10 2023 档案

摘要:RDA(冗余分析,Redundancy Analysis)是多变量统计方法中的一种,主要用于生态学和其他领域。它是对多元回归分析和主成分分析(PCA)的结合。RDA用于探索一个多变量响应数据集(例如,多个物种的丰度)与一个或多个解释变量集(例如,环境变量)之间的关系。 简单来说,RDA的目的是找出响 阅读全文
posted @ 2023-10-31 22:20 王哲MGG_AI 阅读(10561) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要:# 1. 导入所需的库。 library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数。 pairwise. 阅读全文
posted @ 2023-10-31 16:54 王哲MGG_AI 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:揭示亲缘关系:通过绘制 cladogram,您可以了解不同根际微生物的亲缘关系,即它们之间的进化关系。这有助于确定这些微生物的共同祖先以及它们如何相互关联。 群落结构:Cladogram 可以帮助您理解根际微生物群落的结构和组成。您可以看到哪些微生物种类更接近于共同的祖先,以及它们如何彼此关联。 物 阅读全文
posted @ 2023-10-30 17:18 王哲MGG_AI 阅读(91) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 载入必要的库 library(ggplot2) library(cowplot) # 创建数据 df <- data.frame( year = 2000:2019, total_yield = c(26077.89, 25717.39, 25907.07, 26361.31, 26499.22 阅读全文
posted @ 2023-10-30 14:12 王哲MGG_AI 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 加载所需的库 library(ggplot2) # 数据 # 创建两个向量B73和Mo17,分别存储两种玉米品种的Shannon多样性指数 B73 <- c(4.715703, 5.102193, ...[省略其他数值]... 4.254242, 4.446569) Mo17 <- c(5.22 阅读全文
posted @ 2023-10-28 22:19 王哲MGG_AI 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:以上事学习的源头,根据课题实际做了一点修改 # 加载必要的包 library(vegan) library(ggplot2) # 从txt文件载入数据 mydata <- read.delim("mydata.txt", header = TRUE, sep = "\t") mygroups <- 阅读全文
posted @ 2023-10-26 08:42 王哲MGG_AI 阅读(703) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在非度量多维缩放(NMDS, Non-metric Multidimensional Scaling)中,"Stress"(应力值)是一个关键的统计量。它提供了对模型质量的评估。这里是其核心含义: Stress值的定义:它是原始距离和NMDS得到的低维空间距离之间的误差的度量。更具体地说,它是实际生 阅读全文
posted @ 2023-10-25 16:36 王哲MGG_AI 阅读(6109) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:以上是学习的源头 根据课题实际做了一些修改 library(ggplot2) library(ggridges) library(reshape2) library(ggsci) setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop") otu <- read.table 阅读全文
posted @ 2023-10-25 14:38 王哲MGG_AI 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:# 读取txt文件 data <- read.table("your_input_file.txt", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE) # 统计每个节点在V1和V2中的出现次数 V1_counts <- table(data$V1) V2_count 阅读全文
posted @ 2023-10-23 16:43 王哲MGG_AI 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop") # 读取txt文件 microbial_names <- readLines("your_input_file.txt") # 使用正则表达式提取属水平的名称 genus_names <- sapply(micro 阅读全文
posted @ 2023-10-23 15:21 王哲MGG_AI 阅读(31) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:学习的源头在上图,自己稍微做了点修改 library(reshape2) # 重塑数据框的包,可以实现长数据和宽数据之间的转化 # 加载ggalluvial包(绘图本图所用关键R包),基于ggplot2的ggalluvial包可用来绘制冲击图 library(ggalluvial) library( 阅读全文
posted @ 2023-10-21 10:53 王哲MGG_AI 阅读(73) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Disease-induced changes in plant microbiome assembly and functional adaptation Gao et al. Microbiome(2021) 9:187https://doi.org/10.1186/s40168-021-011 阅读全文
posted @ 2023-10-20 10:41 王哲MGG_AI 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:玉米中的‘dosage-effect defective1’的父系印记对种子重量异质性的贡献 从历史上看,异质性效应曾被假设为花粉对种子表型的独特遗传贡献,但大多数例子代表了孟德尔性状的标准互补作用。我们在玉米(Zea mays)中确定了印记的剂量效应缺陷1(ded1)位点作为种子大小和发育的父系调 阅读全文
posted @ 2023-10-19 09:10 王哲MGG_AI 阅读(200) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:P Value: P值(P value)是在假设检验中一个非常关键的概念。它提供了一个量化的方法来评估观察到的数据与零假设(null hypothesis)下期望的数据之间的差异。具体来说,P值是在零假设为真的条件下,观察到当前统计量或更极端统计量的概率。 以下是关于P值的更详细解释: 定义:P值是 阅读全文
posted @ 2023-10-18 19:11 王哲MGG_AI 阅读(6555) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要:支持向量机(Support Vector Machines, SVM)是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习方法。在基因组选择(Genomic Selection, GS)的背景下,SVM主要用于二分类或回归问题,目的是预测个体的遗传潜力。 SVM的基本原理: SVM试图找到一个超平面,这个超平面 阅读全文
posted @ 2023-10-15 15:25 王哲MGG_AI 阅读(237) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:当独立变量(或特征)的数量超过样本(或观察值)的数量时,会遇到所谓的“p > n”问题。在此,"p"指的是特征数量,而"n"指的是观察或样本数量。这里的特征可以是基因型数据中的单核苷酸多态性(SNPs)等。 以下是“p > n”问题的几个关键点: 过拟合: 当特征数量超过样本数量时,模型更容易过拟合 阅读全文
posted @ 2023-10-15 13:48 王哲MGG_AI 阅读(61) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习,尤其是最近几年,被广泛宣传为可以处理复杂问题的强大工具。然而,我们必须理解,在某些特定的问题或数据集上,传统的方法有时可能更适合或更稳定。以下是一些可能解释为什么在考虑G × E交互效应时,深度学习没有表现得像GBLUP模型那么好的原因: 数据量和复杂性:深度学习模型,特别是大型的网络,需 阅读全文
posted @ 2023-10-15 10:43 王哲MGG_AI 阅读(94) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Gianola et al. [61]: 应用:基因组选择。 比较:多层感知器(MLP)与贝叶斯线性回归(BRR)。 结果:在小麦数据集中,随着隐藏层神经元数量的增加,MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中,MLP也超越了BRR,特别是在脂肪产 阅读全文
posted @ 2023-10-15 10:42 王哲MGG_AI 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基因分型数据和碱基序列的输入都是对DNA信息的编码,但它们的表达方式和所提供的信息不同。为了理解它们之间的联系,让我们首先明确这两者的定义: 基因分型数据: 基因分型数据通常是在特定的单核苷酸位置上(即SNP位置)对个体的DNA的描述。每个SNP位置可以有三种情况:两种纯合子和一种杂合子。例如,考虑 阅读全文
posted @ 2023-10-14 16:21 王哲MGG_AI 阅读(83) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基因组数据的预处理和整合至关重要,特别是当考虑到数据的不完整性、不规则性和大尺度。以下是一个全基因组选择中,如何处理基因组数据并将其输入神经网络的步骤: 1. 缺失数据处理 在基因分型过程中,可能会产生缺失数据。处理这些缺失数据的方法有很多,其中一些常见的方法是: 均值填充:使用该基因标记在所有样本 阅读全文
posted @ 2023-10-14 16:20 王哲MGG_AI 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基因分型数据是对一个个体在特定的DNA位点或基因座的等位基因组成的记录。换句话说,基因分型是描述特定位置上DNA变化的方法。 DNA和变异: DNA由四种碱基:腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、鸟嘌呤(C)和鸟苷酸(G)组成。大部分人类的DNA序列是相同的,但某些位置上存在变异。这些变异点上的不同版本被 阅读全文
posted @ 2023-10-14 15:41 王哲MGG_AI 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:在全基因组选择(GS)中,通常使用基因分型数据,这些数据来源于一个组织或个体的DNA。这些数据通常是由高通量测序或基因分型技术得到的。为了将这些数据用作神经网络的输入,我们需要将它们转换为合适的格式。以下是这一过程的详细步骤: 基因分型数据: 通常,基因分型数据表示为二进制或三类变量。例如,对于一个 阅读全文
posted @ 2023-10-14 15:39 王哲MGG_AI 阅读(110) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:DL与其他模型:深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络,每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意:“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理: DL方法基于多层(“深度”)的人工神经网络。 不同的节点(“神经元”)从下一层 阅读全文
posted @ 2023-10-14 14:55 王哲MGG_AI 阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:这段文字主要描述了深度学习(DL,Deep Learning)在多个领域中的应用,并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用:深度学习是一种强大的工具,已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用:许多现代技术产品,如自动驾驶 阅读全文
posted @ 2023-10-14 14:14 王哲MGG_AI 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先,理解以下基本概念: 先验分布 (Prior Distribution): 在没有观察到数据之前,我们对未知参数的信念或假设。例如,我们可能相信标记的效应大部分是接近0的。 数据 (Data): 这就是我们有的基因型和表型数据。 后验分布 (Posterior Distribution): 当我 阅读全文
posted @ 2023-10-14 14:06 王哲MGG_AI 阅读(286) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GBLUP(Genomic Best Linear Unbiased Prediction)是一种在基因组选择中广泛使用的方法,但它也有一些潜在的缺点和限制,包括: 计算复杂性:GBLUP的计算复杂性相对较高,特别是在大规模基因组数据集上。需要处理大量的SNP标记数据,这可能需要大量的计算资源和时间 阅读全文
posted @ 2023-10-13 15:34 王哲MGG_AI 阅读(282) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:想象一下,你正在尝试预测一种植物的产量,你手头有这些植物的DNA信息(称为基因组数据或标记)以及它们的实际产量。你的目标是,当获得一个新的植物的DNA信息时,你想用它来预测这个植物的产量,即使你并不知道它的实际产量。 GBLUP是帮助你完成这项任务的工具之一。 线性预测: GBLUP的核心是一个线性 阅读全文
posted @ 2023-10-13 15:28 王哲MGG_AI 阅读(1151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:GS与传统表型选择(PS)的比较: Vivek等人进行的研究比较了玉米在干旱条件下的GS和PS。结果发现,使用PS时,每周期的收益是0.27 (t/ha),而使用GS时增加到了0.50 (t/ha)。将这些值除以周期长度,干旱条件下的年遗传增益分别为0.067(PS)和0.124(GS)。 在最佳条 阅读全文
posted @ 2023-10-13 11:00 王哲MGG_AI 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:MAS (标记辅助选择,Marker-Assisted Selection): MAS 主要基于特定的遗传标记来选择有利的基因型。一个简化的公式描述为: 其中, Y 是性状的观测值。 μ 是整体平均值。 M 是标记值(通常为0, 1或2,表示特定标记的等位基因数量)。 β 是标记效应。 e 是误差项 阅读全文
posted @ 2023-10-13 10:39 王哲MGG_AI 阅读(250) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先,从“遗传效应”开始说起。 想象一下,你有一堆乐高积木,每块都有它特定的颜色和形状。如果你要建一个小房子,每块乐高的选择都会影响房子的最终外观。 同样地,每个生物体都由许多基因组成,每个基因都对这个生物的某些特性有所影响。这种影响我们称之为“遗传效应”。 现在,进入“加性遗传效应”: 加性遗传效 阅读全文
posted @ 2023-10-13 09:25 王哲MGG_AI 阅读(276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import tensorflow as tf from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Conv2D, 阅读全文
posted @ 2023-10-08 17:02 王哲MGG_AI 阅读(37) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import os import tensorflow as tf # Load compressed models from tensorflow_hub os.environ['TFHUB_MODEL_LOAD_FORMAT'] = 'COMPRESSED' import IPython.dis 阅读全文
posted @ 2023-10-08 16:56 王哲MGG_AI 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import numpy as np import tensorflow as tf # 需要安装pip install opencv-python==4.5.3.56 import cv2 from IPython.display import Image, display from tensor 阅读全文
posted @ 2023-10-08 16:11 王哲MGG_AI 阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, Add, Dense, Activation, ZeroPadding2D, BatchNormalization, Flatt 阅读全文
posted @ 2023-10-08 15:00 王哲MGG_AI 阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import math import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage import tensorf 阅读全文
posted @ 2023-10-07 14:56 王哲MGG_AI 阅读(25) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) plt.rcParams['image.inte 阅读全文
posted @ 2023-10-07 13:42 王哲MGG_AI 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import numpy as np import h5py import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) plt.rcParams['image.inte 阅读全文
posted @ 2023-10-07 11:19 王哲MGG_AI 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:梯度下降、Mini-Batch梯度下降、动量梯度下降以及Adam都是用于训练机器学习模型的优化算法。 梯度下降 (Gradient Descent): 梯度下降是一种优化算法,用于调整模型参数以最小化损失函数。 想象一下你站在山上,想要找到山底的最低点。你每一步都沿着最陡峭的下坡方向走,直到到达最低 阅读全文
posted @ 2023-10-07 09:10 王哲MGG_AI 阅读(56) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param 阅读全文
posted @ 2023-10-07 09:06 王哲MGG_AI 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io import math import sklearn import sklearn.datasets from opt_utils import load_param 阅读全文
posted @ 2023-10-07 08:46 王哲MGG_AI 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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