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不同数据来源的生存分析比较

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）。 ?...参考来自原作者的教程：https://github.com/RTCGA/RTCGA/issues/97 2.包的安装 首先需要两个数据包：RTCGA.clinical和RTCGA.rnaseq. 3.数据预处理

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    比较不同的向量嵌入

    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。...对于这个项目，我开发了一些灵感来自 Taylor Swift 最近专辑发行的自己的数据，直接在 Jupyter Notebook 中定义。你可以使用我的例子，或者想出你自己的句子。...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。

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    对“不同数据来源的生存分析比较”的补充说明

    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。

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    .NET 使用 JustAssembly 比较两个不同版本程序集的 API 变化

    另外，准备为一个产品级项目更新某个依赖库，但不知道更新此库对我们的影响有多大，希望知道目前版本和希望更新的版本之间的 API 差异。...索性发现了 JustAssembly 可以帮助我们分析程序集 API 的变化。本文将介绍如何使用 JustAssembly 来分析不同版本程序集 API 的变化。...开始比较 启动 JustAssembly，在一开始丑陋（逃）的界面中选择旧的和新的 dll 文件，然后点击 Load。 然后，你就能看到新版本的 API 相比于旧版本的差异了。...关于比较结果的说明 在差异界面中，差异有以下几种显示： 没有差异 以白色底显示 新增 以绿色底辅以 + 符号显示 删除 以醒目的红色底辅以 - 符号显示 有部分差异 以蓝紫色底辅以 ~ 符号显示 这里可能需要说明一下...对于每一个差异，双击可以去看差异的代码详情。 上图我的 SourceFusion 项目在版本更新的时候只有新增的 API，没有修改和删除的 API，所以还是一个比较健康的 API 更新。

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    实现点击图片不同区域响应不同的事件

    最近有一个遥控器的项目, 需要实现点击图片上指定位置响应不同事件 图片如下: ?...大概目的是点击图片上的温度可以直接改变空调温度 大概思路就是先通过gesture获取点击的点坐标, 然后对坐标做处理....开始考虑以纵轴为0度, 计算点击坐标跟中心点连线并计算跟纵轴的角度来判断, 不过代码写好后发现在不同的设备上有误差 所以就改用将图片分成一个个的格子, 然后判断触摸点在哪一个格子上面 下面来说说做法:...首先把图片放到一个表格中, 调增好表格的缩放大小刚好图片边缘压在单元格线上 如图: ?...从这里可看到, 将图片分割成 高度: 43个单位 宽度: 9个单位 然后做个记录每个点在哪些单元格上面: 我的记录如下: ?

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    REST API和GraphQL API的比较

    同样，将数据提供给客户端的方式是 GraphQL 和 REST 分歧最大的地方。在 REST 设计中，客户端提交 HTTP 请求，数据作为 HTTP 响应返回。...使用 GraphQL，您可以向您的 API 发送请求并接收准确的响应，而无需进一步添加。因此，来自 GraphQL 查询的极其可预测的响应提供了良好的可用性。...GraphQL 通过单个端点提供，通常是 (/graphql)，并且与 HTTP 规范不同。因此，无法像 REST API 那样缓存查询。 但是，由于可用的工具，客户端缓存优于 REST。...与 REST API 相比，这是一个明显的区别，在 REST API 中，每个 状态代码都指向某种类型的响应。...GraphQL 中的任何合法答案都应该是 200，包括数据和错误响应。客户端工具将有助于更有效地管理错误。错误作为特定错误对象下的响应主体的一部分进行处理

    1.2K10

    不同的垃圾回收器的比较

    关于JVM最大的误解就是认为它只有一个垃圾回收器，而事实上它有四个不同的回收器，每个都各有其长短。...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。...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。

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    不同的垃圾回收器的比较

    关于JVM最大的误解就是认为它只有一个垃圾回收器，而事实上它有四个不同的回收器，每个都各有其长短。...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。...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。

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    Spring-不同配置方式的比较

    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。

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    【Node.js练习】根据不同的url响应不同的html内容

    Node.js教学 专栏 从头开始学习 ---- 目录  核心实现步骤  实现代码  核心实现步骤 获取请求的url地址 设置默认的相应内容为404 Not found 判断用户请求的是否为/或/index.html...返回 首页 判断用户请求的是否为/about.html 返回 关于页面 设置Content-Type响应头，防止中文乱码 调用res.end（）方法响应给客户端  实现代码 const http =...('http'); const server = http.createServer(); server.on('request', function (res, req) { //获取请求的url...h1>首页' } else if (url === '/about.html') { content = '关于页面' } //设置响应头...(8080, () => { console.log('server running at http://127.0.0.1:8080'); }) 运行之后点击链接进去页面  进去之后默认的就是首页也就是

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    响应重定向与请求转发的比较

    1    1. requestDispatcher对象是一个Web资源的包装器，可以用来把当前请求转发到该资源。     ...这种转发是在服务器端控制权的转向，客户端发来的请求将交由新的页面进行处理。     使用请求转发，在客户的浏览器地址栏中不会显示转发后的资源地址。     ...使用请求转发，可以将前一个页面的数据、状态等信息传到转发的页面。   ...2  sendRedirect()方法实际是服务器向浏览器发送一个特殊的响应头（Location，状态码302），      它命令浏览器连接到新的位置。      ...因此，使用这种方法在浏览器的地址栏中可以看到地址的变化。     重定向是作为不同请求来看待的，因此，所有请求作用域的参数在重定向到下一个页面      时都会失效。

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    比较不同的对单细胞转录组数据聚类的方法

    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) #

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    比较不同单细胞转录组数据寻找features方法

    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。

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