60-R语言中的神经网络
1、R中神经网络相关包：一旦集群完成初始化，可以使用R或本地主机（10.1：54321）提供的Web接口与它连接。
2、人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。 简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。
3、神经网络由一组互联的结点组成，这些节点分别负责网络的输入，连接，处理以及输出。神经网络被广泛用于诸如分类、聚类、预测等诸多领域。借助neuralnet训练得到神经网络模型。
4、newff函数的格式为：net=newff(PR，[S1 S2 ...SN]，{TF1 TF..TFN}，BTF，BLF，PF），函数newff建立一个可训练的前馈网络。
5、r语言的keras packages 中fatten 的意思是在做卷积神经网络时，将神经元拉直。
6、在异步的序列到序列模式中(如下图所示)，输入为一个长度为T 的序列X={x1，xT }，输出为序列Y={y1，yM }。样本X按不同时刻输入到循环神经网络中，并得到不同时刻的隐状态h1，hT 。
什么是GO富集分析,常说的GO功能分析、功能分析、Pathway分析是什么意...
1、基因本体（gene ontology），简称GO，是一种描述基因或基因产物基本特性的词汇，由基因本体协会开发。
2、go富集分析是什么意思如下：富集分析(Enrichment Analysis) 是一种广泛应用于 生物信息学Q 研究的统计方法，主要用于检验一个基因集合中某些功能或特征的富集程度。
3、GO富集分析原理简介和DAVID的GO富集分析方法操作演示 寻找差异表达的基因并挖掘它们可能的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。
【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题
1、最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。
2、在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在 功能注释后如何做富集分析 中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。
3、其中2个与生长素信号转导相关，而另外8个则没注释到生长素信号转导相关，简单画一下，即 好，剩下的两个就不替换了。整体上，ORA模式的富集分析，本身就是经典的抽球案例，感兴趣的自行替换就可以了。
R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换
对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。
)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。
你可以直接导入基因号和GO/KEGG编号的对应关系到R里面，然后用clusterProfiler进行数据分析” 。在如何构建的问题上，网上也有许多文章进行了介绍。构建 OrgDb 时，需要 gene_info 和 gene2go 。
clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。
第一列为GO term的ID，点击GO ID，可显示这个GO term包含的所有基因：再点击这个GO ID，就可以链接到 http：//amigo.geneontology.org 官网，可以查看GO的具体信息。
求问R语言有relweights()函数吗,就是回归分析之后看特征重要性的柱状图...
一是直接从企业数据库调取，需要SQL技能去完成数据提取等的数据库管理工作。二是获取公开数据，政府、企业、统计局等机构有。三是通过Python编写网页爬虫。数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。
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