TCGA数据集解读和数据下载

于 2024-04-28 16:07:29 发布
阅读量1k 收藏 3
点赞数 1
分类专栏： 数据集介绍 文章标签： 基因组
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfhsfdhdfajhsr/article/details/138281658
版权
本文介绍了如何从TCGA数据库获取基因id注释信息，包括从UCSC下载数据和处理不同gencode版本带来的问题。重点提到TCGAbiolinks等工具在临床数据下载中的作用，以及如何注释甲基化探针。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

关键文件添加链接描述

从参考文献【2】下载数据
表达量矩阵的基因的id的注释信息->encode.v22.annotation.gene.probeMap

参考文献

[1]TCGA数据库 | 临床数据不仅仅只有clinical.tsv
[2]从UCSC下载TCGA数据
[3]使用不匹配的gencode的gtf版本信息会导致近一半ID无法转化
[4]TCGA 数据下载分析利器 —— TCGAbiolinks（二）临床数据下载
[5]TCGA RNA-seq数据更新后的下载与读取
[6]生信专栏 | TCGA数据下载友好型——利用UCSC xena下载
[7]3种方法注释你的甲基化探针

常用分析问题的几种方法
翾的博客
09-14 1万+
文章目录1. 5W2H分析法2. 麦肯锡问题解决框架3. SWOT分析法4. SMART 1. 5W2H分析法 5W2H指的就是7个英文单词, 是二战中美国陆军兵器修理部首创, 对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，很适合在做项目之前通过这个模型来梳理思路, 完善或者弥补问题. 以后思考问题, 就可以按照从左到右的顺序来进行思考. 对于技术人员来说, 7个单词可以对应如下解释: who: 需...
总之，总而言之的不同英文表达方式
热门推荐
无为 的专栏
06-06 4万+
在讲话时，当我们做总结和结尾时，会说：总之，总而言之....那么英语除了说In Conclusion，之外还可以怎么说呢？ 除了用In Conclusion，你还可以说： To sum up In summary To conclude In closing Finally, it may be concluded… To summarize All in all Overall, it may be said… Taking everything into account On the whole Al
我认错人了几种英语表达
WangMark的专栏
11-12 1万+
''我认错人了''几种地道表达: 1)Oh,sorry,I took u for some1 else. 2)Sorry I thought u were my friend.3)I mistook u for some1 else. 4)Sorry, u are not the one I'm looking for, my mistake. 5)Sorry, wrong guy or wro
CSS中颜色的几种表述方法
毕晓杰
05-18 1688
本文转载自博客园：故事情节 的文章 https://www.cnblogs.com/wr314/p/5299679.html css当中，好多地方都会用到color属性，用来使html内容丰富多彩，例如：background-color；border-color； 第一种表示法使为直接写颜色的英文，例如：blue（蓝色），red（红的），总共可以表示17种颜色（...
Python词云图的几种制作方法
qq_34917272的博客
10-28 1万+
一、词云图 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达，通过文字、色彩、图形的搭配，产生有冲击力地视觉效果，而且能够传达有价值的信息。 词云就是通过形成“关键词云层”或“关键词渲染”，对网络文本中出现频率较高的“关键词”的视觉上的突出。 词云图过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。 本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计、词云展示，熟悉制作词云的基本方法。 二、wordcloud库绘制词云 wordcloud是优秀的词云展示第三方库 可以在命令行通
css中颜色的几种表达方式
solar_yh的博客
06-30 2836
网页中的预定义色，使用英文单词进行颜色的表示；比如red，blue等 三位的十六进制；比如#F00(每个颜色由一个十六进制来表示) 六位的十六进制；比如#FF0000(每个颜色由两个十六进制来表示) RGB三原色：RGB(255,0,0)这给定的三个参数表示红，绿，蓝的颜色值，由0到225的十进制表示 RGB，RGB(100%,0%,0%)，使用百分号表示 注：以上五种表达方式都是属于RGB色系(红，绿，蓝) RGBA：和RGB一样，只是多了一个透明度，比如RGB(255,0,0,0.5)。第四个值取.
html 英文文字纵向排列,CSS几种简单方法实现文字竖向排版
weixin_34969621的博客
05-30 3777
1.一个句子的竖向排列如图：1. 2.test.one {width: 20px;margin: 0 auto;line-height: 24px;font-size: 20px;}.two {width: 15px;margin: 0 auto;line-height: 24px;font-size: 20px;word-wrap: break-wor...
句子相似度计算的几种方法
tt163789的博客
10-10 1万+
转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1145941 在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。 基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：...
html中常见表达颜色的三种方式
m0_64641665的博客
08-01 3033
html中常见的颜色的表达
英语一般将来时的几种表达方式PPT课件.pptx
10-09
英语中的未来时态是表达即将发生或计划在未来发生的动作或状态的重要语法结构。在这个PPT课件中，主要探讨了一般将来时的两种主要表达方式：be going to 和 will/shall 结构。以下是对这两种表达方式的详细说明： 1...
初中英语常见连词and,or,but的用法的几种方法.docx
01-02
初中英语中的连词and, or, but在句子中起着至关重要的作用，它们用来连接词、短语或句子，表达不同的逻辑关系。以下是对这些连词的详细解释和使用方法： 1. **and**：表示并列或递进关系。当两个事件或想法是并列的...
英语时间和日期的表达方法PPT课件.pptx
10-09
年份通常分为四位数，可以按照以下几种方式进行读法： 1. 基数词读法：将四位数的年份分为两组，每组按基数词读。例如，1865年读作eighteen sixty-five，1998年读作nineteen ninety-eight。 2. 当前两位非零，后两位...
英语时间表达方法PPT课件.pptx
10-14
【英语时间表达方法详解】 时间表达是日常英语交流中不可或缺的一部分，无论是安排日程、描述事件还是进行对话，准确的时间表达都能使沟通更加顺畅。以下是对"英语时间表达方法"的详细阐述： 1. **直接表达法 - 顺...
英语时间的表达方法PPT课件.pptx
10-14
本PPT课件详细介绍了英语中表达整点和非整点时间的方法。 首先，我们来看整点时间的表达。整点时间非常简单，只需将钟点数后面加上“o'clock”。例如，"one o'clock"表示1:00，"ten o'clock"表示10:00。这种表达...
计算机视觉_图像处理_深度学习_机器学习_人工智能_pybind11_OpenCV_numpy_C_Python_跨语言交互_数据转换_矩阵运算_图像分析_算法实现_高性能计算_科学计算_数值.zip
05-31
计算机视觉_图像处理_深度学习_机器学习_人工智能_pybind11_OpenCV_numpy_C_Python_跨语言交互_数据转换_矩阵运算_图像分析_算法实现_高性能计算_科学计算_数值.zip
Delphi 控件之unrxlib-275-u-1-0-19.rar
最新发布
06-01
Delphi 控件之unrxlib_275_u_1_0_19.rar
电力电子领域非隔离双向DC-DC Buck-Boost变换器MatlabSimulink仿真模型及其双闭环控制应用
05-31
内容概要：本文深入探讨了非隔离双向DC-DC Buck-Boost变换器的工作原理及其在Matlab/Simulink环境下的仿真建模方法。文中详细描述了变换器的主电路和控制电路设计，特别是采用了电压外环电流内环的双闭环控制方式来确保系统在不同工作状态下的稳定性。具体来说，在正向运行时，直流电压源可以为蓄电池提供恒流恒压充电；而在反向运行时，蓄电池能放电以维持直流侧电压稳定。通过一系列仿真实验，验证了所提模型的有效性和可靠性。 适合人群：对电力电子系统有兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解非隔离双向DC-DC变换器以及掌握Matlab/Simulink仿真技能的人士。 使用场景及目标：适用于需要评估或改进非隔离双向DC-DC变换器性能的研究项目；也可用于教学环境中帮助学生更好地理解相关理论知识并培养实际操作能力。 其他说明：文中提供的仿真模型不仅有助于理解变换器的基本运作机制，还为进一步探索其性能优化和控制策略奠定了坚实的基础。
基于拖火车混合A算法的路径规划技术研究
05-31
内容概要：本文深入探讨了拖火车混合A*路径规划算法，首先简述了经典A*算法的基础概念及其核心公式f(n) = g(n) + h(n)，并提供了简单的网格地图A*算法实现代码。接着重点介绍了拖火车混合A*算法对传统A*算法的改进之处，特别是针对拖火车这种长形物体在复杂环境中移动的特点，增加了车身长度和转弯半径等因素作为额外约束条件，确保路径规划更加贴合实际情况。最后展示了改进后的算法在自动化物流园区拖车调度等领域的潜在应用场景。 适合人群：对路径规划算法感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解A*算法变种的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决长形物体如拖火车在复杂环境中的最优路径寻找问题的研究人员或工程师。目标是提高路径规划效率，减少碰撞风险，提升运输系统的智能化水平。 其他说明：文中不仅有理论讲解还有具体的代码实例，有助于读者更好地理解和掌握这一算法的具体实现方法。
计算机视觉_树莓派_OpenCV3源码编译_基于Whiptail菜单驱动的自动化安装脚本_用于在RaspberryPi系统上通过交互式菜单界面完成OpenCV3从源码编译安装的全过程_包含系统.zip
05-31
计算机视觉_树莓派_OpenCV3源码编译_基于Whiptail菜单驱动的自动化安装脚本_用于在RaspberryPi系统上通过交互式菜单界面完成OpenCV3从源码编译安装的全过程_包含系统.zip
目标检测方法有几种
03-15
<think>嗯，我现在需要回答用户关于目标检测方法有几种的问题。首先，我得回忆一下目标检测的基本概念和发展历程，然后分类不同的方法。用户可能希望得到一个结构清晰、分点明确的回答，所以需要把不同的方法类型整理出来。 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，目的是识别图像中的物体并定位它们的位置。根据我的知识，目标检测方法大致可以分为传统方法和基于深度学习的方法。传统方法可能包括基于手工特征的方法，比如Viola-Jones、HOG+SVM等。而深度学习方法则包括两阶段的方法（如R-CNN系列）和单阶段的方法（如YOLO、SSD等）。另外，可能还有基于Transformer的方法，这是比较新的进展。 首先，我需要确认这些分类是否正确，有没有遗漏或者过时的信息。例如，传统方法中的Viola-Jones确实用于人脸检测，HOG+SVM用于行人检测，这些是经典的例子。而深度学习的部分，两阶段方法如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，以及单阶段的YOLO、SSD、RetinaNet。还有最近的Transformer-based模型，比如DETR。 接下来，要确保每个分类下的具体方法都有例子，并且简要说明其原理和优缺点。例如，两阶段方法先生成候选区域再分类，准确但速度慢；单阶段方法直接预测，速度快但精度可能稍低。Transformer的方法利用自注意力机制，可能不需要Anchor box，简化流程。 另外，是否需要提到实时性或者应用场景的区别？比如YOLO适合实时检测，而Faster R-CNN适合对精度要求高的场景。还有像Anchor-based和Anchor-free的方法，这也是单阶段中的细分。比如RetinaNet是Anchor-based，而CenterNet是Anchor-free的。 可能还需要提到一些关键技术的演进，比如从R-CNN到Faster R-CNN的改进，如RoI Pooling到RoI Align，以及特征金字塔网络（FPN）的应用。这些细节能帮助用户理解不同方法之间的差异。 然后，要检查是否有最新的方法需要补充，比如YOLO的版本更新到v7、v8或者v9？或者DETR的变种，如Deformable DETR，这些可能提高效率或准确率。 结构方面，用户要求结构清晰，逐步解决问题，所以可能需要分点回答，每个大类下再分小类，用项目符号或编号列出。同时，按照时间顺序或技术演进顺序排列，让读者有一个发展的脉络。 最后，确保使用正确的中文术语，避免直译英文词汇，比如“候选区域”而不是“proposal regions”。同时，数学公式需要用$$...$$格式，但在这个问题中可能涉及较少，除非提到损失函数等，但用户的问题可能不涉及具体公式，所以可能不需要。但如果有的话，要正确应用格式。 总结一下，目标检测方法的分类应该是： 1. 传统方法 - 基于手工特征的方法，如Viola-Jones、HOG+SVM 2. 深度学习方法 - 两阶段方法：R-CNN系列 - 单阶段方法：YOLO、SSD、RetinaNet - Transformer-based方法：DETR、Deformable DETR 3. 其他方法 - Anchor-based vs. Anchor-free - 基于关键点的方法，如CornerNet、CenterNet 需要确保每个类别都有简要说明，优缺点，以及典型应用。这样用户能全面了解不同类型的区别和适用场景。</think>目标检测是计算机视觉中的核心任务，旨在定位和识别图像中的物体。其方法可大致分为以下三类，每类各有特点和演进逻辑： --- ### 一、传统方法（2012年之前） 基于手工设计特征，依赖图像处理技术： 1. **Viola-Jones算法** - 原理：使用Haar特征和AdaBoost分类器，级联结构提升效率。 - 应用：早期人脸检测。 - 缺点：仅适用于简单场景，特征表达能力有限。 2. **HOG（方向梯度直方图）+ SVM** - 原理：提取图像梯度方向分布特征，用SVM分类。 - 应用：行人检测（如DPM模型）。 - 缺点：对遮挡和复杂背景鲁棒性差。 --- ### 二、基于深度学习的方法（2012年后） #### 1. **两阶段（Two-Stage）方法** - **流程**：首先生成候选区域（Region Proposal），再对区域分类和回归。 - **典型模型**： - **R-CNN**（2014）：将候选区域输入CNN提取特征，但速度慢。 - **Fast R-CNN**（2015）：引入RoI Pooling，共享卷积计算。 - **Faster R-CNN**（2015）：用RPN（区域建议网络）替代选择性搜索，端到端训练。 - **优点**：精度高。 - **缺点**：计算量大，实时性差。 #### 2. **单阶段（One-Stage）方法** - **流程**：直接预测边界框和类别，无需生成候选区域。 - **典型模型**： - **YOLO系列**（2016起）：将图像划分为网格，每个网格预测多个边界框，平衡速度与精度（如YOLOv5/v8实时性极佳）。 - **SSD**（2016）：多尺度特征图预测，适合小目标检测。 - **RetinaNet**（2017）：提出Focal Loss解决类别不平衡问题。 - **优点**：速度快，适合实时场景。 - **缺点**：精度通常低于两阶段方法。 #### 3. **Transformer-Based方法**（2020年后） - **原理**：利用自注意力机制建模全局上下文，摒弃传统Anchor设计。 - **典型模型**： - **DETR**（2020）：将目标检测视为集合预测问题，通过二分匹配损失优化。 - **Deformable DETR**：改进注意力机制，提升训练速度和效果。 - **优点**：简化流程，适合复杂场景。 - **缺点**：训练资源需求高。 --- ### 三、其他技术细分 1. **Anchor-Based vs. Anchor-Free** - **Anchor-Based**（如Faster R-CNN、RetinaNet）：依赖预定义Anchor框，需调整参数。 - **Anchor-Free**（如CenterNet、FCOS）：直接预测目标中心点或关键点，减少超参数依赖。 2. **基于关键点检测的方法** - **CornerNet**（2018）：检测目标边界框的左上角和右下角点。 - **CenterNet**（2019）：预测目标中心点和尺寸，计算效率高。 --- ### 四、方法选择建议 - **实时场景**：YOLO系列（v5/v8）、SSD。 - **高精度需求**：Faster R-CNN、Cascade R-CNN。 - **复杂背景或长尾分布**：Transformer-Based方法（如DETR）。 - **轻量化部署**：MobileNet+SSD、Tiny-YOLO。 通过理解任务需求和资源限制，可针对性选择模型或进一步优化（如知识蒸馏、剪枝等）。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值