«bioinformatics» etiketlenmiş sorular

Markov Zinciri ve HMM'ler hakkında bilgi edinmek için kaynaklar (öğreticiler, ders kitapları, web yayını vb.) Arıyorum. Geçmişim bir biyolog olarak ve şu anda biyoinformatik ile ilgili bir projeyle ilgileniyorum. Ayrıca, Markov modelleri ve HMM'lerin yeterli bir anlayışına sahip olmam için gereken matematiksel arka plan nedir? Google’ı kullanmaya başlamıştım ancak şu …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Merak ediyorum, yorumlamada sadece bağımlı, bağımsız veya bağımsız değişkenlerin mi yoksa sadece bağımsız değişkenlerin log dönüşümünde mi olduğunu fark eder mi? Durumunu düşünün log(DV) = Intercept + B1*IV + Error IV'ü yüzde artış olarak değerlendirebilirim, ancak sahip olduğumda bu nasıl değişir? log(DV) = Intercept + B1*log(IV) + Error veya sahipken …

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 

Negatif binom (NB) dağılımı , negatif olmayan tamsayılarda tanımlanır ve olasılık kütle fonksiyonuAynı formülle tanımlanan negatif olmayan gerçekler üzerinde sürekli bir dağılım düşünmek mantıklı mıdır (yerine k \ in \ mathbb N_0 yerine x \ in \ mathbb R _ {\ ge 0} )? Binom katsayısı, herhangi bir gerçek k …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

Sorumun / başlığımın çok belirgin olmadığını biliyorum, bu yüzden onu netleştirmeye çalışacağım: Yapay sinir ağları nispeten katı tasarımlara sahiptir. Elbette, genel olarak, biyolojiden etkilenirler ve gerçek sinir ağlarının matematiksel bir modelini oluşturmaya çalışırlar, ancak gerçek sinir ağlarının anlayışımız kesin modeller oluşturmak için yetersizdir. Bu nedenle, gerçek sinir ağlarının "yakınına" gelen …

24 machine-learning  neural-networks  bioinformatics  artificial-intelligence  neuroscience 

Daha yakın zamanlarda iki makale okudum. Birincisi korelasyonun tarihiyle, ikincisi ise Maksimal Bilgi Katsayısı (MIC) adı verilen yeni yöntemle ilgilidir. Değişkenler arasındaki doğrusal olmayan korelasyonları tahmin etmek için MIC yöntemini anlama konusunda yardımınıza ihtiyacım var. Dahası, R'de kullanımıyla ilgili talimatlar yazarın web sitesinde ( İndirmeler altında ) bulunabilir: Umarım bu …

20 correlation  nonparametric  bioinformatics  information-theory  mutual-information 

Dengesiz bir test veri setim var. Pozitif grup 100 vakadan, negatif grup 1500 vakadan oluşur. Antrenman tarafında ise daha büyük bir aday havuzum var: Pozitif antrenman setinin 1200 vakası ve negatif antrenman setinin 12000 vakası var. Bu tür bir senaryo için birkaç seçeneğim var: 1) Tüm eğitim seti için ağırlıklı …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

Negatif binom dağılımı biyoenformatikte sayım verileri için (özellikle belirli bir deneyden belirli bir genomun belirli bir bölgesinde okunan sıralı okuma sayısı) popüler bir model haline gelmiştir. Açıklamalar değişiklik gösterir: Bazıları bunu Poisson dağılımı gibi çalışan ancak ek bir parametreye sahip, gerçek dağılımı modellemek için daha fazla özgürlüğe izin veren ve …

16 poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis 

Bu, makine öğrenmesini öğrenmeye başlayan birinden naif bir sorudur. Bu günlerde Marsland'dan "Makine Öğrenimi: Algoritmik bir bakış açısı" kitabını okuyorum. Bir tanıtım kitabı olarak yararlı buluyorum, ama şimdi şu anda en iyi sonuçları veren gelişmiş algoritmalara girmek istiyorum. Çoğunlukla biyoinformatikle ilgileniyorum: biyolojik ağların kümelenmesi ve biyolojik dizilerde örüntüler bulmak, özellikle …

14 machine-learning  clustering  bioinformatics 

Kısa bir süre önce mühendislik matematiği ile birlikte tıbbi ve biyolojik modelleme üzerine yüksek lisansımı bitirdim. Eğitim programım oldukça yüksek notlarla yönettiğim matematik istatistikleri üzerine önemli miktarda ders içermesine rağmen (bir liste için aşağıya bakın), genellikle istatistik teorisine ve uygulamalarına bakarken tamamen kayboldum. Şunu söylemeliyim ki, "saf" matematiğe kıyasla, istatistikler …

13 mathematical-statistics  bioinformatics  computational-statistics 

Umarım bu forumlardaki biri gen ekspresyon çalışmalarındaki bu temel problemde bana yardımcı olabilir. Deneysel ve kontrol dokusunun derin dizilimini yaptım. Daha sonra kontrol üzerindeki deney numunesinde genlerin kat zenginleştirme değerlerini elde ettim. Referans genomun ~ 15.000 geni vardır. İlgilenen numunemde 15.000 genin 3.000'i kontrole kıyasla belirli bir kesimin üzerinde zenginleştirildi. …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

Biyolojik Arkaplan Zamanla, bazı bitki türleri tüm genomlarını çoğaltarak her genin ek bir kopyasını kazanma eğilimindedir. Bu düzeneğin dengesizliği nedeniyle, bu genlerin çoğu silinir ve genom tekrar çoğaltılmaya hazır olarak yeniden düzenlenir ve stabilize edilir. Bu çoğaltma olayları, türleşme ve istila olaylarıyla ilişkilidir ve teori, çoğaltmanın bitkilerin yeni ortamlarına daha …

11 generalized-linear-model  contingency-tables  fishers-exact  genetics  bioinformatics 

Neden bir genetik birliktelik çalışmasında yaş ve yaş karesi eş değişken olarak kullanılır? Önemli bir eş değişken olarak tanımlandıysa yaş kullanımını anlayabilirim, ancak yaş karesi kullanımı konusunda kayıp yaşıyorum.

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

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 

Her zaman istatistiğin sadece verilerle uğraştığını söylüyoruz. Ancak bilişimin de veri analizinden bilgi aldığını biliyoruz. Örneğin, biyoinformatik insanlar tamamen biyoistatistik olmadan gidebilirler. İstatistik ve bilişim arasındaki temel farkın ne olduğunu bilmek istiyorum.

10 bioinformatics 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

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