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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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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|General purpose repository of networks
The Stanford network analysis platform (SNAP) [20], is a general-purpose system for analysis and management of networks that is freely available through a website http://snap.stanford.edu/. SNAP is implemented in different languages, such as $\mathrm{C}++$ and Python. It offers over 140 different graph algorithms that can efficiently manipulate large graphs, calculate structural properties, generate rẻgular and random graphs, and handle attributes and metadata on nodes and edges.
An important part of SNAP is the network dataset collection [19] that contains more than 80 different social and information real-world networks and datasets. Networks models many domains, such as biological networks, social networks, citation and collaboration networks, as well as Web and media networks.
Table $5.3$ gives the types of datasets in the collection. The datasets are collected as part of our research in the past and, in that sense, represent typical graphs being analyzed. It gives the distribution of graph sizes in the collection. It can be observed that a vast majority of graphs are relatively small, with less than 100 million edges, thus can easily be analyzed in SNAP.NetworkRepository $(\mathrm{NR})^{18}[25]$ is a data repository for a network of different types (e.g., brain networks, social networks, etc.) available through a web-based platform. It stores more than 1000 various systems, and it also provides interactive visual analysis and an interactive graph analytics platform. Therefore the user of this database can manage, visualize networks, as well as analyze single systems or compare multiple networks using network statistics. NR also enables collaboration among users by allowing the users to discuss datasets, and to make a correction on data and analytics. The social aspect of NetworkRepository is a unique characteristic among others.
Biological networks produced by experimental platforms are stored into different databases. Such data are the essential building block for all the subsequent analysis tasks. Therefore the characteristics of such data storage systems may dramatically impact the performances of the subsequent steps.
Initially, many different groups used classic storage systems based on the relational model or simply flat files. Despite the simplicity, it has been shown that both relational and flat file model present many limitations related to speed and querying capabilities. Therefore, the growth of No-SQL databases has offered the possibility to use such systems even in network storage. Here we surveyed main approaches and some related experiences. More specifically we discussed and reported few network data sources available for analyzing genetic, proteomics and brain connectome networks. We even discussed few large scale social network data sources which may help other network researchers too.
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Expression network and analysis: the workflow
Gene expression has become very essential in system-level understanding of behavior of genes. High-throughput microarray and next generation sequencing (NGS) technology makes available a large repository of expression data. It allow us to study the dynamic behavior of a gene inside a cell. Reverse engineering is a promising area of research in systems biology; it aims to recreate the cellular system for better understanding of biological mechanism. The development of a suitable reverse engineering method is important to get insight into the gene-gene relationships. Study of such data may enable us to address various issues, such as how a gene participates in a cellular process; what are the activities of different genes; in which cell and under which conditions, do the genes become active; how the activity of a gene is influenced by various diseases or drugs, and how genes contribute to diseases. One of the major goals in analyzing expression data is to determine how the expression of any particular gene may affect the expression of other genes or how one gene regulates another gene. Gene-gene relationships can be described through biological pathways, which can be represented as networks, broadly classified [66] as metabolic pathways, signal transduction pathways, and gene regulatory networks. The most preliminary network is the gene coexpression network, which describes certain association among genes.
Genes that affect one another may belong to the same gene network. A gene network is a set of related genes, where expression of one gene may influence the other gene’s activity. A group of co-regulated genes may form gene clusters that can encode proteins, which interact amongst themselves and take part in common biological processes. In silico reconstruction of such biological networks is essential for exploring regulatory mechanisms and is useful in better understanding of the cellular environment to investigate complex interactions [43]. In an organism, coexpression of genes depend on their sharing of the regulatory mechanism. It has been observed that genes with similar expression profiles are very likely to be regulators of one another, or be regulated by some other common parent gene [26]. Another major goal of expression data analysis is to determine what genes are over-expressed or underexpressed as a result of certain biological conditions, such as, what genes are expressed in diseased cells that are not expressed in normal cells. Recently, it has been observed that a small set of genes are coregulated and coexpressed under certain conditions, and their behavior being almost inactive for rest of the conditions. Discovering a group of genes with similar or inverted expression profiles has been employed to identify coexpressed group of genes (termed as modules), as well as to extract gene interactions or gene regulatory networks [66]. Isolating well-connected genes within the module using various topological analysis of the subnetwork may help in identifying disease-related biomarkers or essential disease genes. Once important genes can be identified, further investigation in identifying small chemical molecule modulator for binding overexpressed key genes in disease condition may produce effective drug target. At the end of the day, all the tasks performed in silico should be verified biologically in a wet lab environment before final consideration. A possible workflow of overall gene expression inference and analysis for disease diagnosis and biomarker identification is depicted in Fig. 6.1. It is important to mention here that the steps shown in the figure may not be fixed and subject to variation, depending on the methodology adopted.
网络分析代考
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|General purpose repository of networks
斯坦福网络分析平台 (SNAP) [20] 是一个用于分析和管理网络的通用系统，可通过网站 http://snap.stanford.edu/ 免费获得。SNAP 以不同的语言实现，例如C++和蟒蛇。它提供了 140 多种不同的图形算法，可以有效地操作大型图形、计算结构属性、生成规则和随机图形，以及处理节点和边上的属性和元数据。
SNAP 的一个重要部分是网络数据集集合 [19]，其中包含 80 多个不同的社会和信息真实世界网络和数据集。网络对许多领域建模，例如生物网络、社交网络、引用和协作网络，以及 Web 和媒体网络。
桌子5.3给出集合中数据集的类型. 数据集是作为我们过去研究的一部分收集的，从这个意义上说，它们代表了正在分析的典型图表。它给出了集合中图形大小的分布。可以观察到绝大多数图都比较小，边数少于 1 亿条，因此可以很容易地在 SNAP.NetworkRepository 中进行分析(否R)18[25]是通过基于网络的平台可用的不同类型网络（例如，大脑网络、社交网络等）的数据存储库。它存储了1000多个各种系统，还提供交互式可视化分析和交互式图形分析平台。因此，该数据库的用户可以管理、可视化网络，以及分析单个系统或使用网络统计数据比较多个网络。NR 还允许用户讨论数据集以及对数据和分析进行更正，从而实现用户之间的协作。NetworkRepository 的社会方面是其中的一个独特特征。
实验平台产生的生物网络存储在不同的数据库中。这些数据是所有后续分析任务的基本组成部分。因此，此类数据存储系统的特性可能会显着影响后续步骤的性能。
最初，许多不同的组使用基于关系模型或简单的平面文件的经典存储系统。尽管简单，但事实证明，关系模型和平面文件模型都存在许多与速度和查询功能相关的限制。因此，No-SQL 数据库的发展提供了在网络存储中使用此类系统的可能性。在这里，我们调查了主要方法和一些相关经验。更具体地说，我们讨论并报告了一些可用于分析遗传、蛋白质组学和脑连接组网络的网络数据源。我们甚至讨论了一些可能对其他网络研究人员也有帮助的大型社交网络数据源。
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Expression network and analysis: the workflow
基因表达在对基因行为的系统级理解中变得非常重要。高通量微阵列和下一代测序 (NGS) 技术提供了一个大型的表达数据存储库。它使我们能够研究细胞内基因的动态行为。逆向工程是系统生物学中一个很有前途的研究领域；它旨在重建细胞系统以更好地理解生物机制。开发合适的逆向工程方法对于深入了解基因-基因关系非常重要。对此类数据的研究可能使我们能够解决各种问题，例如基因如何参与细胞过程；不同基因的活动是什么；基因在哪个细胞中以及在何种条件下变得活跃；基因的活性如何受到各种疾病或药物的影响，以及基因如何导致疾病。分析表达数据的主要目标之一是确定任何特定基因的表达如何影响其他基因的表达或一个基因如何调节另一个基因。基因-基因关系可以通过生物通路来描述，生物通路可以表示为网络，大致分为[66]代谢通路、信号转导通路和基因调控网络。最初步的网络是基因共表达网络，它描述了基因之间的某种关联。分析表达数据的主要目标之一是确定任何特定基因的表达如何影响其他基因的表达或一个基因如何调节另一个基因。基因-基因关系可以通过生物通路来描述，生物通路可以表示为网络，大致分为[66]代谢通路、信号转导通路和基因调控网络。最初步的网络是基因共表达网络，它描述了基因之间的某种关联。分析表达数据的主要目标之一是确定任何特定基因的表达如何影响其他基因的表达或一个基因如何调节另一个基因。基因-基因关系可以通过生物通路来描述，生物通路可以表示为网络，大致分为[66]代谢通路、信号转导通路和基因调控网络。最初步的网络是基因共表达网络，它描述了基因之间的某种关联。
相互影响的基因可能属于同一个基因网络。基因网络是一组相关基因，其中一个基因的表达可能影响另一个基因的活性。一组共同调节的基因可能形成可以编码蛋白质的基因簇，这些蛋白质相互作用并参与共同的生物过程。这种生物网络的计算机重建对于探索调节机制至关重要，并且有助于更好地了解细胞环境以研究复杂的相互作用 [43]。在生物体中，基因的共表达取决于它们共享调节机制。据观察，具有相似表达谱的基因很可能是彼此的调节因子，或受某些其他共同亲本基因的调节 [26]。表达数据分析的另一个主要目标是确定哪些基因由于某些生物条件而过度表达或表达不足，例如，哪些基因在患病细胞中表达，而在正常细胞中不表达。最近，已经观察到一小部分基因在某些条件下被协同调节和共表达，并且它们的行为在其余条件下几乎不活跃。发现一组具有相似或反向表达谱的基因已被用于识别共表达的基因组（称为模块），以及提取基因相互作用或基因调控网络 [66]。使用子网络的各种拓扑分析分离模块内连接良好的基因可能有助于识别与疾病相关的生物标志物或基本疾病基因。一旦确定了重要基因，进一步研究确定小化学分子调节剂以结合疾病状况中过表达的关键基因可能会产生有效的药物靶点。归根结底，在最终考虑之前，应在潮湿的实验室环境中对计算机执行的所有任务进行生物学验证。用于疾病诊断和生物标志物鉴定的整体基因表达推断和分析的可能工作流程如图6.1所示。重要的是要在这里提到，图中所示的步骤可能不是固定的，可能会有所变化，具体取决于所采用的方法。在最终考虑之前，应在湿实验室环境中对在计算机中执行的所有任务进行生物学验证。用于疾病诊断和生物标志物鉴定的整体基因表达推断和分析的可能工作流程如图6.1所示。重要的是要在这里提到，图中所示的步骤可能不是固定的，可能会有所变化，具体取决于所采用的方法。在最终考虑之前，应在湿实验室环境中对在计算机中执行的所有任务进行生物学验证。用于疾病诊断和生物标志物鉴定的整体基因表达推断和分析的可能工作流程如图6.1所示。重要的是要在这里提到，图中所示的步骤可能不是固定的，可能会有所变化，具体取决于所采用的方法。
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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。