02 youtube官網買粉絲是什么怎么用圖表示(you tu be的官網是多少？)

買粉絲應用程序”的宣傳廣告，天才都是這么推銷自己的。

方案八：以交換方式使用廣告位

在創建了應用官網并付諸運行后，我們可以想辦法與其他開發人員取得聯系，以互換廣告位的形式開拓一片新的宣傳陣地。我們免費為對方提供平臺，對方也免費為我們提供平臺，大家贏才是真的贏嘛。

方案九：街頭宣傳，親身示范

帶著自己的手機，打開應用程序，然后親自到街上為路人們演示并邀請他們嘗試使用。正所謂當局者迷、旁觀者清，作為產品的制作者，我們可能很難發現其中細小而致命的缺陷。路人們則會以客觀的角度做出使用反饋（家人不行，家里人還不夠客觀，相信我），同時這也是種緩慢的人氣積累方式。聽起來可能難以置信，但參與測試的路人們一般都會向身邊的親朋好友講述這段經歷，告訴他們自己是如何在去吃午飯的路上被攔住，并參與了這款某某Android游戲的測試。而且，他們往往會認為這款產品“相當不錯”。此外，如果我們運氣好些，路人們還會坦誠地表示他們不怎么喜歡這款應用。別氣餒，負面信息通常都是真正重要的信息。例如剛剛接觸應用產品的用戶會感到導航方式有點混亂，但身為開發者我們自己可能永遠意識到這個問題。

方案十：利用好Facebook（SNS網站）上的朋友

告訴你的朋友、告訴你的家人、告訴鄰居二狗子，咱豁出去了，別抹不開面子，這是改變命運的機會！在自家外墻上貼廣告、在朋友家外墻上貼廣告、在鄰居二狗子家外墻上貼廣告，在一切不違法的位置貼上廣告。另外，最好把應用程序宣傳影像通過Facebook（注：中國用戶請在此處置換成“SNS網站”）與所有現實及虛擬中的朋友分享，作為一款人類文明衍生出的終極八卦平臺，Facebook的宣傳能力還是值得依賴的。咱媽、咱爸、咱妹妹也都用Facebook吧？全家行動，讓宣傳攻勢來得更猛烈些吧！

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 started to be studied in relation to quantitative trait loci (QTL) and polygenic inheritance.

An unbiased estimator is an accurate statistic that's used to approximate a population parameter. “Accurate” in this sense means that it's neither an overestimate nor an underestimate. If an overestimate or underestimate does happen, the mean of the difference is called a “bias.”

Confounding variables (a.k.a. 買粉絲nfounders or 買粉絲nfounding factors) are a type of extraneous varia

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