16S结题报告中都会有这么一张图: 这张图是OTU Rank曲线,该曲线可以展示样品的多样性.而样品的多样性常通过以下两个方面进行解释:物种的丰富程度和均匀程度.Rank曲线中,曲线在横轴上的跨度越长,表明样品的物种含量越丰富:曲线越平坦,表示样品的物种组成越均匀. 图中,横坐标按照丰度由高至低排序的OTU数量,纵坐标为OTU丰度.样本曲线的延伸终点的横坐标位置为该样本的OTU数量.若曲线越平滑下降,表明样本的多样性高:若曲线快速陡然下降.则表明样本中的优势菌群所占比例高,多样性低. relat

单位: 上海中医药大学 蚌埠医学院 上海交通大学附属第六人民医院 夏威夷大学癌症中心 第二军医大学 技术:非靶向代谢组学,16S rRNA测序技术 一. 概述: 本研究对小鼠进行高脂饮食,根据体重增长率将其分为易胖类小鼠(OP)和不易胖小鼠(OR).通过气相质谱对其血浆代谢物进行分析,同时利用16S rRNA测序的方法对其肠道微生物进行测序分析.在Con,OP,OR共鉴定到60种差异代谢物,其中27种是OP相关的.这些差异代谢物重要集中于糖酵解.脂质和氨基酸代谢.TCA循环等.在肠道研究中,OP

An enterotype is a classification of living organisms based on its bacteriological ecosystem in the gut microbiome. 相关经典文章:Enterotypes of the human gut microbiome 待续~   在近几年里,科学家们在被我们称作人体微生物生态组(microbiome)的世界里发现了令人惊奇的多样性现象.寄生在我们人体内(外)的微生物所组成的微生物生态组具有

“粪便银行”:救人拿钱两不误 如果你年龄小于50岁,排便规律,而且愿意每天去美国麻省麦德福德跑一趟,那么没准你可以每天得到40美元的外快,而你需要做的事情只是生产便便. 要想得到这笔收入,请拜访“开放生物群”(OpenBiome).它是全美唯一的独立非营利性“粪便银行”,初建于2012年,由麻省理工学院博士后马克•史密斯(Mark Smith)创立.开放生物群向33个州的122家医院提供粪便样本用于肠道菌群移植治疗. 为什么要捐粪便? 粪便库收集的这些粪便样本主要用于治疗一种特殊的肠道感染——艰

注:从进入生信领域到现在,已经过去快8年了.生物信息学包含了我最喜欢的三门学科:生物学.计算机科学和数学.但是如果突然问起,什么是生物信息学,我还是无法给出一个让自己满意的答案.于是便有了这篇博客. 起源 据说在1970年,荷兰科学家Paulien Hogeweg和Ben Hesper最早在荷兰语中创造了"bioinformatica"一词,英语中的"bioinformatics" 在1978年首次被使用.这两位科学家当时使用该词来表示: The study of

ylbtech-AI-Info-Micron:人如其食:人工智能和人类微生物组 1.返回顶部 1. 人如其食:人工智能和人类微生物组 “相信你身体发出的信号”,的确是一个很好的建议.研究人员在不遗余力地向我们展示,我们体内的肠胃等器官状态对我们的生活质量有着具有巨大且往往看不见的影响. 消化道和皮肤上的细菌.真菌.病毒和原生动物被称为微生物群系或微生物组,会对我们的健康.福祉.情绪.寿命甚至体重产生重大影响.微生物组研究人员认为,就人类生命而言,微生物组扮演的角色可能与 DNA 同等重要. 微生

题目:高脂饮食下易肥胖小鼠的代谢和肠道微生物特性研究 Metabolic and gut microbial characterization of obesity-prone mice under high-fat diet 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:February 22, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.8b00945 分享人:赵容丽 内容与观点: 肥胖在世界范围内广泛流行,是代谢疾病的关键危险因素,常可引发糖脂

什么是Bootstrap? Bootstrap是Twitter推出的一个开源的用于web前端开发的工具包.它由Twitter的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作开发,是一个CSS/HTML框架.Bootstrap提供了优雅的HTML和CSS规范,它即是由动态CSS语言Less写成.Bootstrap一经推出后颇受欢迎,一直是GitHub上的热门开源项目,包括NASA的MSNBC(微软全国广播公司)的Breaking News都使用了该项目. [1]. 简单来说Bootst

文献名:Current understanding of human metaproteome association and modulation(人类宏蛋白质组研究近期综述) 期刊名:J Proteome Res 发表时间: (2019年10月) IF:3.78 技术:宏蛋白质组综述   一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 过去的十年中,宏蛋白为人们更好地了解微生物组的功能特征提供数据.尽管已经有高通量宏蛋白质组的数据,但是对其功能的认识还不清楚,最重要的是,这些蛋白质分子

作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂.今天又理解了一下.看了这篇文章: https://www.douban.com/note/247271147/?type=like 讲的很好. 都是基于这张图,先贴一下: PR Precision-Recall曲线,这个东西应该是来源于信息检索中对相关性的评价吧,precision就是你检索出来的结果中,

本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精度:在信息检索(IR)领域

相关评价指标在这片文章里有很好介绍 信息检索(IR)的评价指标介绍 - 准确率.召回率.F1.mAP.ROC.AUC:http://blog.csdn.net/marising/article/details/6543943 ROC曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic) 比较分类模型的可视工具,曲线上各点反映着对同一信号刺激的感受性. 纵轴:真正率(击中率)true positive rate ,TPR,称为灵敏度.所有实际正例中,正确识别的正例

只是为了复习一下,在评价分类器的性能好坏时,通常用recall和precision, PS:CNN做图像分类还是用了loss 和 accuracy 使用ROC的目的在于更好的(直观+量化)评价分类模型性能 举个例子:对于0-1两分类的情况,测试样本中有A类样本90个,B 类样本10个.分类器C1把所有的测试样本都分成了A类,分类器C2把A类的90个样本分对了70个,B类的10个样本分对了5个. 则C1的分类精度为 90%,C2的分类精度为75%.但是,显然C2更有用些.另外,在一些分类问题中犯不

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. ROC曲线的例子 考虑一个二分问题,即将实例分成正

AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间.Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好. 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值,AUC值越大,当前分类算法越有可能将正样本排在负样本前面,从而能够更好地分类. 1. 什么是ROC曲线? ROC曲线是Receiver operating characteristic curve的简称,中文名为“

ROC曲线与AUC值   本文根据以下文章整理而成,链接: (1)http://blog.csdn.net/ice110956/article/details/20288239 (2)http://blog.csdn.net/chjjunking/article/details/5933105   1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种用来度量分类模型好坏的一个标准.这样的标准其实有很多,例如:大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准:分类精

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计项目联系QQ:231469242 用条件概率理解混合矩阵容易得多 sensitivity:真阳性

ROC曲线: roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. ROC曲线的横轴: 负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 预测为正样本但是实际为负样本的数目占所有负样本的数目的比例 ROC 纵轴: 真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 预测为正样本

文章中文名:在葡聚糖硫酸钠(DSS)诱导下的结肠炎模型伴随着细菌蛋白质丰度和功能的改变 单位: 1 Helmholtz-Centre for Environmental Research - UFZ, Department of Molecular Systems Biology,Leipzig, Germany 2 Fraunhofer Institute for Cell Therapy and Immunology, Department of Therapy Validation, Le

之前给大家写过一个临床预测模型:R数据分析:跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型,里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标,那么今天就再进一步,给大家分享一些和临床决策实际相关的指标,主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis. 校准曲线 做预测模型都应该报告校准曲线的: Reporting on calibration performance is recommended by the TRIPOD (Tran