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生 信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析； 临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。 我们介绍过，TIMER和TISIDB数据库都是做肿瘤免疫浸润分析的神器，但是数据库之间的组合是非常有讲究的。那么，怎样用好肿瘤免疫数据库呢？这篇文章以前分享过，值得重新学习。 影响因子4分+。 文章题目 摘要部分 正文部分。 先 是开源数据与课题组数据结合的情况，在纯生信论文越来越多的背景下，这种数据展示形式会更加普遍。 即使在顶级期刊，这种形式也很多见，也体现研究的科学性，增加数据的可 信 度。 首先是三线图的临床数据，用PPT就可以完成。 GEO数据和TCGA数据的Meta分析，结合HPA数据库的病理染色结果， 从mRNA水平到蛋白水平，该实验结果很有层次感（其实要是再有RT-PCR的实验结果就更好了） 。上述TCGA数据和GEO数据可以通过ONCOMINE数据设定条件，然后筛选出相应的数据，再进行meta分析，数据要用作图软件Graghpad Prism。 基因表达差异与病理分析，存活率之间的相关性

生 信论文的套路 ONCOMINE从全景、亚型两个维度做表达差异分析； 临床标本从蛋白水平确认（或HPA数据库），很重要； Kaplan-Meier Plotter从临床意义的角度阐明其重要性； cBio-portal数据库做基因组学的分析（机制一）； STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路（机制二）； TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征（机制三）。 我们介绍过，TIMER和TISIDB数据库都是做肿瘤免疫浸润分析的神器，但是数据库之间的组合是非常有讲究的。那么，怎样用好肿瘤免疫数据库呢？这篇文章以前分享过，值得重新学习。 影响因子4分+。 文章题目 摘要部分 正文部分。 先 是开源数据与课题组数据结合的情况，在纯生信论文越来越多的背景下，这种数据展示形式会更加普遍。 即使在顶级期刊，这种形式也很多见，也体现研究的科学性，增加数据的可 信 度。 首先是三线图的临床数据，用PPT就可以完成。 GEO数据和TCGA数据的Meta分析，结合HPA数据库的病理染色结果， 从mRNA水平到蛋白水平，该实验结果很有层次感（其实要是再有RT-PCR的实验结果就更好了） 。上述TCGA数据和GEO数据可以通过ONCOMINE数据设定条件，然后筛选出相应的数据，再进行meta分析，数据要用作图软件Graghpad Prism。 基因表达差异与病理分析，存活率之间的相关性

欢迎关注”生信修炼手册”! TIMER是一款肿瘤浸润免疫细胞组分分析软件，输入肿瘤样本的基因表达谱数据，预测每个肿瘤样本中浸润的免疫细胞组成，支持以下6种免疫细胞的分析 B cell CD8+ T cell CD4+ T cell Macrophage Neutrophil Dendritic cell 通过该软件对TCGA中的肿瘤样本的表达谱数据进行分析，将肿瘤浸润的免疫细胞与基因的表达量，基因突变，体细胞拷贝数变异等数据相关联，所有的结果整理成了一个综合性的网站，网址如下 https://cistrome.shinyapps.io/timer/ 对应的文章链接如下 http://cancerres.aacrjournals.org/content/canres/77/21/e108.full.pdf 该网站分成了以下几个模块 1. Gene 查看TCGA不同肿瘤中，免疫细胞以及肿瘤纯度与基因表达量的相关性，结果示意如下 2. Survival 利用浸润的免疫细胞和基因表达量等信息进行生存分析，给出了cox回归模型的公式，示意如下 生存曲线示意如下 3. Mutation 探究肿瘤免疫细胞浸润与体细胞突变的相关性，利用是否包含该基因的突变将肿瘤样本分为野生型和突变型两类，比较两类样本间浸润的免疫细胞分布情况，结果示意如下 4. SCNA 探究肿瘤免疫细胞浸润与体细胞拷贝数的相关性

特征工程系列：特征预处理（下） 本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~ 0x00 前言 数据预处理包含数据探索、数据清洗和特征预处理三部分，《 特征工程系列：特征预处理（上） 》介绍了无量纲化和特征分桶相关的处理方法，本章将继续介绍特征预处理中的统计变换和类别特征编码相关内容。 0x01 统计变换 数据分布的倾斜有很多负面的影响。我们可以使用特征工程技巧，利用统计或数学变换来减轻数据分布倾斜的影响。使原本密集的区间的值尽可能的分散，原本分散的区间的值尽量的聚合。 这些变换函数都属于幂变换函数簇，通常用来创建单调的数据变换。它们的主要作用在于它能帮助稳定方差，始终保持分布接近于正态分布并使得数据与分布的平均值无关。 1.Log变换 1）定义 Log变换通常用来创建单调的数据变换。它的主要作用在于帮助稳定方差，始终保持分布接近于正态分布并使得数据与分布的平均值无关。 Log 变换属于幂变换函数簇。该函数用数学表达式表示为 自然对数使用 b=e，e=2.71828，通常叫作欧拉常数。你可以使用通常在十进制系统中使用的 b=10 作为底数。 当应用于倾斜分布时 Log 变换是很有用的，因为Log变换倾向于拉伸那些落在较低的幅度范围内自变量值的范围

作者 | 白明 责编 | 张文 来源 | 本文转载自 TonyBai 题图 | 自视觉中国 2020，这一六十年一遇的庚子年的确“名不虚传”。 在这一年发生了很多事，而最受瞩目的事情莫过于新冠疫情的全球大流行。疫情给全球的经济带来了近似毁灭性的打击，给人们的生命带来了极大威胁，给人们的生活也带来了很大痛苦及不确定性。好在这个糟糕的 2020 年马上就要过去了！相信此时此刻每个人心中都会有一句呐喊：“2020，快滚吧！”。 然而肆虐的新冠疫情并没有阻挡住 Go 语言前进的坚实步伐。在这艰难的一年中，在 Go 核心开发团队和 Go 社区的齐心协力下，Go 同样取得了不俗的成绩，甚至在 2020 年 3 月(那时Go 1.14 版本中还一度挤进前十(而 2019 年同期，Go 仅位列 18 位)： 这恰说明 Go 语言的开发与推广工作得到了更多来自全球的开发者的认可。 在这篇文章中，我们就来做一下 2020 年 Go 语言的盘点 ，看看在 2020 年围绕 Go 语言、Go 社区和 Go 生态圈都发生了哪些有影响和有意义的事情。 面对大流行，Go 核心团队给出“定心丸” 但真正的全球大流行则大致始于 2020 年 3 月。面对新冠全球大流行，Go 核心开发团队于 3 月 25 日作出反应，在官博发表文章《Go, the Go Community, and the Pandemic》

原文链接: http://tecdat.cn/?p=18348 “ 应用线性模型 ”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。通常，我会介绍理论的主要观点：假设，主要结果，并进行示范来直观地解释。这里查看一个真实的案例研究，它包含真实数据，2400个观测值，34个变量。 这里只有11个观察值，一个简单的线性模型。让我们对这些数据进行线性回归 plot(base,pch=19,ylim=c(30,180)) abline(lm(y~x,data=base),col="red") 回归线（最大程度地减少误差平方和）是红色曲线 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 50.7225 39.3979 1.287 0.23 x 0.4867 0.2747 1.772 0.11 我们可以清楚地看到我们的曲线似乎是凹的，开始时增加，结束时减少，可以进行非参数平滑 scatter.smooth(x, y, lpars = list(col = "red") 我们可以进一步回答 “最大 数目在 哪里吗”， 可以建议一个值，找到一个置信区间吗？ 我们可以考虑一个二次模型，换句话说，我们的预测将是 抛物线 。 lm(y~x+I(x^2),data=base) 我们可以看到

download: Go开发工程师：迎接上升风口，踏入蓝海行业！ 适合零基础小白学习吗 小同学，当你问出这句话的时候，就说明你已经不是小白了，你是个很有主见的“大人”了，要是你问零基础适合学习么？我肯定的告诉你：非常适合，而且要相信自己不是小白，而是小牛~祝你更进一步，加油~ 课程中的项目是真的企业级/商业级项目么？ 同学这个问题是我见过问得最有水平的问题了~ 确实网络上充斥了很多美其名曰“企业级/商业项目”，然而当你咨询想要体验一下项目效果，这么最低的标准都达不到，也就是网络充斥很多打着“企业级”名号的耍流氓项目，他们连最低的企业级标准--可部署可上线标准都达不到！ 那么，同学想一下这个问题：什么样的标准才能称之为“企业级/商业级”?那么我认为有如下几点标准必须符合： 1、 【最低标准】可部署可上线（课程两个分别打开微信，搜索“租辆酷车”、“波哥电商”体验项目） 2、 真正的三端分离项目（两项目都符合，以微商城举例） 3、 满足企业真实的开发场景（以共享出行项目为例） （1） 先进的google设计理念+架构实践 （2） 符合当前最前卫的开发流程 （3） “敏捷开发”、“领域驱动DDD”等的最佳实践 4、 符合企业标准架构演进：从三端分离到微服务化项目迭代 （1） 微电商项目（前端+后端+后台管理-->搜索微服务化） （2） 共享出行项目（Typescript前端+后端+Vue3