1、首先在github上下载模型代码:https://github.com/taoxugit/AttnGAN(此为Python2.7版本) :star2::star2::star2:最近在github上找到了AttnGAN的python3版本,可以有效避免很多语法错误,推荐下载(22年2月28日更新):star2::star2::star2:: https://github.com/davidstap/AttnGAN 2、下载为鸟类预处理的元数据:...
这里使用这两个数据集进行RRA的复现:GSE101586、GSE112214。 首先我们先将差异分析表格进行修改,只留下基因名和logFC这两列,因为RRA是用logFC进行分析合并,因此保留logFC就够了并且保存成Txt格式。 使用代码如下: rm(list = ls()) #BiocManager::install("RobustRankAggreg",force = TRUE,ask = F,update = ...
复现流程包括差异分析、数据整合、circRNA-miRNA-mRNA网络构建、实验验证等部分。首先，使用RobustRankAggreg（RRA）对不同数据集的差异基因进行整合，筛选出共同的差异基因。然后，通过GEO2对数据集进行检索和分析，确保样本间的归一化。接着，使用RRA对差异基因进行复现，并将差异分析表格修改为只保留基因名...
Ⅱ. 探索与奖励下的旅程式学习即是一种形式化泛化的组合,在这一形式化框架下蕴含着诸如数学定理证明、代码编程、物理规律探索、生化机制探索甚至关联着在数理化生等多基础科学跨学科思想间、宏观与微观视角下多表型间等可泛化迁移的领域内及跨领域泛化组合。
1、首先在github上下载模型代码:https://github.com/taoxugit/AttnGAN(此为Python2.7版本) :star2::star2::star2:最近在github上找到了AttnGAN的python3版本,可以有效避免很多语法错误,推荐下载(22年2月28日更新):star2::star2::star2:: https://github.com/davidstap/AttnGAN ...
这里使用这两个数据集进行RRA的复现:GSE101586、GSE112214。 首先我们先将差异分析表格进行修改,只留下基因名和logFC这两列,因为RRA是用logFC进行分析合并,因此保留logFC就够了并且保存成Txt格式。 使用代码如下: rm(list = ls)#BiocManager::install("RobustRankAggreg",force = TRUE,ask = F,update = F)li...
这里使用这两个数据集进行RRA的复现:GSE101586、GSE112214。 首先我们先将差异分析表格进行修改,只留下基因名和logFC这两列,因为RRA是用logFC进行分析合并,因此保留logFC就够了并且保存成Txt格式。 使用代码如下: rm(list = ls)#BiocManager::install("RobustRankAggreg",force = TRUE,ask = F,update = F)li...