摘要：
生命组学 进化方向有以下四个特性：Robustness：变稳定，比如杀虫剂最大浓度也有杀不死的虫子。Variability易变性与Diversification多样性，容易变多和变多。Complexity：变复杂，比如人的祖先是鱼。 生命起源可能是分子之间自组装，先有RNA与protein的组合，在
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posted @ 2019-10-16 00:17
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摘要：
讨论是整篇论文的精华和灵魂，考查作者的文献积累量和对所研究内容的理解深度，作者需要阐述为什么结果是重要的，内容包括理论、应用、在其他其他领域的作用及应用，阐述时要求直接明确。 具体而言，首先概述最重要的结果，根据是否符合最后结果做出解释，对能解释的问题加以解释，对不能解决的问题提出猜测，实在不能解决
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posted @ 2019-10-16 00:07
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摘要：
科研论文写作-图表 图像的特点是直观性高效，可用于描述非线性关系，将文字难以描述的内容表达出来。 Line graphs中有自变量和因变量，用于表示变化趋势。为了清晰简洁和易于辨认，所以其中的线条最好不超过5条，每条不低于0.6pt。要注明测量单位，不同变量使用不同符号容易区分。Bar graphs
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posted @ 2019-10-16 00:03
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生物统计与实验设计 成组t检验是将所有对象的数据随机分为两组，两组之间具有方差齐性，但是实际情况是不能能保证所有对象是一样的，所以可以采用配对t检验，即成组是所有对象有一组数据，而配对t检验有两组数据。但是配对t检验对样本量要求大，所以实际问题要结合实验设计。 百分率资料的显著性检验的关键在于将二项
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posted @ 2019-10-14 15:21
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知识产权 专利概述 专利有保护期20年，专利人具有垄断权，公司购买专利可选择一次交付或者投资入股，最常见的方式是投资入股，因为公司的目的是将智力成果转化为收益，而一次买断后可能专利无法给公司获利。专利不是物权而是智力成果或商誉，不是所有知识都能产生知识产权，比如重力加速度，专利与智力创造不直接相关。
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posted @ 2019-10-13 22:24
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应用统计学： 物理条件一致时，有理由认为方差是一致的。配对检验可排除物理影响，使方差变小，但是自由度降低了，即样本数变小。二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件： PP图统计图要看中间的贴近情况 即先通过直方图得到PP-plot，通过散点图拟合一个线性直线，找该直线的截距和斜率，通过截距和斜
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posted @ 2019-10-13 21:44
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应用统计学： 注意： 备择假设中不会有等号 就算是接受H0假设，也不能证明H0假设，此假设作用是拒绝H0假设从而接受H1假设，所以应该先写H1假设。 当真实值与估计值很相近时，β可以很大，图： 由上图推导可知n变大数据更集中于某值，则β也变小 假设检验整个过程就是：陈述H0H1假设，抽样后选择检验方
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posted @ 2019-10-13 20:32
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生物统计学 相关与回归 描述和预测统计之后，相关与回归预测变量之间的关系。 相关关系是变量间关系不能用函数精确表达，即不一一对应而是点分布在直线周围。 评价指标是相关系数，有总体相关系数和样本相关系数,协方差的正负性与相关系数的正负性同步，当相关系数为0时虽然无线性相关，但是可能存在其他非线性关系：
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posted @ 2019-10-13 19:53
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摘要：
生物统计学-重复测量的方差分析 之前的方差分析应用条件要求组之间是独立的，即某种因素下相同时段测量的结果数据，但4月与5月数据是有关系的，所以必须考虑某种因素下不同时段测量的结果数据，即使用重复测量的方差分析，即处理*基于时间因素的重复测量*同一时间下的重复测量。 这样的好处是克服时间效应，在样本数
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posted @ 2019-10-13 19:22
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摘要：
生命组学-药物基因组学 精准医学的内容有个人全基因组测序，移动可穿戴设备，它可以实时监测，深度学习模型预测疾病，对疾病预测做到有效、安全和可控。 药物基因组学就是研究疾病、化合物和靶点之间的关系，关键是找到能控制疾病的蛋白质结合腔。 遗传性疾病可通过家系研究，非遗传性疾病可通过GWS找突变位点，基于
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posted @ 2019-10-13 18:47
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