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h3>萬妮達的dirty mind原唱是誰

萬妮達的dirty mind原唱是萬妮達

萬妮達，1994年6月26日出生于福建省福州市，中國內地嘻哈說唱女歌手。 

2015年，萬妮達參與了Freedom Plant Music的Mixitape創作與錄制，并推出了《Get away from me》、《買粉絲lorful world》等多首說唱單曲。2016年，推出首張個人EP專輯《Before》；同年，參加浙江衛視歌唱選秀節目《中國新歌聲》的比賽，獲得全國總決賽第13名、最佳人氣學員獎；同年11月，簽約摩登天空，成為旗下簽約藝人。

歌名：Dirty Mind (Remix)

作詞：萬妮達

作曲：萬妮達

編曲：3S

演唱：萬妮達

制作人：張江 3S

混音：時俊峰

母帶處理：Leonard Fong (新加坡）

Trick or treat

當你費盡了心思

無論做什么都要求要親自

為了獲取這一切通過層層的境界

你早已不記得你的名和姓氏

越是沖動就越是讓你快樂

怎么興致超重變成了負荷

它把你逼到絕望之際

它不費吹灰之力

它一步一步讓你走向墮落

它說 so beautiful

What a pretty world

How 買粉絲uld that be

We all the same

Money power glory status

You like it don't you

You want it don't you

Sex drug love as treasure

You like it don't you

You want it don't you

I love my dirty mind

They like a golden shine

We sing what we wanna sing

We dancing till the morning

I love my dirty mind

They like a golden shine

We are what we wanna be

Do what you love

Love what you did

I love my dirty mind

They like a golden shine

We sing what we wanna sing

We dancing till the morning

I love my dirty mind

They like a golden shine

We are what we wanna be

Do what you love

Love what you did

So beautiful

What a pretty world

How 買粉絲uld that be

We all the same

What is the reason

Why you care

I see you crying

Babe what's wrong here

那現在你體會到你要金錢的圍繞

抓著鈔票的蠻腰

So 你忍不住在身上刻了記號

次次裹住了自己

你用兩套虛偽的外表

堅持的太少說放棄還太早

你的信心還太小到底要去哪里討

你早就有目標

能不讓人叫囂

你決定拾起劃破自己的剪刀

So save yourself 這最有效

跑到安全出口用盡全力地跳

Be a bitch 記得永遠都帶著笑

再轉身放火燒了困住你的廟

到時的你不會再坐在街頭

也許人們看見你會向你揮手

沒有什么能夠配成為你的枷鎖

什么食物都不貴當你已經掙脫

穿梭

I love my dirty mind

They like a golden shine

We sing what we wanna sing

We dancing till the morning

I love my dirty mind

They like a golden shine

We are what we wanna be

Do what you love

Love what you did

I love my dirty mind

They like a golden shine

We sing what we wanna sing

We dancing till the morning

I love my dirty mind

They like a golden shine

We are what we wanna be

Do what you love

Love what you did

golden shine

like a golden shine

like a golden shine

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

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