TCGA新版数据库表达矩阵提取
本文首发于公众号：医学和生信笔记
医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。
现在使用TCGAbiolinks下载转录组数据后，直接是一个SummarizedExperiment对象，这个对象非常重要且好用。因为里面 直接包含了表达矩阵、样本信息、基因信息，可以非常方便的通过
人工智能
8 Spring异步通信-Kakfa
前言：为什么选择Kafka？
Kafka 相对于其它消息系统的优点
支持集群模型，扩展性好。scalability
将 Topic 分区到所有实例上，容错性好。resilient
Kafka 的特点
使用 topic 发布/订阅 消息。
Topic 支持副本，分布在不同机器上。
集群的节点可以是多个 topic 的分区的 Leader 节点，而不是整个 topic 的 leader 节点。
Biogithub4--图网络学习
2022
「大规模图神经网络系统」2022最新综述：从算法到系统 (qq.com)
目前具有代表性的图神经网络框架：DGL[47]、PyTorch Geometric[48]、NeuGraph[49]、EnGN[50]、Euler[51]、PSGraph[52]、AliGraph[53]、Roc[54]、AGL[55]、PGL[56]。 DGL[47]是易于使用，高性能且可扩展的Python库，
kafka入门：一个开源的、轻量级、高吞吐、高可用的分布式消息系统
背景
随着信息技术的快速发展及互联网用户规模的急剧增长，计算机所存储的信息量正呈爆炸式增长，目前数据量已进入大规模和超大规模的海量数据时代，如何高效地存储、分析、处理和挖掘海量数据已成为技术研究领域的热点和难点问题。而如何采集和运营管理、分析这些数据也是大数据处理中一个至关重要的组成环节，这就需要相应的基础设施对其提供支持。针对这个需求，当前业界已有很多开源的消息系统应运而生，kafka就是一款当
多组学数据整合和建模揭示了胰腺癌的新机制并改善了预后预测
Multi-omics data integration and modeling unravels new mechanisms for pancreatic cancer and improves prognostic prediction
多组学数据整合和建模揭示了胰腺癌的新机制并改善了预后预测
发表期刊：NPJ Precis Oncol
发表日期：2022 Aug 17
影响因子：10.
跟着Nature Communication学作图：R语言ggplot2话点线图展示基因表达量的范围
论文
Microbiomes in the Challenger Deep slope and bottom-axis sediments
#code-availability
对应代码链接
数据中台分析—数据采集与清洗
上一篇《数据中台分析—什么是数据中台？》我们提到，什么是数据中台，数据中台的核心功能。那这一篇我们来研究一下，数据中台中最重要的一步，数据的采集和数据清洗：
数据采集与数据清洗
在做数据采集和数据清洗方式，需要考虑以下几点：
1、数据来源：确定需要采集的数据来源和数据类型，包括数据源的格式、协议、接口等。
2、数据采集方式：根据数据源的类型和数据采集的目的，选择合适的数据采集方式，例如
第六章 Flink中的时间和窗口
时间语义
上图是数据流式处理过程，涉及到两个重要的时间点：事件时间（Event Time）和处理时间（Processing Time）。
事件时间（Event Time）：即数据产生的时间；
处理时间（Processing Time）：即数据真正被处理的时刻；
我们在处理数据时，以哪种时间作为衡量标准，就是所谓的时间语义问题（Notions of Time）。由于分布式系统中
Go语言并发编程的核心 —— GMP调度模型
在Go语言中，GMP调度模型是实现并发的重要手段之一。GMP调度模型的核心思想是将M（Machine）、G（Goroutine）和P（Processor）三个概念分离开来，通过调度器来协调它们之间的关系，从而实现高效的并发。
M（Machine）
M代表着操作系统中的线程，它是Go语言中的执行单位。在程序启动时，Go语言会创建一定数量的M，每个M都会绑定一个P。M的数量默认是CPU核心数，但是可以
跟着 Nature Communication 学作图 | 百分比堆积柱状图+卡方检验
跟着 Nature Communication 学作图 | 百分比堆积柱状图+卡方检验
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今天我们复现一幅2021年6月发表在nature communications上的热图。
Title：Molecular determinants of response to PD-L1 blockade across tumor types
DOI：http
