Mình không làm cụ thể về metabolic network. Kiến thức cơ bản của mình là learning and inference in graphical models, hiện đang tìm hiểu về ứng dụng trên signaling pathways, nhưng chưa đi đến đâu cả. Về mặt lý thuyết thì cũng tương tự như nhau.
Nếu có thể bạn cứ trình bày cụ thể (và dễ hiểu) hơn...
Căng thẳng là nói vui vậy thôi, tôi không có ý gì đâu.
Minimum cut set định nghĩa trên nodes có lẽ gần hơn với thực tế metabolic network hơn so với định nghĩa trên link. Minimum cut set có thể là candidate cho điểm yếu nhất của network mà tại đó có khả năng xảy ra đột biến, hoặc là điểm yếu...
Novel drug target có phải thuật ngữ đâu nhỉ?
Drug target thì hiểu nôm na là một mục tiêu mà thuốc hướng đến là được rồi, bạn làm gì căng thẳng thế. Ví dụ EGFR bị đột biến và overactive, người ta cho drug (TKI) vào để bám vào EGFR, biến đổi cấu hình và deactivate EGFR. Như vậy EGFR là một...
Mình hiểu thế này: Tuy khả năng hoạt động của protein phụ thuộc vào thứ tự chuỗi amino acid, nhưng khoảng cách di truyền nói chung chỉ so sách hai chuỗi có bao nhiêu giống, bao nhiêu khác tại cùng một vị trí nên việc đảo lộn các cột (có thể xảy ra với resampling) nói chung không ảnh hưởng gì đến...
Cái này hình như anh Lương giải thích không đúng lắm: Giả sử ta tung 1000 lần và có thể ước lượng được xác suất sấp ngửa, nhưng câu hỏi là nếu ta tung 1000 lần khác thì giá trị ước lượng đó thế nào... Để có câu trả lời ta phải tung thêm 1000 lần nữa. Thay cho việc tung 2*1000 lần (mỏi tay gấp...
"Zotero is a free, easy-to-use Firefox extension to help you collect, manage, and cite your research sources with 100 MB free online storage.-" nó là extension của Firefox mà. Chrome cũng có thể cài độc lập thì phải.
Ở dưới còn nhiều lựa chọn khác, không nhất thiết phải dùng Zotero. Ở đây có...
Thực tế là thế, theo kinh nghiệm của em người xử lý số liệu nên bắt đầu với mô tả hình ảnh (visualisation) ở dạng nguyên thuỷ nhất nếu có thể. (Có một câu dẫn của ai đó: "You have to look at the data many times before modelling them."). Khi kết luận có thể phỏng đoán cảm tính từ đầu thì người ta...
À, phải nói thêm là các qui tắc xác định outliers 3-sigma hoặc 4-sigma là áp dụng cho các phân bố chuẩn và gần chuẩn. Với các phân bố có long-tails thì qui tắc này không dùng được, và thực tế là các số liệu extreme như vậy không phải là các outliers (theo cách mà em vẫn gọi), chúng tuân theo...
Em tóm tắt cách em hay làm với một thí nghiệm đơn: vẽ histogram hai dãy số liệu trên cùng một hình và đánh giá mức độ tin tưởng của giả thiết thống kê bằng mắt; bước đánh giá bằng mắt quyết định chính yếu "niềm tin" rằng mình hay bác bỏ hay chấp nhận giả thiết trơ; việc chọn và thực hiện test...
Em chưa vẽ được cái histogram để đánh giá số liệu, tuy nhiên nhìn qua cho thấy số liệu có vẻ long-tailed, phân bố có vẻ rất không chuẩn nên chắc không dùng được Fisher test. Long-tailed cũng là nguyên nhân khó khăn xác định các outliers. Vì phân bố không rõ ràng, nếu dùng classical hypothesis...
Vâng, anh thử mô tả thí nghiệm xem ạ, nếu hiểu được gì thì em tham gia theo dõi.
Dù chưa rõ lắm nhưng ví dụ mà anh nêu trong ngoặc là một mixture, về cơ bản thông tin tóm lược trong mean value không được đầy đủ (và có lẽ mean phải tính weighted theo loài). Một đại lượng có thể thấy ngay rất...
-Do ký hiệu "]" ở cuối bị nhận nhầm là link, em post lại http://cran.r-project.org/web/packages/outliers/outliers.pdf
-Em không hiểu rõ vấn đề lắm, có thể anh dùng từ "outliers" với nghĩa khác, nhưng theo em hay dùng thì "outliers" là các số liệu kỳ dị do sai sót đo đạc là chính và mọi outlier...
Thông thường với các thí nghiệm đơn lẻ em nhận diện outliers bằng mắt trên histogram, thế là đơn giản và có khi hiệu quả hơn cả. Nếu bắt buộc xử lý dãy các thí nghiệm với số lượng lớn thì về cơ bản vẫn phải dựa trên giả thiết về phân bố chuẩn, hoặc exponential, hoặc các dạng tiệm cận khác nhau...
This site uses cookies to help personalise content, tailor your experience and to keep you logged in if you register.
By continuing to use this site, you are consenting to our use of cookies.