cytoscape医学论文

误差线对应的表示的到底是标准差还是标准误？其实……都可以，此外还可以用特定的置信区间（譬如，95%的区间） 误差线 主要指示数据每一个数据点的误差（或不确定性）范围，显示潜在的误差或相对于系列中每一数据标志的不确定程度，以更准确的方式呈现数据【参考1】 Wikipedia也对误差线（ error bar ，也称误差条、误差棒) 进行了说明，可以用标准差（standard deviation SD)、标准误（或称标准误差，standard error，SE）以及置信区间表示。所以在论文中明确写明你用的是哪一种即可。标准差 标准差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示，(总体)标准差计算公式：公式中数值X1，X2，X3，......XN(皆为实数)，其平均值(算术平均值)为μ，标准差为σ。 注意：在部分公式中，根号内常除以自由度（N-1)而非N，主要是因为： 如是总体（即总体标准差），根号内除以N（对应excel函数：STDEVP)，多用σ表示； 如是抽样（即样本标准差），根号内除以（N-1）（对应excel函数：STDEV），多用s表示； 因为我们大量接触的是样本，所以普遍使用根号内除以（N-1），故，在抽样统计样本标准差，计算公式是：实际情况下，往往因总体标准差未知，常用样本标准差来估计总体标准差。由此，误差线的范围可以表示为一下两种：标准误 标准误计算公式σ表示总体标准差，n为样本数。当总体标准差未知是，利用样本标准差进行估计：（具体可参考  标准误  维基百科解释） 而误差线的范围也就可以表示为：置信区间 它指样本统计量所构造的总体参数的估计区间，涉及了区间估计（点估计）。而置信区间 的计算需要根据σ是否已知以及样本量的不同分别进行估计。 1、 σ（总体标准差）已知或未知但为大样本（一般样本量大于等于30），认为样本平均数近似服从正态分布： 从而进行区间估计获得： σ（总体标准差）已知可以直接计算标准误，未知则先由样本标准差s估计总体标准差再进行计算：z*可以通过正态分布检验查表获得，不同的置信度数值不同，常见置信度（C）数据如下（双侧）： Cz* 99% 98% 95% 90% 譬如常见的置信区间 是倍的标准误（误差线的范围也就如下）：2、 σ（总体标准差）未知，且为小样本（一般样本量小于30，很多生物研究类实验样本量往往少于30且σ未知），则选择t-分布： t*也是通过t-检验查表获得，其数值与置信度以及自由度（n-1）有关（此处适用于双侧）：举个栗子来说，一般设置三个生物学重复测量数据n=3（自由度为2），置信区间对应 t*是，也就是倍的标准误（误差线范围）：参考： 1 王海科 科技论文中平均差、标准差、标准误和误差线的正确使用 2 李春喜、邵云、姜丽娜 生物统计学（第四版）科学出版社出版 更多生物信息课程： 1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接： 基因家族分析实操课程 、 基因家族文献思路解读 2. 转录组数据理解不深入？图表看不懂？点击链接学习深入解读数据结果文件，学习链接： 转录组（有参）结果解读 ； 转录组（无参）结果解读 3. 转录组数据深入挖掘技能-WGCNA，提升你的文章档次，学习链接： WGCNA-加权基因共表达网络分析 4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接： 转录组标准分析后的数据挖掘 、 转录组文献解读 5.  微生物16S/ITS/18S分析原理及结果解读 、 OTU网络图绘制 、 cytoscape与网络图绘制课程 6. 生物信息入门到精通必修基础课，学习链接： linux系统使用 、 perl入门到精通 、 perl语言高级 、 R语言画图 7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章，学习链接： TCGA-差异基因分析 、 GEO芯片数据挖掘 、 GSEA富集分析课程 、 TCGA临床数据生存分析 、 TCGA-转录因子分析 、 TCGA-ceRNA调控网络分析 8.其他课程链接： 二代测序转录组数据自主分析 、 NCBI数据上传 、 二代测序数据解读 。

论坛建设的初衷相比大家都有所了解，如果有人还有疑问，可以去读读我博客生信技能树论坛诞生啦！！！关于论坛成立的博文。参与到论坛建设的都是一群热爱学习，也乐于整理和分享学习笔记，扩大交流圈子的小伙伴。这里我做一个详细的入门指引，关于大家如何更方便的参与建设生信技能树论坛建设。论坛架构现在论坛的板块架构已经初步成型，暂时不会有太大的变动，包括生信基础，在线应用，组学大全，研究热点这4个需要大家积极参与的板块，以及学习资源，互动作业，有偿专区这3个需要培训后才能发帖的板块，还有问答板块和生老病死板块暂时被隐藏了，大家暂时不需要考虑到，板块本身会持续进化，如果大家有更好的建议欢迎随时找我聊。生信基础板块那我们先看看需要大家积极参与的生信基础，这个大板块可以细分成计算机+统计学+生物学+可视化+医学+测序基础，参与进来并不需要多么高深的知识水平，无论处于哪个学习阶段的小伙伴都可以积极参与。现在这个板块有版主两名，大家可以直接站内联系他们跟他们一起探索板块建设方案，在大方向不变的前提下，可以自由发挥。保证每一个基础知识都有一个长期更新的目录，根据现在的参与人手情况来合理安排这个基础知识学习计划，现在做得比较好的是统计学基础这个板块，如下：其它板块努力向这个板块靠齐，即使有些基础知识点还没有整理好，也可以先列到目录里面，还可以给一些基础知识学习的视频，书籍，等等学习资源的推荐，但不要硬生生的给一个链接，要给出一些理由及大致的介绍。理想的目标是至少有一百名积极参与的初学者，在我们的影响下都打下了扎实的基础，而且顺便做好了整理及分享的工作，造福后人。在线应用这个板块之所以独立成一个一级板块，就是因为生物信息学数据处理业界有一个始终未能完美解决的争论à生信从业者是否需要学习编程的问题。本论坛不愿意陷入类似的口水战之中，但不可忽略的是大批量医学工作者从事科研研究时的确很难主动花费大量时间来正规入门生物信息学，这个板块就是为他们准备的，里面会列出大量常用的临床医学科研相关的数据库，以及知名度非常高的在线工具，包括DAVID，TCGA，ENCODE，COSMIC等等。理论上完全掌握这些在线工具，就可以独立的做好数据分析了。本板块暂时有2位版主，大家可以直接站内联系他们，他们也公布了自己的微信号，大家可以直接交流。这个板块真心是不想学编程的小伙伴的福音，不过还是得去学习一个在线工具或者数据库的用法。对我们掌握了linux系统以及编程语言的小伙伴们来说，与其去学别人开发的在线工具如何使用，还不如自己写程序解决。

引文网络分析是一种研究学术文献之间的引文关系的方法。通过分析引文关系，可以了解一个学术领域内的研究热点、研究趋势、研究团队之间的关系等。

通常来说，引文网络分析法的步骤如下：

下面是一个用引文网络分析法研究学术文献之间的引文关系的例子。

假设我们想要研究机器学习领域内的研究热点、研究趋势和研究团队之间的关系。我们可以这样做：

希望这些信息能帮助你！

生信菜鸟团上大学之后，我上网找资料时发现的第一个博客就是生信菜鸟团，里面包罗万象，涵盖很多方面（初次发现时，就感觉自己进入了新的天地）rabbit gao's blog  我超喜欢这个师兄的博客里面的笔记，很直观，尤其是python那部分。他是以代码的形式展示内容。沈梦圆博客梦圆师姐，和我一样喜欢用熊猫头像，她的博客也是刚刚建立不长时间。师姐的文笔很赞，看里面博文相信对你有帮助的。生信日志|鸣一道鸣一道师兄的博客我比较喜欢的是R做图那一块plob这个我比较少看，不过内容也不错，我后续再写上这个博客的描述。陈连福博客听说连福老师有开培训班，实力自然也不差。糗世界←欢迎来到糗糗的世界糗世界主要包括：序列比对与NGS  R/bioconductorcircos教程，其中糗世界关于R和bioconductor以及NGS的归纳总结特别详尽生信客部落生信客部落是我自己的博客，刚建不久（建的），我目前在准备考研，打理的时间不多。但相信是一只潜力股，有提升的空间。也欢迎博友们交换 "友情链接".hope博客  hope 他（她）有一篇关于生物信息学在线工具的总结，我特别喜欢科研动力“endnote使用宝典”，专注写endnote相关的内容。（注：endnote 是文献管理的软件，插入引用文献的神器）biochen生物伯臣生物里也蛮多归纳整理的Bob's Blog   bob这位兄弟的博客我接触不多，我后续补上描述.论坛（包括生信论坛和其他一些相关的网站）：生信技能树生信技能树前面那个师兄有详细描述过。我也亲眼见证了它从无到有的过程，看着生信技能树感觉特别亲切，感觉就像自家的孩子一样。我自己由于准备考研和书写毕业论文的事情，在生信技能树建设的参与度不高。总之，好喜欢......生物信息学天空内容超全的一个生信论坛丁香园（生信板块）丁香园，就不解释了，一个国内最成功的论坛之一。医学生基本都知道的一个论坛。小木虫小木虫，里面蛮多资源的，也是国内最成功的论坛之一生物统计家园描述待输入...基因堂描述待输入biostars这是一个生信问答网站生信刷题网站ROSALIND | About 这个是一个生物信息的刷题网站，超多实战题（纯英文，既提高英语水平，又训练了自己的实战能力，何乐而不为）。实战走起......生物信息学在线工具网站生信客部落生物信息工具整合(包含在线工具与离线工具)–更新中这里面包含了一些生物信息学可视化工具，包含在线的工具和一些离线的可视化工具，由于目前个人水平有限，所以还有待继续完善