对比2015.11.1的TCGA数据，最新的TCGA数据，GOBO数据三种数据来源的CCR1，CCL23两种基因在乳腺癌病人中的生存分析。...于是想重复一下，这篇文献的数据来源是GOBO，一个乳腺癌的专属数据库，所以我一开始选择了调用TCGA的数据，但是很可惜这个结果的癌症种类特异性是比较强的，试了几种癌症都没有这么显著的结果，要么就是相反的结果...不过在曾老师的指引之下我顺便探索了一下不同数据来源的生存分析结果会有什么不同。...2015.11.1 TCGA 1.数据获取（RTCGA） RTCGA是一个可以调用TCGA数据并为画生存分析曲线做方便的数据准备的包，不同于常见的生存分析曲线的地方在于，这个包可以把两个基因的表达信息整合到一起...除了本文要用到的clinical数据和rnaseq数据外，这个包还支持一系列TCGA数据的调用，但值得注意的是，只能调用2015年11月1日版本的TCGA数据，这是一个比较大的缺点（见下图）。 ?
，各自独立分析都有差异结果，这个时候我们就可以比较两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果。...当然了，这个时候并不能说明差异分析的合理性，因为毕竟GSE30122这个数据集的作者给出来的表达量矩阵是被zscore的。...第二次差异分析（基于cel文件） 同样的也是可以走limma这样的差异分析流程的，就有上下调基因，可以绘制火山图和热图，如下所示： 基于cel文件 两次差异分析的比较 这个时候需要载入上面的两个表达量矩阵的各自的差异分析矩阵...cel_deg[ids,'g'], zscore_deg = zscore_deg[ids,'g'] ) table(df) gplots::balloonplot(table(df)) 总体上来说，两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果一致性还行...； 这个时候，可以重点看看两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果的冲突的那些基因，以及一致性的那些基因的功能情况。
HDR技术 优点 缺点 Dolby VisionTM - 12-bit colors- Luminance up to 10000 nits (4000 nit...
#createStream 这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...receiver 是如何接收数据的，当然每个重载了 ReceiverInputDStream 的类的 receiver 接收数据方式都不相同。...如上图所示，该函数主要做了以下三个事情： 确定要接收的 partitions 的 offsetRange，以作为第2步创建的 RDD 的数据来源 创建 RDD 并执行 count 操作，使 RDD 真实具有数据...partition 数据与 Kafka topic 的某个 partition 的 o.fromOffset 至 o.untilOffset 数据是相对应的，也就是说 KafkaRDD 的 partition...与 Kafka partition 是一一对应的 ---- 通过以上分析，我们可以对这两种方式的区别做一个总结： createStream会使用 Receiver；而createDirectStream
向量嵌入是通过将输入数据馈送到预先训练的神经网络并获取倒数第二层的输出而生成的。 神经网络具有不同的架构，并在不同的数据集上进行训练，这使每个模型的向量嵌入都是独一无二的。...这就是使用非结构化数据和向量嵌入为何具有挑战性的原因。后面我们将看到，在不同数据集上微调的具有相同基础的模型可以产生不同的向量嵌入。...因此，找到适合您的数据类型的模型非常重要。 如何比较向量嵌入？ 接下来，让我们看看如何比较它们。本节比较了基于 Hugging Face 的 MiniLM 的三种不同的多语言模型。...一旦我们有了数据，我们就获取不同的嵌入，并将两组嵌入存储在像 Milvus 这样的向量数据库中。我们使用第三个模型的嵌入来查询它们进行比较。 我们希望看到搜索结果是否不同，以及搜索结果之间有多远。...向量嵌入比较数据 我们使用句子转换器模型，这意味着我们的数据应该是句子的形式。我建议至少有 50 句话进行比较。示例笔记本包含 51 个。我也建议使用具有某些相似性的数据。
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...在训练数据集上，两种方法的精度都能够达到100%，并且只要训练误差为零就终止训练。...范数是相似的，偏置项也类似，当然，我们关心的不是绝对范数，而是两种解决方法的相关性。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
前面我的学徒的一个推文：不同数据来源的生存分析比较 , 代码细节和原理展现做的非常棒，但是因为学徒的TCGA数据库知识不熟悉，所以被捉到了一个bug，先更正一下： 有留言说：“TCGA里病人01-09是肿瘤...如果想更详细地了解，请参考：https://gdc.cancer.gov/resources-tcga-users/tcga-code-tables 下面以从 UCSC Xena 上下载的数据为例重新做一次生存分析...（其他来源的数据也是一样的做法） 回到我的数据 和上次一样，先读取数据并预处理 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) # 下面的两个数据文件均是手动下载的...，select_exp.txt是取了想要的两种基因的数据，因为原数据包含所有基因的表达信息，读进R里非常慢 exp=read.table("select_exp.txt",sep = '\t',header...上次的结果如下： ? 比较之下差别还是很大的，以后要多多注意了。
我一般用MACS2做peak calling，但是不知道效果是不是最好的，去搜了一下，发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。...这篇文章比较了如下四个软件： ?...image 用 ENCODE中的K562, GM12878 和 HelaS3的DNase-seq的数据从以下几方面去比较这几种软件的效果： sensitivity 和 specificity 作者先从ENCODE...中下载了K562, GM12878 和 HelaS3的几十套转录因子结合（TFBS）的narrow peaks的数据，用BEDOPS取了这些的并集作为比较这几种软件的"reference set"。...以下是这四种数据的灵敏度（TPR）和特异度（1-FDR）的情况（其中ZINBA分为两种，一种是ZINBA_N，即输出为narrow peak模式，另一种是ZINBA_B，输出为broad peak）：
介绍这块内容的已经很多了，因此这里我打算直接讲一下这几个不同的算法，以及它们的长处及短处。...1.串行回收器 串行回收器是最简单的一个，你都不会考虑使用它，因为它主要是面向单线程环境的（比如说32位的或者Windows）以及比较小的堆。...这个算法在两种情况下会进入一个”stop the world”的模式：当进行根对象的初始标记的时候 （老生代中线程入口点或静态变量可达的那些对象）以及当这个算法在并发运行的时候应用程序改变了堆的状态使得它不得不回去再次确认自己标记的对象都是正确的...Java 8及持久代 Java 8中最大的改变就是持久代的移除，它原本是用来给类元数据，驻留字符串，静态变量来分配空间的。...即便如此，它本身并不会减少开发人员将应用解耦到不同的JVM中的可能性。 每个回收器都有许多不同的开关和选项来进行调优，这可能会增加吞吐量，也可能会减少，这取决于你的应用的具体的行为了。
“哈哈，我们在训练我们的模型并且希望得到更加准确的结果，但基于实际的情况（比如算力、时间），往往会按照一定策略来选择。...本文介绍了几种常见的数据集划分与交叉验证的方法策略以及它们的优缺点，主要包括了Train-test-split、k-fold cross-validation、Leave One Out Cross-validation...等，包括了代码层的实现与效果的比较，比较适合综合阅读一次。
使用CPM去除文库大小影响 之所以需要normalization，就是因为测序的各个细胞样品的总量不一样，所以测序数据量不一样，就是文库大小不同，这个因素是肯定需要去除。...对于这样的数据，需要重新转换成 reads counts 才能做下游分析。...适用于bulk RNA-seq的normalization方法 比较流行的有： DESeq的size factor (SF) relative log expression(RLE) upperquartile...这里选取的是芝加哥大学Yoav Gilad lab实验的Tung et al 2017的单细胞测序文章的数据 options(stringsAsFactors = FALSE) set.seed(1234567...也可以比较它相当于最粗糙的对数转换，效果好在哪里。
关于可变剪切研究的数据库，尤其是在肿瘤当中研究可变剪切的数据库。...这两个数据库当中，一个用来可视化可变剪切的情况，另外一个则提供了可变剪切数据的整体分析。 对于利用 TCGA 数据来进行可变剪切预测而言，基于不同的算法可能得到的剪切变异体结果就不一样。...关于 TCGA和 GTEx是什么内容可见： TCGA、ICGC、GTEx 数据库都是啥？ 具体背景数据集 另外由于算法不同，对于可变剪切事件的定义也不同。具体的区别可以在 这个图中看出。...两个算法的可变剪切事件定义 至于说对于可变剪切事件定量 PSI 定义也是不同的 两个算法PSI的区别 数据库使用 在 OncoSplicing 当中 作者提供了四个用来分析可变剪切事件的选项。...基于 SpliceSeq 算法分析的结果查询 基于 SpIAdder 算法分析的结果查询 基于两种算法的泛癌分析 基于两个算法的临床事件分析 由于每一个功能都是类似的，我们就只是简单的介绍一下==临床事件
概述 Bean不同配置方式比较 Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy的配置 总结 概述 对于Spring来讲，为实现Bean的信息定义，提供了基于...Bean不同配置方式比较 类别 基于XML配置 基于注解配置 基于Java类配置 基于Groovy DSL配置 Bean定义 在XML文件中通过元素定义Bean，如： 在Bean实现类处通过标注@Component...true) 通过在Bean方法定义处标注@Lazy指定 通过bean->bean.lazyInit-true指定 ---- Bean不同配置方式的使用场景 基于XML配置 1）Bean实现类来源于第三方类库...所以如果实例化Bean的逻辑比较复杂，则比较适合用基于Java类配置的方式 ---- 基于Groovy的配置 基于Groovy DSL配置优势在于可以通过Groovy脚本灵活控制Bean初始化的过程，...如果bean的逻辑较为复杂，则比较适合使用Groovy DSL配置的方式。
通过对表达矩阵的聚类，可以把细胞群体分成不同的状态，解释为什么会有不同的群体。不过从计算的角度来说，聚类还是蛮复杂的，各个细胞并没有预先标记好，而且也没办法事先知道可以聚多少类。...尤其是在单细胞转录组数据里面有很高的噪音，基因非常多，意味着的维度很高。 对这样的高维数据，需要首先进行降维，可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里主要比较6个常见的单细胞转录组数据的聚类包： SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下； install.packages...这里选取的是数据，加载了这个scater包的SCESet对象，包含着一个23730 features, 301 samples 的表达矩阵。...对象的基因信息增加了5列，比较重要的是sc3_gene_filter信息，决定着该基因是否拿去聚类，因为基因太多了，需要挑选 table(fData(pollen)$sc3_gene_filter) #
不同的特征有不同的生物学含义【2】，比如文章【3】 就是使用了 这些signature区分生存！...主要是R包deconstructSigs可以把自己的96突变频谱对应到cosmic数据库的30个突变特征。...这个教程我也在生信技能树分享过：使用R包SomaticSignatures进行denovo的signature推断 而且前面我在生信菜鸟团的肿瘤外显子数据分析专辑提到了，很多研究者会嫌弃cosmic数据库的...这个时候，通常的分析节奏，就是把11个自定义的signature去和cosmic数据库的30个突变特征进行对比。原文图表如下： ?...不同signature对比 signatures的本质就是96突变形式的比例，所以可以直接在R里面进行相关性计算。
背景介绍 单细胞转录组测序的确可以一次性对所有细胞都检测到上千个基因的表达，但是，大多数情况下，只有其中的少部分基因是有生物学意义的，比如可以区分不同的细胞类型，或者分化发育相关的基因，或者细胞应对外界刺激的...而且大多数基因之所以在不同的细胞里面表达有差异，其实是技术限制，背景噪音。这些技术限制，包括批次效应，都会阻碍我们发现那些真正的有生物学意义的基因。...寻找highly variable genes (HVG) 那些在样本群体里面表达量变异比较大的基因可能是真正的生物学现象，也有可能是技术误差，而且变异程度总是跟基因的表达量成正相关。...热图+聚类可以看看基因是否在各个细胞类型差异表达，并且把细胞类型比较好的分开。...M3Drop_genes比较一下。
文章对14种单细胞数据不同批次矫正的方法进行比较，从以下5个场景进行评价： 应用不同技术识别相同细胞类型， 不同的细胞类型， 多个批次， 大数据 模拟数据。...作者使用十个具有不同特征的数据集，以便在五种不同情况下测试这些方法。...这些方案如下：具有相同细胞类型但测序技术不同的批次，包含不同细胞类型的批次，多个批次，具有超过一百万个细胞的大型数据集以及用于差异基因表达分析的模拟数据集。...在数据集5中，有两种相似的细胞类型，即CD4和CD8，以及单核细胞CD14和FCGR3A。在可视化中，没有一种方法能够产生不同的CD14和FCGR3A或CD4和CD8亚群。...1 细胞类型不同 由于不相似批次中存在两种高度相似的细胞类型，因此数据集1对批次校正算法提出了一个有趣的挑战。可视化图的检查表明，大多数方法都能够将两个批次混合在一起（图6）。
本次分享pytorch中几种常用的优化器，并进行互相比较。 PyTorch 优化器原理及优缺点分析 在 PyTorch 中，torch.optim 提供了多种优化器用于神经网络训练。...每种优化器背后有不同的更新规则和机制，旨在适应不同的训练需求。以下是五种常见优化器（SGD、Momentum、AdaGrad、RMSprop、Adam）的原理、作用、优缺点及应用场景。 1....AdaGrad (Adaptive Gradient Algorithm 自适应梯度算法) 原理： AdaGrad 通过对每个参数使用不同的学习率，使得参数的更新速度自适应地调整。...作用： 适用于具有稀疏特征的数据（如文本处理、推荐系统等），能够让模型快速适应不同特征的梯度变化。 优缺点： 优点： 自动调整学习率，避免手动调整学习率的繁琐。...AdaGrad 自适应调整每个参数的学习率 自动调整学习率，适合稀疏数据 学习率逐步减小，可能导致训练后期收敛缓慢 处理稀疏数据（如 NLP） RMSprop 使用梯度平方的指数加权平均 防止学习率过早减小
一、PySpark 简介 1、Apache Spark 简介 Spark 是 Apache 软件基金会 顶级项目 , 是 开源的 分布式大数据处理框架 , 专门用于 大规模数据处理 , 是一款 适用于...、R和Scala , 其中 Python 语言版本的对应模块就是 PySpark ; Python 是 Spark 中使用最广泛的语言 ; 2、Spark 的 Python 语言版本 PySpark Spark...的 Python 语言版本 是 PySpark , 这是一个第三方库 , 由 Spark 官方开发 , 是 Spark 为 Python 开发者提供的 API ; PySpark 允许 Python...开发者 使用 Python 语言 编写Spark应用程序 , 利用 Spark 数据分析引擎 的 分布式计算能力 分析大数据 ; PySpark 提供了丰富的的 数据处理 和 分析功能模块 : Spark...Spark GraphFrame : 图处理框架模块 ; 开发者 可以使用 上述模块 构建复杂的大数据应用程序 ; 3、PySpark 应用场景 PySpark 既可以作为 Python 库进行数据处理
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