Domande taggate «bioinformatics»

La disciplina all'incrocio tra informatica e scienze biologiche, che coinvolge l'organizzazione, il mantenimento e l'analisi dei dati provenienti da campi come la biologia molecolare, la genetica e la genomica

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Interpretazione del predittore e / o della risposta trasformati in tronchi
Mi chiedo se fa differenza nell'interpretazione se solo le variabili dipendenti, dipendenti e indipendenti, o solo le variabili indipendenti, vengono trasformate in log. Considera il caso di log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Posso interpretare il IV come l'aumento percentuale, ma come cambia quando lo faccio log(DV) = Intercept …
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 
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Cosa possiamo imparare sul cervello umano dalle reti neurali artificiali?
So che la mia domanda / titolo non è molto specifica, quindi cercherò di chiarirla: Le reti neurali artificiali hanno progetti relativamente rigidi. Naturalmente, generalmente, sono influenzati dalla biologia e cercano di costruire un modello matematico di reti neurali reali, ma la nostra comprensione delle reti neurali reali non è …
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L'algoritmo MIC per rilevare correlazioni non lineari può essere spiegato in modo intuitivo?
Più recentemente, ho letto due articoli. Il primo riguarda la storia della correlazione e il secondo riguarda il nuovo metodo chiamato Maximal Information Coefficient (MIC). Ho bisogno del tuo aiuto per capire il metodo MIC per stimare le correlazioni non lineari tra le variabili. Inoltre, le istruzioni per l'uso in …
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Inquadratura della distribuzione binomiale negativa per il sequenziamento del DNA
La distribuzione binomiale negativa è diventata un modello popolare per i dati di conteggio (in particolare il numero previsto di letture di sequenziamento all'interno di una determinata regione del genoma da un determinato esperimento) in bioinformatica. Le spiegazioni variano: Alcuni lo spiegano come qualcosa che funziona come la distribuzione di …
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Calcolo della probabilità di sovrapposizione dell'elenco genico tra un set di dati RNA seq e un chip ChIP
Spero che qualcuno su questi forum possa aiutarmi con questo problema di base negli studi sull'espressione genica. Ho fatto il sequenziamento profondo di un tessuto sperimentale e di controllo. Ho quindi ottenuto valori di arricchimento di piega dei geni nel controllo sperimentale del campione. Il genoma di riferimento ha ~ …
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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
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 
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Qual è la differenza tra statistica e informatica?
Diciamo sempre che le statistiche riguardano solo i dati. Sappiamo anche che anche l'informatica sta acquisendo conoscenza dall'analisi dei dati. Ad esempio, le persone bioinformatiche possono andare completamente senza biostatistica. Voglio sapere qual è la differenza essenziale tra statistica e informatica.
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Quale modello di apprendimento profondo può classificare categorie che non si escludono a vicenda
Esempi: ho una frase nella descrizione del lavoro: "Ingegnere senior Java nel Regno Unito". Voglio usare un modello di apprendimento profondo per prevederlo in 2 categorie: English e IT jobs. Se uso il modello di classificazione tradizionale, posso solo prevedere 1 etichetta con la softmaxfunzione all'ultimo livello. Quindi, posso usare …
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 
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