人工智能

最新7+非肿瘤生信,机器学习筛选关键基因+样本验证。目前机器学习已经替代WGCNA成为筛选关键基因方法。非肿瘤生信分析欢迎咨询!

影响因子:7.31 关于非肿瘤生信,我们也解读过很多 目前非肿瘤中结合热点基因集,免疫浸润,机器学习,分型的分析是比较先进的。有需要的分析的朋友欢迎交流!! 研究概述: 心房颤动(AF)是缺血性卒中的主要危险因素,而仅凭临床特征和神经影像学表现都不能可靠地分类心源性栓塞性卒中(CE)。本研究旨在确定在心房颤动相关心源性栓塞性卒中(AF-CE)患者中具有诊断价值的新型潜在生物标志物,区

Linux流控框架:TC和Netfilter

摘取自 Linux TC(Traffic Control)框架原理解析 Linux内核内置了一个Traffic Control框架,可以实现流量限速,流量整形,策略应用(丢弃,NAT等)。从这个框架你能想到别的什么吗?或许现在不能,但是我会先简单说一下,和TC框架比较相似的是Netfilter框架,但是二者却又有很大的不同。 在精通了Netfilter框架之后,再来体会TC框架会简单得多,特别是,

8+SCI,机器学习+WGCNA+免疫浸润+分型+PCR验证,内容丰富,这种文章不接收,天理不容!

影响因子:8.786 研究概述: 阿尔茨海默病(AD)是一种严重的进行性神经退行性疾病,其特征是淀粉样蛋白-β(Abeta)斑块过度积累,神经功能障碍和认知障碍。本文采用ssGSEA、LASSO回归和WGCNA算法详细地评估AD患者的免疫微环境模式,使用SHAP和LIME算法分析机器学习模型的结果。接着使用了四个单独的GEO数据库进行外部验证,并根据区分基因的表达确定了免疫微环境的不

R语言绘制组间比较散点图并自动添加P值信息

查询ggprism包使用时候发现官网给出的一示例图比较常用,这里记录学习一下。 image-20221208130405959 加载R包准备数据 ## 加载R包 sapply(c('dplyr',"ggplot2","ggprism", "ggbeeswarm","rstatix"), require, character.only = TRUE) ## 准备数

“PatMax RedLineTM图案”工具

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、“PatMax RedLineTM图案”工具 “PatMax RedLineTM图案”工具的应用步骤如下: 1、在“位置工具”下选择“PatMax RedLineTM图案”工具 ,如图10-4所示。 图10-4 2、从“模型”下拉列表中选择 选择模型区域类型(

如何写金句

1. 对金句的定义:结构上对仗或者内容上有启发 2. 操作1:同字韵。比如说:人生没有如果,只有后果和结果。建议:先选词,再写句。 3. 操作2:哪有···只有···比如说:那有什么天生如此,只是我们每天坚持。 4. 操作3:AB和BA在同一句里出现 。比如说:只有心里装着美好,眼睛看到的才会美好。 5. 操作4:A的反义词不是B,而是C。比如说:细心的反义词,不是粗心,而是不上心。 6. 操作5

Celonis与SAP通信解析

       无论是Data Job还是Replication Cockpit的数据抽取,都基于Celonis特意为SAP开发的抽取器。该抽取器确保建立起可持续稳定的数据管道在Celonis和SAP之间。只有在建立了这样的管道之后,用户才可以抽取数据。 前面的两篇文章,使用Celonis Data Job 抽取数据, 使用Replication Cockpit抽取数据。我们谈到了如何抽取数据,现在

篮球是圆的吗?

8月6日,阅读《小学数学教材中的大道理》P230-237 关于圆的认识,圆的教学,张奠宙老师给出了如下的阐述: 1.明确了圆的几何学定义——圆是一维封闭曲线,具有周长。建议教材中将圆的定义改为:线段OA绕着它的一个端点O旋转一周,我们把另一个端点A所画出的曲线叫做圆,点O称为圆心,OA称为半径。 2.建议明确区分圆和圆形(圆盘)。圆是一维的曲线,具有周长;而圆形或圆盘则是二维的图形,具有面积。 3

Flink 侧流输出源码解析

Flink 侧流输出源码解析 Flink 的 side output 为我们提供了侧流(分流)输出的功能,根据条件可以把一条流分为多个不同的流,之后做不同的处理逻辑,下面就来看下侧流输出相关的源码。 先来看下面的一个 Demo,一个流被分成了 3 个流,一个主流,两个侧流输出。 SingleOutputStreamOperator<JasonLeePOJO> process =

测量标定

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、测量标定 1、目的 测量标定是通过测量已知尺寸的标准件来计算像素单位与物理单位的转换比例。 “测量标定”对话框如图8-14所示。 2、实现过程 对“测量标定”对话框中的选项说明如下。 “目标图像”下拉列表:选择用于测量标定的图像,仅支持8位灰度图像