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우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy
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우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy

by 최길우, 후안 누네즈-이글레시아스, 스테판 판데르발트, 해리엇 대시나우
June 2018
Beginner to intermediate
304 pages
7h 38m
Korean
Hanbit Media, Inc.
Content preview from 우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy
54
우아한 사이파이
x
축에
y
레이블이 부여된다. 이것은 분명한 순서가 없는 선택적 매개변수의 평범한 시그니처
signature
오류다.
이제 유전자 길이와 수를 계산한다.
log
_
counts
=
np
.
log
(
counts
_
lib
_
norm
+
1
)
mean
_
log
_
counts
=
np
.
mean
(
log
_
counts
,
axis
=
1
) # 샘플 평균
log
_
gene
_
lengths
=
np
.
log
(
gene
_
lengths
)
with
plt
.
style
.
context
('
style
/
thinner
.
mplstyle
'):
binned
_
boxplot
(
x
=
log
_
gene
_
lengths
,
y
=
mean
_
log
_
counts
)
유전자가 길수록 유전자 수가 더 많다는 것을 다음 그림에서 알 수 있다. 이것은 데이터를 분석
하여 얻은 기술적인 결과물이다. 이것을 어떻게 설명할 수 있을까?
유전자 길이(
log
)
평균 개수(
log
)
1.4.4
샘플과 유전자의 정규화 :
RPKM
RNA
염기서열분석 데이터의 가장 간단한 정규화 방법 중 하나는
RPKM
이다.
RPKM
은 샘플
과 유전자에 의해 정규화되는 아이디어를 종합한 방식이다.
RPKM
을 계산할 때 개체 공간의
크기(각 열의 합 )와 유전자 길이 모두를 정규화한다.
RPKM
계산에 사용되는 값은 다음과 같다.
C
= 매핑된 유전자의 판독 수
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ISBN: 9791162240748