形式分泌，错误折叠形成有毒物质和淀粉样原纤维，在靶器官中积累并导致致命的器官功能障碍和死亡。尽管LC沉积可发生在除大脑以外的任何器官中，但肾脏和心脏是受影响最大的部位。...每种算法的性能是:首先，只使用一组特征(如AMP、MAP和DAP，总共三种组合)进行评估；第二，三个家族成对组合(如AMP U MAP，共三种组合)；第三，三个家庭结合在一起。...作者发现，如图2a所示，对于所有经过测试的机器学习算法，预测变量族的最佳组合提供的AUC与随机分类器 (AUC=0.50) 的面积大不相同，其中随机森林是最好的分类器(AUC=0.87) 和 J48最差...结果表明，体细胞突变(SMs)的结构背景在预测LC的毒性方面的重要性，并且随机森林是AMP、MAP 和 DAP案例中的最佳方法。因此，在LICTOR中作者选择使用了随机森林。 ?...如补充数据2和图3a所示，LICTOR能够正确地将2个LCs中的10个(6个tox和4个nox)归类为有毒或无毒。

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常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

本文将讨论一些众所周知的概念，如自助法、自助聚合（bagging）、随机森林、提升法（boosting）、堆叠法（stacking）以及许多其它的基础集成学习模型。...为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰，我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们，希望这样会便于读者理解和记忆。何为集成方法？集成学习是一种机器学习范式。...更特别的是，在考虑二分类问题时，我们可以将 adaboost 算法重新写入以下过程：首先，它将更新数据集中观测数据的权重，训练一个新的弱学习器，该学习器重点关注当前集成模型误分类的观测数据。...因此，假设我们面对的是一个二分类问题：数据集中有 N 个观测数据，我们想在给定一组弱模型的情况下使用 adaboost 算法。...我们必须遵循以下步骤：将训练数据分为两组选择 L 个弱学习器，用它们拟合第一组数据使 L 个学习器中的每个学习器对第二组数据中的观测数据进行预测在第二组数据上拟合元模型，使用弱学习器做出的预测作为输入

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常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

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常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking

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条件随机场（CRF）的详细解释

近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。条件随机场是一类最适合预测任务的判别模型，其中相邻的上下文信息或状态会影响当前预测。...条件随机场模型让我们假设一个马尔可夫随机场并将其分为两组随机变量 Y 和 X。...数据集中的一些单词可视化结果如下：- 经过分析，我发现整个数据集中的唯一词数量只有 24 个。我们希望 CRF 模型能够学习标记观察值 (xᵢ)，这些观察结果是同时出现的字符像素向量。...为了解决这个问题，我决定使用所有字符向量表示来创建一个新的数据集。我为字典中的每个字符捕获了数据集中可用的所有不同字符像素向量变体。...在完成后，导入了名著《白鲸记》中出现的所有单词，并过滤掉所有长度小于 3 或包含字母集以外的内容，然后将过滤后的标记转换为小写。

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RANSAC算法理解

二、概述 RANSAC算法的输入是一组观测数据，一个可以解释或者适应于观测数据的参数化模型，一些可信的参数。 RANSAC通过反复选择数据中的一组随机子集来达成目标。...= null best_error = 无穷大 while ( iterations < k ) maybe_inliers = 从数据集中随机选择n个点 maybe_model = 适合于maybe_inliers...RANSAC算法从匹配数据集中随机抽出4个样本并保证这4个样本之间不共线，计算出单应性矩阵，然后利用这个模型测试所有数据，并计算满足这个模型数据点的个数与投影误差(即代价函数)，若此模型为最优模型，则对应的代价函数最小...随机从数据集中随机抽出4个样本数据 (此4个样本之间不能共线)，计算出变换矩阵H，记为模型M； 2....计算数据集中所有数据与模型M的投影误差，若误差小于阈值，加入内点集 I ； 3.

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《deep learning》学习笔记（3）——概率与信息论

在一些情况下，我们希望概率分布中的所有质量都集中在一个点上。这可以通过Dirac delta 函数（Dirac delta function）δ(x) 定义概率密度函数来实现： ?...Dirac delta 函数被定义成在除了 0 以外的所有点的值都为 0，但是积分为 1。...我们可以把 Dirac delta 函数想成一系列函数的极限点，这一系列函数把除 0 以外的所有点的概率密度越变越小。...经验分布将概率密度1/m赋给 m 个点 x (1) ,…,x (m) 中的每一个，这些点是给定的数据集或者采样的集合。分布的混合通过组合一些简单的概率分布来定义新的概率分布也是很常见的。...一种通用的组合方法是构造混合分布（mixture distribution）。混合分布由一些组件 (component) 分布构成。

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通过基因组选择预测杂交水稻的表现(数据挖掘)

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