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请教个bioinformatics的问题
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请教个bioinformatics的问题# Biology - 生物学
k*y
1
好急哦,俺的id里就有4个keys啊;
先谢了。。。
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e*6
2
在bioinformatics里边,各种做prediction是个热门话题,但是有个问题始终搞不明白
比如看这篇文章,http://www.nature.com/articles/srep28517
他的方法以及他对比的方法,都有1%的false positive,这在同类研究中已经算是非常
好的成果了, 画个ROC算个AUC都很好看,但
是有个问题很不解,因为在整个基因组上,想要的interesting points(这里是
promoter)是非常非常稀疏的,也就几万个,人体基因组有3 billion bp,就算100个
bp一个间隔来创造备选的样品(长度200bp来算只有50% overlap了),这就有30
million个samples,就算百分之一的false positive,那就有30万个false positive,
已经是true positive的好多倍了,这种问题如何在进一步解决呢?
并且,类似这种paper,包括发在非常decent,high-impact的journal上的(包括plos
系列,BMC系列,包括这篇是nature系列的),都没提到过如何解决这个问题?
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f*8
3
手写添上

【在 k********y 的大作中提到】
: 好急哦,俺的id里就有4个keys啊;
: 先谢了。。。

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I*r
4
你说的是文章中的accuracy 吗?
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M*n
5
治标的办法是把软键盘调出来,用mouse点就可以了
治本的方法就是去网上买一个对应你笔记本的键盘,换上就可以了,简单的很,就是要折机器先。

【在 k********y 的大作中提到】
: 好急哦,俺的id里就有4个keys啊;
: 先谢了。。。

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e*6
6
差不多吧,不过他的accuracy没细看啥意思,但是应该false positive和false
negative都是百分之一左右

【在 I**********r 的大作中提到】
: 你说的是文章中的accuracy 吗?
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k*y
7
谢了,啊,俺不懂怎样拆呀;
现在都用copy和pas e 了
这样也好,可以少灌点水了。。。赫赫。。。

要折机器先。

【在 M****n 的大作中提到】
: 治标的办法是把软键盘调出来,用mouse点就可以了
: 治本的方法就是去网上买一个对应你笔记本的键盘,换上就可以了,简单的很,就是要折机器先。

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n*g
8
decent? Scientific Report is a trash journal.
Even Nature is trash

plos

【在 e*********6 的大作中提到】
: 在bioinformatics里边,各种做prediction是个热门话题,但是有个问题始终搞不明白
: 比如看这篇文章,http://www.nature.com/articles/srep28517
: 他的方法以及他对比的方法,都有1%的false positive,这在同类研究中已经算是非常
: 好的成果了, 画个ROC算个AUC都很好看,但
: 是有个问题很不解,因为在整个基因组上,想要的interesting points(这里是
: promoter)是非常非常稀疏的,也就几万个,人体基因组有3 billion bp,就算100个
: bp一个间隔来创造备选的样品(长度200bp来算只有50% overlap了),这就有30
: million个samples,就算百分之一的false positive,那就有30万个false positive,
: 已经是true positive的好多倍了,这种问题如何在进一步解决呢?
: 并且,类似这种paper,包括发在非常decent,high-impact的journal上的(包括plos

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e*e
9
可以从网上搜一个词含有这个字,每次都拷贝进去:)
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s*c
10

1% false negative?
On average, PEDLA achieved 95.0% accuracy, a 96.8% GM (99.0% sensitivity and
94.6% specificity) and a 78.7% F1-score (99.0% recall and 65.4% precision)
99% sensitivity or recall means FN is 1% of the TP.
65% precision means FP is 50% of TP. not 好多倍
94.6% specificity means FP is 5.7% of TN.
TP:TN ~ 1:10
plos

【在 e*********6 的大作中提到】
: 在bioinformatics里边,各种做prediction是个热门话题,但是有个问题始终搞不明白
: 比如看这篇文章,http://www.nature.com/articles/srep28517
: 他的方法以及他对比的方法,都有1%的false positive,这在同类研究中已经算是非常
: 好的成果了, 画个ROC算个AUC都很好看,但
: 是有个问题很不解,因为在整个基因组上,想要的interesting points(这里是
: promoter)是非常非常稀疏的,也就几万个,人体基因组有3 billion bp,就算100个
: bp一个间隔来创造备选的样品(长度200bp来算只有50% overlap了),这就有30
: million个samples,就算百分之一的false positive,那就有30万个false positive,
: 已经是true positive的好多倍了,这种问题如何在进一步解决呢?
: 并且,类似这种paper,包括发在非常decent,high-impact的journal上的(包括plos

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d*i
11
pull off the cap and put it back on first to make sure it's really broken

【在 k********y 的大作中提到】
: 好急哦,俺的id里就有4个keys啊;
: 先谢了。。。

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e*6
12
问题就在这里,他抽样了是tp比tn一比十,从方法上说没问题,但现实应用起来,实际
是一比一百万

and

【在 s*****c 的大作中提到】
:
: 1% false negative?
: On average, PEDLA achieved 95.0% accuracy, a 96.8% GM (99.0% sensitivity and
: 94.6% specificity) and a 78.7% F1-score (99.0% recall and 65.4% precision)
: 99% sensitivity or recall means FN is 1% of the TP.
: 65% precision means FP is 50% of TP. not 好多倍
: 94.6% specificity means FP is 5.7% of TN.
: TP:TN ~ 1:10
: plos

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M*n
13
学学嘛,比折一个闹钟复杂不了多少。就是拧几个螺丝的事
去网上找找有没有相应的视频或是图文并茂的文档
按图来,很快的。
不然,你去买个USB的desktop keyboard好了,插上就能用,应急呗

【在 k********y 的大作中提到】
: 谢了,啊,俺不懂怎样拆呀;
: 现在都用copy和pas e 了
: 这样也好,可以少灌点水了。。。赫赫。。。
:
: 要折机器先。

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r*6
14
[在 nostring (尼) 的大作中提到:]
:decent? Scientific Report is a trash journal.
:Even Nature is trash
:plos
老兄火气很很大啊 哈哈哈哈哈
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k*y
15
谢谢楼上个位 让俺来试试
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c*3
16
Scientific reports 上面的生物信息的文章,我建议你不要看。
大部分水平都不行,但得质量可以,都会发表在,genome biology, plos CB 或者
bioinformatics上面了

问题就在这里,他抽样了是tp比tn一比十,从方法上说没问题,但现实应用起来,实际

【在 e*********6 的大作中提到】
: 问题就在这里,他抽样了是tp比tn一比十,从方法上说没问题,但现实应用起来,实际
: 是一比一百万
:
: and

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a*t
17
ebay去买个同型号的键盘来 找人帮你换一下就是了
便宜得很。。。
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a*y
18
白猫公主, "t" key 坏了?

【在 k********y 的大作中提到】
: 好急哦,俺的id里就有4个keys啊;
: 先谢了。。。

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j*n
19
Here's a quick fix: find another key that you never use, and swap with the
missing key. Just bear in mind that's the new "T".

【在 k********y 的大作中提到】
: 好急哦,俺的id里就有4个keys啊;
: 先谢了。。。

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