Pytania oznaczone «microarray»

75

Najlepszy sposób na zaprezentowanie losowego lasu w publikacji?

Używam algorytmu losowego lasu jako solidnego klasyfikatora dwóch grup w badaniu mikromacierzy z tysiącami funkcji. Jaki jest najlepszy sposób przedstawienia losowego lasu, aby było wystarczająco dużo informacji, aby można go było odtworzyć w formie papierowej? Czy istnieje metoda kreślenia w R,...

15

Jak działa normalizacja kwantowa?

W badaniach ekspresji genów za pomocą mikromacierzy dane dotyczące intensywności muszą zostać znormalizowane, aby można było porównać intensywności między poszczególnymi osobami, między genami. Pojęciowo i algorytmicznie, jak działa „normalizacja kwantowa” i jak wytłumaczyłbyś to...

genetics normalization microarray

13

Obliczanie prawdopodobieństwa nakładania się listy genów między sekwencją RNA a zestawem danych ChIP-chip

Mam nadzieję, że ktoś na tych forach pomoże mi rozwiązać ten podstawowy problem w badaniach nad ekspresją genów. Przeprowadziłem głębokie sekwencjonowanie tkanki eksperymentalnej i kontrolnej. Następnie uzyskałem krotną wartość wzbogacenia genów w próbce eksperymentalnej nad kontrolą. Referencyjny...

r genetics bioinformatics microarray biostatistics

12

Różnice między PROC Mixed i lme / lmer w R - stopnie swobody

Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi...

r mixed-model sas degrees-of-freedom pdf unbiased-estimator distance-functions functional-data-analysis hellinger time-series outliers c++ relative-risk absolute-risk rare-events regression t-test multiple-regression survival teaching multiple-regression regression self-study t-distribution machine-learning recommender-system self-study binomial standard-deviation data-visualization r predictive-models pearson-r spearman-rho r regression modeling r categorical-data data-visualization ggplot2 many-categories machine-learning cross-validation weka microarray variance sampling monte-carlo regression cross-validation model-selection feature-selection elastic-net distance-functions information-theory r regression mixed-model random-effects-model fixed-effects-model dataset data-mining

9

Parametryczne, półparametryczne i nieparametryczne ładowanie początkowe dla modeli mieszanych

Z tego artykułu pochodzą następujące przeszczepy . Jestem nowicjuszem w bootstrapie i próbuję zaimplementować parametryczne, semiparametryczne i nieparametryczne bootstrapowanie dla liniowego modelu mieszanego z R bootpakietem. Kod R. Oto mój

r mixed-model bootstrap central-limit-theorem stable-distribution time-series hypothesis-testing markov-process r correlation categorical-data association-measure meta-analysis r anova confidence-interval lm r bayesian multilevel-analysis logit regression logistic least-squares eda regression notation distributions random-variable expected-value distributions markov-process hidden-markov-model r variance group-differences microarray r descriptive-statistics machine-learning references r regression r categorical-data random-forest data-transformation data-visualization interactive-visualization binomial beta-distribution time-series forecasting logistic arima beta-regression r time-series seasonality large-data unevenly-spaced-time-series correlation statistical-significance normalization population group-differences demography