こちらで『現代数学』を概観している 位置とつながり方に関する３つの切り出しをしている グラフ理論(メッシュ化) ホモロジー理論(切断され方) ホモトピー理論(乗っているループの絡み方) いずれの理論も「特徴づけ」として『属性』を取り出し、『デジタル化…

こちらの企画 親子鑑定 親子かそうじゃないか(親子ではなくて、『ただの関係』） 尤度の比をとる ルール・インする尤度比の基準がある ルール・アウトする尤度比の基準がある 尤度比検定 パラメタがあって、仮説がパラメタで表現されている 仮説ごとに尤度が…

こちらを参考 library(DiagnosisMed) Ncase<-100 Ncont<-100 mean.case<-40 sd.case<-3 mean.cont<-35 sd.cont<-2 Case<-rnorm(Ncase,mean.case,sd.case) Cont<-rnorm(Ncont,mean.cont,sd.cont) boxplot(cbind(Case,Cont)) ra<-range(c(Case,Cont)) breaks<-…

倍々で増える無性生殖生物集団を考える すべての個体は不死であって、増殖を続けると仮定する DNA配列はポアッソン乱数で変異が入る Infinite modelを仮定し、変異は必ず新規なものとする グラフオブジェクトに納めることで グラフ上の距離（パスの長さ）が…

ほしい情報がわかったら ほしい情報をどうやって取り出すか 記憶している ポケットに入れておく 検索可能にしておく ほしい情報は正確か 正確な情報とは 不正確な情報の使い方 時間のこと 所要時間 情報取得にかかる時間 判断を下すのにかかる時間 必要・不…

試み(こちら) 数量的なこと、確率・尤度的なことを疑似体験するための状況設定を幾つか考えてみる 宇宙人の診察をするときに何を知りたいか、と言う観点から、考える ブラックジャックも宇宙人の手術をした ドラえもんの翻訳こんにゃくがあれば、「母語」に…

症状とは 症状の属性 時空間 空間(解剖) 時間(経過時間・時間変化(微分、２階微分) 症状の根っこ：原因 「こと」としての病理(生理) 「もの」としての病理(分子) 症状を感知する仕組み 知覚・感覚 診断するとは 診断するとはどういうことか 診断するのは何の…

視点を挙げる カテゴリに分類する 個人を分類する 小児・成人・老人 男・女 分類の目的 診断のための分類（分類ごとに診断の事前確率が異なる） 治療のための分類（分類ごとに治療反応性が異なる） 量的属性を与える 身長や体重で重みづけをする（治療量とか…

k個の量的尺度があって、サンプルについてk個の値のセットが観察されているとする サンプルはk次元空間の点に対応させることができる こちらでやっているように、代数統計的に考えると、k個の尺度の２値分割表()は、軸の集合のべき集合に分解して考えること…

関係するのはこちらの話しやこちらの話し 三角不等式の一般次元版や球面版に関してはこちら ２次元での角度について ２次元平面に原点を中心とする単位円を置き、単位円周上に２点を取る ２点を結ぶ弧の長さは、円の中心と円周上の点を結んでできる２つの半…

ニュース『脳回路が精密な配線であることを発見』はこちら 樹状突起スパインについてはこちら

log-linear modelにおける期待値は次のように考える k次元表の各セルは、そのセルが、第1,2,...,k番目の尺度において、それぞれ番目のカテゴリであるというように指定することができる これをと表すことにする 他方、周辺度数制約の複体表現において、あるFa…

「周辺度数」は尺度の組合せごとにあるから、「あるパターンで周辺度数が制約されている」というのは、「制約されている尺度の組合せの集合」として定義される 今、ある尺度の組合せが制約されているとすると、その組合せの部分集合の尺度の組合せも(もれな…

周辺度数は「特定の軸」についての足し算である Rでは、arrayという形式のオブジェクトにapply()関数を使って、特定の軸の組に足し算(sum())を作用させることで得られる k<-3 r<-sample(2:3,k,replace=TRUE) print(r) R<-prod(r) print(R) A<-array(1:R,r) p…

表の次元をとする 第i(i=1,2,...,k)尺度のカテゴリ数をとし、とする は表のセル数である 適当にk次元の表Aを作ってみよう k<-3 r<-sample(2:4,k,replace=TRUE) print(r) R<-prod(r) print(R) A<-array(1:R,r) print(A) > k<-3 > r<-sample(2:4,k,replace=TRU…

以下の日本語の本で言うところの、第４章 マルコフ基底と実験計画法(こちらも参照)、英語の本で言うところの、第１章 Markov Basis(こちらも参照) で扱われている多次元分割表の期待値算出をする グレブナー道場作者: JST CREST 日比チーム出版社/メーカー: …

こちらで「ばらばらなこと」をかいつまんで伝える指標として、Rのcor()関数を使う話しをしている 「(スカラーな)指標」なので、全体の情報のある一面をかいつまんでいる 確かに「ばらばら」なことを表せるけれども、「一面」だから、「ある面でのばらばら」…

Strategies for discovering novel cancer biomarkers through utilization of emerging technologies, Nature Clinical Practice Oncology 5(10) 588-599 (2008) バイオマーカーの分類 診断的バイオマーカー(スクリーニング用バイオマーカー) 予後予測バイ…

The Biomarker-Surrogacy Evaluation Schema (Stat Methods Med Res June 2008 vol. 17 no. 3 303-340) バイオマーカー、クリニカル・エンドポイント、サロゲート・エンドポイントの定義(NIH,2001) バイオマーカーは、客観的に測定することができて、生理的…

Table of Pharmacogenomics Biomarkers in Drug Labels(こちら)

短いレビュー

DNAが転写されてmRNAができて、それが翻訳されてペプチド鎖になる Widespread RNA and DNA Sequence Differences in the Human Transcriptome (Science express)(こちら)によれば、 ゲノム・トランスクリプトームの配列比較により、DNA-RNA配列に違う箇所が…

マルチオミックスプロジェクト 関連記事はこちら マルチオミックス解析に関して、Exploratory Analysis of Multiple Omics Datasets Using the Adjusted RV Coefficient (Statistical applications in genetics and molecular biology 10(1) 2011 こちらのイ…

リンク リソース Built-ins GO KEGG vendor other annotations Access to NCBI Biomart UCSC others

リンク 対応する配列データタイプ Fasta Fastq BAM gff bed wig others 処理 Trimming Transformation Alignment Domain-specific analyses quality assessment ChIP-seq Differential expression RNA-seq others

リンク さまざまな実験系 フローサイトメトリー Quantitative real-time PCR Mass spectrometry Proteomics Other cell-based data

リンク マイクロアレイ発現解析のプラットフォーム Affymetrics Illumina Nimblegen Agilent Others フロー データの読み込み Pre-processing 補正 解析 表示 source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite() source("http://bioconductor.org/bio…

Bioconductorの紹介記事(こちら Bioconductorのホームページ(こちら) Bioconductorの概説 Fred Hutchinson Cancer Research Centerをベースに開発されたRを用いたオープンソース もともとはマイクロアレイ発現データ解析からスタート(したはず) 解析・視覚化…

関係するRのパッケージはこちら This is something on the two types of test for 2x3 tables. When we do case-control association test for a SNP, we get a 2x3 table. For a 2x3 table from an autosomal SNP, we cat perform (1) 2x3 genotypic test w…

8. たくさんの家系データを作る # 繰り返し回数 Niter<-10 sim.Gs.list<-list() for(i in 1:Niter){ sim.Gs.list[[i]]<-Simulate.Genotype.Multi(M.cousins,NaS.list,PaS.list,Dg.list) }