- Sentieon | 每周文献-Genetic Disease（遗传病）-第二期 Sentieon | 每周文献-Genetic Disease（遗传病）-第二期
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- 回归和分类模型的评价指标不完全相同。下面是它们的常见评价指标： 回归模型的评价指标： 均方误差（MSE）：所有数据点预测误差的平方和的均值。 均方根误差（RMSE）：均方误差的平方根。 平均绝对误差（MAE）：所有数据点预测误差的绝对值之和的均值。 R平方（$R^2$）：模型拟合数据的程度，范围在0到1之间。$R^2=1$表示模型完美拟合数据，$R^2=0$表示模型无法解释数据。 回归和分类模型的评价指标不完全相同。下面是它们的常见评价指标： 回归模型的评价指标： 均方误差（MSE）：所有数据点预测误差的平方和的均值。 均方根误差（RMSE）：均方误差的平方根。 平均绝对误差（MAE）：所有数据点预测误差的绝对值之和的均值。 R平方（$R^2$）：模型拟合数据的程度，范围在0到1之间。$R^2=1$表示模型完美拟合数据，$R^2=0$表示模型无法解释数据。
- 我们说过分析的最终目的就是为了通过客观的数据去发现公司业务存在的问题，那怎么通过什么数据呢？业务那么多，我到底该用哪些数据啊？这个时候我们就需要找到一个衡量业务好坏的标准了，那这个标准就是我们要说的指标。例如：上文的离职率就是一个反映企业员工稳定性的核心指标；销售额是反映一个销售公司经营情况的核心指标；日活跃用户数是反映一款APP是否受欢迎的核心指标等等。每个行业的常用指标是不同的，这里主要介绍一 我们说过分析的最终目的就是为了通过客观的数据去发现公司业务存在的问题，那怎么通过什么数据呢？业务那么多，我到底该用哪些数据啊？这个时候我们就需要找到一个衡量业务好坏的标准了，那这个标准就是我们要说的指标。例如：上文的离职率就是一个反映企业员工稳定性的核心指标；销售额是反映一个销售公司经营情况的核心指标；日活跃用户数是反映一款APP是否受欢迎的核心指标等等。每个行业的常用指标是不同的，这里主要介绍一
- 目录1、什么是数据透视表2、如何操作3、数据透视表的优势4、适用什么场景5、使用前注意事项1、什么是数据透视表先来举个例子看下面这段对话下午5点30boss：把这张表给我整理成如下格式，就是根据平台给我汇总一下销量和收入，我要做个数据统计同学们，你们接到这样的需求之后，有什么想法呢？哈哈，第一个想法肯定是，我滴妈呀，为啥临到下班点给我派活，一天都干啥去了，是逼我加班么，这是什么boss，真... 目录1、什么是数据透视表2、如何操作3、数据透视表的优势4、适用什么场景5、使用前注意事项1、什么是数据透视表先来举个例子看下面这段对话下午5点30boss：把这张表给我整理成如下格式，就是根据平台给我汇总一下销量和收入，我要做个数据统计同学们，你们接到这样的需求之后，有什么想法呢？哈哈，第一个想法肯定是，我滴妈呀，为啥临到下班点给我派活，一天都干啥去了，是逼我加班么，这是什么boss，真...
- 关键词：应用遗传流行病学；群体测序；群体基因组；基因组变异检测；文献简介标题（英文）：The Impact of ACEs on BMI: An Investigation of the Genotype-Environment Effects of BMI标题（中文）：ACEs对BMI的影响：探究BMI的基因型-环境效应发表期刊：Behavior Genetics作者单位：美国俄勒冈州立大... 关键词：应用遗传流行病学；群体测序；群体基因组；基因组变异检测；文献简介标题（英文）：The Impact of ACEs on BMI: An Investigation of the Genotype-Environment Effects of BMI标题（中文）：ACEs对BMI的影响：探究BMI的基因型-环境效应发表期刊：Behavior Genetics作者单位：美国俄勒冈州立大...
- 该研究对PRKAG2队列的扩展临床随访揭示了对该罕见疾病的宝贵见解。据报道，该研究是对来自南亚地区（印度次大陆）的 PRKAG2 队列的临床谱、结果和遗传分析的首次全面分析。因此，从完全不同的人口统计学和人群角度，为理解这种罕见的心肌病增加了一个新的维度。 该研究对PRKAG2队列的扩展临床随访揭示了对该罕见疾病的宝贵见解。据报道，该研究是对来自南亚地区（印度次大陆）的 PRKAG2 队列的临床谱、结果和遗传分析的首次全面分析。因此，从完全不同的人口统计学和人群角度，为理解这种罕见的心肌病增加了一个新的维度。
- 导读：Cisco WebEx 早期数据平台采用了多系统架构（包括 Trino、Pinot、Iceberg 、 Kyuubi 等），面临架构复杂、数据冗余存储、运维困难、资源利用率低、数据时效性差等问题。因此，引入 Apache Doris 替换了 Trino、Pinot 、 Iceberg 及 Kyuubi 技术栈，依赖于 Doris 的实时数据湖能力及高性能 OLAP 分析能力，统一数据湖... 导读：Cisco WebEx 早期数据平台采用了多系统架构（包括 Trino、Pinot、Iceberg 、 Kyuubi 等），面临架构复杂、数据冗余存储、运维困难、资源利用率低、数据时效性差等问题。因此，引入 Apache Doris 替换了 Trino、Pinot 、 Iceberg 及 Kyuubi 技术栈，依赖于 Doris 的实时数据湖能力及高性能 OLAP 分析能力，统一数据湖...
- cfDNA分析在揭示新冠肺炎进展中的组织参与情况和疾病机制方面的潜力。它强调了cfDNA作为无创生物标志物在疾病严重程度检测、患者监测和预后评估中的应用价值。这种方法为理解新冠肺炎的病理生理学提供了新的视角，并可能帮助开发更有针对性的治疗策略。 cfDNA分析在揭示新冠肺炎进展中的组织参与情况和疾病机制方面的潜力。它强调了cfDNA作为无创生物标志物在疾病严重程度检测、患者监测和预后评估中的应用价值。这种方法为理解新冠肺炎的病理生理学提供了新的视角，并可能帮助开发更有针对性的治疗策略。
- 在现代化的数据分析场景中，数据量以指数级速度快速膨胀，分析维度在不断扩展，查询逻辑的复杂度也在日益增加。从性能角度考虑，在承担高并发查询的压力下，秒级别甚至更快的响应速度已成为基本需求。同时，面对有限的计算资源，成本及性能如何平衡，严格的资源管控也显得尤为重要。物化视图作为一种有效的解决方案，兼顾了视图的灵活性和物理表的高性能。它可以预先计算并存储查询结果集，从而在查询请求到达时直接从物化视... 在现代化的数据分析场景中，数据量以指数级速度快速膨胀，分析维度在不断扩展，查询逻辑的复杂度也在日益增加。从性能角度考虑，在承担高并发查询的压力下，秒级别甚至更快的响应速度已成为基本需求。同时，面对有限的计算资源，成本及性能如何平衡，严格的资源管控也显得尤为重要。物化视图作为一种有效的解决方案，兼顾了视图的灵活性和物理表的高性能。它可以预先计算并存储查询结果集，从而在查询请求到达时直接从物化视...
- 本研究展示了整合多组学数据在揭示肿瘤异质性和耐药机制方面的强大潜力。ResolveOME为研究单细胞水平的基因调控机制提供了新的有力工具，有助于更好地理解肿瘤进展和耐药性的分子机制。这种方法不仅深化了对癌症生物学的认识，还为开发更精准的个体化治疗策略提供了重要依据。 本研究展示了整合多组学数据在揭示肿瘤异质性和耐药机制方面的强大潜力。ResolveOME为研究单细胞水平的基因调控机制提供了新的有力工具，有助于更好地理解肿瘤进展和耐药性的分子机制。这种方法不仅深化了对癌症生物学的认识，还为开发更精准的个体化治疗策略提供了重要依据。
- 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.7 版本已于 2024 年 11 月 10 日正式发布。2.1.7 版本持续升级改进，同时在湖仓一体、异步物化视图、半结构化数据管理、查询优化器、执行引擎、存储管理、以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。立即下载：https://doris.apache.org/downloadGitHub 下载：https://githu... 亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.7 版本已于 2024 年 11 月 10 日正式发布。2.1.7 版本持续升级改进，同时在湖仓一体、异步物化视图、半结构化数据管理、查询优化器、执行引擎、存储管理、以及权限管理等方面完成了若干修复。欢迎大家下载使用。立即下载：https://doris.apache.org/downloadGitHub 下载：https://githu...
- DNAscope在不同样本和不同覆盖度水平下都能达到比DNAseq更高的准确性。使用GA4GH分层区域进行的分层分析，能够确认DNAscope在大多数分层区域中都具有高准确性，并突显了DNAscope在indels包含变异检测较困难的基因组区域的分层中具有更高的准确性。DNAscope结合了GATK's HaplotypeCaller中使用的成熟数学和统计模型，以及用于变异基因型分析的机器学习方法 DNAscope在不同样本和不同覆盖度水平下都能达到比DNAseq更高的准确性。使用GA4GH分层区域进行的分层分析，能够确认DNAscope在大多数分层区域中都具有高准确性，并突显了DNAscope在indels包含变异检测较困难的基因组区域的分层中具有更高的准确性。DNAscope结合了GATK's HaplotypeCaller中使用的成熟数学和统计模型，以及用于变异基因型分析的机器学习方法
- Pandas部分应掌握的重要知识点，复习总结Pandas库的相关内容。 Pandas部分应掌握的重要知识点，复习总结Pandas库的相关内容。
- 当前，各企业正面临前所未有的数据增量，不仅体现在数据规模的急剧上升，还体现在数据的类型多样性和产生速度的加快。数据体量大固然蕴藏着更大的潜力及可能性，但如何有效利用这些数据，解决实际问题、赋能业务增长，才是各企业发展的关键。因此，企业亟需搭建高效的数据处理与分析平台，以帮助其从海量数据中提取有价值的信息。作为开源的现代化数据仓库项目，Apache Doris 自诞生以来便以其强大的实时分析能... 当前，各企业正面临前所未有的数据增量，不仅体现在数据规模的急剧上升，还体现在数据的类型多样性和产生速度的加快。数据体量大固然蕴藏着更大的潜力及可能性，但如何有效利用这些数据，解决实际问题、赋能业务增长，才是各企业发展的关键。因此，企业亟需搭建高效的数据处理与分析平台，以帮助其从海量数据中提取有价值的信息。作为开源的现代化数据仓库项目，Apache Doris 自诞生以来便以其强大的实时分析能...
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