GWAS宝刀未老

相关推荐

• 高分生信SCI套路攻略！精选我最喜欢的3大套路！谁用谁高分！（附代码）

  基于线性模型的特征筛选方法 大家好,我是风风.单细胞系列的推文告一段路,我们把基本分析和常见的高级分析基本都走了一遍,剩下的就是实操进行排列组合了.今天我们来聊点新的内容--基于线性模型的特征筛选方法 ...

• 基因分型是什么？基因分型检测方法

  基因分型(Genotyping)又称为基因型分析(Genotypic assay),是利用生物学检测方法测定个体基因型(Genotype)的技术,使用技术包括聚合酶链反应(PCR).基因测序.DNA片 ...

• GWAS | 原理和流程 | 全基因组关联分析 曼哈顿图 Manhattan_plot | QQ p...

  生物空间站 17篇原创内容公众号名词解释和基本问题:关联分析:就是AS的中文,全称是GWAS.应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态:SNP为分子遗传标记,进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析,通过 ...

• R语言解决Lasso问题

  Lasso回归复杂度调整的程度由参数lambda来控制,lambda越大模型复杂度的惩罚力度越大,从而获得一个较少变量的模型.Lasso回归和bridge回归都是Elastic Net广义线性模型的特 ...

• R语言高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据（含练习题）

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=23378 1 介绍 在本文中,我们将研究以下主题 证明为什么低维预测模型在高维中会失败. 进行主成分回归(PCR). 使用glmnet()进行岭回归 ...

• R语言Bootstrap的岭回归和自适应LASSO回归可视化

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=22921 拟合岭回归和LASSO回归,解释系数,并对其在λ范围内的变化做一个直观的可视化. # 加载CBI数据 # 子集所需的变量(又称,列) CB ...

• Lasso算法理论介绍

  先看一波过拟合: 图中,红色的线存在明显的过拟合,绿色的线才是合理的拟合曲线,为了避免过拟合,我们可以引入正则化. 下面可以利用正则化来解决曲线拟合过程中的过拟合发生,存在均方根误差也叫标准误差,即为 ...

• 【影像组学预测模型-Radiomics】实操教学

  影像组学(Radiomics)是一个新兴的概念,2012 年由荷兰学者 Philippe Lambin 首次提出,其定义是借助计算机软件,从医学影像图像中挖掘海量的定量影像特征,使用统计学和/或机器学 ...

• Feature Selection in R · mlampros

  Feature Selection in R 14 Feb 2016 This blog post is about feature selection in R, but first a few w ...

• R语言惩罚logistic逻辑回归（LASSO,岭回归）高维变量选择的分类模型案例

  原文链接:http://tecdat.cn/?p=21444 逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选.概率预测.分类等,例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问 ...