描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
X连锁肌张力障碍-帕金森综合症（X-linked dystonia-parkinsonism，XDP）是一种神经退行性运动障碍疾病，XDP以成人肌张力障碍合并帕金森病为特征。过往影像学和病理学研究表明，XDP的肌张力障碍期的病理特征表现为纹状体中的纹状小体萎缩。纹状小体占整个纹状体体积的10 - 15%，从嘴侧到尾侧由多到少呈梯度分布，即靠近嘴侧到纹状体纹状小体比较丰富。近期定量MRI研究提示，白质和苍白球可能也与XDP的肌张力障碍有关。但仍旧对纹状体不同解剖位置的具体萎缩情况缺乏细致的认识。本研究发表在BRAIN杂志。
今天跟大家分享的是水晶易表系列6——统计图的钻取功能。 统计图通过启用钻取功能之后，可以通过鼠标单击该图表的单一序列，使图表序列成为动态选择器，鼠标单击之后会将对应序列数据传递到一个定义好的单元格位置，而利用该单元格区域位置数据所创建的图表就可以接收到动态数据源，进而完成动态交互。 这种交互方式在前几篇的案例中均有讲解，第一篇中的标签式菜单通过通过设定数据源以及数据插入位置，某种程度上具有钻取功能（只是标签式菜单本事就是作为选择器，并不展示任何数据信息）。 同样是在案例1中通过设置柱形图/折线图的向下钻取功
睡眠巩固了程序性运动技能的记忆，海马-纹状体-皮质网络的睡眠依赖变化反映了这一点。其他形式的程序性技能需要获得一种新的策略来解决问题，这需要使用重叠的大脑区域和包括尾状核和前额叶皮层在内的特殊区域。睡眠优先有利于策略和解决问题的能力，而不是伴随的运动执行动作。然而，目前还不清楚如何从睡眠中获得新的策略。在这里，参与者需要执行一系列动作来学习新的认知策略。参与者在完成这项任务的同时，在整晚睡眠、白天小睡或清醒的间隔时间前后接受功能磁共振成像(fMRI)。参与者还执行了一项运动控制任务，这排除了学习策略的机会。通过这种方式，我们从特定策略的激活中减去了与运动执行相关的大脑激活。在基于策略的任务中，睡眠和小睡组的行为表现比清醒组有更大的改善。在睡眠之后，我们观察到，与清醒时相比，大脑尾状核以及海马体-纹状体-皮质网络的其他区域的激活增强。这项研究表明，睡眠是一段特殊的时间，可以增强解决问题所需的新获得的认知策略。
在数据分析统计的场景里，常用的方法除了描述性统计方法外，还有推断统计方法，如果再从工作性质上来划分，推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容。而推断统计用到了很多概率统计方法，所以本小节在介绍推断统计的内容前，还将讲述一些常用的概率统计方法。
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在上一篇，我们对Storm集群进行了搭建，并使用Java完成了代码的演示，我们知道在Storm中，先要设计一个用于实时计算的图状结构，我们称之为拓扑（topology）。这个拓扑将会被提交给集群，由集群中的主控节点（master node）分发代码，将任务分配给工作节点（worker node）执行。
本文介绍了如何在大数据GIS应用中利用SuperMap iObjects Java for Spark实现分布式空间大数据处理和分析，包括空间数据索引、空间数据复制、空间数据连接、空间数据聚合等。通过这些功能，用户可以方便地对空间大数据进行预处理、分析、可视化，从而为城市规划、公共安全、环境保护等领域提供有价值的决策支持。
Charts是做什么的： 在我们平时的开发中，当使用到一些统计图表的时候，我们该怎样去做那些柱形的统计图、那些折线统计图、扇形统计图，亦或是你在做金融相关的项目那些股票走势等等的UI我们改怎样做？上面说的这么多全都可以用今天我们说的主角——Charts来解决，这次我们说这个就从它的集成开始，再到对它一些简单的说明，最后用几个Demo来认识一下这个三方，在最后我也会相应的给出下面几个Demo的源码供大家参考。 Charts在git的地址先给大家 来看看它的一个集成： Charts是
subplot（m，n，p），其中，m和n指定将图形窗口分成mxn个绘图区，p指定当前活动区。
pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库，该库枚举了各种常用不常用的图表类型，满足基本的可视化需求，可以画简单的地图。其特点是接口易用，有很多简化的写法，方便地绘制出统计图表，可以生成迷你图，有基本交互，不需要额外的语句，鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里，不能合并多个图，例如柱+折线形成复合图，因此使用范围还是比较有限。
大家好，这次给大家分享一篇2020年10月发表在Frontiers in Oncology上的文章，影响因子4.848。标题为Overall Survival in Heart Disease–Related Death in Non-Small Cell Lung Cancer Patients: Nonimmunotherapy Versus Immunotherapy Era: Population-Based Study。文章根据SEER数据库的晚期非小细胞肺癌患者数据，研究免疫疗法产生的心脏毒性不良反应对患者总生存率（OS）的影响。
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
微生物群落研究逐渐从单一的群落结构研究转向分析群落与环境因素的关联互作机制研究当中，典型的环境因子分析方法有CCA/RDA、互作网络图、VPA分析等，这些分析能帮助我们逐一比较待选的环境因子与微生物群落数据间的关联性，细致挖掘对群落结构有影响的个别环境因子。
背景：亨廷顿舞蹈病是一种以运动、行为和认知领域的临床改变为特征的神经退行性疾病。然而，大规模脑认知网络的结构和破坏尚未建立。
根据逻辑关系，可以简单划分为四种基本数据结构类型，分别为集合结构，线性结构，树状结构，图状结构。
今天分享R语言中的柱形图，所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数，比如plot、bar、pie等，而且语法非常简单明了，为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢？ 一个例子就能感受到： plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数（无需加载任何辅助工具包） ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
大家好！今天跟大家分享的是2020年12月发表在Genomics（IF = 6.205）上的文章。文章利用了从TCGA数据库中搜集的头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）RNA测序数据和miRNA测序数据进行了综合分析，通过与临床数据结合，利用Cox回归分析，得到了7个与HNSCC相关的标志性miRNA，确定为用于头颈部鳞状细胞癌预后的新型miRNA标志物。
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目的：来自多个研究领域的证据表明，神经肽催产素在社会认知和社会行为中起着关键作用。尽管有一些研究检查了催产素对精神分裂症临床症状的影响，但其潜在的神经生物学变化尚未得到充分研究。因此，本研究考察了催产素对精神分裂症患者大脑有效连通性的影响。
单细胞测序技术在生物医药上有着广泛的应用，但由于技术本身的限制，在单细胞分离过程中丢失了细胞的空间位置信息，所以在一定程度上限制了此技术的应用；目前，多种空间转录组学方法的问世，在一定程度上改变了这种情况；2019年，一种基于测序的空间转录组技术——Slide-seq由Fei Chen和Evan Z. Macosko开发，这种技术是将组织中的RNA转移至表面注释有位置信息的珠上，通过测序可以推测出RNA的空间位置，但是，这种技术的检测灵敏度相对较低，在一定程度上限制了该技术的广泛应用。
我们可以在Excel中绘制一个模拟的温度计，用来形象地跟踪某项任务的进度，如下图1所示。
大家好, 今天和大家分享的是 2020 年 4 月发表在Biomed Pharmacother(IF:3.743)上的一篇文章，“Study on the anti-tumor mechanism related to immune microenvironment of Bombyx Batryticatus on viral and non-viral infections of hepatocellular carcinoma”。作者通过网络药理学结合生物信息学方法，分析了传统中药——家蚕对于肝癌的药理机制。
目前关于强迫症（OCD）的功能连接的知识是基于小规模的研究，限制了研究结果的普遍性。此外，大多数研究只关注预定义的区域或功能网络，而不是关注整个大脑的连接。在这里，我们调查了强迫症患者和健康对照（HC）之间静息状态功能连接的差异，使用对来自1024名强迫症患者和1028名HC患者的28个独立样本的数据进行巨型分析。我们在区域和网络水平上评估了全脑功能连接的组间差异，并通过机器学习分析研究了功能连接是否可以作为在个体水平上识别患者状态的生物标志物。巨型分析显示，强迫症患者普遍存在功能连接异常，整体低连接（Cohen‘s d：-0.27--0.13），很少有高连接，除了丘脑（Cohen’s d：0.19-0.22）。大多数低连接位于感觉运动网络内，未发现额纹状体异常。总体而言，分类性能较差，操作者特征曲线下面积（AUC）评分在0.567-0.673之间，与健康对照组相比，药物组（AUC = 0.702）优于未药物组（AUC = 0.608）。这些发现为现有的强迫症的病理生理学模型提供了部分支持，并强调了感觉运动网络在强迫症中的重要作用。然而，静息态连接目前还不能提供一个准确的生物标志物。
大家好，今天分享的主题是图表统计。图表统计是使用图表和图形来可视化和呈现数据的方法。它通过将数据转化为柱状图、折线图、饼图等形式来展示各种统计指标和趋势。
长得像饼图又不是饼图，长得像堆积簇状图又非簇状图，这种有着极坐标的怪异统计图，有着一个美丽的名字—南丁格尔玫瑰图。
R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。 本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。 R绘图的原理 使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状图等），并根据数据坐标在坐标系中描绘数据。最后，我们还可以在画布上添加额外信息，例如图表名称，图例等，当然
相信对于报表应用系统研发人员而言，都不会对图表功能感到陌生，因为报表数据通常以图表和表格的形式显示。但是，你真的了解为什么需要使用图表功能吗，不同图表类型的最佳应用场景？本文将为你解开这些谜团。 (一) 为什么需要使用图表功能 图表是一种将数据以图形方式显示的可视化手段，多用于实现以下需求： 1. 让数据更易于阅读和理解 2. 展示数据数据对比 3. 发挥数据的影响力 4. 将原始数据转换为有用的管理决策信息 当数据变得易于阅读和理解时，我们就容易记住它，并在以后使用到这些数据，充分发挥数据的影响力。而且，
神经影像学证据提示双相障碍(BD)的结构网络水平异常；然而，由于样本量的限制和临床异质性的限制，目前的文献中仍然存在一些矛盾的结果。在这项研究中，我们对109名BD1型受试者和103名精神健康志愿者的结构和扩散加权磁共振成像数据进行了横断面多中心研究，以评估BD患者神经解剖学连接障碍的程度。全脑指标、基于排列的统计数据和高度连接节点的连通性被用来比较双相障碍患者与对照组的网络级连通性模式。与健康对照组相比，BD组表现出较长的特征路径长度、弱连接的左额颞网络和增加的富俱乐部连接障碍。我们的多位点研究揭示了双相情感障碍患者的情感和奖励网络连接障碍，并可能指导全球更大规模的研究，以了解人类大脑结构如何影响双相情感障碍患者的情绪调节。
GitHub可谓一座程序开发的大宝库，有些素材值得fork，有些则能帮助我们改进自有代码或者学习编程技能。无论如何，开发工作当中我们几乎不可能绕得开GitHub。
注意缺陷多动障碍(Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD)是一种常见的儿童神经发育障碍，多发于男孩且与较差自控能力有关，其基础是额纹状体缺陷。在临床实践中，中枢兴奋性药物治疗一直以来被认为是治疗ADHD的黄金标准，大概有70%的的病人的临床症状能够通过药物治疗得到有效的改善。但研究表明，这种改善很难得到长时间的维持。造成这种状况的原因可能是大脑对中枢兴奋性药物产生了适应。而其他限制疗效的原因可能还包括对药物的不良反应，对某些共病条件的限制使用，药物的滥用和未知的长期影响，以及对药物使用的依从性。因此，非药物疗法，如饮食疗法，行为疗法及认知疗法得到了广泛的关注，但是这些治疗方法都只显示出了有限的效果。
在实现多级CIC滤波器前我们先来了解滑动平均滤波器、微分器、积分器以及梳状滤波器原理。CIC滤波器在通信信号处理中有着重要的应用。
摘要：近年来，随着移动互联网和大数据的发展，基于精准定向目标的实时竞价（RTB）广告投放模式逐渐成为移动广告领域的热潮。RTB 广告投放流程中，需求方平台（DSP）如何通过精准地预测广告点击率为广告主出价，以保证优价购买优质流量是各DSP 平台所关心的问题。本案例利用某DSP 平台收集的4696 条数据，从广告交易平台、用户设备和广告信息三个角度入手探讨手机APP 上RTB 广告点击率的影响因素。通过7 个自变量（广告交易平台和竞价底价，用户手机型号、网络状况和手机运营商，广告是否为全插屏广告和投放时间)与广告点击率的棘状图分析，发现手机APP 上RTB 广告平均点击率为19.2%，是否为全插屏和手机型号对广告点击率影响最大，全插屏广告点击率是非全插屏广告的近2 倍，苹果手机上RTB 广告点击率（25%）远超于其他手机型号。因此DSP 平台在竞价时可以优先考虑在优质流量时间内，如下午和晚上，在苹果手机APP 上投放更多全插屏广告。该研究也为后期DSP 平台能精确地预测广告点击率从而进行合理出价提供支持。
导读 人类大脑在许多认知以及行为等方面都表现出明显的性别差异，这些差异具有可重复性，而且更为重要的是，这些差异或许可以反映不同性别间大脑内部局部组织的不同。这些差异的稳定性、起因以及产生的影响被广泛、热烈的讨论，但却没有被细致的研究过。加之最近在啮齿类动物中的一系列研究建立了性别差异在神经生理学上的理论基础：1）局部灰质体积（regional gray matter volume,regional GMV）的性别差异稳定的分布在大脑皮层以及一些经典的皮下核团；2）与社交以及生殖行为有关的神经环路在局部GMV差异分布中占据主导地位；3）性染色体的基因表达与GMV差异模式具有耦合关系。这篇发表在美国科学院院报（PNAS）题为“Integrative structural, functional, and transcriptomic analyses of sex-biased brain organization in humans”的文章，便是基于啮齿类动物中的研究基础，针对在人类大脑中该类问题的研究空白，对性别差异从脑结构、脑认知活动以及基因表达多模态多尺度做了全方位细致的探究。下面即对本文作解读。
言语障碍在某些学龄前儿童中普遍存在，但通常，相当一部分的言语障碍会随着儿童语言能力的发展得到解决。但是，最持久和最严重的语言失用症的神经生物学基础仍然难以得到理解。目前成人语音处理的神经解剖学模型提出了两条平行的语言处理通路（即结构上的连接，白质纤维束），一条是背侧通路，这条通路参与声音到运动语言的转换，另一条是腹侧通路，它支持声音/字母到意思的转换。但是，目前这些理论大多是基于假设的，通过数据驱动的方法对这些通路在非典型言语和语言发展中的作用的检验是缺乏的。对此，来自伦敦大学学院的研究者们对一个言语障碍家庭的行为学数据和脑成像数据展开研究。这个家庭中，家长一方和11个孩子表现出儿童语言失用的特征(与FOXP2变异相关的相同的言语障碍)。目前，这一家族疾病的遗传原因仍有待查明。但引起研究关注的是，在这个家庭中，不同成员在各自的言语障碍方面（指具体的运动语言时的障碍，speech disorder）与语言或读写障碍没有系统性的联系。该研究对7名儿童的大脑进行了MRI扫描。该研究发表在BRAIN杂志。
参考文献：https://doi.org/10.1016/j.immuni.2019.11.014
当饼状图数据比较多的时候 这个引导线显得比较杂乱无章了 这个时候需要去掉Echarts饼状图的引导线
当研究结果的发表不仅取决于研究的质量，还取决于检验的假设，以及检测到的影响的意义和方向时，就会出现发表偏倚。对于meta分析，由于发表偏倚的存在，阴性结果无法获得，会过高的估计研究的效应。
七月五号，Spring GraphQL[1]项目正式从experimental（实验项目)移除，现在它是一个Spring顶级项目了。并且我从消息人士得知即将发布第一个里程碑版本。
The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases肾透明细胞癌的免疫浸润及其临床意义：一项基于TCGA和GEO数据库的研究
社会不良行为(如不诚实)的决定因素的测量是复杂的，并被社会可取性偏见所掩盖。为了克服这些偏见，我们在静息状态功能连接模式上使用了基于连接体的预测模型(CPM)，并结合了一项不显著地衡量自愿作弊的新任务，以获得(不诚实)的神经认知决定因素。具体来说，我们调查了休息时大脑中任务独立的神经模式是否可以用来预测(不诚实)行为的倾向。我们的分析显示，在一个独立的样本中，功能连接，尤其是与自我参照思维(vmPFC、颞极和PCC)和奖励处理(尾状核)相关的大脑网络，与参与者的作弊倾向可靠地相关。作弊次数最多的参与者在冲动的几个自我报告中得分也最高，这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是，当比较神经测量和自我报告测量时，发现神经测量在预测作弊倾向方面更重要。
今天和大家分享的是2020年3月发表在Journal of Cancer（IF：3.182）上的一篇文章，“The immune infiltration in clear cell Renal Cell Carcinoma and their clinical implications: A study based on TCGA and GEO databases”，作者使用GEO和TCGA数据集研究了肾透明细胞癌中免疫浸润细胞的情况，并与正常组织进行了对比，通过生存分析研究了其临床意义。
小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。
阅读是一种进化上的新发展，它招募和调节连接初级和语言处理区域的大脑回路。我们研究了大脑物理结构的指标是否与阅读表现相关，以及遗传变异是否影响这种关系。为此，我们使用了9 - 10岁儿童的青少年大脑认知发展数据集(n = 9013)，并关注了150项皮质表面积(CSA)和厚度的测量。我们的研究结果表明，阅读表现与包括阅读网络相关区域在内的九种大脑结构有关。此外，我们表明，这种关系部分是由遗传因素介导的，包括其中两个测量：整个左半球的CSA，特别是左颞上回的CSA。这些影响强调了基因、大脑和阅读之间复杂而微妙的相互作用，这是一种部分可遗传的多基因技能，依赖于分布式网络。
来自以色列耶路撒冷的Hadassah-Hebrew大学医学部的Netta Levin团队在JAMANeurology发文，该团队认为多发性硬化的临床预后不仅与髓鞘再生有关，同时也与适应性重组有关。因此，其研究探讨视神经炎患者解剖性和功能性视觉网络特征，评估每种连接形式的相对权重进而评估其预测视力的情况。
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