将核密度(kde2d)与基图相结合 - 腾讯云开发者社区

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R语言多元统计包简介:各种假设检验统计方法聚类分析数据处理

multivariate data）：绘图方法：基本画图函数（如：pairs()、coplot()）和lattice包里的画图函数（xyplot()、splom()）可以画成对列表的二维散点图，3维密度图...cwhmisc包集合里的cwhplot包的pltSplomT()函数类似pair()画散点图矩阵，而且可以在对角位置画柱状图或密度估计图。...除此之外，scatterplot3d包可画3维的散点图，aplpack包里bagplot()可画二变量的boxplot，spin3R()可画可旋转的三维点图。misc3d包有可视化密度的函数。...KernSmooth 包里的bkde2D()和MASS包的kde2d()做分箱（binned）或不分箱二维核密度估计。...ks包也像ash和GenKern包样可做核平滑（kernel smoothing）。prim包用法找高维多元数据的高密度区域，feature包可计算多元数据的显著特征。

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施一公等团队登Science封面：AI与冷冻电镜揭示「原子级」NPC结构，生命科学突破

核孔复合体，由约 1000 个蛋白质亚基组成，担负着真核生物细胞核与细胞质之间繁忙的运输大分子的任务，也是其连接胞质和细胞核的唯一双向通道。...分子组合丰富了我们对脊椎动物和人类 NPC 构建的理解——从旧的核支架到将各个部分连接在一起的连接蛋白，以及从核膜锚定到中央运输通道上方的细胞质丝。...他们揭示的复合结构及其预测能力为阐明 mRNA 输出和核孔蛋白疾病的分子基提供了丰富的基础。人类 NPC 的细胞质面。...他们将基于 AI 的结构预测与原位和细胞冷冻电子断层扫描、综合建模相结合。结果表明，接头核孔蛋白在亚复合体内和亚复合体之间组织支架，以建立高阶结构。...他们举例阐释了如何将基于 AI 的建模与原位结构生物学相结合，以了解跨空间组织级别的亚细胞结构。人类 NPC 支架架构的 70 兆道尔顿模型。

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施一公等团队登Science封面：AI与冷冻电镜揭示「原子级」NPC结构，生命科学突破

核孔复合体，由约 1000 个蛋白质亚基组成，担负着真核生物细胞核与细胞质之间繁忙的运输大分子的任务，也是其连接胞质和细胞核的唯一双向通道。...分子组合丰富了我们对脊椎动物和人类 NPC 构建的理解——从旧的核支架到将各个部分连接在一起的连接蛋白，以及从核膜锚定到中央运输通道上方的细胞质丝。...他们将基于 AI 的结构预测与原位和细胞冷冻电子断层扫描、综合建模相结合。结果表明，接头核孔蛋白在亚复合体内和亚复合体之间组织支架，以建立高阶结构。...他们举例阐释了如何将基于 AI 的建模与原位结构生物学相结合，以了解跨空间组织级别的亚细胞结构。人类 NPC 支架架构的 70 兆道尔顿模型。...具体地，他们使用 AlphaFold 预测核孔蛋白的结构，并使用突出的二级结构密度作为指导来适应中等分辨率的地图。

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代数运算对应于认知运算，使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA

将KLPE和VSA相结合，产生了一个我们称之为向量函数架构（VFA）的计算框架 VFA的先决条件是与VSA绑定操作兼容的KLPE。...核形状取决于FPE基向量的随机结构。均匀采样的基向量产生具有通用核形状的VFAs，即sinc函数，与底层绑定操作无关。因此，结果VFA中的向量可以表示带限函数（定理2）。...• 描述了如何在VFA中塑造核的方法。具体来说，任何具有在[-1/2, 1/2]内带限的傅里叶密度的核都可以通过相应地采样FPE基向量在VFA中产生。...VSA 已经通过将符号和代数特性与局部性保持编码（LPE）方法相结合来扩展处理实数值数据，这些方法在应用中显示出了前景（Plate, 1992; Weiss et al., 2016; Rahimi et...2.2 将VSA扩展到实数值数据的泛函分析结果为了处理连续流形上的数据，VSA已经与局部性保持编码（LPE）方法相结合（Plate, 1992; Weiss et al., 2016）。

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R中的概率分布函数及可视化

对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...接下来我们产生相关系数不同（1、0.75、0.25、0）的二维正太随机变量，并绘制其密度图，来观察区别，具体如下： library(MASS) #相关系数1 Sigma1=matrix(c(1, 1,...1, 1), 2, 2) X1=mvrnorm(n=1000, c(0, 0), Sigma1) #总共1000个点 K1=kde2d(X1[,1], X1[,2], n=100) #n为估计密度所用点数...(X4[,1], X4[,2], n=100) filled.contour(K4, color=col.palette) 作图结果如下所示：上面程序中kde2d()函数根据二维坐标来估计数据点的分布密度...但是我们仍可以用persp()函数来展示出3D图： persp(K1, col="orange", theta=95, phi=30, d=2)

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Google Earth Engine——在 R 中计算和绘制二维空间点密度

快速计算点密度的度量并将其显示在地图上通常很有用。在本教程中，我们将使用 ggmap R 包中包含的德克萨斯州休斯顿的犯罪数据来演示这一点。我们将从加载库开始。...让我们来绘制一个密度估计。计算密度的方法有很多种，如果密度估计的机制对您的应用程序很重要，那么研究专门用于点模式分析的软件包（例如spatstat）是值得的。...另一方面，如果为了探索性数据分析的目的，您正在寻找快速而肮脏的实现，您还可以使用 ggplot's stat_density2d，它MASS::kde2d在后端使用二元正态核来估计密度。...geom = "polygon", data = crime) + scale_fill_viridis_c() + theme(legend.position = 'none') 您可以通过对kde2d...在这种情况下，我们改变参数h，它是与密度估计的空间范围或平滑度相关的带宽参数。

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干货分享 | PHK 26：如何进行体外细胞的标记和追踪？ | MedChemExpress (MCE)

提取 GqDNV首先，采用超速离心和密度梯度离心相结合的方法，从新鲜枸杞 (宁杞 7 号) 中提取 GqDNV(图 1)。...此外，C2C12 细胞的细胞骨架用异硫氰酸荧光素 (FITC) 鬼笔环肽 (Phalloidin) (绿色荧光)显示，细胞核用 4′,6-二脒基-2-苯基吲哚 (DAPI) (蓝色荧光)标记。...(5)C2C12 细胞的细胞骨架用异硫氰酸荧光素 (FITC) 鬼笔环肽 (Phalloidin)(绿色荧光) 标记，细胞核用 4′,6-二脒基-2-苯基吲哚(DAPI) (蓝色荧光)标记。...实验结果将 PKH 26 染色的 GqDNV与 C2C12 细胞共培养 6 h 后，研究人员通过荧光共聚焦显微镜观察到 GqDNV 被 C2C12 细胞摄取 (图 3)。...PKH 26 标记 GqDNVs (红色荧光)；FITC 染色 C2C12 细胞骨架 (绿色荧光)；DAPI 染色 C2C12 细胞核 (蓝色荧光)；合并图是三个荧光图像的重合图。

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比现有方法快5倍，南方科技大学团队提出基于二级结构的蛋白质功能预测模型

从初级到三级，正是因为“功能信息密度”不断增加，才更容易预测功能。这个功能信息密度是指功能信息与总信息的比值。...因此，开发的基于二级结构的预测算法，将基于一级序列的测序效率与利用部分空间结构信息的准确性相结合，是十分必要的。...然后，将一级序列和二级结构分别输入深度学习模型(图2B)，得出对pred-aa和pred-ss8的初步预测。...作者重点研究了对蛋白质功能更敏感的卷积核和滤波器大小参数。这些参数将决定特定尺寸的特定序列的特征。模型探索了卷积核和过滤器的不同组合，在图1B中分别用K和F表示。...由于DeepSS2GO将序列信息模型Pred-aa，二级结构信息模型Pred-ss8以及同源性对齐模型Diamond预测的GO分数相结合，得出最终分数。

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外周血中PBMC细胞的分离流程

血液中血细胞的形态，数量，比例与血红蛋白含量称血象，很多疾病都会伴随血象的变化，所以血象检测也做为体外诊断筛查的一种重要形式。...因外周血中具有单个核的细胞在机体免疫中的重要性，所以单个核的血细胞成为很多科研工作者重点关注和研究的对象。...血液样本及血液组织示意图根据单个核细胞的体积、形态和比重与外周血其他细胞不同，红细胞和多核白细胞的比重在1.092左右，单个核细胞的比重为1.075-1.090，血小板为1.030-1.035。...因此利用一种介于1.075-1.092之间而近于等渗的溶液（密度梯度分离液或分层液）作密度梯度离心，使一定密度的细胞按相应密度梯度分布，可将各种血细胞与单个核细胞分离。...将 15 Ml 离心管轻柔转移到高速冷冻离心机中，设置提速加速度设置为 9，减速加速度设置为 1，离心力 700 g ，温度20℃ 离心 20 min。

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R语言数据可视化之五种数据分布图制作

"望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。...这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...等高线图也是密度图的一种，因此绘制密度图和等高线图用的是同一个函数：stat_density()，只是它们传入的参数不同。首先绘制经典栅格密度图，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...也可以将密度变量映射到透明度来渲染，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?

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【数据分析 R语言实战】学习笔记第五章数据的描述性分析（下）

与之类似的loess()用于处理多维情况。...首先利用程序包MASS中的函数kde2d()来估计出二维数据的密度函数，再利用函数contour()画出密度的等高线图。如果不想画出图上的数据标签，可以将参数drawlabels=FALSE去掉。...函数kde2d()的使用方法： kde2d(x, y, h, n = 25, lims = c(range(x), range(y))) 其中x,y分别为横轴和纵轴的数据;n指定每个方向上的网格点数量，...kde2d > a=kde2d(最低,最高) > contour(a,col="blue", main="contour plot") ?...> matplot(group,type="l", main="matplot") (5)箱线图 > boxplot(group,cex.axis=.6) (6)星图(雷达图) stars(x, full

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最强铁基超导磁体诞生！科学家基于机器学习设计新研究体系，磁场强度超过先前记录2.7倍

近日，来自英国和日本的科学家 Akiyasu Yamamoto 等人，利用机器学习技术，设计了一种将 researcher-driven 与 data-driven 方法相结合的研究体系，成功制造出世界上已知最强的铁基超导磁体...研究亮点： * 该研究成功研制出一种实用的铁基超导永磁体，磁场强度明显超过了先前的记录 2.7 倍 * 通过将研究人员的专业知识与机器学习的能力相结合，设计了一套成功的研究流程 * 数值模拟结果与实验结果吻合良好...： https://github.com/hyperai/awesome-ai4s 全新研究体系：researcher-driven 与 data-driven 相结合该研究使用 BOXVIA 机器学习系统...，将 researcher-driven 与 data-driven 方法相结合，设计了全新的研究体系。...具体来看，GNoME 是一种最先进的图神经网络模型，所采用的是两条工作管道来发现稳定材料。其中，「结构管道」创建具有与已知晶体结构相似的候选物，而「成分管道」则采用遵循基于化学式的更随机的方法。

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描述数据分布特征的五种可视化图形

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工具 | R语言数据可视化之数据分布图(直方图、密度曲线、箱线图、等高线、2D密度图)

数据分布图简介绘制基本直方图基于分组的直方图绘制密度曲线绘制基本箱线图往箱线图添加槽口和均值绘制2D等高线绘制2D密度图数据分布图简介中医上讲看病四诊法为：望闻问切。...“望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。...箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。...这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的”等高”性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?...也可以将密度变量映射到透明度来渲染，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?

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【R语言】5种探索数据分布的可视化技术

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在Leaflet如何画热图-R

背景在绘制地图时候，我们经常会用到热图，Density map，在ggplot2中可根据坐标产生相应的密度图，2d distribution，那么在交互式地图中，如何制作Density Map，本次文章...，主要介绍如何在Leaflet中，如何绘制热图。...这里我们主要利用的一个函数是bkde2D，将点转换成密度数据，然后使用contourLines，将生成的2D转成polygons。...LEVS]) %>% addCircles(df_deaths$X,df_deaths$Y, radius = 0.5,opacity=0.6,col='blue') image.png 1.3 密度图转换成...将contourLines转换成Raster。

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想了解材料热动力学？

Boltzmann等人将量子力学与经典热力学相结合，形成了统计热力学。...，显著加快新材料投入市场的种类与速度，开发周期可从目前的10~20年缩短至2~3年，图2比较了传统材料设计与现代材料设计的流程。...图2 传统材料设计与现代材料设计流程对比材料热力学研究固态材料的熔化与凝固、固态相变、相平衡关系与成分、微观结构稳定性、相变的方向与驱动力等。...，使其更加逼真地模拟现实情形，比如：与第一性原理（First-Principles）、密度泛函理论（Density functional theory，DFT）、相场理论（Multiphase Field...Method）相结合；与材料物理冶金模型相结合，对材料硬度、强度、延伸率等做出预测；引入晶胞和析出相的形核、长大、粗化模型，计算材料的CCT、TTT相变曲线、晶粒尺寸、形核率等物性参数。

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5种方式美化你的单细胞umap散点图

, theme_args = list(base_size = 16)) 上面三个是我最喜欢的ump风格，还有很多其他，总有你的一款：第二种：Nebulosa（r包） Nebulosa 是一个基于核密度估计可视化单细胞数据的...vignettes/Nebulosa/inst/doc/nebulosa_seurat.html Nebulosa 的主要功能是 plot_density，让我们按照以下方式绘制一些marker基因的核密度估计图...umap图在seurat包中有人提出一个绘图需求：https://github.com/satijalab/seurat/issues/6962 这种图主要用来处理数据点重叠问题时非常有用，使用 MASS...::kde2d() 进行二维核密度估计，并通过等高线显示结果，geom_density_2d() 绘制等高线，而 geom_density_2d_filled() 绘制填充的等高线带。...学习官网：https://github.com/LKremer/ggpointdensity 细胞密度图： # 安装 install.packages("ggpointdensity") library

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激光熔覆再制造技术的研究现状及其影响因素

影响激光熔覆成形质量的几个关键参数是激光功率、焦距、扫描线速度、重叠率和送粉率，其中重叠率与步距设置有关，送粉率与熔覆厚度直接相关，熔覆的有效热输入是这些参数综合的结果。　　...镍基熔覆层的剪切强度是母材的2到3倍，铁基熔覆层的剪切强度是母材的5倍以上。使用不同能量密度的高功率激光进行熔覆试验，并通过中性盐雾试验检验其耐蚀性。...不同功率密度下，熔覆层中Cr的平均含量无明显差异，但随着激光熔覆能量密度的增加，Cr的分布变得更加不均匀，熔覆层的平均硬度越高，耐蚀性越差。...将数值模拟与人工智能技术相结合，可以用科学模拟代替大量的基本验证过程，不仅省时省力，而且解决了一些实际操作中难以进行的实验内容。...指出形核速率、温度梯度和凝固时间对晶粒尺寸和晶粒生长方向起决定性作用。

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机器学习算法地图2021版

梯度提升法将损失函数进行泰勒展开，然后用最速下降法求解。XGBoost的做法类似，它是牛顿法与加法模型相结合的产物。...于是我们又想到了把神经网络与图结合起来，诞生了图神经网络（GNN）这种结构。神经网络与编码器-解码器结构相结合，诞生了自动编码器这种神经网络，这是一种无监督的神经网络结构。...概率图模型家族概率图模型是机器学中难以理解的一类算法，它是图论与概率论相结合的产物，故此而得名。如果是无向图，称为概率无向图模型；如果是有向图，称为概率有向图模型。...它是核密度估计与梯度上升法相结合的产物。核密度估计用一组标准函数（称为核函数）的加权核来估计概率密度函数值，给定一组样本，核密度函数用根据这组样本点以及核函数计算出任意点处的概率密度函数值 ?...这里将簇定义为样本密集的区域，因此需要找到概率密度函数的所有局部极大值点，这通过梯度上升法完成。核密度函数的梯度值具有下面优美的形式 ?

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