Orange3实战教程：生物信息---基因标记

最新推荐文章于 2025-12-02 20:45:02 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 深度学习 机器学习 自然语言处理 人工智能 神经网络 orange3中文版
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/149347777

标记基因小部件

该小部件提供对公共标记基因数据库的访问。

输出

  • 基因（Genes）

数据库来源

  1. PanglaoDB
    Oscar Franzén, Li-Ming Gan, Johan L M Björkegren, PanglaoDB: a web server for exploration of mouse and human single-cell RNA sequencing data, Database, Volume 2019, 2019, baz046, https://doi.org/10.1093/database/baz046
  2. CellMarker
    CellMarker: a manually curated resource of cell markers in human and mouse. Nucleic Acids Research, 2018.
  3. DictyBase
    Fey, P., Dodson, R., Basu, S., Chis
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Orange3实战教程：生物信息---注释器
err2008的专栏
07-15 186
摘要：注释器小部件功能概述 注释器是一个用于单细胞数据分析的工具，通过标记基因对细胞类型进行自动注释。它接收基因表达数据、二维空间映射和标记基因作为输入，采用曼-惠特尼U检验等方法计算细胞类型归属概率。主要功能包括：1) 支持多种评分方法（FDR值、基因表达量/比例）；2) 可调节聚类参数（DBSCAN算法）；3) 提供丰富的可视化选项（点属性、簇轮廓、标签显示）；4) 支持主数据与次级数据的联合分析。典型应用场景包括骨髓单核细胞分类和细胞周期研究，工作流程可通过交互式界面完成数据注释、选择和结果导出。 （
Orange3实战教程：可视化---雷达图
err2008的专栏
04-21 430
其位置由物理隐喻确定：每个点通过弹簧连接到变量锚点，弹簧的刚度与对应变量的值成正比，最终点的位置由弹簧力的平衡决定。与所有基于点的可视化工具类似，此小部件支持智能数据可视化（VizRank，见 Leban 等，2006）和探索性数据分析功能（如选中图中的数据点）。根据上述定义，上方的 Radviz 图是一个优秀可视化的示例，而下图展示了 VizRank 界面（含“建议特征”按钮），其中列出了基于 3 个属性的可视化选项及其评分，效果相对较差。靠近一组变量锚点的数据实例，其对应变量的值会显著高于其他变量。
Orange3实战教程：生物信息---火山图
err2008的专栏
07-14 387
火山图是一种可视化方法，用于分析基因表达数据的显著性与倍数变化。它在x轴显示倍数变化的对数，y轴显示统计显著性（-log10(p值)），可快速识别显著变化的基因。操作步骤包括选择目标标签、设置属性、调整图形参数和应用探索工具。示例展示了如何通过火山图筛选乳腺癌治疗相关的关键基因，并配合箱线图分析差异表达。该工具适用于高通量数据的快速筛选和可视化分析。
Orange3实战教程：可视化---热力图
err2008的专栏
04-21 125
通过将类别变量和属性分别置于x轴和y轴，可以观察属性值最强和最弱的区域，从而发现每个类别的典型特征。选择发散型调色板（两端为对比色，中点为中性色如黑/白）时，可设置有意义的中点值（默认为0）。通过列聚类（有序优化），相似表达模式的列被分组，例如右下角显示核糖体基因在特定条件下的低表达。：若行数过多，可通过k-means算法合并为N个簇（默认50）。综合得分为正（白色）表示积极文档，为负（蓝色）表示消极文档。热图中低表达值显示为蓝色，高表达值显示为黄色和白色。：勾选后，每个值显示为正方形（与图比例一致）。
Orange3实战教程：无监督--- t-SNE二维投影
err2008的专栏
05-12 484
t-SNE 小部件通过 t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）技术，将高维数据投影到二维空间，生成可视化结果。该工具支持输入数据表或预计算的距离矩阵，并提供多种预处理选项，如数据标准化和 PCA 预处理，以优化计算效率。用户可调整困惑度、膨胀因子等参数，控制局部和全局结构的保留程度。可视化设置允许自定义点的颜色、形状、大小和标签，增强数据区分度。交互工具支持选区、缩放、平移等操作，便于用户探索数据。示例展示了 t-SNE 在基因表达数据和单细胞数据分析中的应用，帮助识别相似基因表达谱和特定细胞类型。
Orange3实战教程：单细胞--分数细胞
err2008的专栏
07-18 34
摘要： "分数细胞"部件用于基于特定基因集对单细胞数据进行评分。通过比较细胞中标记基因的表达水平，计算每个细胞的得分（取标记基因的最大表达值）。该工具需输入包含基因名的表达矩阵和基因列表，支持自动处理或手动触发。应用示例展示了如何结合k-均值聚类和t-SNE可视化，通过NKG7等标记基因识别AML骨髓样本中的自然杀伤细胞亚群。结果显示该方法能有效区分细胞亚群，为单细胞数据分析提供量化依据。
Orange3实战教程：单细胞---单细胞数据集
err2008的专栏
07-16 43
摘要 该功能用于从在线存储库获取单细胞数据集，支持自动或手动加载。数据集包含细胞（行）和基因表达或标记（列），下载后存储于本地内存以便离线访问。界面显示可用数据集数量、细胞/基因规模及详细描述。勾选"自动发送数据"将实时推送选定数据（大文件需等待下载），取消勾选则需手动点击"发送数据"按钮加载。适用于灵活调用单细胞数据进行分析。 （字数：149）
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1247
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 562
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
企业数据挖掘平台怎么选择，有哪些应用场景？
tipdm0301的博客
12-02 706
数据挖掘平台是一种用于从大量数据中提取有价值信息的工具或系统，主要功能包括数据预处理、数据分析、模式识别、预测分析、可视化等。这些平台通过集成多种数据挖掘技术和算法，帮助企业和组织从其数据中发现潜在的模式和关系，从而支持决策制定、业务优化和创新。
【人工智能】【深度学习】④ Stable Diffusion核心算法解析：从DDPM到文本生成图像的飞跃
最新发布
xiezhiyi007的专栏
12-02 744
Stable Diffusion是AI绘画领域的革命性技术，其核心基于扩散模型：通过"拆快递"式的噪声添加（前向扩散）和"拼乐高"式的逐步去噪（逆向过程），实现从噪声到图像的构建。本文用快递分拣、乐高拼装等生活化类比，解析CLIP文本编码器（翻译文字指令）、VAE（图像压缩）和U-Net（智能拼图）三大核心组件。相比传统GAN模型，它避免模式崩溃，提升语义理解能力，成为文本生成图像的黄金标准。通过代码与架构图解析，帮助开发者快速掌握这项技术的核心逻辑。
【卷积神经网络】卷积层、池化层、全连接层
一杯水果茶！足矣~
11-29 1721
卷积神经网络通过三维输入数据（h×w×c）直接提取特征，相比传统神经网络能更好地保留空间信息。其核心架构包含卷积层、池化层和全连接层，其中只有带权重参数的层（如卷积层和全连接层）计入网络深度。卷积层通过滑动窗口、步长调节、边缘填充和多核设计实现多层次特征提取，小卷积核堆叠既能扩大感受野又能减少参数量。感受野随网络深度递推增长，计算公式为RF_new = RF_prev + (k-1)×S_prev，这种层级结构使浅层提取局部特征，深层捕获全局特征。
基于LSTM-GARCH混合模型：降息预期驱动金价攀升，白银刷新历史峰值的蒙特卡洛模拟验证
12-01 568
本文通过构建宏观经济变量与贵金属价格联动的AI量化模型，结合市场情绪分析算法与历史数据回溯，分析美联储降息预期、美元指数波动及关键经济数据对黄金、白银价格走势的量化影响机制。
深度学习理论推导--多元线性回归
weixin_43719312的博客
12-02 523
本文介绍了多元线性回归的矩阵表示与求解方法。首先通过矩阵运算展示了如何从一元线性回归扩展到多元情形，推导出预测值的矩阵表达式。然后定义了残差平方和(RSS)的矩阵形式。最后详细阐述了利用链式法则对参数求导的过程，说明如何通过最小化残差平方和来求解最优参数。全文以矩阵运算为核心，展示了多元线性回归的简洁数学表达和求解思路。
深度学习理论推导--梯度下降法
weixin_43719312的博客
12-02 655
本文通过小猪体重增长的例子，生动解释了梯度下降法的原理。首先回顾线性回归的求解方法（最小二乘法和正规方程），指出非线性问题的局限性。然后以二元函数z=1+x+2y为例，通过微分推导证明：在微观尺度下，当增量方向与梯度方向一致时，函数增长最快。文中详细分析了不同方向上的增量变化，并用向量运算说明梯度方向的重要性。最后指出梯度向量∇z=[1,2]^T即为函数增长最快的方向，为后续讲解梯度下降法奠定了基础。
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
子午的博客
12-01 312
动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。
【光伏功率预测】EMD 分解 + PCA 降维 + LSTM 的联合建模与 Matlab 实现
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-01 1319
本文提出一种基于EMD-PCA-LSTM的光伏功率预测方法，通过多尺度分解与深度学习结合解决光伏功率的非线性、非平稳性问题。首先利用EMD将功率序列分解为不同时间尺度的IMF分量，再结合辐照度、温度等外部特征构建特征矩阵，通过PCA降维后输入LSTM网络进行预测。Matlab实现流程包括数据预处理、EMD分解、PCA降维、LSTM建模等步骤，并给出完整的代码框架。实验结果表明该方法能有效提高预测精度，RMSE、MAE等指标表现良好。该方法可扩展加入更多特征和深度学习结构，为光伏功率预测提供有效解决方案。
深度学习实战（基于pytroch）系列（四十）长短期记忆（LSTM）从零开始实现
echo的博客
11-28 1460
LSTM（长短期记忆网络）是一种改进的循环神经网络，通过引入输入门、遗忘门和输出门三个控制单元，以及记忆细胞结构，有效解决了传统RNN的梯度消失问题。其核心计算包括：三个门控单元通过sigmoid函数调节信息流动，候选记忆细胞使用tanh函数生成，最终记忆细胞由遗忘门和输入门共同决定。实验使用周杰伦歌词数据集进行训练，从零实现了LSTM模型的参数初始化和前向传播过程，包括状态初始化、门控计算和隐藏状态更新。该结构能更好地捕捉长距离依赖关系，适用于序列建模任务。
LLM底层原理学习笔记：Adam优化器为何能征服巨型模型成为深度学习的“速度与稳定之王”
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
11-29 1074
摘要：在大规模深度学习时代，Adam优化器凭借融合动量和自适应学习率的双重优势，成为训练数十亿参数模型的首选方案。传统优化器如SGD面临梯度稀疏和学习速度不均、复杂优化空间中的鞍点等挑战。Adam通过一阶动量平滑梯度方向，二阶动量定制化学习率，有效解决这些问题。针对Adam在泛化性上的不足，AdamW通过解耦权重衰减进一步优化性能。案例分析表明，Adam在Transformer架构训练中能稳定控制不同参数的收敛速度，使其成为大模型训练的默认优化器。
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