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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|Inference of expression networks

The limitation of experimental wet lab technologies is that it cannot measure mutual influences among all genes from one organizm’s genome simultaneously, therefore computational methods are applied to infer and reveal mutual gene interactions. Analysis and interpretation of the relationships in biological networks is becoming a major research area of interest in modern computational biology, and its translation to genomic medicine. Several difficulties arise when dealing with large regulatory networks involving thousands of genes/protein interactions. One severe bottleneck is the visual analysis and the interpretation of these regulatory networks. This has led the scientific community, computer engineers, statisticians, and biologist to come together to develop new methodology and algorithm to address these issues by developing open-source reconstruction and visualization tools.

Once the expression is available, it is further preprocessed [57] to remove experimental noise (if persists). Normalization of ex-pression values is another important step before considering the expression matrix fit for further analysis. Expression matrix records relative abundance of mRNA levels in a target sample and scale of levels may vary with experimentation environment, and hence normalization is important. Preprocessed expression data is used directly in differential expression analysis, coexpressed gene clustering or biclustering [55]. However, among them the most important task is to infer computationally the gene interactions, which ultimately forms a graph or network of gene expression levels. Two types of graph are usually inferred using expression data, such as directed and undirected. It is challenging to infer the directed network, termed as causal or gene regulatory network, among genes or proteins, due to lack of sufficient information in the available data sources. Such data are limited in inferring coexpression networks only, as true regulatory information is missing. Inferring undirected graph from expression matrix is relatively easy in comparison to directed graph. The guilt-byassociation in the form of coexpression may be measured in terms of statistical correlations, mutual information, or some other similarity measures between the genes’ expressions. The count for coexpression network inference methods is much higher than regulatory inference methods. If we consider a simplistic view of the network inference, it is a task of computationally converting expression matrix into another matrix, called adjacency matrix. The target is to generate adjacency matrix as close as possible to the actual interactions. However, interestingly, known interactions derived based purely on expression data is missing. Hence, validating any method about its quality of prediction is also equally challenging.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Inferring causal gene regulatory networks

The graph theoretic formalism of expression network is the common and simplistic way of representing it.

Definition 6.3.1. Gene regulatory network (GRN): A GRN is a graph, $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$, where $\mathcal{V}$ is the set of all genes in the network and $\mathcal{E}$ is the set of edges between a pair of genes, say $\left(v_i, v_j\right) \in \mathcal{V}$, representing a strong biomolecular interaction between the two genes.

A directed edge from node $v_i$ to $v_j\left(v_i \rightarrow v_j\right)$ indicates that a causal effect exists from node $v_i$ to $v_j$. Causality provides the direction of influence between the two genes, called cause and effect, respectively. The directed edges in a GRN correspond to causal influences between gene activities (nodes). These may include regulation of transcription by transcription factors, but also less intuitive causal effects between genes, involving signal transduction or metabolism.

A causal effect may be direct or indirect [10]. A gene may influence activities of other genes or gene products directly. It is also possible that a gene may influence activities of other genes, or itself, by coding a transcription factor (TF) that in turn regulates another gene, or itself. Some possible causal relationships within a GRN are shown in Fig. 6.2, which illustrates the following types of causal relationships [2]:

1. One-to-many: A gene can influence the activities of more than one gene. Gene A regulates positively the expression of genes $\mathrm{B}, \mathrm{C}$, and $\mathrm{D}$.
2. Many-to-one: A gene’s activity may be influenced by more than one gene (relationships among B, D, and F).
3. Feedback loop: In a feedback loop, a gene influences the activities of some of its ancestors in its regulatory pathways. For example, E regulates the expression of gene $\mathrm{A}$ negatively.
4. Feed-forward loop: The regulation among $\mathrm{D}, \mathrm{F}$, and $\mathrm{H}$ is called a feed-forward regulatory structure, where $\mathrm{H}$ is directly and indirectly influenced by $D$.
5. Self-loop: A gene can influence its own activity (node B).
6. Inhibition: A gene may inhibit activity of another gene (D inhibits E). Inhibition or negative regulation may take place in many-to-one, one-to-many, and different loop structures.

网络分析代考

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实验湿实验室技术的局限性在于它无法同时测量来自一个组织基因组的所有基因之间的相互影响，因此应用计算方法来推断和揭示相互基因相互作用。生物网络中关系的分析和解释正在成为现代计算生物学感兴趣的主要研究领域，并将其转化为基因组医学。在处理涉及数千个基因/蛋白质相互作用的大型监管网络时，会出现一些困难。一个严重的瓶颈是这些监管网络的视觉分析和解释。这导致了科学界、计算机工程师、统计学家、

一旦表达式可用，它就会被进一步预处理 [57] 以消除实验噪声（如果仍然存在）。在考虑适合进一步分析的表达矩阵之前，表达值的归一化是另一个重要步骤。表达矩阵记录目标样本中 mRNA 水平的相对丰度，水平的尺度可能随实验环境而变化，因此归一化很重要。预处理的表达数据直接用于差异表达分析、共表达基因聚类或双聚类 [55]。然而，其中最重要的任务是通过计算推断基因相互作用，最终形成基因表达水平的图或网络。通常使用表达式数据推断出两种类型的图，例如有向图和无向图。推断有向网络具有挑战性，由于可用数据源中缺乏足够的信息，因此称为基因或蛋白质之间的因果或基因调控网络。由于缺少真正的监管信息，此类数据仅限于推断共表达网络。与有向图相比，从表达式矩阵推断无向图相对容易。共表达形式的内疚关联可以根据统计相关性、互信息或基因表达之间的一些其他相似性度量来衡量。共表达网络推理方法的计数远高于监管推理方法。如果我们考虑网络推理的一个简单视图，它是一个通过计算将表达式矩阵转换为另一个矩阵（称为邻接矩阵）的任务。目标是生成尽可能接近实际交互的邻接矩阵。然而，有趣的是，缺少纯粹基于表达数据导出的已知交互。因此，验证任何关于其预测质量的方法也同样具有挑战性。

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表达网络的图论形式是表示它的常见和简单的方式。

定义 6.3.1。基因调控网络 (GRN)：GRN 是一个图，G=(V,E)， 在哪里V是网络中所有基因的集合，并且E是一对基因之间的边集，比如说(vi,vj)∈V, 代表两个基因之间强烈的生物分子相互作用。

来自节点的有向边vi到vj(vi→vj)表示节点存在因果关系vi到vj. 因果关系提供了两个基因之间的影响方向，分别称为因果关系。GRN 中的有向边对应于基因活动（节点）之间的因果影响。这些可能包括转录因子对转录的调节，但也包括基因之间不太直观的因果效应，涉及信号转导或代谢。

因果效应可能是直接的或间接的 [10]。一个基因可能直接影响其他基因或基因产物的活动。一个基因也可能通过编码转录因子 (TF) 来影响其他基因或自身的活动，而转录因子 (TF) 又会调节另一个基因或自身。GRN 中一些可能的因果关系如图 6.2 所示，它说明了以下类型的因果关系 [2]：

1. 一对多：一个基因可以影响多个基因的活动。基因A正向调节基因的表达B,C， 和D.
2. 多对一：一个基因的活性可能受到多个基因的影响（B、D 和 F 之间的关系）。
3. 反馈回路：在反馈回路中，基因会影响其某些祖先在其调节通路中的活动。例如，E调节基因的表达A消极的。
4. 前馈回路：之间的调节D,F， 和H称为前馈调节结构，其中H直接或间接地受到影响D.
5. 自循环：一个基因可以影响它自己的活动（节点 B）。
6. 抑制：一个基因可能会抑制另一个基因的活性（D 抑制 E）。抑制或负调控可能发生在多对一、一对多和不同的循环结构中。

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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。