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最近在开发一套自己的单细胞分析方法，所以copy paste事业有所停顿。 实例： R eNetIt v0.1-1 一下来自wiki The nearest neighbor graph (NNG) for a set of n objects P in a metric space (e.g., 阅读全文
posted @ 2018-07-18 16:52
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参考： Learning Sparse Neural Networks through L0 Regularization The Variational Garrote 阅读全文
posted @ 2018-07-04 15:03
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Consider the data (1, 1, 2, 2, 4, 6, 9). It has a median value of 2. The absolute deviations about 2 are (1, 1, 0, 0, 2, 4, 7) which in turn have a me 阅读全文
posted @ 2018-06-28 14:52
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现在终于需要用到了。 阅读全文
posted @ 2018-06-28 02:25
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这几个概念不能混淆，估计大部分人都没有完全搞懂这几个概念。 看下这个，非常有用：Interpret the key results for Correlation euclidean | maximum | manhattan | canberra | binary | minkowski 初级 先 阅读全文
posted @ 2018-06-27 16:19
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偶尔能看懂，但是死活记不住，归根结底是没有彻底理解！ Type I and type II errors - wiki type I error is the rejection of a true nullhypothesis (also known as a "false positive" f 阅读全文
posted @ 2018-06-25 20:09
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Bayes for Beginners: Probability and Likelihood 好好看，非常有用。 以前死活都不理解Probability和Likelihood的区别，为什么这两个东西的条件反一下就相等。 定义： Probability是指在固定参数的情况下，事件的概率，必须是0-1 阅读全文
posted @ 2018-06-25 19:23
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review：Computational Methods for Trajectory Inference from Single-Cell Transcriptomics Tools/Algorithms list Heimberg-lab course Pseudo-time estimatio 阅读全文
posted @ 2018-06-25 18:06
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早就接触过这个包了，只是一直畏惧，以为很复杂，也没有应用场景，所以认识很肤浅。 现在有应用场景了，我自己开发了一个幼稚的版本，发现了很多需求，后来想起了WGCNA似乎部分解决了我的问题，今天认真打开了WGCNA的paper，看完后觉得写得真好，其中涉及的统计学非常基础和简单。 WGCNA中的一些工具 阅读全文
posted @ 2018-06-25 17:37
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一个非常实际的问题，通常我们主要有三个工作的地点：1，server，用于大型数据的分析和处理；2，办公室的电脑，正式办公；3.自己的电脑，偶尔加班。 不同的工作平台之间很难同步，导致我们的工作和思维分散，不利于统一。 解决方案，所有的工作数据都放在server上（自己的工作站），办公室的电脑和自己的 阅读全文
posted @ 2018-06-22 21:24
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其实就是另一种形式的打分。 个人点评这种方法： 这篇文章发表在nature上，有点奇怪，个人感觉创新性和重要性还不够格，工具很多，但是本文基本都是自己开发的算法（毕竟satji就是搞统计出身的）。 但是仔细看了代码之后，发现这些方法确实是有点artificial！ 而且算法原创性不高，多半是基于现有 阅读全文
posted @ 2018-06-22 16:37
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熟练使用PCA和tSNE，彻底理解底层的原理是非常有必要的。 参考：How to Use t-SNE Effectively Real-time tSNE Visualizations with TensorFlow.js 阅读全文
posted @ 2018-06-21 18:19
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Cell cycle analysis was conducted using the cyclone function in the scran R package (39). For every cell cluster, each cell was assigned into G1, G2M 阅读全文
posted @ 2018-06-12 20:10
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ONE-CLASS DETECTION OF CELL STATES IN TUMOR SUBTYPES Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation PanCanS 阅读全文
posted @ 2018-06-09 01:08
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对自己的定位要明确，不要定义为码农，我是computational biologist. 入了这一行就不要三心二意，这基本注定你未来10年都在干这个，就算要转行也要先把这个做好。其实大多数人最喜欢的肯定是心理学、哲学、脑科学、人工智能，其他的真的没什么意思，虽然有时候觉得未来挺没劲的，老是做这些，但 阅读全文
posted @ 2018-06-09 00:34
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从打王者荣耀中悟出来的道理。 王者荣耀/英雄联盟真是研究社会信息学的一个绝佳案例。 1. 公平 这是个绝对的规则公平的世界（除开软件作弊），当然开黑抓人有时很容易赢，但是你也可以开黑啊。在顶级大赛里，每个人都是受过良好教育的，比赛是一个绝对公平的团队赛。 2. 博弈论 不存在霸主英雄，只存在霸主召唤 阅读全文
posted @ 2018-06-08 21:07
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So you want to be a computational biologist? computational biology course 阅读全文
posted @ 2018-06-08 20:06
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摘要：
6 ways of mean-centering data in R 怎么scale我们的数据？ 还是要看我们自己数据的特征。 如何找到我们数据的中心？ Cluster analysis with K-means. How to get the cluster representatives? 开发 阅读全文
posted @ 2018-06-06 22:14
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摘要：
The zero-inflated negative binomial – Crack distribution: some properties and parameter estimation Zero-inflated models and estimation in zero-inflate 阅读全文
posted @ 2018-06-06 15:07
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神器：ngrok 用法很简单，安装后 验证授权： 在内网开启tcp服务 然后就可以ssh登录了，地址变了而已： 参考：https://www.zhihu.com/question/27771692 阅读全文
posted @ 2018-06-05 20:34
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