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  • 简介:为便于进行数据分析,首先将教据中的位点信息由原来字母编码方式转换为数值编码的方式.根据位点的编码信息和患病信息,采用Logistic回归的方法,找出某种疾病最有可能的一个或几个致病位,最.同时采用显著性检验进一步对建立的模型进行检验,证明了建立结果的合理性。此外,通过主成分分析,从原有的300个主成分中取出了225个主成分尽可能多地反映原来基因变量的信息。再通过主成分Logistic回归分析找出与疾病最有可能相关的一个或几个基因。最后,采用典型相关分析找出与相关性状有关联的基因位点。

  • 标签: Logistic回归分析 主成分分析 典型相关分析 遗传统计学 全基因组关联性分析(GWAS) 位点(SNPs)
  • 简介:从课堂中关于课程内涵的发展趋势的相关内容的学习中,了解到:课程的内涵发生重要变化,这些重要变化呈现了六个趋势,而其中最令人感兴趣的是第四个趋势:从只强调显性课程到强调显性课程与隐性课程并重.所以针对这一趋势查阅了相关的资料,并思考为何在这变化中会特意提到隐性课程的开发,可见隐性课程对教育有着至关重要的影响.关于隐性课程的开发和应用,结合数学学科自身的特点,本文将对隐性课程在数学学科中的应用提出一些观点.

  • 标签: 隐性课程 显性课程 课程内涵 定比分点 非预期性 社会环境