估计阅读时长: 30 分钟零分布（null distribution）是指在假设零假设（null hypothesis）成立的情况下，某个统计量随机取值的概率分布。在统计假设检验中，我们通常提出一个零假设（例如“两组数据没有显著差异”或“观察到的模式仅由随机因素造成”），然后根据观测数据计算一个检验统计量。零分布描述了这个统计量在零假设为真时的分布情况。通过将实际观测到的统计量与零分布进行比较，我们可以计算出P-value：即在零假设下，出现等于或更极端观测结果的概率。如果P-value很小（例如低于预设的显著性水平α），我们就认为零假设不太可能成立，从而拒绝零假设，认为观测结果是统计显著的。 Order by Date Name Attachments image-2 • 66 kB • 197 click 2025年12月16日NULL-pvalue […]
[…] 在前面的一篇《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》博客文章中，针对所注释得到的微生物基因组代谢信息，进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果，通过UMAP进行降维，然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]
😲啊？
谢老师，写快点呀，在看着你更新文章呢。
[…] 最近的工作中我需要按照之前的这篇博客文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》中所描述的流程，将好几十万个微生物基因组的功能蛋白进行酶编号的比对注释，然后基于注释结果进行向量化嵌入然后进行数据可视化。通过R#脚本对这些微生物基因组的蛋白fasta序列的提取操作，最终得到了一个大约是58GB的蛋白序列。然后将这个比较大型的蛋白序列比对到自己所收集到的ec number注释的蛋白序列参考数据库之上。 […]
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