Pytania otagowane jako bioinformatics

Dyscyplina na styku informatyki i nauk biologicznych, która polega na organizowaniu, utrzymywaniu i analizowaniu danych z takich dziedzin jak biologia molekularna, genetyka i genomika

11
Materiały do ​​nauki łańcucha Markowa i ukrytych modeli Markowa
Szukam zasobów (samouczki, podręczniki, webcast itp.), Aby dowiedzieć się więcej o Markov Chain i HMM. Pochodzę z zawodu biologa i obecnie jestem zaangażowany w projekt związany z bioinformatyką. Ponadto, jakie są niezbędne podstawy matematyczne, których potrzebuję, aby dobrze zrozumieć modele Markowa i HMM? Rozglądałem się za pomocą Google, ale jak …
3
Interpretacja predyktora i / lub odpowiedzi transformowanej logarytmicznie
Zastanawiam się, czy ma to znaczenie w interpretacji, czy transformowane są tylko zmienne zależne, zależne i niezależne, czy tylko zmienne niezależne. Rozważ przypadek log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Mogę interpretować IV jako wzrost procentowy, ale jak to się zmienia, kiedy mam log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error …
46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 
2
Ciągłe uogólnianie ujemnego rozkładu dwumianowego
Ujemny rozkład dwumianowy (NB) jest zdefiniowany na nieujemnych liczbach całkowitych i ma funkcję masy prawdopodobieństwa fa( k ; r , p ) = ( k + r - 1k) pk( 1 - p )r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}.Czy ma sens rozważenie ciągłego rozkładu na liczbach rzeczywistych nieujemnych zdefiniowanych przez tę samą formułę (zastępując …
4
Czego możemy się nauczyć o ludzkim mózgu ze sztucznych sieci neuronowych?
Wiem, że moje pytanie / tytuł nie jest zbyt szczegółowe, dlatego postaram się je wyjaśnić: Sztuczne sieci neuronowe mają stosunkowo ścisłe konstrukcje. Oczywiście na ogół mają na nie wpływ biologia i próbują zbudować matematyczny model prawdziwych sieci neuronowych, ale nasze zrozumienie prawdziwych sieci neuronowych jest niewystarczające do zbudowania dokładnych modeli. …
3
Czy algorytm MIC do wykrywania korelacji nieliniowych można wyjaśnić intuicyjnie?
Niedawno przeczytałem dwa artykuły. Pierwszy dotyczy historii korelacji, a drugi nowej metody o nazwie Maksymalny współczynnik informacyjny (MIC). Potrzebuję twojej pomocy w zrozumieniu metody MIC w celu oszacowania nieliniowych korelacji między zmiennymi. Ponadto instrukcje dotyczące jego używania w języku R można znaleźć na stronie internetowej autora (w części Pliki do …
2
podejścia szkoleniowe dla wysoce niezrównoważonego zestawu danych
Mam wysoce niezrównoważony zestaw danych testowych. Zestaw dodatni składa się ze 100 przypadków, a zestaw ujemny składa się z 1500 przypadków. Po stronie treningowej mam większą pulę kandydatów: pozytywny zestaw treningowy ma 1200 przypadków, a negatywny zestaw treningowy ma 12000 przypadków. W przypadku tego rodzaju scenariusza mam kilka możliwości: 1) …
4
Określenie negatywnego rozkładu dwumianowego do sekwencjonowania DNA
Ujemny rozkład dwumianowy stał się popularnym modelem do zliczania danych (w szczególności oczekiwanej liczby odczytów sekwencjonowania w danym regionie genomu z danego eksperymentu) w bioinformatyce. Wyjaśnienia różnią się: Niektórzy tłumaczą to jako coś, co działa jak rozkład Poissona, ale ma dodatkowy parametr, pozwalający na większą swobodę modelowania rzeczywistego rozkładu, przy …
8
Jakie są „gorące algorytmy” uczenia maszynowego?
To naiwne pytanie kogoś, kto zaczyna uczyć się uczenia maszynowego. Czytam dziś książkę „Machine Learning: algorytmiczna perspektywa” z Marsland. Uważam, że jest przydatna jako książka wprowadzająca, ale teraz chciałbym przejść do zaawansowanych algorytmów, które dają obecnie najlepsze wyniki. Najbardziej interesuje mnie bioinformatyka: grupowanie sieci biologicznych i znajdowanie wzorców w sekwencjach …
7
Sens teorii i aplikacji statystycznych
Niedawno ukończyłem studia magisterskie z zakresu modelowania medycznego i biologicznego wraz z matematyką inżynierską jako tłem. Mimo że mój program edukacyjny obejmował znaczną liczbę kursów statystyki matematycznej (lista poniżej), którymi zarządzałem z dość wysokimi ocenami, często kończyłem się całkowitym zagubieniem się zarówno w teorii, jak i zastosowaniach statystyki. Muszę powiedzieć, …
2
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 genom ma około 15 000 genów. 3000 z 15 000 genów jest wzbogaconych …
2
Analiza wzbogacania według poziomu duplikacji genów
Tło biologiczne Z czasem niektóre gatunki roślin mają tendencję do powielania całych genomów, uzyskując dodatkową kopię każdego genu. Z powodu niestabilności tej konfiguracji wiele z tych genów jest następnie usuwanych, a genom układa się ponownie i stabilizuje, gotowy do powtórzenia. Te zdarzenia duplikacji są powiązane ze specjacjami i inwazjami, a …
1
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?
Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie dają te same odpowiedzi. Korzystając z wielu sfabrykowanych danych, odkryłem, że te …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
3
Jaka jest różnica między statystyką a informatyką?
Zawsze mówimy, że statystyki dotyczą tylko danych. Ale wiemy również, że informatyka czerpie wiedzę z analizy danych. Na przykład ludzie bioinformatyki mogą całkowicie przejść bez biostatystyki. Chcę wiedzieć, jaka jest zasadnicza różnica między statystyką a informatyką.
1
Który model głębokiego uczenia może klasyfikować kategorie, które nie wykluczają się wzajemnie
Przykłady: w opisie stanowiska mam zdanie: „Starszy inżynier Java w Wielkiej Brytanii”. Chcę użyć modelu głębokiego uczenia się, aby przewidzieć go jako 2 kategorie: English i IT jobs. Jeśli użyję tradycyjnego modelu klasyfikacji, może on przewidzieć tylko 1 etykietę z softmaxfunkcją na ostatniej warstwie. Dlatego mogę użyć 2 modelowych sieci …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.