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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|Network module detection
A set of correlated and coexpressed genes, often referred as a functional module, play a synergistic role during any disease or any biological activity. Genes participating in a common module may cause clinically similar diseases and shares the common genetic origin of their associated disease phenotypes. Identifying such modules may be helpful in system-level understanding of biological and cellular processes or the pathophysiologic basis of associated diseases. Formally, we can define a network module as follows:
Definition 6.5.1 (Network module). Given a network $\mathcal{G}$, a network module $\mathcal{M}_i=\left{\mathcal{V}^{\prime}, \mathcal{E}^{\prime}\right}$ is a densely connected subgraph of $\mathcal{G}$ $\left(\mathcal{M}_i \subseteq \mathcal{G}\right)$, where interconnectivity of $\mathcal{V}^{\prime}$ with respect to $\mathcal{E}^{\prime} \subseteq \mathcal{E}$ is higher in comparison to the rest of $\mathcal{V}$, i.e., $\mathcal{V}-\mathcal{V}^{\prime}$.
The first step in this analysis is the building of (weighted or unweighted) graph starting from experimental data. Next, a network module or community detection method is applied. Community discovery algorithm may be categorized using different parameters [24], e.g., on the nature of discovered modules (overlapping or not), on their structure (densely connected subgraph, graphlet-based). Here, we do not propose any other classification, and we selected some state-of-the-art algorithms, and we categorized them into two broad classes: (i) algorithms developed specifically for gene expression analysis, and (ii) algorithm for network analysis that may be used for such networks.
WGCNA [37] is a popular method to detect modules from gene networks. It receives the coexpression network as input representing correlations, and it applies a soft thresholding to remove the possibility of non-relevant edges under the hypothesis that communities are made of relevant edges. After the thresholding, it employs a fuzzy approach to extract (possibly overlapping) modules without any hypothesis on the internal structure. The method proposed in [58], builds a correlation network first using an adhoc method, and then it employs a spectral clustering to mine the obtained network. Therefore, it receives as input raw gene expression data, and it can find clusters without imposing any constraint on the structure. As in the case of the previous method, the FUMET (fuzzy network module extraction technique) algorithm [42] proposes a novel method for the construction of coexpression network and a network module extraction technique based on fuzzy set theoretic approach. It can handle both positive and negative correlations among genes. Module miner [41] is similar to FUMET in the building of correlation network, and it employs a different module extraction approach.
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Ranking key diseased genes using network
To study the causes of complex diseases, researchers focus on detecting subnetwork of functionally interrelated genes forming a functional module. However, not all the genes within a module play key roles in disease formation. Rather, a very few genes are the pivotal genes. The latter are called marker genes. They are responsible for disrupting the normal cellular functionalities, causing diseases. They are often identified as transcription factor (TF) genes. TF binds with the promoter region of target genes and lead to abnormal expression of the genes. Identifying such key genes responsible for the formation of disease networks may help in designing disease-specific drugs. A number of prioritization schemes have been proposed in different literature. Majority of them adopt centrality analysis of the disease subnetworks. It has been observed that the outcome of such biomarker ranking or prioritization scheme is sensitive towards the input network.
Detection of marker genes responsible for a genetic disease is a difficult task. Many researchers have dedicated their work in detecting such genes using various ranking techniques. Cluvian [43] identifies key genes that are possibly responsible for Alzheimer’s disease by analyzing modules derived from Alzheimer’s disease (AD) coexpression networks. The networks first extract AD submodules and rank them based on $\mathrm{AD}$ pathway enrichment scores. Top ranked modules are further analyzed topologically to identify central or hub genes, which are the potential key genes responsible for $\mathrm{AD}$. In $[39,48]$, they devised a ranking scheme using varied correlation measurements for the improvement of microarray and RNA-seq-based global and targeted coexpression networks. In addition to ordering genes based on fold change across the data, they also consider all three cell type-associated measures. In another attempt, authors considered a gene as a marker gene when genes are differentially expressed during some conditions or during protein interaction [74]. HyDRA (hybrid distance-score rank aggregation) [35], applies score-based and combinatorial aggregation techniques. It integrates a top-versus-bottom (TvB) weighting feature into the hybrid schemes. Using this scheme, it considers only top candidate genes. Biomarker ensemble ranking framework (BERF) [16] is developed for the detection of genes responsible for depression. This method employs two ranking models. It considers genes, which are already known marker and nonmarker genes. For a generation of ranking results, it uses an ensemble technique. HetRank [17] is a technique used for ranking gene on interaction network data. The algorithm focuses on two folds; the first fold concentrates on showing that genes triggering a disease are usually interconnected in PPI networks; whereas in the second fold, the method concentrates on genes expressing with varied pathogenic variations and their neighboring genes are marker genes.
网络分析代考
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Network module detection
一组相关和共表达的基因，通常称为功能模块，在任何疾病或任何生物活动中发挥协同作用。参与共同模块的基因可能导致临床上相似的疾病，并共享其相关疾病表型的共同遗传起源。识别此类模块可能有助于系统级了解生物和细胞过程或相关疾病的病理生理学基础。形式上，我们可以定义一个网络模块如下：
定义 6.5.1（网络模块）。给定一个网络G, 一个网络模块\mathcal{M}_i=\left{\mathcal{V}^{\prime}, \mathcal{E}^{\prime}\right}\mathcal{M}_i=\left{\mathcal{V}^{\prime}, \mathcal{E}^{\prime}\right}是一个密集连接的子图G (米我⊆G)，其中的互连性在′关于和′⊆和与其余部分相比更高在， 那是，在−在′.
此分析的第一步是从实验数据开始构建（加权或未加权）图。接下来，应用网络模块或社区检测方法。社区发现算法可以使用不同的参数 [24] 进行分类，例如，根据发现的模块的性质（重叠与否），根据它们的结构（密集连接的子图，基于 graphlet）。在这里，我们不建议任何其他分类，我们选择了一些最先进的算法，并将它们分为两大类：（i）专门为基因表达分析开发的算法，和（ii）网络算法可用于此类网络的分析。
WGCNA [37] 是一种流行的检测基因网络模块的方法。它接收共表达网络作为表示相关性的输入，并在社区由相关边组成的假设下应用软阈值来消除不相关边的可能性。在阈值处理之后，它采用模糊方法来提取（可能重叠的）模块，而无需对内部结构进行任何假设。[58] 中提出的方法首先使用 adhoc 方法构建相关网络，然后使用谱聚类来挖掘获得的网络。因此，它接收原始基因表达数据作为输入，并且可以在不对结构施加任何约束的情况下找到聚类。与前面的方法一样，FUMET（模糊网络模块提取技术）算法[42]提出了一种构建共表达网络的新方法和基于模糊集理论方法的网络模块提取技术。它可以处理基因之间的正相关和负相关。Module miner [41]在相关网络的构建方面与FUMET相似，它采用了不同的模块提取方法。
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Ranking key diseased genes using network
为了研究复杂疾病的成因，研究人员专注于检测形成功能模块的功能相关基因的子网。然而，并非模块中的所有基因都在疾病形成中发挥关键作用。相反，只有极少数基因是关键基因。后者称为标记基因。它们负责破坏正常的细胞功能，导致疾病。它们通常被识别为转录因子 (TF) 基因。TF与靶基因的启动子区结合，导致基因异常表达。识别负责疾病网络形成的关键基因可能有助于设计针对疾病的药物。在不同的文献中已经提出了许多优先级排序方案。他们中的大多数采用疾病子网络的中心性分析。
检测导致遗传病的标记基因是一项艰巨的任务。许多研究人员致力于使用各种排序技术检测此类基因。Cluvian [43] 通过分析源自阿尔茨海默病 (AD) 共表达网络的模块，确定了可能导致阿尔茨海默病的关键基因。网络首先提取 AD 子模块并根据A丁通路富集分数。对排名靠前的模块进行进一步的拓扑分析，以确定中央或枢纽基因，这些基因是负责的潜在关键基因A丁. 在[39,48], 他们设计了一个排名方案，使用各种相关测量来改进微阵列和基于 RNA-seq 的全局和靶向共表达网络。除了根据数据的倍数变化对基因进行排序外，他们还考虑了所有三种与细胞类型相关的指标。在另一项尝试中，作者将当基因在某些条件下或蛋白质相互作用期间差异表达时，将基因视为标记基因 [74]。HyDRA（混合距离分数排名聚合）[35]，应用基于分数和组合的聚合技术。它将顶部与底部 (TvB) 加权功能集成到混合方案中。使用这个方案，它只考虑排名靠前的候选基因。Biomarker ensemble ranking framework (BERF) [16] 是为检测导致抑郁症的基因而开发的。该方法采用两个排名模型。它考虑了基因，这些基因是已知的标记基因和非标记基因。对于生成的排名结果，它使用了集成技术。HetRank [17] 是一种用于在交互网络数据上对基因进行排序的技术。该算法侧重于两个方面；第一部分集中于显示引发疾病的基因通常在 PPI 网络中相互关联；而在第二步中，该方法集中于表达不同致病变异的基因，其邻近基因是标记基因。第一部分集中于显示引发疾病的基因通常在 PPI 网络中相互关联；而在第二步中，该方法集中于表达不同致病变异的基因，其邻近基因是标记基因。第一部分集中于显示引发疾病的基因通常在 PPI 网络中相互关联；而在第二步中，该方法集中于表达不同致病变异的基因，其邻近基因是标记基因。
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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。
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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。