Perguntas com a marcação «bioinformatics»

Estou procurando recursos (tutoriais, livros didáticos, webcast etc.) para aprender sobre Markov Chain e HMMs. Minha formação é como biólogo e atualmente estou envolvido em um projeto relacionado à bioinformática. Além disso, quais são os conhecimentos matemáticos necessários para ter uma compreensão suficiente dos modelos e HMMs de Markov? Eu …

57 references  markov-process  hidden-markov-model  bioinformatics 

Gostaria de saber se faz diferença na interpretação se apenas as variáveis ​​dependentes, dependentes e independentes ou apenas as independentes são transformadas em log. Considere o caso de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Eu posso interpretar o IV como o aumento percentual, mas como isso muda quando eu …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

A distribuição binomial negativa (NB) é definida em números inteiros não negativos e tem função de massa de probabilidade f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)=(k+r−1k)pk(1−p)r.f(k;r,p)={\binom {k+r-1}{k}}p^{k}(1-p)^{r}.Faz sentido considerar uma distribuição contínua em reais não negativos definidos pela mesma fórmula (substituindo k∈N0k∈N0k\in \mathbb N_0 por x∈R≥0x∈R≥0x\in\mathbb R_{\ge 0} )? O coeficiente binomial pode ser reescrito como …

24 distributions  negative-binomial  count-data  continuous-data  bioinformatics 

Sei que minha pergunta / título não é muito específico, tentarei esclarecê-la: As redes neurais artificiais têm projetos relativamente rígidos. É claro que, geralmente, eles são influenciados pela biologia e tentam construir um modelo matemático de redes neurais reais, mas nosso entendimento das redes neurais reais é insuficiente para a …

24 machine-learning  neural-networks  bioinformatics  artificial-intelligence  neuroscience 

Mais recentemente, li dois artigos. O primeiro é sobre a história da correlação e o segundo é sobre o novo método chamado Maximal Information Coefficient (MIC). Preciso da sua ajuda para entender o método MIC para estimar correlações não lineares entre variáveis. Além disso, as instruções para seu uso em …

20 correlation  nonparametric  bioinformatics  information-theory  mutual-information 

Eu tenho um conjunto de dados de teste altamente desequilibrado. O conjunto positivo consiste em 100 casos, enquanto o conjunto negativo consiste em 1500 casos. No lado do treinamento, eu tenho um pool de candidatos maior: o conjunto de treinamento positivo tem 1200 casos e o conjunto de treinamento negativo …

16 machine-learning  classification  data-mining  svm  bioinformatics 

A distribuição binomial negativa tornou-se um modelo popular para dados de contagem (especificamente o número esperado de leituras de seqüenciamento dentro de uma determinada região do genoma de um determinado experimento) em bioinformática. As explicações variam: Alguns o explicam como algo que funciona como a distribuição de Poisson, mas tem …

16 poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis 

Esta é uma pergunta ingênua de alguém que começa a aprender aprendizado de máquina. Atualmente, estou lendo o livro "Aprendizado de máquina: uma perspectiva algorítmica" de Marsland. Considero útil como um livro introdutório, mas agora gostaria de entrar em algoritmos avançados, aqueles que atualmente estão apresentando os melhores resultados. Estou …

14 machine-learning  clustering  bioinformatics 

Recentemente, me formei com mestrado em modelagem médica e biológica, acompanhada de engenharia matemática como pano de fundo. Embora meu programa educacional incluísse uma quantidade significativa de cursos de estatística matemática (veja abaixo uma lista), que gerenciei com notas bastante altas, freqüentemente acabo completamente perdida olhando a teoria e as …

13 mathematical-statistics  bioinformatics  computational-statistics 

Espero que alguém nesses fóruns possa me ajudar com esse problema básico nos estudos de expressão gênica. Fiz sequenciamento profundo de um tecido experimental e de controle. Em seguida, obtive valores de enriquecimento dobrado de genes na amostra experimental sob controle. O genoma de referência possui ~ 15.000 genes. 3.000 …

13 r  genetics  bioinformatics  microarray  biostatistics 

Antecedentes Biológicos Com o tempo, algumas espécies de plantas tendem a duplicar todo o seu genoma, ganhando uma cópia adicional de cada gene. Devido à instabilidade dessa configuração, muitos desses genes são excluídos e o genoma se rearranja e se estabiliza, pronto para duplicar novamente. Esses eventos de duplicação estão …

11 generalized-linear-model  contingency-tables  fishers-exact  genetics  bioinformatics 

Por que alguém usaria a idade e o quadrado da idade como covariáveis ​​em um estudo de associação genética? Eu posso entender o uso da idade se ela foi identificada como uma covariável significativa, mas estou perplexo quanto ao uso do quadrado da idade.

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Sempre dizemos que as estatísticas estão apenas lidando com dados. Mas também sabemos que a informática também está obtendo conhecimento da análise de dados. Por exemplo, o pessoal de bioinformática pode ficar totalmente sem bioestatística. Quero saber qual é a diferença essencial entre estatística e informática.

10 bioinformatics 

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última camada. …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty