1写在前面 估算前瞻性研究的样本量是我们在招募受试者之前首先要做的事情之一。😘 招募受试者太少会无法得到准确的答案，招募的太多又是巨大的浪费，所以需要估算最佳的受试者数量。🧐 本期我们介绍一下如何使用pwr包进行样本量的估算。😏 2用到的包 rm(list = ls()) library(pwr) library(tidyverse) 3研究假设 假设我们准备进行一个RCT研究，研究Treatment A和Treatment B的疗效，结局事件为Response或No response的二分类结局。🤫 那

本文假定上述数据均被插值成 WMO GDPFS 手册中规定的标准网格，即 1.5 度 * 1.5 度。下面的指标计算不涉及数据插值问题。

ANSYS Mechanical可以非常方便的对不同工况计算结果进行组合（如比例放缩、加减等），用到的工具为Solution Combination，具体方法如下。 若同一个分析模块中，将不同工况设置为不同载荷步进行计算，则可通过以下完成： 1，在分析设置analysis setting中设置载荷步；

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本节，介绍如何使用R语言的lme4包拟合混合线性模型，计算最佳线性无偏估计（blue）

李克特量表呈现出的不只是简单的“是/否”的回答，通过李克特量表可以反映出被调查者对某事物或主题的综合态度，因而被广泛用于衡量态度和意见。

以下是最近一则"女婿开电梯门导致岳父惨死"的新闻，可惜生命的同时，也引发了一系列联想。

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基于数据技术的互联网行业招聘信息聚合系统，本系统以Python为核心，依托web展示，所有功能在网页就可以完成操作，爬虫、分析、可视化、互动独立成模块，互通有无。具体依托python的丰富库实现，爬虫使用Requests爬取，使用lxml、beautifulsoup4解析。使用numpy、pandas分析数据，使用pyecharts做可视化，使用Flask进行web后台建设。数据通过csv、MySQL、配置文件来进行存储互通。

肿瘤的形成过程中涉及到了多种类型的基因组变异，比如点突变，拷贝数变异，基因融合等等，肿瘤和遗传病不同，各种基因组变异是后天形成的，所以在肿瘤研究中，关注的是体细胞上的基因组变异。

我们先来认识一下GSEA。GSEA（Gene Set Enrichment Analysis，基因集富集分析）是一个计算方法，用来确定某个基因集在两个生物学状态中（疾病正常组，或者处理1和处理2等）是否具有显著的一致性差异。一般通过网站下载安装后使用（https://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp）。

分化与发育的过程一直备受研究者们的关注，但机体内的每个细胞都处在一个动态变化的过程，我们很难通过实验的方法分离得到所有状态下的细胞。而单细胞测序技术的发展，为我们对细胞群体内的异质性和发育分化轨迹研究提供了新的方法。今天我们就跟随王老师一起来看一下BD SeqGeq™之单细胞测序数据拟时序分析。

microRNAs (miRNAs)是基因表达的主要调控因子，有多项研究表明其通过与靶基因的相互作用参与疾病的生理和病理过程。在癌症中，miRNAs的一个重要作用是：它们可以作为“癌基因”或“抑癌基因”发挥作用，而这种相悖的作用取决于它们结合的靶点基因和细胞环境。此外，在乳腺癌中，miRNAs被认为是有前途的分子“生物标志物”，因为它们的图谱与不同的乳腺癌亚型相关联。

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