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關聯(lián)分析的意義(關聯(lián)分析的意義和作用)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于關聯(lián)分析的意義的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、2018-11-06 GWAS實戰(zhàn)(七)plink 進階之關聯(lián)分析
這一節(jié)說的是association analysis 也是我們分析單標記回歸得到的結(jié)果(P值)的一步,這一步的結(jié)果可以用來與我 第一講 聯(lián)合起來,形成一個閉環(huán)。跑跑標準流程。
Association analysis 可以有很多用處,比如:
我這了主要介紹一個Linear and logistic models
這個主要是可以加入?yún)f(xié)變量作為控制,很靈活,但是可能速度會慢一點
說明上說最基礎的用法是這樣:
但是這里我遇到一個問題
我bed bim fam 是不包含表型數(shù)據(jù)的,所以我要自己重新定義一個表型文件
我這里用quantitative traits作為例子
一般來說,就是自己設置一個文件
然后使用 --pheno 指定這個文件
總共三列
前兩列是family and within-family IDs 第三列是表型
我這里用第一主成分作為表型
咱們來試試看
程序就是這么設定的
成功啦
生成一個文件 assoc.linear
這個就可以用來畫圖啦
畫圖回到一
這里我解釋一下每一列的意義吧
這個我就簡單介紹到這里
這里我還遇到一些實戰(zhàn)的問題
比如有些數(shù)據(jù),我算出來極顯著,P值等于0 ,這樣后面畫圖 ylim不能為無窮大,會產(chǎn)生問題,還有就是我的圖莫名其妙變瘦了,很奇怪。
二、關聯(lián)分析在數(shù)據(jù)挖掘中的作用?關聯(lián)分析的實例有哪些?
啤酒與尿布的故事
三、請舉例說明什么是數(shù)據(jù)挖掘的關聯(lián)分析任務
關聯(lián)析指兩或事物間存定關聯(lián),其事物能通其事物進行預測.目挖掘隱藏數(shù)據(jù)間相互關系 數(shù)據(jù)挖掘基本任務關聯(lián)(association)順序序貫模型(sequencing)關聯(lián)析指搜索事務數(shù)據(jù)庫(trarisactional databases)所細節(jié)或事務,尋找重復現(xiàn)概率高模式或規(guī)則 ~
四、生物信息學中的連鎖分析與關聯(lián)分析有哪些區(qū)別和聯(lián)系呢?
生物信息學,是一門綜合學科。涉及到數(shù)學,生物學和計算機的內(nèi)容。但在我看來,計算機的基礎需要,但要求不是很高,關鍵是要有很好的生物學知識,包括遺傳學的、生物化學的、發(fā)育生物學的、分子生物學的、植物生理學的知識等等,也就說需要達到這樣的一個要求:在進行數(shù)據(jù)分析時,能對各種分析結(jié)果進行生物學的評價,并給出最優(yōu)的分析策略。同時也應該有純熟的數(shù)理基礎,包括統(tǒng)計學的、拓撲學的,這樣才能把待分析的問題轉(zhuǎn)換成可計算的模型,最后能給出實現(xiàn)的程序。從個人來說,因為生物信息學是一個非常大的領域,所以,關鍵是要確定自己的研究方向。比如,以關聯(lián)分析為方向的生物信息學,那么就要掌握好各種關聯(lián)分析的統(tǒng)計分析方法,有很強的數(shù)據(jù)管理能力,足夠好的序列分析能力(這是進行variation查找和分析的基礎)?;氐?年以前,如果決定在生物信息學上發(fā)展,那么我也許會做下面這些事情:首先,從最不重要的計算機這個方面來說:要掌握好bash等腳本語言,一般的linux問題都能很好的解決。熟練使用apache,mysql等基礎軟件工具,用joomla等CMS配置搭建網(wǎng)站。應該努力精通perl,bioperl,以基于此的各種分析工具,比如gbrowser,cmap等。足夠好的c/c++語言能力,這是實現(xiàn)新算法的最高效語言。應該努力精通R語言,這是進行統(tǒng)計分析的基礎工具。如果有機會,學學erlang這樣一些函數(shù)式語言吧。
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