2011-10-01から1ヶ月間の記事一覧
こちらの記事でIsoGenenによる容量反応曲線解析について書いた このパッケージでの回帰はfortranのpavaを使っているという Rにはisotoneパッケージもある pava: pool-adjacent-violators algorithmはisotonic regressionの一つという それぞれの資料はこちら…
こちらの続き こんな状況を考える 夕闇迫るある日、「泥棒！」という叫び声とともに走り去る後姿が そこは、ある小学校の前の道だった 小学校には下校しようとしていた複数の小学生がいた 目撃者情報を募ったところ 走り去ったのは男だった、という意見が６…
こちらの続き：用量反応を見るとする こちらにIsoGeneというRのパッケージの論文がある マイクロアレイのデータで、薬を振りかけて、用量依存に発現量が動くかどうかを大規模・マルチプルテスティングの枠組みで調べよう、いくつかの統計量があるから、ひと…
個体レベルのフェノタイプ 化学毒物の用量反応曲線を考える 投与毒物量と個体レベルのフェノタイプ(発癌箇所数)に関する３つのモデルを考えよう(参考：こちら) 閾値モデル 閾値なしモデル ホルミシス効果モデル ここでのフェノタイプは、「分子レベル・細胞…
この記事を、ROCの関連であると読めば、こちらの続き また、この記事を、大量のデータが臨床機関にストックしてあって、それを診断応用するという視点からは、こちらの続きでもある いずれにしろ、検査をして、診断に活かす話(こちら) 疾患陰性のときにある…
こちらから 診断基準というものを使って、診断することがある もっとも単純には、N個の項目を立て、そのうちn項目が陽性ならば、その疾患であると診断しよう、というようなものである ここで、さらなる単純化をして、N項目について、「真に疾患であるときの…
検査値が連続的 それを見て、陽性・陰性に判定を分けたい 感度・特異度 PPV・NPV 陽性・陰性の２値に分けてしまうと、「どっちつかず」の部分の情報がもったいない 陽性確率p、陰性確率1-pのように出てくると、ある意味、便利 Rでは、ROCRパッケージなど(こ…
実験技術の大規模化が進み、ハイスループットデータというものがそこらじゅうにある ハイスループットデータは、データ量が多いだけに、小さなバイアスが「確定的な結論」をミスリーディングする可能性が高い おのずと、データのクオリティコントロールが重…
この記事の構成 目次はこちら 幅のある事前確率・事後確率
この記事の構成 目次はこちら ルールイン・ルールアウトとは何をしているのか ルールインとルールアウトは、それぞれ、「ある診断名に確定すること」、「ある診断名の可能性をゼロとみなすこと」である ルールアウトは、可能性のある診断名の数を減らす作業…
この記事の構成 概論(何をしたいのか):こちらの記事 鑑別診断・診断過程：こちらの記事 検査の感度・特異度・PPV・NPV：こちらの記事 ルールイン・ルールアウトとは何をしているのか：こちらの記事 幅のある事前確率・事後確率：こちらの記事
この記事の構成 目次はこちら このような大規模集計を行っていると、検査の感度・特異度・PPV・NPVなどはリアルタイムで更新して利用することが可能となる 検査の感度・特異度は、ある検査の結果を集めて、それについて、診断名ごとに陽性・陰性の２ｘ２表を…
この記事の構成 目次はこちら 鑑別診断・診断過程・診断支援システムの基礎的な動きについて考えてみる 非常に大きなデータソースがあって、「最終診断名」がある。その診断名に至るにあたって、ありとあらゆる情報取得(主訴、随伴症状、検査結果、他)がある…
この記事の構成 目次はこちら 概論 こちらは鑑別診断の話題 それに関連してこうとかこうとか書いた これは、事前確率から情報を利用して事後確率を得るプロセスのこと こちらは、DNA多型マーカーを用いた個人識別の話 こちらでは行方不明者に関する情報を用…
こちらの講義に出席してみる RのGenetics関係のパッケージのページ(こちら) RでHWE library(HardyWeinberg) x <- c(100, 50, 10) HW.test <- HWChisq(x, verbose = TRUE) HW.lrtest <- HWLratio(x, verbose = TRUE) HW.exacttest <- HWExact(x, verbose = TR…
> opt.out $par [1] 5.271906 2.112786 5.655760 1.899040 $value [1] 0.1945089 $counts function gradient 205 NA $convergence [1] 0 $message NULL > opt.out2 $par [1] 13.855497 1.723488 19.658422 1.871615 $value [1] 0.1943919 $counts function g…
記述統計で１因子について考える 複数因子について考えるときは因子の数の次元空間において、それより低い次元に納まっているのではないかと考える 次元を小さくしてそこに「何か」があると考えることは多様体学習(こちら)・多様体推定(こちら) 多様体に納ま…
こちらで、二項分布での正確な信頼区間推定を行っている サンプル数の増大により、信頼区間幅がサンプル数の平方根に関して収束していくことを書いている p<- 0.8 trial<- 10*seq(from=1,to=100,by=1) apply(cbind(trial*p,trial*(1-p)),1,binom.test,0.5) a…
血液・免疫系(主要クラス数>30) Megakaryocyte(2種、megakaryocyte, 血小板) 赤血球(1種) 幹細胞(前駆細胞)(いろいろ,造血幹細胞) リンパ球(>10)(B,T,NK...) 単球・マクロファージ(>6) 樹状細胞(>4) (血中)顆粒球(3,好中球、好酸球、好塩基球) マスト細胞 線…
Human Molecular Genetics作者: Tom Strachan,Andrew Read出版社/メーカー: Garland Science発売日: 2010/04/22メディア: ペーパーバック クリック: 6回この商品を含むブログ (2件) を見る 見開きに"Quick Reference"がある それを「ざっと」読むと、「生物…
Saccharomyces cerevisiae 線虫 ショウジョウバエ zebrafish マウス
