«genetics» etiketlenmiş sorular

Özellik seçimi ve makine öğrenmesi konusunda kafam biraz karıştı ve bana yardım edip edemeyeceğinizi merak ediyordum. İki gruba ayrılan ve 1000’lik özelliklere sahip bir mikro dizi veri setine sahibim. Amacım, teorik olarak bu örnekleri en iyi şekilde sınıflandırmak için diğer veri setlerine uygulayabileceğim bir imzayla az sayıda gen (özelliklerim) (10-20) …

76 machine-learning  classification  cross-validation  feature-selection  genetics 

Başka bir deyişle, aşağıdakilere dayanarak, p nedir? Bunu, antropoloji veya sosyal bilimler yerine bir matematik problemi yapmak ve problemi basitleştirmek için, eşlerin asla eşler arasında eşleşme olasılığı olmadığını, kardeşlerin ve ilk kuzenlerin asla eşleşmediğini ve eşlerin daima aynı şeyden seçildiğini varsayalım. nesil. n1n1n_1 - ilk nüfus ggg - sayı nesiller. …

26 probability  stochastic-processes  genetics 

Pek çok testten p değerlerine sahibim ve çoklu test için düzeltmelerden sonra gerçekten önemli bir şeyin olup olmadığını bilmek istiyorum. Komplikasyon: Testlerim bağımsız değil. Düşündüğüm yöntem (Fisher'in Ürün Metodunun bir çeşidi, Zaykin ve diğerleri, Genet Epidemiol , 2002), p değerleri arasındaki korelasyona ihtiyaç duyuyor. Bu korelasyonu tahmin etmek için şu …

24 correlation  multiple-comparisons  statistical-significance  genetics 

Hassasiyet şu şekilde tanımlanır: p = true positives / (true positives + false positives) Gibi, bu doğru mu true positivesve false positiveshassas 1 yaklaşır yaklaşım 0? Hatırlama için aynı soru: r = true positives / (true positives + false negatives) Şu anda bu değerleri hesaplamam gereken bir istatistiksel test uyguluyorum …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Gelen genom bağlantı çalışmaları (GWAS): Temel bileşenler nelerdir? Neden kullanılıyorlar? Nasıl hesaplanıyorlar? PCA kullanılmadan genom çapında bir ilişki çalışması yapılabilir mi?

20 pca  genetics  gwas 

Mikrodizilerin kullanıldığı gen ekspresyon çalışmalarında, yoğunluk verilerinin normalleştirilmesi gerekir, böylece şiddetler bireyler arasında, genler arasında karşılaştırılabilir. Kavramsal ve algoritmik olarak, "kantil normalleşme" nasıl çalışır ve bunu istatistikçi olmayan bir kişiye nasıl açıklarsınız?

15 genetics  normalization  microarray 

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 

Bir gen imzasının daha düşük tekrarlama riski olan bireyleri tanımlayacağını varsayarsam, bu popülasyonun% 20'sindeki olay oranını 0,5 (tehlike oranı 0,5) azaltır ve retrospektif bir kohort çalışmasından örnekler kullanmayı planlıyorum. iki hipotez grubundaki eşit olmayan sayılar için örnek boyutunun ayarlanması gerekir mi? Örneğin Collett, D: Tıbbi Araştırmalarda Hayatta Kalma Verilerini Modelleme, …

11 survival  power-analysis  genetics 

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 

Şimdiye kadar yüksek boyutlu veri kümeleriyle cezalandırılmış çok değişkenli analizde anladığımı özetlemeye çalışıyorum ve hala yumuşak eşikleme ile Kement (veya ) doğru bir tanımını elde mücadele ediyorum .L1L1L_1 Daha kesin olarak, genomik veriler ( tek nükleotid polimorfizmleri dahil olmak üzere 2 bloklu veri yapısını analiz etmek için seyrek PLS regresyonunu …

11 multivariate-analysis  lasso  feature-selection  genetics 

Benim bir n×pn×pn\times p matris, nerede ppp gen sayısı ve nnnhasta sayısıdır. Bu tür verilerle çalışan herkes şunu bilir:ppp her zamankinden daha büyük nnn. Özellik seçimini kullanarak aldımppp ancak daha makul bir sayıya ppp hala daha büyük nnn. Hastaların genetik profillerine dayanarak benzerliklerini hesaplamak istiyorum; Öklid mesafesini kullanabilirim, ancak Mahalanobis …

10 correlation  pca  genetics  covariance  distance-functions 

Genom çapında ilişki çalışmalarından iki veri setim var. Mevcut tek bilgi ilk veri seti için olasılık oranı ve p değeridir. İkinci veri seti için, Oran Oranı, p değeri ve alel frekansları (AFD = hastalık, AFC = kontroller) var (örn: 0.321). Bu verilerin bir meta-analiz yapmaya çalışıyorum ama bunu gerçekleştirmek için …

10 meta-analysis  genetics 

10.000 boyutlu bir alanda 20 rastgele nokta alın. N-( 0 , 1 )N-(0,1)\mathcal N(0,1). Onları 10 çifte ("çiftler") ayırın ve veri kümesine her çiftin ("bir çocuk") ortalamasını ekleyin. Sonra elde edilen 30 noktada PCA yapın ve PC1'e PC2'yi çizin. Dikkat çekici bir şey olur: her "aile" birbirine yakın noktalardan oluşan …

9 pca  python  high-dimensional  genetics  gwas 

Genom çapında ilişki çalışmalarından iki veri setim var. Mevcut tek bilgi, her genotipli SNP için tek oranlar ve bunların güven aralıklarıdır (% 95). Bu iki olasılık oranını karşılaştıran bir orman grafiği oluşturmak istiyorum, ancak özet efektleri görselleştirmek için birleşik güven aralıklarını hesaplamanın yolunu bulamıyorum. PLINK programını sabit efektler kullanarak meta-analiz …

9 confidence-interval  meta-analysis  genetics  odds-ratio