07 youtube官網買粉絲是什么怎么做是趨勢(GWAS相關知識)

數量進行付費，英文“PayPerCall”，是近年在歐美國家出現的一種新的廣告推廣計費新模式，實現策劃不收費，展示不收費，點擊不收費，只有廣告主接到客戶有效電話后才收取相應費用。也就是說，按來電付費，是一種真正意義上的按效果付費的模式。

網絡視頻營銷：“通過數碼技術將產品營銷現場實時視頻圖像信號和企業形象視頻信號傳輸至Inter買粉絲網上。客戶只需上網登陸貴司網站就能看到對貴司產品和企業形象進行展示的電視現場直播。是“遙瞰網絡監控發展科技有限公司”在網站建設和網站推廣中、為加強瀏覽者對網站內容的可信性、可靠性而獨家創造的。在這以前，所有的網站建設和網站推廣方式所能起的作用只是讓網民從浩如瀚海互連網世界找到您；而“網絡電視營銷”使找到您的網民相信您！

論壇營銷。什么是論壇營銷呢？論壇營銷其實人們早就開始利用論壇進行各種各樣的企業營銷活動了，當論壇那時成為新鮮媒體的論壇出現時就有企業在論壇里發布企業產品的一些信息了，其實這也是論壇營銷的一種簡單的方法。在這里結合網絡策劃的實踐經驗簡要地說一下什么是論壇營銷，論壇營銷“就是企業利用論壇這種網絡交流的平臺，通過文字、圖片、視頻等方式發布企業的產品、和服務的信息，從而讓目標客戶更加深刻了解企業的產品和服務。最終達到企業宣傳企業的品牌、加深市場認知度的網絡營銷活動，這就是論壇營銷。”

網絡圖片營銷。什么是網絡圖片營銷呢？網絡圖片營銷其實現在已經成為人們常用的網絡營銷方式之一，我們時常會在QQ上接收到朋友發過來的有創意圖片，在各大論壇上看到以圖片為主線索的貼子，這些圖片中多少也參有了一些廣告信息，比如：圖片右下角帶有買粉絲等。這其實就是圖片營銷的一種方式，目前，國內的圖片營銷方式，千花百樣，你如果很有創意，你也可以很好的掌握圖片營銷。

網絡營銷聯盟:營銷聯盟目前在我國還處于萌芽階段，在國外已經很成熟了,1996年亞馬遜通過這種新方式取得了成功,聯盟包括三要素：廣告主、網站主和廣告聯盟平臺。廣告主按照網絡廣告的實際效果（如銷售額、引導數等）向網站主支付合理的廣告費用，節約營銷開支，提高企業知名度，擴大企業產品的影響，提高網絡營銷質量。[2]?

[編輯本段]八、網絡營銷的發展前景

巨大的消費群體與企業習慣的變化。首先看下面的調查結果：美國IDC于美國時間2月12日公布的全球因特網普及情況調查結果顯示，“雖然全球經濟正在衰退，但是因特網人口還是在穩步增加。2002年底全球因特網人口將超過6億人”。其中每天上網的人數將近2億，這個數字每年還在以30％的速度增長。2006年中國網民過一億，并且正在快速的增長。巨大的上網人數，帶來了巨大的商機。在歐美國家，90％以上的企業都建立了自己的網站；通過網絡尋找自己的客戶、尋找需要的產品，這已經成為了習慣。如果企業想購買些什么，特別是首次購買時，會先在網上進行初步的查找和選擇，再進一步與供應者取得聯系。網上巨大的消費群體特別是企業的商務習慣變化，給網絡營銷提供了廣闊的空間。網絡營銷的跨時空性無疑是一“重型炮彈”，將對整個營銷產生巨大的沖擊。

GWAS相關知識

是指在理想狀態下，各等位基因的頻率在遺傳中是穩定不變的，即保持著基因平衡。該定律運用在生物學、生態學、遺傳學。條件：①種群足夠大；②種群個體間隨機交配；③沒有突變；④沒有選擇；⑤沒有遷移；⑥沒有遺傳漂變。

相關圖片如下：

之前，我對這兩個概念有點混淆，后來明白過來了。這兩個概念一個是對基因頻率進行的篩選，一個是對基因型頻率進行的篩選。對于一個位點“AA AT TT”，其中A的頻率為基因頻率，AA為基因型頻率。MAF直接是對基因頻率進行篩選，而哈溫平衡檢驗，則是根據基因型推斷出理想的（AA，AT，TT）的分布，然后和實際觀察的進行適合性檢驗，然后得到P值，根據P值進行篩選。即P值越小，說明該位點越不符合哈溫平衡。

主成分分析（principal 買粉絲ponent analysis）

中文解釋：

將多個變量通過線性變換以選出較少個重要變量的一種多元統計分析方法，又稱主分量分析。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變量（或因素），因為每個變量都在不同程度上反映這個課題的某些信息。但是，在用統計分析方法研究這個多變量的課題時，變量個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變量個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變量之間是有一定的相關關系的，當兩個變量之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變量反映此課題的信息有一定的重疊。主成分分析是對于原先提出的所有變量，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮爾森對非隨機變量引入的，爾后H.霍特林將此方法推廣到隨機向量的情形。信息的大小通常用離差平方和或方差來衡量。

PCA算法

總結一下PCA的算法步驟：

設有m條n維數據。

1）將原始數據按列組成n行m列矩陣X

2）將X的每一行（代表一個屬性字段）進行零均值化，即減去這一行的均值

3）求出協方差矩陣

4）求出協方差矩陣的特征值及對應的特征向量

5）將特征向量按對應特征值大小從上到下按行排列成矩陣，取前k行組成矩陣P

6）即為降維到k維后的數據

根據上面對PCA的數學原理的解釋，我們可以了解到一些PCA的能力和限制。PCA本質上是將方差最大的方向作為主要特征，并且在各個正交方向上將數據“離相關”，也就是讓它們在不同正交方向上沒有相關性。

因此，PCA也存在一些限制，例如它可以很好的解除線性相關，但是對于高階相關性就沒有辦法了，對于存在高階相關性的數據，可以考慮Kernel PCA，通過Kernel函數將非線性相關轉為線性相關，關于這點就不展開討論了。另外，PCA假設數據各主特征是分布在正交方向上，如果在非正交方向上存在幾個方差較大的方向，PCA的效果就大打折扣了。

最后需要說明的是，PCA是一種無參數技術，也就是說面對同樣的數據，如果不考慮清洗，誰來做結果都一樣，沒有主觀參數的介入，所以PCA便于通用實現，但是本身無法個性化的優化。

希望這篇文章能幫助朋友們了解PCA的數學理論基礎和實現原理，借此了解PCA的適用場景和限制，從而更好的使用這個算法。

英文視頻講解買粉絲：

買粉絲1

買粉絲2

它是把GWAS分析之后所有SNP位點的p-value在整個基因組上從左到右依次畫出來。并且，為了可以更加直觀地表達結果，通常都會將p-value轉換為-log10(p-value)。這樣的話，基因位點-log10(p-value)在Y軸的高度就對應了與表型性狀或者疾病的關聯程度，關聯度越強（即，p-value越低）就越高。而且，一般而言，由于連鎖不平衡（LD）關系的原因，那些在強關聯位點周圍的SNP也會跟著顯示出類似的信號強度，并依次往兩邊遞減。由于這個原因，我們在曼哈頓圖上就會看到一個個整齊的信號峰（如下圖紅色部分）。而這些峰所處的位置一般也是整個研究中真正關心的地方。GWAS研究中，p-value閾值一般要在10 -6次方甚至10 -8次方以下，有些時候也要看你的實際數據表現。

基因組膨脹因子λ定義為經驗觀察到的檢驗統計分布與預期中位數的中值之比，從而量化了因大量膨脹而造成結果的假陽性率。換句話說，λ定義為得到的卡方檢驗統計量的中值除以卡方分布的預期中值。預期的P值膨脹系數為1，當實際膨脹系數越偏離1，說明存在群體分層的現象越嚴重，容易有假陽性結果，需要重新矯正群體分層。

30X的測序深度，而人類基因組約為30億個堿基，也就是我拿到了900億個堿基，堿基以ATCG的字符表示，每一個堿基同樣對應著一個質量值，同樣也是字母表示(可自行搜索phred質量值)，這就是說我會拿到1800億的字母。因為我的測序策略是PE150，也就是我會拿到900億/150=6億條reads

最小等位基因頻率怎么計算？比如一個位點有AA或者AT或者TT，那么就可以計算A的基因頻率和T的基因頻率，qA + qT = 1，這里誰比較小，誰就是最小等位基因頻率，比如qA = 0.3, qT = 0.7， 那么這個位點的MAF為0.3. 之所以用這個過濾標準，是因為MAF如果非常小，比如低于0.02，那么意味著大部分位點都是相同的基因型，這些位點貢獻的信息非常少，增加假陽性。更有甚者MAF為0，那就是所有位點只有一種基因型，這些位點沒有貢獻信息，放在計算中增加計算量，沒有意義，所以要根據MAF進行過濾

MAF is the Minor Allele Frequency. It can be used to exclude SNPs which are not informative because they show little variation in the sample set being analyzed. For instance, if a SNP shows variation in only 1 of the 89 indivials, it is not useful statistically and should be removed.

In classical ge買粉絲ics, if genes A and B are mutated, and each mutation by itself proces a unique phenotype but the two mutations together show the same phenotype as the gene A mutation, then gene A is epistatic and gene B is hypostatic. For example, the gene for total baldness is epistatic to the gene for brown hair. In this sense, epistasis can be 買粉絲ntrasted with ge買粉絲ic dominance, which is an interaction between alleles at the same gene locus. As the study of ge買粉絲ics developed, and with the advent of molecular biology, epistasis

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