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人工智能,机器学习,统计学,数据挖掘之间有什么区别

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。

机器学习为数据挖掘提供了理论方法，而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。

人工智能：给机器赋予人类的智能，让机器能够像人类那样独立思考。当然，目前的人工智能没有发展到很高级的程度，这种智能与人类的大脑相比还是处于非常幼稚的阶段，但目前我们可以让计算机掌握一定的知识，更加智能化的帮助我们实现简单或复杂的活动。机器学习。

所以，数据挖掘更偏向应用。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。

因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且因此而受到越来越多的关注。数据挖掘：一种解释是“识别出海量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”，顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。

【临检杂谈】---临床检测,到底该选PCR还是NGS?(一)

1、比如目前最常用7500，无论是高校、医院、第三方检测机构，基本都用得到它。花开两朵，各表一枝，测序技术的发展要比PCR坎坷很多。NGS，即Next Generation Sequencing，下一代测序技术，又称二代测序，高通量测序，鉴于基因测序发展过程复杂，我简单分为几个阶段，并不严谨，望各位海涵。

2、通过前一章的介绍，可能大家都注意到了，我在提及测序的时候，就已经提到了两家公司，罗氏，和Illumina。那么，我就从这两家公司的发展历程为切入点，探究资本在临床检测市场上发挥的作用。

3、ngs是高通量测序技术。高通量测序技术（High-throughputsequencing）又称“下一代”测序技术（“Next-generation”，sequencingtechnology），简称“Ngs”，以能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定和一般读长较短等为标志。

4、NGS技术可以单次检测多个分子标志物，相比于只能单次少量靶标的传统的PCR、qPCR和dPCR等技术，具有明显的优越性。目前，依托于NGS技术，基于病理组织的多分子标志物检测（组织活检）和基于血液ctDNA检测的液体活检被广泛研究。

数据挖掘中的LogFC,p值和FDR值是什么?

1、logFC 就是倍数变化取对数（也有说不是对数就是倍数的，但大多数人都按对数来的），-logP.val 就是 p 值取对数然后加负号。因为 p 值一般都很小，所以一般取对数做图。然后又因为一般 p 1 所以取对数都是负值，我们为了作图方便所以加个负号。

2、FDR是False Discovery Rate的缩写，翻译为“假发现率”。FDR是统计学中用来描述在进行多重假设检验时发现的假阳性数量与总阳性数量之间的比率，该比率常用于控制因多次检验而引入的假阳性错误率。在实验设置中，多个变量可以被测试，产生P值，也就是信号显着性的程度。

3、P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小，说明原假设情况的发生的概率很小，而如果出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，我们拒绝原假设的理由越充分。总之，P值越小，表明结果越显著。

4、FDR法/q-value法：False discovery rate （FDR）即错误发现率。

WGCNA分析--提升转录组测序文章档次的利器

1、取样时期为每个样品7个时期S1-S7，分别为授粉后5， 9， 12， 19， 25， 30和40天（DAP），还测了一下叶片的转录组，并取3个生物学重复，共48个样品。

2、利用转录组测序所有基因以及所有样品的表达矩阵做样品间的相关性分析和PCA聚类分析，从中可以发现，相同的发育状态或者组织聚类在一起，说明他们之间具有较强的相关性。

3、① 转录组数据基因输入参数 选取变异系数CV值大于1的基因作为输入数据进行分析 ② 计算软阈值参数 设定的软阈值soft power为16，TOM结构类型为signed，也是推荐的结构类型。

4、WGCNA（weighted gene co-expression network analysis，权重基因共表达网络分析）是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法，可将表达模式相似的基因进行聚类，并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系，因此在疾病以及其他性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用。

5、你好，首先，wgcna中的weighted（权重）值（也就是题主所说的weigh值）的解释是：基因之间不仅是相关与否，还保存记录着它们间的相关性数值，此数值即为基因之间联系的权重与相关性。

易基因|全基因组DNA甲基化测序分析全流程

1、全基因组甲基化测序利用重亚硫酸盐能够将未甲基化的胞嘧啶（C）转化为胸腺嘧啶 （T）的特性，将基因组用重亚硫酸盐处理后测序，即可根据单个 C 位点上未转化为 C 未转化为 T 的 reads 数目与所有覆盖的 reads 数目的比例，计算得到甲基化率。

2、首先按照比对的基因组坐标进行排序 去除多重比对、重复、未比对上的reads 最后就得到了排序且去重的BAM文件了 提取甲基化信息 至此，所有CpG位点就全部被提取出来了。将CpG位点保存为 GR 文件 由于测序是区分正负链的，而在分析的时候不区分，所以需要合并正负链的信息。

3、该方法通过Bisulfite处理，将原基因组中未发生甲基化的C碱基转换成U的同时，保留所有甲基化C的碱基不发生转变，从而帮助科研人员识别发生甲基化的CpG位点。该种测序技术适用于绘制单碱基分辨率的全基因组DNA甲基化图谱。

4、检测范围为全基因组，可以得到基因组上大部分C位点的羟甲基化水平。（2）单碱基分辨率。能够检测单个C碱基的羟甲基化水平，精确度高。（3）低起始量。ACE-Seq利用脱氨酶实现5hmC与C及5mC的区分，反应条件温和，不破坏基因组，大大减少基因组DNA的损失，因此起始DNA量比常规的oxBS技术降低100倍。

5、常用的DNA甲基化检测方法包括：甲基化特异性PCR（MSP）、全基因组甲基化测序（WGBS）、甲基化敏感限制性内切酶联PCR（MSRE-PCR）、甲基化特异性聚合酶链反等。DNA甲基化检测方法主要利用DNA甲基化与未甲基化DNA在物理性质或化学性质上的差异，通过特定的实验操作和分析手段，以确定DNA序列的甲基化状态。

机器学习这些概念有什么区别

1、广义来说，有三种机器学习算法：① 监督式学习，② 非监督式学习，③ 强化学习，以下分别介绍这三种方法的区别。监督式学习 定义：从给定的训练数据集中学习出一个函数，当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求是包括输入和输出，也可以说是特征和目标。

2、深度学习：多层网络的力量深度学习是机器学习的一种子集，其核心在于利用深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）从原始数据中提取高级特征。深度一词指的是网络层次的增多，深度学习的优势在于处理大规模数据和学习抽象特征。经典模型如VGG16展示了深度学习的威力，它在图像识别领域取得了显著成就。

3、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。

4、人工智能（Artificial Intelligence）是让计算机这台机器能够象人一样思考，而机器学习（Machine Learning）是人工智能的分支，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。

5、机器学习（Machine Learning， ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。