一.为什么要校正case和control数量比例不平衡情况 试问作为生信届人员,最怕的是什么,当然是统计结果不靠谱.统计结果不靠谱包括两方面:一个是假阴性,一个是假阳性.假阴性可以理解为白天鹅被误当成丑小鸭了,假阳性可以理解为一大堆青蛙,你不知道哪个才是你的真命天子.假阴性就罢了,最多让你错过发现真理的机会,但万一假阳性呢,你拿着一个看似完美的结果吭哧吭哧做实验验证,一年半载的周期下来,什么结果都验证不出来,岂不是坑了做实验的人.因此,我们就要在源头上,把这个不靠谱的统计结果杜绝出去. 上一篇文

============================================================== Popular generalized linear models 将不同类型的数据做数值转换,转换为线性模型. 连续型变量且正态分布选择 离散型变量且二项分布选择logistics 计数变量且负二项分布选择自然对数 負二項分布是統計學上一種描述在一系列独立同分布的伯努利试验中,失败次数到达指定次数(记为r)时成功次数的離散概率分布. 比如,如果我们定义掷骰子随机变量x值

一.switch...case...的格式 switch(表达式) { case 常量表达式1: 语句; break; case 常量表达式2: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; case 常量表达式3: 语句; break; default: 语句; break; } switch要求: 1.case后面必须是常量表达式 2.case后常量表达式的值不能一样 3.switch后面表达式必须为整数,不能为浮点数 4.case后的语句可以有多个且不用花括号括起来

之前两篇博客springMVC源码分析--HandlerMethodReturnValueHandler返回值解析器(一)和springMVC源码分析--HandlerMethodReturnValueHandlerComposite返回值解析器集合(二)我们分别介绍了返回值处理器相关的东西,接下来我们选取一个简单的实现类ViewNameMethodReturnValueHandler来简单介绍一下返回值处理操作. 1.返回值为jsp页面地址 @RequestMapping(value = "i

在上一篇博客springMVC源码分析--HandlerMethodReturnValueHandler返回值解析器(一)我们介绍了返回值解析器HandlerMethodReturnValueHandler,接触到了HandlerMethodReturnValueHandlerComposite,简单来说HandlerMethodReturnValueHandlerComposite其实就是springMVC提供的所有的HandlerMethodReturnValueHandler集合,它定义了

loadrunner脚本中写入脚本输出log到外部文件,分析参数取值方式 分类: 心得 loadrunner 我的测试 2012-04-01 12:52 2340人阅读 评论(0) 收藏 举报 脚本loadrunnerstreamfilestring测试 .controller中运行脚本时无法查看输出log,可以手动写入代码输出log到外部文件,通过查看该log获得相关信息: 以下脚本是为了分析场景中多用户运行时参数列表如何取值(id,groupid,sid,uname),设置集合点后通过查看时

## 最近两天的成果 ''' ########################################## # # # 不忘初心 砥砺前行. # # 418__yj # ########################################## ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr import dat

sql中的case when 有点类似于Java中的switch语句,比较灵活,但是在Mysql中对于Null的处理有点特殊 Mysql中case when语法: 语法1: CASE case_value WHEN when_value THEN statement_list [WHEN when_value THEN statement_list] ... [ELSE statement_list] END CASE 语法2: CASE WHEN search_condition THEN s

switch (num) { case 1: Response.Write("1"); break; case 2: case 3: Response.Write("2|3"); break; default: Response.Write("default"); break; }

SELECT SM_ID,SM_CID,SM_STATION,SM_TIME,PS_CODE,PS_NUMBER,SS_NAME,SS_CODE, ( THEN '中转站' END) FROM dbo.PDA_STATION_MANAGE sm LEFT JOIN dbo.PDA_SIM ps ON sm.SM_CID=ps.PS_CID LEFT JOIN dbo.SBD_STATION ss ON sm.SM_STATION=ss.SS_ID

@RequestMapping("/userlist.do") public String getUserList(Model model){ HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes)RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest(); model.addAttribute("userList", sysUserService.fi

switch ($p) { case 'home': case '': $current_home = 'current'; break; case 'users.online': case 'users.location': case 'users.featured': case 'users.new': case 'users.browse': case 'users.search': case 'users.staff': $current_users = 'current'; break

HandlerMethodReturnValueHandler是用于对Controller中函数执行的返回值进行处理操作的,springMVC提供了多个HandlerMethodReturnValueHandler的实现类.

原文地址:http://blog.csdn.net/wchinaw/article/details/7325641 在一般的Android项目里R里面的资源声明看起来是这样的: public static final int ... 但是在ADT14之后,声明是这样的 public static int .. 所有case语句换成if 就可以了 Non-constant Fields in Case Labels In a regular Android project, constants i

三值测试法的定义(中文版20150601大纲): 取一个不超过边界.一个在边界上.一个超过边界的值. 这三个值其实还有另外一种叫法,分别是内点.上点和离点. 内点:不超过边界的点 上点:在边界上的点 离点:超过边界的点 以闭区间[10, 20]的右边界20为例(取值均为整数): 上点:20 离点:21 内点:19 要尤其注意开区间的情况.把上面的例子换成[10, 20)半开区间,仍以20为例: 上点:19 离点:20 内点:18 需要注意的是,当区间为开区间时,20已经不是边界上的点了,已经变成

String testResultPath = testRunner.testCase.testSuite.project.getPropertyValue( "testResultPath" ) def clientName = testRunner.testCase.testSuite.getPropertyValue( "ClientName" ) def cookie = '${#Project#cookie}'

GWAS研究中,表型分两种.第一种是线性的表型,如果身高.体重.智力等:第二种是二元的表型,比如患病和未患病,即通常所说的case和control.对于表型是线性的样本来说,是不存在case和control比例不平衡的情况的,但是对于表型是二元的样本,比如疾病和对照组(健康人群),case和control比例失衡,可能会出现N多的假阳性结果.具体看看下面的例子. 例子1:case和control比例在稍微正常的情况下,比如冠心病(coronaryartery disease,case:contr

译自  Emmanuel Goossaert (CodeCapsule.com) 在本文中,我将会逐组件地把Kyoto Cabinet 和 LevelDB的架构过一遍.目标和本系列第二部分讲的差点儿相同,通过分析现有键值对存储的架构来思考我应该怎样建立我自己键值对存储的架构.本文将包含: 1. 本架构分析的意图和方法 2. 键值对存储组件概览 3. Kyoto Cabinet 和LevelDB在结构和概念上的分析   3.1 用Doxygen建立代码地图   3.2 总体架构   3.3 接口

swich....case 条件分支多了之后,会严重的破坏程序的美观性. 比如这个 上述代码是用于两个进程之间通信的代码,由于通信的枚举特别的多,所以case的分支特别的多.导致了代码的可读性,可维护性严重下降.经过查找资料和重构,想到了一种可行的在这种情况替代switch...case的方案------利用键值对. 声明键值对对象 针对进程通信的代码逻辑,构建了如下的键值对. Dictionary<EnumMsg, Action<Message>> mMessageReceive

最近总是有需要单独对某一个类型的通路进行超几何分布的p值计算,这里记录一下python包的计算方法 使用scipy的stat里面的hypergeom.sf方法进行富集分析的p值计算 hsaxxxxx AA and Linoleic metabolism KEGG pathways Pathways KEGG (Homo sapiens (human)) 59 17 3586 141 3.32E-11 ------------ set in set background in background

现在GWAS已经属于比较古老的技术了,主要是碰到严重的瓶颈了,单纯的snp与表现的关联已经不够,需要具体的生物学解释,这些snp是如何具体导致疾病的发生的. 而且,大多数病找到的都不是个别显著的snp,大多数都找到了很多的snp,而且snp都落在非编码区了,这就导致对这些snp的解读非常的困难. 目前,已经有非常傻瓜式的GWAS pipeline了,比如:A tutorial on conducting genome‐wide association studies: Quality contr