1、传统的做法是使用Global normalization的方法是引入一个校正常数k，使log-ratios（M）的中位数为0，但是由于这种方法没有考虑到不同芯片荧光密度和探针的不同位置（即不同点样针点样）所引起的误差（print-tip effects 点样针效应）。该文提出了对于芯片实验中荧光密度依赖和位置依赖误差的标准化方法。
2、作者：芯片数据手册的作者通常是芯片的生产厂家或设计者，需要列出作者的姓名或公司名称。文献题目：需要将芯片数据手册的标题或名称列出来，并使用斜体或加引号的方式加以标注。出版日期：需要列出芯片数据手册的出版日期或修订日期，以方便读者查找最新版本的文献。
3、Min-max 标准化min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。
4、⑥2002年清华大学与中国中医科学院承担国家科学技术部基础性工作重大项目“中医药科技信息数据库（本草古籍文献）”，李戎带领其研究生任玉兰（今已为医学博士）承担了其中历史文献《遵生八笺·饮馔服食笺》的研究。
5、无量纲化处理 数据无量纲化处理主要是为了解决数据之间的可比性问题。由于不同变量自身的量纲和数量级存在差异，我们需要对数据进行无量纲化处理，将其转化为无量纲的纯数值来进行评价和比较。
6、这种方法基于原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。将A的原始值x使用z-score标准化到x’。 z-score标准化方法适用于属性A的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。 spss默认的标准化方法就是z-score标准化。
1、过程大致包括两步，（1）对表达谱数据的标准化，（2）对标准化后的数据执行聚类。函数执行完毕后，R语言的当前工作目录下会生成一个文件夹（本示例以“example”未命名），里面存放了聚类结果图。
2、通过Illumina对Small RNA大规模测序分析，可以从中获得物种全基因组水平的miRNA图谱，实现包括新miRNA分子的挖掘，其作用靶基因的预测和鉴定、样品间差异表达分析、miRNAs聚类和表达谱分析等科学应用。
3、聚类分析是一种无监督学习方法，它在数据挖掘、统计学、机器学习等领域有着广泛的应用。这种方法不需要预先标注数据，而是通过算法自动发现数据中的结构或模式。聚类分析有助于我们理解数据的分布、识别异常值、压缩数据以及进行后续的分类或预测任务。例如，在市场营销中，聚类分析可以用来细分客户群体。
4、通过1334个高变异蛋白表达谱对样本进行一致性聚类，获得6个核心肿瘤簇（CoTC）。由PAM50分类的Basal-like肿瘤组成的CoTC组（CoTC1和2）的区别在于免疫标记、E2F和MYC靶标以及G2M检查点相关蛋白的差异表达。
5、通过对正常人群与骨髓瘤病人进行大规模基因表达谱分析，确定了骨髓瘤病人不同亚型及其特征性基因表达谱，为骨髓瘤患者个体化治疗方案的制订提供了理论依据。
6、作者收集137例弥漫性胶质瘤样本，包括WHO 2级61例，WHO 3级76例，进行基因组和转录组表达谱检测。结合患者病理学分级，整合生物信息学分析IDH1突变、1p/19q共缺失和TERT启动子突变等分子学标志以及患者预后，对137例胶质瘤作无监督聚类分型，确定分子学亚型。
1、电子书的主要格式有PDF、EXE、CHM、UMD、PDG、JAR、PDB、TXT、BRM等等，目前很多流行移动设备都是支持其阅读格式的。手机终端常见的电子书格式为UMD、JAR、TXT这三种。
