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Bioinformatics

0-based & 1-based的解释和转换实例

0-based & 1-based的区别、优劣势、原因和转换实例

ATAC-seq数据分析流程

ATAC-seq原理和流程与代码

是否需要以及如何进行reads去重复

是否需要去除PCR重复，选择去除的工具？

什么是“Insert 插入片段”？

介绍二代测序中关于reads的基本知识

生信常见文件的格式以及查看与处理方式

fasta、fastq、gff、gtf、bed、bed12、sam、bam、wig、bigwig、bedgraph、vcf等文件格式的介绍和处理

Next Generation Sequencing

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ATAC-seq数据分析流程

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Data format

0-based & 1-based的解释和转换实例

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ATAC-seq

ATAC-seq数据分析流程

ATAC-seq原理和流程与代码

Biology

The 6mA and enhancer-promoter (EP) regulation mechanism

课题的背景调研,learning

哺乳动物大脑皮层（Cerebral cortex）的发育过程

哺乳动物大脑皮层的发育过程

Epigenomics

The 6mA and enhancer-promoter (EP) regulation mechanism

课题的背景调研,learning

6mA

The 6mA and enhancer-promoter (EP) regulation mechanism

课题的背景调研,learning

Programming

R和JavaScript中的特殊值

R和JavaScript中的特殊值

编程和概率统计等学习网站的汇总

汇总了JavaScript、R、Bash、Python等一些学习网站

深究JS中的数据类型和变量拷贝（R语言类似)

学习变量的存储结构

JavaScript

R和JavaScript中的特殊值

R和JavaScript中的特殊值

编程和概率统计等学习网站的汇总

汇总了JavaScript、R、Bash、Python等一些学习网站

深究JS中的数据类型和变量拷贝（R语言类似)

学习变量的存储结构

R

R和JavaScript中的特殊值

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编程和概率统计等学习网站的汇总

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R中离散坐标轴的排序、子集选择与合并

对坐标轴映射的离散数据的排序、选择与合并

Non-parametric test

三种相关性检验与比较（两个变量之间）

Pearson, Spearman, Kendall correlation, and comparison between Pearson and Spearman

Wilcoxon 检验之 rank-sum 与 signed-rank

Wilcoxon检验的原理与代码实现

统计中该用Fisher精确检验还是卡方检验?

Fisher精确检验和卡方检验的原理与代码实现，如何选择他们？

Correlation

三种相关性检验与比较（两个变量之间）

Pearson, Spearman, Kendall correlation, and comparison between Pearson and Spearman

Brain science

哺乳动物大脑皮层（Cerebral cortex）的发育过程

哺乳动物大脑皮层的发育过程

Neuron

哺乳动物大脑皮层（Cerebral cortex）的发育过程

哺乳动物大脑皮层的发育过程

Cerebral cortex

哺乳动物大脑皮层（Cerebral cortex）的发育过程

哺乳动物大脑皮层的发育过程

Development

哺乳动物大脑皮层（Cerebral cortex）的发育过程

哺乳动物大脑皮层的发育过程

Similarity Measurement

相似性量度（Similarity Measurement）大总结

多种相似性量度的公式、比较分析和应用

Bash

编程和概率统计等学习网站的汇总

汇总了JavaScript、R、Bash、Python等一些学习网站

Python

编程和概率统计等学习网站的汇总

汇总了JavaScript、R、Bash、Python等一些学习网站

Blog

（一）依靠GitHub Pages的个人Blog

如何依靠GitHub Pages搭建个人Blog

（三）使用Hexo搭建Blog过程中的报错

Hexo相关报错的解决

（二）基于Hexo与Huxpro.github.io搭建Blog

如何使用Hexo搭建个人Blog？

（四）Blog的高级自定义功能

自定义blog的功能

Github Pages

（一）依靠GitHub Pages的个人Blog

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（三）使用Hexo搭建Blog过程中的报错

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Hexo

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Data Structure

稀疏矩阵（Sparse Matrix）的高效存储和读取

稀疏矩阵的高效存储和读取；python和R的实现

哈希表（Hush Table）介绍和Java、JavaScript的实现

哈希表的详细介绍，并利用Java、JavaScript两种语言实现Hush table

Computing Methods

求解无约束最优化问题的方法总结

求解无约束最优化问题的方法

Optimization

求解无约束最优化问题的方法总结

求解无约束最优化问题的方法

正则化 Regularization

L1和L2范数正则化的理解

Statistics

三种相关性检验与比较（两个变量之间）

Pearson, Spearman, Kendall correlation, and comparison between Pearson and Spearman

相似性量度（Similarity Measurement）大总结

多种相似性量度的公式、比较分析和应用

求解无约束最优化问题的方法总结

求解无约束最优化问题的方法

R中离散坐标轴的排序、子集选择与合并

对坐标轴映射的离散数据的排序、选择与合并

Wilcoxon 检验之 rank-sum 与 signed-rank

Wilcoxon检验的原理与代码实现

T test, Z test, or MWU test (Wilcoxon rank-sum test)?

T test, Z test和MWU test的原理与代码实现，如何选择他们？

统计中该用Fisher精确检验还是卡方检验?

Fisher精确检验和卡方检验的原理与代码实现，如何选择他们？

核密度估计（kernel density estimation）

核密度估计及bandwidth和kernel的选择

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

EM算法的理解和数学推导

EM算法的理解和数学推导

The interpretations of sensitivity, specificity, precision, recall, AUC, ROC and AUC-PR

Sensitivity, specificity, precision, recall, AUC, ROC and AUC-PR

正则化 Regularization

L1和L2范数正则化的理解

PCA、tSNE和UMAP降维可视化

基本原理、优势及代码实例

Graphics

R中离散坐标轴的排序、子集选择与合并

对坐标轴映射的离散数据的排序、选择与合并

Algorithm

稀疏矩阵（Sparse Matrix）的高效存储和读取

稀疏矩阵的高效存储和读取；python和R的实现

哈希表（Hush Table）介绍和Java、JavaScript的实现

哈希表的详细介绍，并利用Java、JavaScript两种语言实现Hush table

Hush Table

哈希表（Hush Table）介绍和Java、JavaScript的实现

哈希表的详细介绍，并利用Java、JavaScript两种语言实现Hush table

Sparse Matrix

稀疏矩阵（Sparse Matrix）的高效存储和读取

稀疏矩阵的高效存储和读取；python和R的实现

Hypothesis test

Wilcoxon 检验之 rank-sum 与 signed-rank

Wilcoxon检验的原理与代码实现

T test, Z test, or MWU test (Wilcoxon rank-sum test)?

T test, Z test和MWU test的原理与代码实现，如何选择他们？

统计中该用Fisher精确检验还是卡方检验?

Fisher精确检验和卡方检验的原理与代码实现，如何选择他们？

Parametric test

T test, Z test, or MWU test (Wilcoxon rank-sum test)?

T test, Z test和MWU test的原理与代码实现，如何选择他们？

Non-parametric estimation

核密度估计（kernel density estimation）

核密度估计及bandwidth和kernel的选择

Mixture model

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

EM算法的理解和数学推导

EM算法的理解和数学推导

Partial Observations

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

EM算法的理解和数学推导

EM算法的理解和数学推导

Expectation-Maximization

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

最大似然估计 Maximum likelihood estimation,MLE

EM算法的理解和数学推导

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Machine Learning

The interpretations of sensitivity, specificity, precision, recall, AUC, ROC and AUC-PR

Sensitivity, specificity, precision, recall, AUC, ROC and AUC-PR

PCA、tSNE和UMAP降维可视化

基本原理、优势及代码实例

Bioinfomatics

PCA、tSNE和UMAP降维可视化

基本原理、优势及代码实例