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主成分分析( PCA
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Complement component C8 gamma chain/C8G
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主成分分析服务( PCA
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是将原本鉴定到的所有代谢物重新线性组合,形成一组新的综合变量,同时根据所分析的问题从中选取2-3个综合变量,使它们
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GO功能注释及富集分析服务
属性。GO数据库总共有三大类,分别是生物学过程(Biological Process, BP)、细胞定位(Cellular Component, CC)和分子功能(Molecular Function
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GO功能注释及富集分析
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代谢组学的生物信息学分析
Component Analysis, PCA)是一种广泛使用的统计方法,它利用正交变换将一组观测到的令人信服的相关变量的观测值转换成一组称为主成分的线性不相关变量的值。这是一种无监督的统计分析方法
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研卉生物代谢组学技术服务
的化合物; 3. 聚类分析 用聚类方法对差异结果进行同源聚类,通过聚类图展示各样品之间的关系: 4. PCA分析(principal component analysis)通过对有显著性差异的
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靶标代谢组学案例分析
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生物信息学-整合分析
生物信息学是一门随着生物学的发展特别是系统生物学的发展而发展的科学,为后基因组时代的研究提供了更快、更新、更准确的研究手段;为后续的深入研究提供了方向,同时也是取得有说服力的研究成果的关键因素之一。
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生物信息学分析
生物信息学是一门随着生物学的发展特别是系统生物学的发展而发展的科学,为后基因组时代的研究提供了更快、更新、更准确的研究手段;为后续的深入研究提供了方向,同时也是取得有说服力的研究成果的关键因素之一。
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