前言康奈尔大学，FeiLab的一个预测工具。iTAK是依赖于数据库的用于从蛋白质或核苷酸序列中识别植物转录因子(TF)、转录调节因子(TR)和蛋白激酶(PK)，然后将单个TF、TR和PK分类为不同的基因家族的工具。本人能力有限，本文可能存在描述不当与错误的地方，请仔细辨别后使用。鉴定与依据TFs和TRs的识别和分类是基于主要从PlnTFDB(Perez-Rodriguezetal.,2010)和PlantTFDB[(Jinetal.,2014)总结的一致性规则（每个基因家族的必需和禁止的蛋白质结构域），与来自PlantTFcat(Daietal.,2013)和AtTFDB(Yilmazetal

我的朋友，你学习《易经》，因为很多老师推荐，这是一本智慧的书，从中可以懂得世界缘由、未来趋势。听过很多次课，却缺乏深度掌握。上课环顾左右，同学大多比我认真，能理解老师讲解。一个同学被叫上讲台，对卦象详细分析，得出结论，让人惊讶。开始到结束，我表示了配合姿态，但确实没有真正懂得，后续可能会深入研究。原因之一，学习之初有一种感受，从实践工作中，得到未来愿景，不应预测，规划计划不是应经过严谨逻辑推理吗？人类的感觉不可靠，即便是科学的预测往往都猜不准。比如，近年来常探讨人口减少。20世纪初，英国出生率大幅下降，于是政府和研究机构做出了诸多的人口预测。制作出17个人口预测模型，回头去看，14个预测人口减

这个世界的运行，是遵循着一定的规则运行的，这个规则是固定不变的，我们称其为自然规律，或叫自然法则，祖宗们叫它道，法。我们人类在生活中对自身和身外的世界进行观察，经过不断地探索、思考、验证、印证，可以逐步找到这个世界上的万物运动的自然法则、规律。在没有人类参与干涉的事情中，我们可以通过已经掌握的这些法则规律来推演，从而准确推断出以后的发展变化，这个是没有问题的。这种预测，人类可以做到，而且准确率可以达到100%。比如人类可以预测出日食月食时间，也可以预测出导弹的飞行轨道。但是只要是有人参与的事情，就难预测准了。这是因为，人有两个特点，第一，谁也不知道一个人在下一秒钟会想什么，这个连自己也不会知道

我的朋友，你学习《易经》，因为很多老师推荐，这是一本智慧的书，从中可以懂得世界缘由、未来趋势。听过很多次课，却缺乏深度掌握。上课环顾左右，同学大多比我认真，能理解老师讲解。一个同学被叫上讲台，对卦象详细分析，得出结论，让人惊讶。开始到结束，我表示了配合姿态，但确实没有真正懂得，后续可能会深入研究。原因之一，学习之初有一种感受，从实践工作中，得到未来愿景，不应预测，规划计划不是应经过严谨逻辑推理吗？人类的感觉不可靠，即便是科学的预测往往都猜不准。比如，近年来常探讨人口减少。20世纪初，英国出生率大幅下降，于是政府和研究机构做出了诸多的人口预测。制作出17个人口预测模型，回头去看，14个预测人口减

这个世界的运行，是遵循着一定的规则运行的，这个规则是固定不变的，我们称其为自然规律，或叫自然法则，祖宗们叫它道，法。我们人类在生活中对自身和身外的世界进行观察，经过不断地探索、思考、验证、印证，可以逐步找到这个世界上的万物运动的自然法则、规律。在没有人类参与干涉的事情中，我们可以通过已经掌握的这些法则规律来推演，从而准确推断出以后的发展变化，这个是没有问题的。这种预测，人类可以做到，而且准确率可以达到100%。比如人类可以预测出日食月食时间，也可以预测出导弹的飞行轨道。但是只要是有人参与的事情，就难预测准了。这是因为，人有两个特点，第一，谁也不知道一个人在下一秒钟会想什么，这个连自己也不会知道

临床资料收集：1.提出科学问题2.收集临床资料3.选择合适统计学方法4.选择合适的统计软件5.评估结果，结合专业知识回答科学问题这个框架真的很好用的，我在间接性残废地学习统计一年多以来，觉着这样的框架才是真正的功夫。将自己的统计工作，时刻比对这这五点进行下去，才不至于工作做了一半发现少了数据，然后重头返工，要么就是做到一半不知道怎么结束这项工作。坑，是开始时候自己就给自己挖好了。我要做的就是选择一条好走的路，没有坑的路。这个框架里，最难的是第一条，提出一个科学问题，往往别人忽略。第三第四是结果的展示阶段，出了一张图，p值闲话聊完，开始水这一篇的主角临床预测模型。我是看到公众号上《简单易懂》，觉

临床资料收集：1.提出科学问题2.收集临床资料3.选择合适统计学方法4.选择合适的统计软件5.评估结果，结合专业知识回答科学问题这个框架真的很好用的，我在间接性残废地学习统计一年多以来，觉着这样的框架才是真正的功夫。将自己的统计工作，时刻比对这这五点进行下去，才不至于工作做了一半发现少了数据，然后重头返工，要么就是做到一半不知道怎么结束这项工作。坑，是开始时候自己就给自己挖好了。我要做的就是选择一条好走的路，没有坑的路。这个框架里，最难的是第一条，提出一个科学问题，往往别人忽略。第三第四是结果的展示阶段，出了一张图，p值闲话聊完，开始水这一篇的主角临床预测模型。我是看到公众号上《简单易懂》，觉

ComprehensiveAnalysisofthePrognosisandDrugSensitivityofDifferentiation-RelatedlncRNAsinPapillaryThyroidCancer 分化相关的lncRNAs在乳头状甲状腺癌中的预后和药物敏感性的综合分析。发表期刊：Cancers(Basel)发表日期：2022Mar7影响因子：6+doi:10.3390/cancers14051353 一、研究背景        甲状腺癌（TC）的发病率近年来一直在增加，乳头状TC（PTC）是最常见的组织学类型，起源于滤泡细胞，占病例的85%。尽管绝大多数PTC患者通过合理

ComprehensiveAnalysisofthePrognosisandDrugSensitivityofDifferentiation-RelatedlncRNAsinPapillaryThyroidCancer 分化相关的lncRNAs在乳头状甲状腺癌中的预后和药物敏感性的综合分析。发表期刊：Cancers(Basel)发表日期：2022Mar7影响因子：6+doi:10.3390/cancers14051353 一、研究背景        甲状腺癌（TC）的发病率近年来一直在增加，乳头状TC（PTC）是最常见的组织学类型，起源于滤泡细胞，占病例的85%。尽管绝大多数PTC患者通过合理

之前给大家写过一个临床预测模型：R数据分析：跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型，里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标，那么今天就再进一步，给大家分享一些和临床决策实际相关的指标，主要是校准calibration和决策曲线Decisioncurveanalysis。校准曲线做预测模型都应该报告校准曲线的：ReportingoncalibrationperformanceisrecommendedbytheTRIPOD(TransparentReportingofamultivariablepredictionmodelforIndividualProg