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2019年11月15日

摘要: 生物统计学 总体和抽样 抽样方法: 简单随机抽样SRS:随机误差,系统误差 标准误,有效性,评价随机误差。 如果是样本容量是无穷个:则f趋近于0:,下方公式做变换,由 变为: Eg:1000个就可以用变换后的式子 如果是样本容量是有限个,则使用: Stratified sampling分层抽样 优势 阅读全文
posted @ 2019-11-15 00:46 YUANya 阅读(1614) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 转录组 测量单cell,可以认为是一种细胞。细胞株也认为来自同一个细胞。 使用两种方法,找mRNA(polyA)及rmRNA(ribo-minus),然后取交集。 转录组受实验影响,比如小片段没得到。 干细胞与诱导的干细胞序列相似的原因尚不清楚。 转录因子参与的转录过程,相同转录因子,老鼠可以转向干 阅读全文
posted @ 2019-11-15 00:42 YUANya 阅读(423) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2019年11月14日

摘要: Cover letter意义和新意可以写的夸张一点没关系,写因存在竞争关系的不建议作为审稿人。不要推荐熟悉人(导师,导师的导师,有关系的人,co-authors)作为推荐审稿人,不要推荐非该领域内大牛,交付大牛实验室,大牛实验室的博后审查严格,可以找以前提问者作为审稿人,因为问题熟悉。 范文:ori 阅读全文
posted @ 2019-11-14 13:03 YUANya 阅读(436) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2019年11月13日

摘要: 生物信息学-序列拼接方法 物理学方法 Fractal Dimension of Exon and Intron Sequences CGCGGCGTGTGTTATA 数学方法:Relative Complexity in Exon, Intron and Flanks 序列复杂度依据不同组合出现的次 阅读全文
posted @ 2019-11-13 18:34 YUANya 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 信息检索 Endnote Filter(导入) library(管理) style(导出) 本地+网络数据库 点击research 在WOS上: 导入改文献: CNKI 导入PDF时选择PDF 导入PDF后直接有全文 导入文件夹 去重:Reference find duplication 增加小组: 阅读全文
posted @ 2019-11-13 18:28 YUANya 阅读(509) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2019年11月12日

摘要: 生命组学 Promoter complex Tata box识别位点 Enhancer加入之后增强转录 不确定性与确定性之间的关系,原因中存在这不确定性,但是结果表达又是确定的。因为promoter的突变率很高,所以人工不容易找到其位点。 神经细胞是平衡流,神经细胞认为不具有细胞周期。周期问题是可塑 阅读全文
posted @ 2019-11-12 21:54 YUANya 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: Popular generalized linear models 将不同类型的数据做数值转换,转换为线性模型。 连续型变量且正态分布选择 离散型变量且二项分布选择logistics 计数变量且负二项分布选择自然对数 負二項分布是統計學上一種描述在一系列独立同分布的伯努利试验中,失败次数到达指定次数 阅读全文
posted @ 2019-11-12 21:40 YUANya 阅读(267) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 选择期刊考虑影响因子和载文量(流量) 分类:多学科eg:CNS 专业综合:eg:nature子刊;lancet;cell,jacs 细分:eg:CA-A 投完Cover letter后,根据审稿结果修改后录用稿件,对于editor的问题必须逐条回答,editor推荐的稿件适当引用,投别刊需要修改。 阅读全文
posted @ 2019-11-12 20:45 YUANya 阅读(598) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 非人举例: 电影类题目 严肃片:熔炉|素媛|釜山行| 正面价值观:风雨哈佛路&Harrypotter 广告多为负面,可作批判夸张,eg汰渍|方便面广告 新能源相关话题要探索新能源,氦气(helium-3) 阅读全文
posted @ 2019-11-12 20:37 YUANya 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: TS如果可以想出原因就解释,如果比较直白就举例子。举例可以举有共鸣的人,名人or 家人。关键在于细节围绕wh-(what,where,who,when,why) or how-(how many ,how many) Edison: People will highly likely become 阅读全文
posted @ 2019-11-12 20:30 YUANya 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
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