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网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。
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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Protein-protein network databases
The management of protein-protein interaction (PPI) data presents similar issues as those faced in other domains, i.e., PPI data need to be stored, exchanged, queried, and analyzed. PPI data are the constitutive building blocks for protein interaction networks (PINs). This section discusses main phases and issues of PPI data management [6].
Regarding PPI data storage, main efforts were devoted to the definition of standards for data exchange, such as HUPO PSI-MI, but currently, PPI data are stored as large sets of binary interactions, without taking into account XML-based languages and related XML databases. The storage of PPI data could exploit some already developed storage systems for other graph-based data, such as the triple stores used for storing RDF data or the emerging graph databases [4]. In graph databases, schema and instances are modeled as graphs, and data manipulation is expressed by graphoriented operations. A graph database proposal for genomics is reported, ${ }^9$ and a project for biochemical pathways is reported in [7].
Moreover, a naming mechanism to identify interactions in a unique way has not been yet been developed, and (binary) interactions are named by naming the interacting proteins.
Also, PPI data querying could benefit from semi-structured or graph databases as summarized below; existing PPI data offer only very simple retrieval mechanisms allowing the retrieval of proteins interacting with a target protein. Current PPI databases surveyed in this paper do not offer sophisticated query mechanisms based on graph manipulation, but, on the other hand, they con-stitute the only available structured repository for interaction data and allow an easy sharing and annotation of such data. Moreover, all the existing databases go beyond the storing of the interaction, but integrates it with functional annotations, sequence information and references to corresponding genes. Finally, they generally provide some visualization tools that presents a subset of interactions in a comprehensive graph.
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|The human connectome project
The human connectome project (HCP) [27] is a big project that aims to provide the community with insight into brains related to connectivity, functions, and variability among individuals. HCP is an effort of more than 5 years based on a data acquisition plan and a subsequent pipeline of analysis held by a consortium of investigators. The HCP focuses a cohort of 1200 subjects (twins and their nontwin siblings) using multiple imaging modalities (i.e., diffusion imaging, functional MRI, weighted MRI, electroencephalography, behavioral and genetic data.
Bringing together multiple resonance imaging modalities from different laboratories has been one of the significant challenges of the HCP. Therefore they developed a template pipeline for acquiring and storing data described in [9]. The pipeline is based on a set of minimal preprocessing pipelines that must be followed by all the participants to accomplish many low-level tasks. This allows the data interchange and, more important, the possibility of an easy comparison among different connectomes, reducing both storage and processing requirements.
Starting from data of the human connectome project, Kerepesi et al. [18] computed structural connectomes of 426 human subjects. For each individual, they used five different resolution scales, yielding (83, 129, 234, 463, and 1015 nodes) and many edge weights. All data are available in the GraphML language for download and authors also provide anatomically relevant annotations. Authors also offer for a subset of subjects the anatomical classification of subgraphs for some region of interest of the brain.Authors also offer the community a set of tools for processing connectomes through the GitHub interface.
网络分析代考
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Protein-protein network databases
蛋白质-蛋白质相互作用 (PPI) 数据的管理与其他领域面临的问题类似，即 PPI 数据需要存储、交换、查询和分析。PPI 数据是蛋白质相互作用网络 (PIN) 的构成要素。本节讨论 PPI 数据管理的主要阶段和问题 [6]。
关于PPI数据存储，主要致力于数据交换标准的定义，如HUPO PSI-MI，但目前PPI数据存储为大集合二进制交互，没有考虑基于XML的语言和相关的XML数据库。PPI 数据的存储可以利用一些已经开发的存储系统来存储其他基于图形的数据，例如用于存储 RDF 数据的三重存储或新兴的图形数据库 [4]。在图数据库中，模式和实例被建模为图，数据操作由面向图的操作表示。报告了基因组学图数据库提案，9[7] 中报告了一个生化途径项目。
此外，尚未开发出以独特方式识别相互作用的命名机制，并且（二元）相互作用是通过命名相互作用的蛋白质来命名的。
此外，PPI 数据查询可以受益于半结构化或图形数据库，如下所述；现有的 PPI 数据仅提供非常简单的检索机制，允许检索与目标蛋白质相互作用的蛋白质。本文调查的当前 PPI 数据库不提供基于图形操作的复杂查询机制，但另一方面，它们构成了唯一可用的交互数据结构化存储库，并允许轻松共享和注释此类数据。此外，所有现有的数据库都超越了相互作用的存储，而是将其与功能注释、序列信息和对相应基因的引用相结合。最后，他们通常提供一些可视化工具，以综合图表的形式呈现交互的子集。
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|The human connectome project
人类连接组计划 (HCP) [27] 是一个大型项目，旨在让社区深入了解与个体之间的连接性、功能和可变性相关的大脑。HCP 是一项基于数据采集计划和随后由研究人员联盟进行的分析管道的 5 年多的努力。HCP 使用多种成像方式（即弥散成像、功能性 MRI、加权 MRI、脑电图、行为和遗传数据）聚焦 1200 名受试者（双胞胎及其非双胞胎兄弟姐妹）。
将来自不同实验室的多种共振成像模式结合在一起一直是 HCP 面临的重大挑战之一。因此，他们开发了一种模板管道，用于获取和存储 [9] 中描述的数据。流水线基于一组最小的预处理流水线，所有参与者都必须遵循这些流水线才能完成许多低级任务。这允许数据交换，更重要的是，可以轻松比较不同的连接组，从而减少存储和处理要求。
从人类连接组项目的数据开始，Kerepesi 等人。[18] 计算了 426 名人类受试者的结构连接体。对于每个人，他们使用了五种不同的分辨率尺度，产生（83、129、234、463 和 1015 个节点）和许多边缘权重。所有数据均以 GraphML 语言提供下载，作者还提供了解剖学相关的注释。作者还为一部分受试者提供了大脑某些感兴趣区域的子图的解剖学分类。作者还为社区提供了一组用于通过 GitHub 界面处理连接体的工具。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。