该导出作业之前未经测试过，语句也是临时写的，实际执行导出工作时发现在评估阶段(estimate phase)耗费了大约十多分钟的时间，estimate默认使用blocks模式，即通过计算对象段占用的数据库块来预估...<2000" estimate=statistics Estimate in progress using STATISTICS method......<2000" estimate=blocks Estimate in progress using BLOCKS method......estimate在这里摆了一个大乌龙 */ 查了一下metalink发现10.2.0.1上存在expdp在estimate评估阶段耗时很久的bug： EXPDP Slow and Estimate...该Bug可以通过升级版本解决，但远水解不了近火，最初想disable掉estimate功能；但查阅若干资料后发现目前似乎没有能够关掉estimate功能的办法，这个就是悲哀所在了！
type=detail&id=2001702014 Maximum likelihood Estimate https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article
最大似然估计是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的。
Data truncation: Out of range value for column ‘estimate_score’ 出现这个问题的原因是由于 create table qs_study_user_score_statistics...user_extend_id bigint(20) comment '用户扩展id', subject_id bigint(20) comment '科目id', estimate_score...'更新时间', remark varchar(255) default '' comment '备注', primary key (id) ); 建表时设置的estimate_score...那么整体下来整数位只有2位，100超过整数位最大长度而存入异常，根据此处业务需求将总长度改为6位即可 ALTER TABLE qs_study_user_score_statistics MODIFY COLUMN estimate_score
今天给大家介绍一款根据stromal和immune细胞比例估算肿瘤纯度的工具：ESTIMATE。...之前是基于bulk表达谱来做的，在简书已经有详细的介绍了： 文章解读： 利用表达数据计算基质打分与免疫打分进而预测肿瘤纯度 --- ESTIMATE 代码实践： 使用ESTIMATE来根据stromal...estimate_score <- read.table(paste0("estimate_score.gct"),header = F,skip=2,stringsAsFactors = FALSE)...estimate_score <- t(estimate_score) rownames(estimate_score) <- estimate_score[,1] colnames(estimate_score...) <- estimate_score[2,] estimate_score <- estimate_score[-c(1:2),] estimate_score[1:4,1:4] 读进来的被字符串化了
肿瘤免疫微环境我们讲了很多内容了，目录是： estimate的两个打分值本质上就是两个基因集的ssGSEA分析 针对TCGA数据库全部的癌症的表达量矩阵批量运行estimate 不同癌症内部按照estimate...的两个打分值高低分组看蛋白编码基因表达量差异 使用CIBERSORT算法推断全部tcga样品的免疫细胞比例 都是依据肿瘤病人的转录组测序表达量矩阵进行的分析，也有几百篇类似的数据挖掘文章了，它们总是喜欢落脚到estimate...那么，我们就来实际检验看看estimate或者CIBERSORT结果真的是很好的临床预后指标吗！...首先看看 estimate 的StromalSignature 和 ImmuneSignature 载入前面步骤的 estimate 算法得到的StromalSignature 和 ImmuneSignature...，如果你不知道下面的rdata文件（ssgseaScore-for-ssGSEA_for_seurat.Rdata ）来源，建议再看看不同癌症内部按照estimate的两个打分值高低分组看蛋白编码基因表达量差异
ESTIMATE (Estimation of STromal and Immune cells in MAlignant Tumor tissues using Expression data) is...ESTIMATE algorithm is based on single sample Gene Set Enrichment Analysis and generates three scores:...", repos=rforge, dependencies=TRUE) library(estimate) help(package="estimate") 运行R包自带的测试数据 library(estimate...", platform="affymetrix") plotPurity(scores="OV_estimate_score.gct", samples="s516",...其实对大部分使用该包的的文章来说，需要的反而是该包定义的2个基因集，stromal 和 immune , 列表是： StromalSignature estimate DCN PAPPA
肿瘤免疫浸润分析是一个文献中的网红分析内容，分析软件有很多，本次先介绍一下cibersort ，xCELL 和 ESTIMATE ，这几款软件在文章中的出镜率都很高 。...（3）ESTIMATE：可以得到整体的基质细胞和免疫细胞评分。...三 ESTIMATE 方法 ESTIMATE可以利用表达谱数据来估计肿瘤样本的基质分数(stromal score )和免疫分数(immune score)，算法使用的是ssGSEA。...=rforge, dependencies=TRUE) library(estimate) 2，运行ESTIMATE filterCommonGenes(input.f="SKCM.fpkm.txt",...= F) rownames(estimate)=estimate[,1] estimate=t(estimate[,3:ncol(estimate)]) head(estimate) #
收集统计信息可以用dbms_stats包，通常用这样的语法：exec dbms_stat.gather_table_stats(ownname=>'xxx', tabname=>'xxx', estimate_percent...=>xxx, method_opt=>'xxx', cascade=>xxx); 其中estimate_percent表示选择的采样比例，如果太低，收集速度会快，但可能不会很准确，如果太高，收集速度会慢...--此处理解有误，按照官方文档的介绍，estimate_percent默认值是DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE，由Oracle根据算法判断设置的采样比例，并不是默认为100%，感谢...总结： 使用dbms_stats.gather_table_stats(ownname=>'SYS', tabname=>'T2');方式采集统计信息， 1、estimate_percent值默认是100%...(其实estimate_percent可以设置为NULL，和100%作用相同，我理解NULL和不设这个值也相同，根据三段论传递，那么不设estimate_percent即默认是100%)。
这里使用$ expdp -help先看expdp的ESTIMATE和ESTIMATE_ONLY两个参数的介绍： ESTIMATE Calculate job estimates....通过expdp的参数ESTIMATE_ONLY和ESTIMATE来评估导出的性能，ESTIMATE_ONLY仅作评估不会导出数据，通过ESTIMATE参数指定statistics和blocks参数来测试两者的差异...两条命令如下： $expdp \'/ as sysdba\' ESTIMATE_ONLY=y FULL=y ESTIMATE=blocks $expdp \'/ as sysdba\' ESTIMATE_ONLY...=y FULL=y ESTIMATE=statistics 具体执行如下： $ expdp \'/ as sysdba\' ESTIMATE_ONLY=y FULL=y ESTIMATE=blocks...SYS_EXPORT_FULL_01": "/******** AS SYSDBA" ESTIMATE_ONLY=y FULL=y ESTIMATE=blocks Estimate in progress
=0.063 s, total=204.008 s; sync files=496, longest=0.003 s, average=0.001 s; distance=129470705 kB, estimate...=0.039 s, total=214.550 s; sync files=493, longest=0.003 s, average=0.001 s; distance=142717676 kB, estimate...=0.021 s, total=217.852 s; sync files=493, longest=0.002 s, average=0.001 s; distance=149645227 kB, estimate...=0.043 s, total=191.054 s; sync files=501, longest=0.002 s, average=0.001 s; distance=147064174 kB, estimate...=0.040 s, total=257.621 s; sync files=519, longest=0.003 s, average=0.001 s; distance=184289674 kB, estimate
指出， (1) 9i中ESTIMATE_PERCENT自动采样比例默认为100%。...(3) 11g中ESTIMATE_PERCENT自动采样比例默认为DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE，注意这说的是一个相对larger的estimate percentage，一直到...如果ESTIMATE_PERCENT设置了具体数值，则该值会应用于表和列。...这篇文章则介绍了一些9i中ESTIMATE_PERCENT参数值设置的说明， Using DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS With ESTIMATE_PERCENT Parameter...总结： 1. 9i中ESTIMATE_PERCENT默认100%。
ESTIMATE得分与11个肿瘤类型的样本中（TCGA；Agilent、Affymetrix、RNA-Seq）基于拷贝数的肿瘤纯度相关。...Figure 1 | An overview of the ESTIMATE algorithm. 算法使用基因表达数据输出估计的浸润基质细胞和免疫细胞的水平和估计的肿瘤纯度。...基于ssGSEA方法计算Stromal score/Immune score和Estimate score。 方法介绍 01 直接安装使用R包 #下载压缩包，本地安装并导入。...estimateScore("OV_10412genes.gct", "OV_estimate_score.gct", platform="affymetrix") 输出文件OV_estimate_score.gct...但ESTIMATE无法准确推断造血或间质肿瘤(例如,白血病,肉瘤和胃肠道间质肿瘤)的肿瘤细胞性，并且（由于数据缺乏）无法应用于前列腺癌或胰腺癌等肿瘤类型
We'll sample half of the dataset to estimate the mean and see how close it is to the underlying mean:...) ax.vlines(true_loc, 0, 1, color='r', linestyles='-', lw=5,alpha=.65, label='true mean') ax.vlines(estimate...train, _ in shuffle_split.split(fitting_set): mean_p.append(fitting_set[train].mean()) shuf_estimate..., 0, 1, color='g', linestyles='-', lw=5,alpha=.65, label='regular estimate') ax.vlines(shuf_estimate,...that was similar to what we expected, but we were able to take many samples to get that estimate.
启用ML后，有两种物料价格确定方式： 1、Cost Estimate 原材料和商品比较适合采用Cost Estimate，通过后台配置指定估价变式以确定未来标准价的获取 策略，如近期采购价，力求最接近下期的市场价...Cost Estimate和Mark未来价格。...间，象我们公司就是这样，8月运行的COST ESTIMATE有效期到8月底，当下次运行新的COST ESTIMATE的时候他只是会警告你，但你仍然还是可以RELEASE他的，一般通过限定有效时间就可以...避免当运行新的COST ESTIMATE时候会不允许你RELEASE他。 ...如果出现这个情况的时候，你首先先要用CKR1去删除这个物料现在及将来的COST ESTIMATE，然 后你可以重新运行COST ESTIMATE 确认结果然后再RELEASE。
对两次差异分析取交集的思路，被滥用最严重的就是数据挖掘领域，有一个 ESTIMATE 算法，是根据肿瘤样品转录组测序数据表达量矩阵来推断其肿瘤微环境构成，主要是肿瘤纯度，基质细胞和免疫细胞。...肿瘤免疫微环境我们讲了很多内容了，主要是 ESTIMATE 算法和CIBERSORT算法 ，目录是： estimate的两个打分值本质上就是两个基因集的ssGSEA分析 针对TCGA数据库全部的癌症的表达量矩阵批量运行...estimate 不同癌症内部按照estimate的两个打分值高低分组看蛋白编码基因表达量差异 使用CIBERSORT算法推断全部tcga样品的免疫细胞比例 也有几百篇类似的数据挖掘文章了，它们总是喜欢落脚到...estimate或者CIBERSORT结果的预后意义。...就是 ESTIMATE 算法，这个算法会给每个病人3个打分，其中基质细胞和免疫细胞打分是连续值，可以根据中位值对病人进行分组： 基质细胞和免疫细胞打分是连续值 有了高低分组，就可以进行简单的差异分析
)"/>' + '' +...color="#FFAA27" quantity="100" label="Population Count (Estimate)"/>' + '' + '' + '' + '<ColorMapEntry color="#
,skip = 2,header = T) rownames(estimate_scores)=estimate_scores[,1] estimate_scores= t(estimate_scores...[,3:ncol(estimate_scores)]) %>% as.data.frame() head(estimate_scores) estimate_scores$Tumour_purity...<- cos(0.6049872018+0.0001467884*estimate_scores$ESTIMATEScore) save(estimate_scores,file = paste0...estimate_scores = read.table(estimate_path,skip = 2,header = T) rownames(estimate_scores)=estimate_scores...[,1] estimate_scores= t(estimate_scores[,3:ncol(estimate_scores)]) %>% as.data.frame() head(estimate_scores
.^2; x; ones(1,N)]; y = zC'*w_true + v'; %% Estimate MAP Parameters and Plot 1 Realization Only % MAP...line of best fit figure; scatter(x,y'); hold on; box on; plot(x_fit,y_fit); legend('Data Points','MAP estimate...'); title('1 Realization of Polynomial Function with MAP Estimate'); xlabel('x');ylabel('y'); %% Plot...','b estimate','c estimate','d estimate'); lgnd.Location = 'north'; lgnd.Orientation = 'horizontal';...lgnd.NumColumns = 4; box(lgnd,'off'); %% Estimate MAP across all gammas for 100 realizations clearvars
启用ML后，有两种物料价格确定方式： 1、Cost Estimate 原材料和商品比较适合采用Cost Estimate，通过后台配置指定估价变式以确定未来标准价的获取 策略，如近期采购价，力求最接近下期的市场价...Cost Estimate和Mark未来价格。...间，象我们公司就是这样，8月运行的COST ESTIMATE有效期到8月底，当下次运行新的COST ESTIMATE的时候他只是会警告你，但你仍然还是可以RELEASE他的，一般通过限定有效时间就可以...避免当运行新的COST ESTIMATE时候会不允许你RELEASE他。...如果出现这个情况的时候，你首先先要用CKR1去删除这个物料现在及将来的COST ESTIMATE，然 后你可以重新运行COST ESTIMATE 确认结果然后再RELEASE。
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