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请教一个microarray问题# Programming - 葵花宝典
s*u
1
2011年9月的EB2C 排期
If spillover number is 5000, EB2 india is 8/22/2006, EB2 China is 9/22/2006
If spillover number is 6000, EB2 india is 9/8/2006, EB2 China is 9/22/2006
If spillover number is 7000, EB2 india is 9/22/2006, EB2 China is 9/22/2006
If spillover number is 8000, EB2 india is 10/1/2006, EB2 China is 10/1/2006
If spillover number is 9000, EB2 india is 10/8/2006, EB2 China is 10/8/2006
In FY 2009, there were 7200 spillover number, India got 7000. China got 140,
PD for both were 1/8/2005. FY 2011 is quite similar to FY 2009. Some people
said if spillover is 20000, then both CI will move to Jan 2007, but I do
not think so.
If spillover number is too less, EB2C cannot get anything, like FY 2009. so
it is better to file EB1 if you feel it is too long to wait.
References:
http://www.mitbbs.com/article_t/EB23/31253887.html
http://www.mitbbs.com/article_t/EB23/31254803.html
http://www.mitbbs.com/article_t/EB23/31254085.html
http://www.mitbbs.com/article_t/EB23/31253413.html
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Z*I
2
请教湾区现在还能种萝卜吗?一直能种到什么时候?我在10A,基本无霜冻。
谢谢!
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n*r
3
看来作者们是真的江郎才尽了,各种套路都用过了,所以只能是用啪啪来吸引眼球了,
一言不合就开车,而且是点开小说,第一章,前几百个字,就是在开车。
看了好几个最新开始连载的武侠类小说,几乎10个里面,有9个是这样的套路。
开篇就是在妓院里,男主角是王爷,或者其他牛逼身份,比如武林盟主,或者是超级厉
害的剑客,然后就是男主角虽然很牛逼,却遭人暗算了,给他下药了,又给他送来一个
美女,这个美女,不一定是女主角,因为是男频小说,所以男主角不见得就只有一个女
人,所以就没有办法,啪啪了这个美女,而事后,这个美女或者成为男主角的老婆,或
者是情人,再或者是红颜知己一类,男主因祸得福。
本来暗算男主角的人,让他免费啪啪美女,目的是让美女刺探他的秘密,或者是暗杀他
,再或者是得到他的信任,将来识破一个什么事情,到时候男主角所在的团伙,都有可
能被灭。
但是美女百分百是从此爱上了男主角,不但不坑害他,还心甘情愿的跟着他,甚至愿意
给他生孩子,简直太牛逼了,这让索南看的多激动啊。
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M*n
4
一下子多了好几十万件包裹,
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w*g
5
请版上的生物专家帮忙。
我有一批基因芯片数据,型号是affymetrix HG-U133_Plus_2。
需要把.CEL文件处理成适合机器学习的格式。
目前我用的就是三行R程序。
data eset.mas5 write.exprs(est.mas5, file=args[2])
想请教下这种数据应该做什么样的normalization或者别的预处理
才适合进行后续机器学习。
穷酸就穷酸吧。我反正是靠情怀活着,偶尔也做点火坑专业的事情。
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i*t
6
我觉得可以。
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o*o
7
哈哈哈哈哈不然呢
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j*l
8
哈哈 快递公司好像真不容易倒闭
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g*w
9
Quantile Normalization可以试试

【在 w***g 的大作中提到】
: 请版上的生物专家帮忙。
: 我有一批基因芯片数据,型号是affymetrix HG-U133_Plus_2。
: 需要把.CEL文件处理成适合机器学习的格式。
: 目前我用的就是三行R程序。
: data : eset.mas5 : write.exprs(est.mas5, file=args[2])
: 想请教下这种数据应该做什么样的normalization或者别的预处理
: 才适合进行后续机器学习。
: 穷酸就穷酸吧。我反正是靠情怀活着,偶尔也做点火坑专业的事情。

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Z*I
10
谢谢,那我这个周末就种去:)

【在 i****t 的大作中提到】
: 我觉得可以。
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h*e
11
蝴蝶蝴蝶满天飞
寻寻觅觅来又回
姹紫嫣红醉花眼
蝴蝶不懂花的泪
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a*d
12
何止啊
如果hp寄出30万
到来倒去说不定 会有上百万呢,多少机会啊

【在 M*****n 的大作中提到】
: 一下子多了好几十万件包裹,
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w*g
13
这个mas5的数值直接用可以吗?
或者mas5经过quantile normalization就可以直接用了吗?
主要是我这个数据提取不能显得太外行。后续机器学习倒是没问题。
多谢!

【在 g******w 的大作中提到】
: Quantile Normalization可以试试
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i*t
14
呵呵。等收获.

【在 Z***I 的大作中提到】
: 谢谢,那我这个周末就种去:)
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M*n
15
对,忘了这个了

【在 a*d 的大作中提到】
: 何止啊
: 如果hp寄出30万
: 到来倒去说不定 会有上百万呢,多少机会啊

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x*u
16
mas5 已经是Normalized的了。再加其他的不太好。
MAS5 是比较老的Normalization方法,最初是给 3‘ Chip 做的,每个array是独立
normalized。
像affy这种 u133 plus 2 是probe level的 chp 用 RMA比较好。RMA会normalize
between chips,。
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T*m
17
你就试试呗。萝卜有个好处,不管多小都能吃。

【在 Z***I 的大作中提到】
: 请教湾区现在还能种萝卜吗?一直能种到什么时候?我在10A,基本无霜冻。
: 谢谢!

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W*o
18
是不是还要参照cDNA的量来normalize一下?
5年多没搞这东西了,呵呵
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Z*I
19
托您吉言!

【在 i****t 的大作中提到】
: 呵呵。等收获.
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w*g
20
是的。似乎我那个程序默认是用RMA。但是医院给的数据可以和mas5对上。
我从网上下了好几千个cel文件,如果normalize between chips会太慢,
或者干脆程序不正常吧。这些cel可能是很不同的实验做出来的。

【在 x***u 的大作中提到】
: mas5 已经是Normalized的了。再加其他的不太好。
: MAS5 是比较老的Normalization方法,最初是给 3‘ Chip 做的,每个array是独立
: normalized。
: 像affy这种 u133 plus 2 是probe level的 chp 用 RMA比较好。RMA会normalize
: between chips,。

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Z*I
21
那我就回去试试,等3个月后来汇报。
我60天前种的心里美还没看到有萝卜拱出土面呢,也不抱什么希望了,还是再种一批吧。
谢谢!

【在 T*******m 的大作中提到】
: 你就试试呗。萝卜有个好处,不管多小都能吃。
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A*n
22
可以试一下frozen robust RMA (fRMA)。如果你这么多CEL都是来自于GEO的话,有一些
lab做过统一处理的事情,应该可以直接下载。不过这么多CEL,最后normarlization的
计算都很简单,meta data curation才最麻烦。

【在 w***g 的大作中提到】
: 是的。似乎我那个程序默认是用RMA。但是医院给的数据可以和mas5对上。
: 我从网上下了好几千个cel文件,如果normalize between chips会太慢,
: 或者干脆程序不正常吧。这些cel可能是很不同的实验做出来的。

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L*A
23

吧。
我去年种的心里美就失败了。

【在 Z***I 的大作中提到】
: 那我就回去试试,等3个月后来汇报。
: 我60天前种的心里美还没看到有萝卜拱出土面呢,也不抱什么希望了,还是再种一批吧。
: 谢谢!

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w*g
24
请版上的生物专家帮忙。
我有一批基因芯片数据,型号是affymetrix HG-U133_Plus_2。
需要把.CEL文件处理成适合机器学习的格式。
目前我用的就是三行R程序。
data eset.mas5 write.exprs(est.mas5, file=args[2])
想请教下这种数据应该做什么样的normalization或者别的预处理
才适合进行后续机器学习。
穷酸就穷酸吧。我反正是靠情怀活着,偶尔也做点火坑专业的事情。
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f*g
25
恩,即使吃不上萝卜,那萝卜秧也很好吃啊。
特别是蒸蒸晒干之后,更加美味。

【在 T*******m 的大作中提到】
: 你就试试呗。萝卜有个好处,不管多小都能吃。
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g*w
26
Quantile Normalization可以试试

【在 w***g 的大作中提到】
: 请版上的生物专家帮忙。
: 我有一批基因芯片数据,型号是affymetrix HG-U133_Plus_2。
: 需要把.CEL文件处理成适合机器学习的格式。
: 目前我用的就是三行R程序。
: data : eset.mas5 : write.exprs(est.mas5, file=args[2])
: 想请教下这种数据应该做什么样的normalization或者别的预处理
: 才适合进行后续机器学习。
: 穷酸就穷酸吧。我反正是靠情怀活着,偶尔也做点火坑专业的事情。

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w*g
27
这个mas5的数值直接用可以吗?
或者mas5经过quantile normalization就可以直接用了吗?
主要是我这个数据提取不能显得太外行。后续机器学习倒是没问题。
多谢!

【在 g******w 的大作中提到】
: Quantile Normalization可以试试
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x*u
28
mas5 已经是Normalized的了。再加其他的不太好。
MAS5 是比较老的Normalization方法,最初是给 3‘ Chip 做的,每个array是独立
normalized。
像affy这种 u133 plus 2 是probe level的 chp 用 RMA比较好。RMA会normalize
between chips,。
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W*o
29
是不是还要参照cDNA的量来normalize一下?
5年多没搞这东西了,呵呵
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w*g
30
是的。似乎我那个程序默认是用RMA。但是医院给的数据可以和mas5对上。
我从网上下了好几千个cel文件,如果normalize between chips会太慢,
或者干脆程序不正常吧。这些cel可能是很不同的实验做出来的。

【在 x***u 的大作中提到】
: mas5 已经是Normalized的了。再加其他的不太好。
: MAS5 是比较老的Normalization方法,最初是给 3‘ Chip 做的,每个array是独立
: normalized。
: 像affy这种 u133 plus 2 是probe level的 chp 用 RMA比较好。RMA会normalize
: between chips,。

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A*n
31
可以试一下frozen robust RMA (fRMA)。如果你这么多CEL都是来自于GEO的话,有一些
lab做过统一处理的事情,应该可以直接下载。不过这么多CEL,最后normarlization的
计算都很简单,meta data curation才最麻烦。

【在 w***g 的大作中提到】
: 是的。似乎我那个程序默认是用RMA。但是医院给的数据可以和mas5对上。
: 我从网上下了好几千个cel文件,如果normalize between chips会太慢,
: 或者干脆程序不正常吧。这些cel可能是很不同的实验做出来的。

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g*y
32
几乎所有的microarray data的主要问题是batch effect的问题,不是machine
learning的问题。
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