摘要：
做生物的想发文章怎么办？转录调控来解析（huyou）！ 最简单的情形： 1. 我在研究一个非常重要的基因A，功能已经做得差不多了，现在想深挖，第一步就是想知道哪个转录因子调控这个基因A； 2. 我发现了一个新颖的转录因子B，非常想知道这个TF到底在调控哪个基因。 研究方法不过几种： 1. RNA-s 阅读全文
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管家基因就是在细胞里稳定表达的基因，及时在胁迫状态下，表达的差异也不大。 以前做实验的时候就经常听说管家基因，因为在做RT-PCR的时候需要同时检测管家基因，这样可以用于矫正我们不同批次的结果。 List of housekeeping genes Human housekeeping genes, 阅读全文
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美国的第一个脑计划：The “Decade of the Brain” (1990-1999), an initiative involving the U.S. Library of Congress and the National Institutes of Health to enhance 阅读全文
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本文已投稿“脑人言”微信公众号，欢迎关注官方公众号，普及更多脑科学知识。 人脑，重约1400克，也许是我们世界里最复杂最精密的机器。它在功能上极具多样性，几乎承载了我们所有的智能活动（注意、学习、记忆、沟通和决策等）；但它的核心结构却比较单一，一个由神经突触联结而成的神经元网络，其中包含了百亿级神经 阅读全文
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RLE Plots: Visualising Unwanted Variation in High Dimensional Data 参考：RLE Plots: Visualising Unwanted Variation in High Dimensional Data 阅读全文
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We estimate the maximum prediction accuracy for the risk of Alzheimer's disease based on disease prevalence and heritability of liability. We demonstr 阅读全文
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参考：Pearson Residuals 这些概念到底是写什么？怎么产生的？ 统计学功力太弱了！ 阅读全文
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统计学习方法里的一章。 参考： 如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？ 阅读全文
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参考： Machine Learning Identifies Stemness Features Associated with Oncogenic Dedifferentiation 前所未有！10篇《Cell》文章及封面聚焦人类伟大成就：癌症基因组图谱TCGA！改写教科书式突破！ “癌症大地图 阅读全文
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问题： DL的难点 目前机器学习和深度学习能做些什么？不能做什么？ 机器学习的基本框架，分类 深度学习的基本框架，分类 如何最快的将深度学习应用到生物信息学、药物发现上？ 为什么我应该学习深度学习？ 深度学习开发框架的选择，用Google的还是Facebook的？ 为什么深度学习必须要用GPU，和C 阅读全文
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参考： https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7340099 wiki 理解了贝叶斯之后，再理解这些概念就轻松很多，原文如下。 在贝叶斯统计中，如果后验分布与先验分布属于同类，则先验分布与后验分布被称为共轭分布，而先验分布被称为似然函数的 阅读全文
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神奇的伽玛函数(上) - 火光摇曳 看一个NB GLM模型，死活看不懂里面的一个符号，后来发现是伽马函数，二项分布函数居然能写成伽马函数形式，看了上文才发现伽马函数是阶乘在实数域的推广，俺确实是感受到了数学之美。 顺便wiki了一下欧拉，确实被此人震撼了，上天选中的天才。看完之后使命感爆棚，不想再做 阅读全文
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Univariate Distribution Relationships APPL: A Probability Programming Language Maplesoft - Software for Mathematics, Online Learning, Engineering 也有国内 阅读全文
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《breakthroughs in statistics》- 这本书理解透了，统计方面应该可以封神了。 亚马逊上有卖，貌似还有好几卷。 Breakthroughs in Statistics: Vol 3 (Springer Series in Statistics) 阅读全文
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网上说《线性代数应该这样学》非常不错，再配合大学教材，把线性代数的基本知识点过一遍。 线性代数 - 知乎 最近在跟一个教程：李宏毅的线性代数 基本知识： Rn :We denote the set of all vectors with n entries by Rn . We use Mmxn t 阅读全文
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HOG特征 HOG特征是特别适合于做图像中的人体检测的。看一看原版英文论文：Histograms of Oriented Gradients for Human Detection （引用数2w）YouTube上有作者自己的讲解 参见：目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 阅读全文
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参考： L1 Norm Regularization and Sparsity Explained for Dummies 专为小白解释的文章，文笔十分之幽默 减少feature的数量可以防止over fitting，尤其是在特征比样本数多得多的情况下。 L1就二维而言是一个四边形（L1 norm 阅读全文
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比对 The raw Drop-seq data was processed with the standard pipeline (Drop-seq tools version 1.12 from McCarroll laboratory). Reads were aligned to the E 阅读全文
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背景：We developed a cell-cycle scoring approach that uses expression data to compute an index for every cell that scores the cell according to its expre 阅读全文