miRNA-seq分析：COVID-19患者miRNA谱的鉴定和表征

来自圣保罗医院的 COVID-19 匿名诊疗数据，挺适合做疫情或者机器学习建模的练手项目。RT-PCR 检测的数据也有，而且所有数值都已经标准化过了，拿来直接喂模型也方便。数据清洗这块能省不少事。 数据里的临床检测项还挺丰富，像血象、肝功能、电解质那些全都有，字段命名也清晰，看着不费劲。你要是想做分类模型，比如预测阳性还是阴性，这套数据就挺合适的。 还有一点不错的，所有信息都匿名过，不用太担心隐私问题，直接本地跑就行。如果你想搭配点别的数据练练多源融合，可以顺手看看下面这几个： COVID-19 患者的 miRNA 谱数据，做生信挺方便 MATLAB 模拟 PCR 过程，配合理解实验逻辑 关

新冠疫情期间，文本分析技术通过MATLAB平台展现出了强大的应用潜力。

STA303-A1 针对多伦多周边地区的 COVID-19 病例进行统计分析。

项目名称：全球COVID-19疫情数据可视化项目描述：该项目通过数据可视化方式展示全球COVID-19疫情数据，包括各国/地区的感染情况、死亡情况、康复情况等。数据来源包括世界卫生组织和约翰斯·霍普金斯大学等可靠数据源。数据收集后进行清洗和预处理，处理缺失值和异常值。设计合适的数据可视化图表，如世界地图、折线图、柱状图，以直观展示疫情数据的分布和发展趋势。定期更新数据，并及时更新可视化图表，反映最新的疫情情况。添加用户交互功能，允许用户选择特定国家/地区和时间范围，详细查看疫情数据。提供比较功能，使用户能够比较不同国家/地区的疫情数据，或同一国家/地区在不同时间点的疫情情况。通过可视化分析疫情

本研究介绍了一种方法，用于交换两幅图像的幅度谱和相位谱，并利用交换后的谱实现双谱重构。该方法包括幅度谱和相位谱的交换算法、双谱计算方法以及实验验证。实验结果表明，该方法能够有效地交换图像谱，并实现双谱重构，为图像处理和分析提供了新的可能性。

使用Matlab编写了K均值和谱聚类算法的基本实现。数据集包含300个二维坐标点，用于分类和分析比较两种算法的效果和性能。

这篇指南演示RNA-seq分析的基本流程及其背后的差异基因表达检测。在开始操作之前，建议您先了解一些生物信息学和癌症基因组学的背景知识。将解释基因表达的概念，包括相对值和绝对值的区别，以及单核苷酸多态性和体细胞突变的解释。此外，您还将了解高通量测序（例如illumina）的原理，以及fastq文件和gtf文件的格式。最后，介绍如何使用TCGA数据库及在线工具进行分析，涵盖了cBIportal和GEPIA2的应用。

该MatLAB函数用于根据给定的阻尼比（例如，5%的临界值）生成伪谱加速度（PSA）、伪谱速度（PSV）和谱位移（SD）谱。谱坐标适用于单位质量的线弹性单自由度系统。示例demo.m文件位于压缩文件夹中，展示了如何使用该函数，并包含了PSA、PSV和SD谱的绘图功能。

嘿，想了解一下冠心病的危险因素吗？这篇《青年和老年冠心病患者的危险因素(2013 年)》了不同年龄段患者的风险因素，了蛮有价值的数据支持。研究发现，青年组的主要危险因素包括冠心病家族史、吸烟史、体质指数和血甘油三酯，而老年组则更多是高血压和糖尿病史。这篇文章的挺实用的，对防治工作也有，尤其是针对不同年龄群体的精准防治方案。总结一下，想做相关健康研究的朋友可以看看这篇，数据详实且比较有启发。