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go分析

Gene Ontology可分为分子功能（Molecular Function），生物过程（biological process）和细胞组成（cellular component）三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对于到Term，即功能类别或者细胞定位。功能富集分析: 功能富集需要有一个参考数据集，通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。该功能或者定位有可能与研究的目前有关。GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成，往往是在GO的第二层次。此外也有研究都挑选一些Term，而后统计直接对应到该Term的基因或蛋白数。结果一般以柱状图或者饼图表示。

1.GO分析根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO 分类中某（几）个特定的分支的超几何分布关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。GO 分析对实验结果有提示的作用，通过差异基因的GO 分析，可以找到富集差异基因的GO分类条目，寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。

2.Pathway分析根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系，Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集。Pathway 分析对实验结果有提示的作用，通过差异基因的Pathway 分析，可以找到富集差异基因的Pathway 条目，寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关。与GO 分析不同，pathway 分析的结果更显得间接，这是因为，pathway 是蛋白质之间的相互作用，pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起。而通过芯片结果得到的是编码这些蛋

白质的mRNA 表达量的变化。从mRNA 到蛋白表达还要经过microRNA 调控，翻译调控，翻译后修饰（如糖基化，磷酸化），蛋白运输等一系列的调控过程，mRNA 表达量和蛋白表达量之间往往不具有线性关系，因此mRNA 的改变不一定意味着蛋白表达量的改变。同时也应注意到，在某些pathway 中，如EGF/EGFR 通路，细胞可以在维持蛋白量不变的情况下，通过蛋白磷酸化程度的改变（调节蛋白的活性）来调节这条通路。所以芯片数据pathway 分析的结果需要有后期蛋白质功能实验的支持，如Western blot/ELISA，IHC（免疫组化），over expression（过表达），RNAi（RNA 干扰），knockout（基因敲除），trans gene（转基因）等。3.基因网络分析目的：根据文献，数据库和已知的pathway 寻找基因编码的蛋白之间的相互关系(不超过1000 个基因)。

关于GO分析

Gene Ontology

现今的生物学家们浪费了太多的时间和精力在搜寻生物信息上。这种情况归结为生物学上定义混乱的原因：不光是精确的计算机难以搜寻到这些随时间和人为多重因素而随机改变的定义，即使是完全由人手动处理也无法完成。举个例子来说，如果需要找到一个用于制抗生素的药物靶点，你可能想找到所有的和细菌蛋白质合成相关的基因产物，特别是那些和人中蛋白质合成组分显著不同的。但如果一个数据库描述这些基因产物为“翻译类”，而另一个描述其为“蛋白质合成类”，那么这无疑对于计算机来说是难以区分这两个在字面上相差甚远却在功能上相一致的定义。

Gene Ontology (GO)项目正是为了能够使对各种数据库中基因产物功能描述相一致的努力结果。这个项目最初是由1988年对三个模式生物数据库的整合开始：: FlyBase (果蝇数据库Drosophila),t Saccharomyces Genome Database (酵母基因组数据库SGD) and the Mouse Genome Database (小鼠基因组数据库MGD)。从那开始，GO不断发展扩大，现在已包含数十个动物、植物、微生物的数据库。

GO的定义法则已经在多个合作的数据库中使用，这使在这些数据库中的查询具有极高的一致性。这种定义语言具有多重结构，因此在各种程度上都能进行查询。举例来说，GO可以被用来在小鼠基因组中查询和信号转导相关的基因产物，也可以进一步找到各种生物地受体酪氨酸激酶。这种结构允许在各种水平添加对此基因产物特性的认识。

GO发展了具有三级结构的标准语言（ontologies），如表所示。根据基因产物的相关分子功能，生物学途径，细胞学组件而给予定义，无物种相关性。

本体论内容

分子功能本体论基因产物个体的功能，如与碳水化合物结合或ATP水解酶活性等

生物学途径本体论分子功能的有序组合，达成更广的生物功能，如有丝分裂或嘌呤代谢等

细胞组件本体论亚细胞结构、位置和大分子复合物，如核仁、端粒和识别起始的复合物等

基本来说，GO工作可分为三个不同的部分：第一，给予和维持定义；第二，将位于不同数据库中的本体论语言、基因和基因产物进行联系，形成网络；第三，

发展相关工具，使本体论的标准语言的产生和维持更为便捷。

本体论（The ontologies）

GO 的结构包括三个方面?D?D分子生物学上的功能、生物学途径和在细胞中的组件作用。当然，它们可能在每一个方面都有多种性质。如细胞色素C,在分子功能上体现为电子传递活性，在生物学途径中与氧化磷酸化和细胞凋亡有关，在细胞中存在于线粒体质中和线粒体内膜上。下面，将进一步的分别说明GO的具体定义情况。

基因产物

基因产物和其生物功能常常被我们混淆。例如，“乙醇脱氢酶”既可以指放在Eppendorf管里的基因产物，也表明了它的功能。但是这之间其实是存在差别的?D?D一个基因产物可以拥有多种分子功能，多种基因产物也可以行使同一种分子功能。比如还是“乙醇脱氢酶”，其实多种基因产物都具有这种功能，而并不是所有的这些酶都是由乙醇脱氢酶基因编码的。一个基因产物可以同时具有“乙醇脱氢酶”和“乙醛歧化酶”两种功能，甚至更多。所以，在GO中，很重要的一点在于，当使用“乙醇脱氢酶活性”这种术语时，所指的是功能，并不是基因产物。

许多基因产物会形成复合物后执行功能。这些“基因复合物”有些非常简单（如血红蛋白由血红蛋白基因产物α－球蛋白、β－球蛋白和小分子的亚血红素组成），有些非常复杂（如核糖体）。现在，小分子的描述还没有包括在GO中。在未来，这个问题可望由和现在的Klotho和LIGAND等小分子数据库联合而解决。

分子功能

分子功能描述在分子生物学上的活性，如催化活性或结合活性。GO分子功能定

义功能而不是整体分子，而且不特异性地指出这些功能具体的时空信息。分子功能大部分指的是单个基因产物的功能，还有一小部分是此基因产物形成的复合物的功能。定义功能的义项包括催化活性、转运活性、结合活性等，更为狭窄的定义包括腺苷酸环化酶活性或钟形受体结合活性等。

生物学途径

生物学途径是由分子功能有序地组成的，具有多个步骤的一个过程。举例来说，较为宽泛的是细胞生长和维持、信号传导。一些更为具体的例子包括嘧啶代谢或α－配糖基的运输等。一个生物学途径并不是完全和一条生物学通路相等。因此，GO 并不涉及到通路中复杂的机制和所依赖的因素。

细胞组件

细胞中的位置指基因产物位于何种细胞器或基因产物组中（如糙面内质网，核或核糖体，蛋白酶体等）。

GO的形式

GO 定义的术语有着直接非循环式（directed acyclic graphs (DAGs)的特点，而并非是传统的等级制（hierarchy）定义方式（随着代数增加，下一级比上一级更为具体）。举个例子来说，生物学途径中有一个定义是己糖合成，它的上一级为己糖代谢和单糖合成。当某个基因被注解为“己糖合成活性”后，它自动地获得了己糖代谢和单糖合成地注解。因为在GO中，每个术语必须遵循“真途径“法则，即如果下一代的术语可以用于描述此基因产物，其上一代术语也可以适用。

GO的注释（Annotation）

那么，GO中的术语如何和相对应的基因产物相联系的呢？这是由参与合作的数

据库来完成的，它们使用GO的定义方法，对它们所包含的基因产物进行注解，并且提供支持这种注解的参考和证据。每个基因或基因产物都会有一个列表，列出与之相关的GO术语。每个数据库都会给出这些基因产物和GO术语的联系数据库，并且也可以在GO的ftp站点上和WEB方式查询到。

并且，GO联合会提供了简化的本体论术语（GO slim），这样，可以在更高级的层面上研究基因组的功能。比如，粗略地估计哪一部分的基因组与信号传导、代谢合成或复制有关。

GO对基因和蛋白的注释阐明了基因产物和用于定义他们的GO术语之间的关系。基因产物指一个基因编码的RNA或蛋白产物。因为一个基因可能编码多个具有很不相同性质的产物，所以GO推荐的注释是针对基因产物的而不是基因的。一个基因是和所有适用于它的术语联系在一起的。

一个基因产物可以被一种本体论定义的多种分支或多种水平注释。注释需要反映在正常情况下此基因产物的功能，生物途径，定位等，而并不包括其在突变或病理状态下的情况。GO联合会的各个数据库成员采用手动或自动的方式生成注释，这两种方式共有的原理是：一.所有的注释都需要有来源,可以是文字、另一个数据库或是计算机分析结果；二.注释必须提供支持这种基因产物和GO术语之间联系的证据。

GO文件格式

GO的所有数据都是免费获得的。GO数据有三种格式：flat（每日更新）、XML(每月更新)和MySQL（每月更新）。这些数据格式都可以在GO ftp的站点上下载。XML 和MySQL 文件是被储存于独立的GO数据库中。

如果需要找到与某一个GO术语相关的基因或基因产物，可以找到一个相应表格，

搜寻到这种注解的编号，并且可以链接到与之对应的位于不同数据库的基因相关文件。

GO浏览器和修改器（browser and editor）

GO 术语和注释使用了多种不同的工具软件，它们都可以在web方式的“GO 浏览器”下“GO software page”中找到。大多数GO浏览器都是web模式的，允许你直观的看到术语和其相关信息，如定义、同义词和数据库参考等。有些GO浏览器如AmiGO和QuickGO,可以看到每个术语的注释。而可下载的DAG-Edit编辑器，一样可以离线地显示注释和所有本体论定义的信息。对于每一个浏览器来说，都可以选择最适用于你要求的工具软件。

常见的三种浏览器

AmiGO from BDGP 在AmiGO中，可以通过查询一个GO术语而得到所有具有这个注释的基因产物，或查询一个基因产物而得到它所有的注释关系。还可以浏览本体论，得到术语之间的关系和术语对应的基因产物数目。AmiGO直接连接GO下的MySQL。

MGI GO Browser MGI GO的功能类似于AmiGO,所不同的在于它所得到的基因为小鼠基因。MGI GO浏览器直接连接GO下的MGI数据库。

QuickGO at EBI QuickGO,整合在EBI下的InterPro中，可以通过查询一个GO 术语而得到它的定义与关系描述、在SWISS-PROT中的定位、在酶分类学（EC）和转运分类学（TC）中的定位和InterPro中的定位等。

其他还有一些特殊的浏览GO的浏览器，其中括号中为建立机构和主要特色：EP GO Browser（EBI,基因表达情况）,、GoFish (Harvard，Boolean查询、GenNav（NLM, 图像化展示）、GeneOntology@RZPD （RZPD，UniGene）、

ProToGO （Hebrew University，GO的亚图像化）、CGAP GO Browser （癌症基因组解剖工程，癌症）、GOBrowser （Illuminae，perl.、TAIR Keyword Browser （TAIR，拟南芥）、PANDORA （Hebrew University，非一致化蛋白）。

修改器

GO 术语和本体论结构可以由任何可以读入GO平板文件的文本修改器进行编辑，但是这需要对平板文件非常熟悉。因此，DAG-Edit是被推荐使用的，它是为GO特别设计的，能够保证文件的句法正确。GO注释可以被多种数据库特异性的工具所编辑，如TIGR的Manatee和EBI的Talisman tool。但是GO数据库中写入新的注释是需要通过GO认证的管理员方可进行的，如果想提出新的注释或对本体论的建议，可以联系GO。

主要修改器为DAG-Edit和COBrA。DAG-Edit基于Java语言，提供了能浏览、查询、编辑具有DAG数据格式的GO数据界面。在SourceForge可以免费下载，伴随着帮助文件。COBrA能够编辑和定位GO和OBO本体论。它一次显示两个本体论，因此可以在不同的水平相应定位。（如组织和细胞类型水平）优点在于可以综合几种本体论，支持的文件格式多，包括GO平板文件、GO RDF 和OWL格式等。

如图为DAG-Edit的界面，可以分为四个部分：

1）定义编辑面板（term editor panel）

显示当下的本体论。也是主要的编辑本体论结构的工具，可以通过点击和拖动术语来修改本体论的从属关系。

2）文本编辑面板（text editor panel）

修改术语中的内容。在修改多个术语时，会出现一个选择菜单，可以选中后逐个修改。

3) DAG浏览器

DAG浏览器是一个插件，能够以图形的方式展示具有复杂的从属关系的术语。

4) 搜寻/屏蔽面板

可搜寻术语、术语类型和术语间关系。可自定义屏蔽条件，限制得出的搜寻结果。GO数据库的查找和浏览FAQ

1. 如何搜寻注释？

使用AmiGO浏览器，可以在所有参与的数据库中搜寻一个特定的注解。AmiGO 允许使用GO术语或基因产物的搜寻。搜寻结果包括GO对这个术语的等级分级情况，定义和近义结构，外部链接，所有相联系的基因产物和它的下一级术语。

2. 如何得到全部的GO注释？

在GO网站上，基因产物与GO联系的组信息都有提供。这些文件储存了基因/基因产物的ID和引用文献等支持证据(如FlyBase 基因ID, SWISS-PROT蛋白ID),在ftp站点上都可以获得。

3．在一些模式生物中,一个基因通常有多个与之相关的核苷酸序列,如EST、蛋白序列等。要查询到这些序列，可以从该模式生物数据库中通过基因联系（gene association）查询到基因获得ID(gene accession ID),或是分别在Compugen 中查询大的转录产物（transcipt）和SWISS-PROT/TrEMBL中查询蛋白。4. 如何得到由GO术语注解的蛋白序列？

在GO网页上选择能查询到所有数据库的Amigo浏览器，键入GO术语（如“线粒体”），在结果中显示了被注释的基因。然后选择你所需基因，在网页的最低

端把选项拖至“get fasta sequence”区域，再确定即可。

5．如何能够找到所有和一个特定的GO术语相关的人类基因呢？

GO术语是和SWISS-PROT/TrEMBL/InterPro and Ensembl中的蛋白序列无赘余地对应的。这些注释在EBI上的GOA-Human 文件中，GO的FTP站点上，Ensembl，EMBL－Bank上都可找到。

6．可以直接使用GenBank的gi获取码在GO数据库中进行查询吗？

GO 数据库中除了Compugen所提供的GenBank获取码之外，没有包含其他GenBank获取码的信息，但是在EBI的GOA(GO Annotation)中，有一个综合的对GenBank/EMBL/DDBJ进行查询的方式，详细请见：ftp: //https://www.wendangku.net/doc/244656766.html,/pub/databases/GO/goa/HUMAN/xrefs.goa.

GO与其他分类系统的定位关系（Mapping to GO）

GO 并不只是希望为基因组建立一个标准化的、结构清晰的注释语言。GO致力于各种基因组数据库的标准化。GO为各种基因组分类系统和GO注释之间的转化提供了转化表，见://https://www.wendangku.net/doc/244656766.html,/GO.indices.html

数据库索引文件来源

UniProt Knowledgebase spkw2go Evelyn Camon (Note: spkw2go used to be called swp2go, all files remain the same.)

Enzyme Commission ec2go Michael Ashburner

EGAD egad2go Michael Ashburner

GenProtEC genprotec2go Heather Butler and Michael Ashburner

TIGR role tigr2go Michael Ashburner

TIGR Families tigrfams2go TIGR Staff

InterPro interpro2go Nicola Mulder

MIPS Funcat mips2go Michael Ashburner and Midori Harris

MetaCyc Pathways metacyc2go Michael Ashburner and Midori Harris MultiFun Classifications multifun2go Michael Ashburner, Jane Lomax and Margrethe Hauge Serres

Pfam Domains pfam2go Nicola Mulder

Prodom Domains prodom2go Nicola Mulder

Prints Domains prints2go Nicola Mulder

ProSite Domains prosite2go Nicola Mulder

Smart Domains smart2go Nicola Mulder

README

需要注意的是，这些转化不是完全而精确的。其中的一个原因可能是GO有一套完整的定义系统，而很多数据库并不具有。

GO的应用

GO的局限性

1. GO 不是基因序列或基因产物数据库，相反的，GO强调基因产物在细胞中的功能。

2. GO不是整合数据库的一种方式（如联邦式整合数据库），它并不能做到这点是因为：

a. 更新速度较慢

b. 由于每个人对数据定义的方式不同，标准难以达到一致。

c. GO并不对生物学的每个方面进行描述。如功能域的结构、3D结构、进化等。

3．GO 是对基因功能的注解，但是有其局限性。比如说，GO不能反映此基因的表达情况，即是否在特定细胞中、特定组织中、特定发育阶段或与某种疾病相关。GO虽然不涉及这些方面，但是支持其他的OBO(open biology ontologies)成员成立其他类型的本体论数据库（如发育本体学、蛋白组本体学、基因芯片本体学等）

用于基因组分析

基因组和全长cDNA序列工程通常会根据序列的相似性，推测基因与已注释的基因功能类似。现在最常用的手段是在SWISS-PROT序列中设定一个相似性的域值，使用计算机化的方法来判断。因此，根据这一原理，也可以得到新的GO 注释（被标记为“根据电子注释推测”）。一个GO的重要应用方面是对于一个GO术语，能形成一个相联系的基因产物组。举例来说，某一基因产物可以被精确地注释为在碳水化合物代谢的一个特定的功能，如葡萄糖代谢，而在总结碳水化合物代谢时，所有这些基因产物都会聚集到一起。GO计划为每一个高频出现的术语建立文档总汇，现在有些已经在“GO Slim”中实现了。

用于基因表达分析

如在芯片数据中引入GO注释，通常可以揭示出为什么一个特定组的基因拥有相似的表达模式。共表达的基因可能编码在同一个生物过程中出现的基因产物，或定位于同一个细胞部位的。如果未知基因和一些已被GO过程术语相似地注释了的基因共表达，那么这个未知基因很有可能在同一个过程中发挥功能。分析和操作基因表达芯片数据，并且又能结合GO注释的软件已产生。EBI 提供的Expression Profiler，和EP:GO都具有此功能。

GO可能的应用

GO的应用前景很广阔，不可能一一列出，现在已用到的包括：

1．整合来自于不同生物的蛋白组信息。

2．判定蛋白结构域的功能。

3．找到在疾病/衰老中异常表达的基因的功能类似性。

4．预测与一种疾病相关的基因

5．分析在发育中同时表达的基因

6．建立起自动的能从文献中获取基因功能信息的工具。

GO规模

如上所述，GO的三层结构是分子功能、生化途径和细胞组件。GO包含的大部分为平板格式文件（GO flat file），由每一种本体论中定义的文件为文本文件，而包含本体论和定义两种格式的是OBO格式的平板文件，XML作为可以用于三种本体论和所有定义的文件格式也有提供。这些文件都在每月的1日更新，GO每月将给出月份更新报告。

GO的使用和引用

GO 的使用

基因本体论联合会是由国家人类基因组研究所(NHGRI) 的R1拨款所赞助，此外还有欧盟RTD项目“生活质量和生活资源管理”拨款。Gene OntologyTM 由AstraZeneca公司提供资金赞助，而SGD小组得到了IncyteGenomics的赞助。

GO数据库中的术语、注释等都属于公共范畴。GO的资源是免费的，但是必须在以下三种情况下使用：

1. 必需引用基因本体论联合会。

2. 所使用的GO文件必需标明GO的版本号和日期。（GO处于不断更新中）

3. GO文件的内容和内在的逻辑关系不得被更改。

引用GO

当使用GO资源时，请引用以下文献：

Gene Ontology: tool for the unification of biology. The Gene Ontology Consortium (2000) Nature Genet. 25: 25-29.

当引用亚数据库资源时，请参考GO的publication list 。

用于基因为了查找某个研究领域的相关信息，生物学家往往要花费大量的时间，更糟糕的是，不同的生物学数据库可能会使用不同的术语，好比是一些方言一样，这让信息查找更加麻烦，尤其是使得机器查找无章可循。Gene Ontology就是为了解决这种问题而发起的一个项目。

Gene Ontology中最基本的概念是term。GO里面的每一个entry都有一个唯一的数字标记，形如GO:nnnnnnn，还有一个term名，比如"cell", "fibroblast growth factor receptor binding"，或者"signal transduction"。每个term都属于一个ontology，总共有三个ontology，它们分别是molecular function, cellular component和biological process。

一个基因product可能会出现在不止一个cellular component里面，也可能会在很多biological process里面起作用，并且在其中发挥不同的molecular function。比如，基因product "cytochrome c" 用molecular function term 描述是"oxidoreductase activity"，而用biological process term描述就是"oxidative phosphorylation"和"induction of cell death"，最后，它的celluar

component term是"mitochondrial matrix"和"mitochondrial inner membrane"。

Ontology中的term有两种相互关系，它们分别是is_a关系和part_of关系。is_a关系是一种简单的包含关系，比如A is_a B表示A是B的一个子集。比如nuclear chromosome is_a chromosome。part_of关系要稍微复杂一点，C part_of_D意味着如果C出现，那么它就肯定是D的一部分，但C不一定总会出现。比如nucleus part_of cell，核肯定是细胞的一部分，但有的细胞没有核。Ontology的结构是一个有向无环图，有点类似于分类树，不同点在于Ontology的结构中一个term可以有不止一个parent。比如biological process term "hexose biosynthesis" 有两个parents，它们分别是"hexose metabolism"和"monosaccharide biosynthesis"，这是因为生物合成是代谢的一种，而己糖又是单糖的一种。

Gene Ontology （GO）简介

Gene Ontology（GO）包含了基因参与的生物过程，所处的细胞位置，发挥的分子功能三方面功能信息，并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG（有向无环图）的结构。Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系，以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系，从而较全面地概括了基因的功能信息，纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题。在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。

根据GO的知识体系，使用“功能类”（或者叫做“功能模块”）这一概念具有以下优点：我们认为，单个基因的表达情况的改变不足以反映特定功能/通路的整体变化情况。因为类似人类社会的组织结构，生物体的功能的实现决不仅仅是依靠一两个基因功能的改变来实现的。因此过分着重单个基因表达变化，将会在后期结果处理中严重干扰对于结果的合理分析，导致偏倚性加大，而且是无法避免的。因此利用GO的结构体系，把参与同样功能/通路的基因进行“功能类”层面的抽象和整合，提供比基因更高一层次的抽象结论，对理解疾病的发病机制或药物的作用机理等更有帮助。

但是该方法也存在一定的不足，由于生物体内部的调控网络可能具有“scale-free network”的特点，个别功能重要的基因（主效基因）具有“Hub 节点”的重要特性，它的功能改变可能对于整个网络来说是至关重要的，在这点上，这些重要的基因又具有一定的“自私独裁”特点。而“功能类”之观点模糊了这种差别特性，过于强调“共性”，而忽视了“个性”，这也是“功能类”的一个不足之处，这就需要结合相关的生物学知识才能够实现

基因本体Gene Ontology

基因本体（Gene Ontology，GO）是一个在生物信息学领域中广泛使用的本体。它主要包括三个分支: 生物过程、分子功能和细胞组件。

基因本体是一个有向无环图（DAG）型的本体。目前，GO中使用了is_a 和part_of两种关系。

Ontology: 哲学中称为本体论/存在论，这里本质是指一系列特定的文字可用来形容一些特定的模式、元件或角色，因此在国外的华人生物信息学家中试译

为语义(学)。

GO（gene ontology）对大家而言也许会是一个相对陌生的名词，但是它已经成为生物信息领域中一个极为重要的方法和工具，并正在逐步改变着我们对biological data的组织和理解方式，它的存在已经大大加快了我们对所拥有的生物数据的整合和利用，我们应该逐步学会理解和掌握这种思想和工具。

众所周知，sequence based biology中的核心内容即是对序列的Annotation（注释），其中主要包含structural annotation和functional annotation，前者涉及分析sequence在genome中的locus以及exon，intron，promoter等的location，而后者则是推断序列编码产物的功能，也正是我们在六月论题中所着重探讨的。应该说，这二者是相互关联的。

随着多种生物genome的相继解码，同时大量ESTs以及gene expression profile date的积累，使得annotation的工作量和复杂度大大增加。然而另一方面，大多数基因在不同真核生物中拥有共同的主要生物功能，通过在某些物种中获得的基因或者蛋白质（shared protein）的生物学信息，可以用以解释其他物种中对应的基因或蛋白（especially in comparative genomics）。由于这些繁复的功能信息主要是包含在积累的文献之中，如何有效的提取和综合这些信息就是我们面临的核心困难，这也是GO所要着力解决的问题。通过建立一套具有动态形式的控制字集（controlled vocabulary），来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色，并随着生命科学研究的进步，不断积累和更新。一个ontology会被一个控制字集来描述并给予一定的名称，通过制定“本体”ontologies并运用统计学方法及自然语言处理技术，可以实现知识管理的专家系统控制。

到目前为止，Gene Ontology Consortium（GO的发起组织）的数据库中有3大独立的ontology被建立起来：biological process生物过程, molecular function分子功能及cellular component细胞组分。而这三个ontology下面又可以独立出不同的亚层次，层层向下构成一个ontologies的树型分支结构。可以说，GO是生物学的统一化工具。

GO的目的：类似于语义网络。是为了生物界有一个统一的数据交流语言。

因为在生物学界，存在在种种同名异义、异议同名的现象。为此产生了GO项目。概要：GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分。

其思想大概过程：对于一个基因产品（蛋白质或RNA），用某些词汇来描述它是干什么的

或位于细胞哪里、或者参与了哪个生物过程，而这些词汇就是来自GO的Term。Term是GO里面的基本描述单元。它结构如下：

Accession：

GO:0005515

Ontology：

molecular function

Synonyms：

related: alpha-2 macroglobulin receptor-associated protein activity related: protein degradation tagging activity

related: protein tagging activity

exact: protein amino acid binding

alt_id: GO:0045308

Definition：

Interacting selectively with any protein or protein complex (a complex of two or more proteins that may include other nonprotein molecules). [source: GOC:go_curators]

Comment：

None

Subset：

说白了，GO就是为了对gene和gene product进行统一注释说明而成了的一个标准。这些注释说明来自称为“Ontology”的一套词汇。

1.什么是Anotation？

Anotation本意就是注释、说明，这些注释不是随意的词汇，而是来自Gene Ontology的一套标准词汇，在GO中Anotation是指用GO中的词汇表对Gene和Gene Product进行注释、说明的过程

GO(Gene Ontology)

介绍：GO 是用一套具有动态(dynamic)形式的控制字汇(controlled vocabulary)，来解释真核生物的

基因或蛋白质在细胞内所扮演的角色及生医学方面的知识，同时这些字汇随着生命科学研究的进

步，一直不断的累积与改变。一个本体（ontology）会被一个控制字汇(controlled vocabulary)来描

述并给予统一的名称，到目前为止，在 Gene Ontology 下有三大独立的本体被建立∶biological

process,molecular function 及cellular component。一个基因或蛋白质可从三个层面进行注解，首先

是构成在细胞内的特定组件(cellular 过程(biologicalprocess)，因此科学家试着收集各真核生物(如

SGD,MGI,FlyBase,..)的基因或蛋白质，利用已知component)，其次是此组件在分子功能上所扮演

的角色(molecular function)，最后是基因或蛋白质参与的生物的文献资料及序列比较资讯为基础，

将所有的真核生物的基因或蛋白质都基于在此系统(Gene ontology)下作注解(annotation)与分类

(classification)。

网址：://https://www.wendangku.net/doc/244656766.html,/ or ://https://www.wendangku.net/doc/244656766.html,/GO/index.html

软件：interproscan

提示：我么也可以通过基因与SwissProt/COG数据比对，把已知蛋白的GO信

句法结构中的语义分析

句法结构中的语义分析学习要点：掌握句法结构分析中运用语义关系、语义指向、语义特征三种语义分析方法，并且能够运用这些分析法解释一些常见的语言现象。句法结构是句法形式和语义内容的统一体。对句法结构不仅要做形式分析，如句法层次分析、句法关系分析、以及句型分析等，还要做种种语义分析。句法结构中的语义分析主要指语义关系、语义指向、语义特征三种分析法。一、语义关系（一）句法关系和语义关系在句法结构中，词语与词语之间不仅发生种种语法关系，主谓、述补、述宾、偏正、联合等，而且发生种种语义关系。语义关系，语义学中指语言成分所表示的客观对象之间的关系，我们所说的语义关系是指动作和动作者、动作和受动者、动作和工具、动作和处所、事物和事物之间的关系等。句法关系和语义关系可能一致，也可能不一致。 ⑴吃面条。/削苹果。(句法、语义关系一致。) ⑵我吃完了。/饼干吃完了。/文章写好了。(句法、语义关系不一致) 前者“我”与“吃”是动作者（施事）和动作的关系，后者“饼干”和“吃”是受动者（受事）和动作的关系，结果和动作的关系。一种句法结构关系，可能包含着多种语义关系，如：修理家具。/挖了一个坑。/来了一个客人。/写毛笔。(述宾关系，受事、结果、施事、工具。)反之，一种语义关系也可能构成多种句法结构关系。 ⑶沙发上坐着一个人。 ⑷那个人坐在沙发上。 ⑸那个人在沙发上坐着。这几个句法结构的语义关系基本相同，“人”“沙发上”与“坐”之间都是“施事”“处所”与“动作”的关系；但句法结构关系却不一样。（二）动词和名词语义关系的类别汉语句法结构中的语义关系是多种多样的，句法分析的重点是动词跟名词性词语之间的语义关系。在各种语义关系中，名词性成分担任了一定的语义角色，如“受事、结果、施事、工具”等，这实际上也就是揭示了名词性成分跟动词之间的关系。名词性词语经常担任的语义角色主要有： 1、施事：指动作的发出者（可用介词“被、叫、让、给”引进）他在看书。/小狗啃完了骨头。/敌人被我们打败了。 2、受事：指动作行为的承受者（可用介词“把、将”引进）。小牛吃草。/张三修桌子。/毛把花瓶打碎了。 3、系事：指连系动词联接的对象（？）我们是教师。/小王成了大学生。 4、与事：指动作行为的间接的承受者（送、还？）（可用介词“给”引进）。张三还李四一支笔。/我给兰兰送去一些巧克力。 5、结果：指动作行为产生的结果。编草帽。/烙饼。/做烟斗。/打毛衣。/盖大楼。

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

数据可视化和分析工具有哪些

数据可视化和分析工具有哪些当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作和需要你的数据的图形化的表达。因此你需要标准化这些工作，使看到统一的样式。下面千锋教育大数据培训技术分享的22个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。点击一个行或列，DataWrangler 会弹出建议变化。比如如果你点击了一个空行，一些建议弹出，删除或删除空行的提示。它的文本编辑很cooool。 2、Google Refine Google Refine。用户在电脑上运行这个应用程序后就可以通过浏览器访问之。这个东西的主要功能是帮用户整理数据，接下来的演示视频效果非常好：用户下载了一个CSV 文件，但是同一个栏中的同一个属性有多种写法：全称，缩写，后面加了空格的，单数复数格式不一的。。。但是这些其实都代表了同一个属性，Google Refine 的作用就是帮你把这些不规范的写法迅速统一起来。

3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。可视化应用与服务(Visualization applications and services)这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。 4、Google Fusion Tables Google Fusion Tables 被认为是云计算数据库的雏形。还能够方便合作者在同一个服务器上分享备份，email和上传数据，快速同步不同版本数据，Fusion Tables可以上传100MB的表格文件，同时支持CSV和XLS格式，当然也可以把Google Docs里的表格导入进来使用。对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。 Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场。

22个免费的数据可视化和分析工具推荐

2012-03-31 10:01 2012-03-31 10:01 , URL https://www.wendangku.net/doc/244656766.html,/news/17548/22_free_tools_for_data_visualization_and_a… 54 , | 22 22 2011 04 28 ( ) 22 Data cleaning “New York City" "New York, NY" DataWrangler SUVG web DataWrangler cooool Google Refine Google Refine CSV Google Refine

Statistical analysis R R R GNU Octave MATLAB Visualization applications and services Google Fusion Tables Google Fusion Tables email Fusion Tables 100MB CSV XLS Google Docs Google Fusion Tables csv Google Fusion Tables Oracle IBM, Microsoft Google

Impure Impure Bestiario Tableau Public

Many Eyes

VIDI Zoho Reports 10 Choosel

11 Exhibit 12 Google Chart Tools 13 JavaScript InfoVis Toolkit

数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具

数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI（BusinessIntelligence）即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具？NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化，。为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品，排名不分先后！功能列表

详细介绍数说立方数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。优点：即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；可视化视图展现、友好的客户感知页面；支持SAAS，私有化部署，有权限管理；缺点：产品新上市，操作指导页不太完善；体验过程中有一些小bug；

空间句法的简易应用

空间句法的简易应用 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

空间句法的简易演示 1、研究方法空间句法主要有三种研究方法：凸多边形法、轴线底图法、视区分割法，建筑和城市研究多采用前两种方法，本演示说明只针对前两种方法进行简单演示。凸多边形法：凸空间定义：假设一个空间内部，任意两点之间可以相互看见（all see all）（如图）。凸多边形法：适用于将建筑空间转换为二维平面图，进而计算空间之间的相互关系，通过准确描述空间结构，来观察人的行为和社会活动，反作用于研究建筑空间的合理性和功能性。左边空间为凸空间，右边空间由于部分点之间视线遮挡，不能定位为凸空间。轴线底图法适用于城市范围内的空间和道路空间可达性的研究。 2、软件应用（1）凸多边形法演示——以单层建筑平面为例在网络上下载UCL 的Depthmap10进行安装，并打开软件。 Ctrl+N，新建一个graph文件。在此之前，我们按照建筑平面进行凸空间整理，以下图空间为例，首先在CAD里进行凸空间绘制。绘制完成后将CAD文件另存为“dxf”文件，用于导入Depthmap中。按Ctrl+I，导入Depthmap中，并将文件转化为“Convex Map”（凸空间模型，转为Convex Map；轴线模型，转为Axial Map；线段模型，转为Segment Map。），软件才可以进行凸空间运算。

运算完成后，得到有颜色的结果，对于有数值的，空间句法采用是颜色级别显示策略，如果一个元素是灰色的，说明这个元素是没有数值的，需要在CAD里重新绘制。然后设定空间之间的连接关系，常用按钮为Link和Unlink，。点击“Select”退出编辑，然后进行运算。在Depth Map→Axial/Convex/Pesh→Run Graph Analysis，弹出对话框。对话框中的参数设置，最上面为Rdius，设置计算半径，数值选择有“n， 3,5,7,9,11”，以任意一个空间元素为中心，再以“全系统”、“半径3”、“半径5”、“半径7”等以此类推为限制条件，分别进行某个算法的计算。每一项都要打上勾，最后一项的意思是“以什么为权重”，凸空间模型一般选择“Connectivity”，在研究城市课题的空间句法模型中，经常需要考虑“米制距离”，一般是在轴线模型中，这时应选择weight by“Length”。点击“OK”后，就会出现软件计算完成的结果，窗口左侧出现了参数选择栏，可拖动参数选择栏右边的滚动条进行上下浏览，不宜用鼠标滚轮，滚轮一动，易造成右侧图形的消失，这时可以用“Recenter” 这个命令，将图形最大化显示。至此，凸空间模型的软件操作已经告一段落，接下来即是结合建筑与城市规划的知识进行读图分析。（2）轴线底图法——以城市为研究对象，采用轴线模型，进行道路可达性分析操作演示。主要分析流程选择研究范围:可以以环城高速作为边界，或者选择规划边界作为研究边界，并设置一个足够大的缓冲区。在CAD里进行轴线绘制，注意要点如下：（1）交接处要稍微出头，确保连接关系的正确表达；（2）对空间的概括要准确，尽量按照“最长也最少”的原则选择更简化、更合理的表达方式。 S形街道的轴线绘制示例交通转盘的轴线绘制示例

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性： (1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等，还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具，只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java，可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说，能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库，主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合，创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素，可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

EXCEL分析工具库教程

EXCEL分析工具库教程第一节：分析工具库概述 “分析工具库”实际上是一个外部宏（程序）模块，它专门为用户提供一些高级统计函数和实用的数据分析工具。利用数据分析工具库可以构造反映数据分布的直方图；可以从数据集合中随机抽样，获得样本的统计测度；可以进行时间数列分析和回归分析；可以对数据进行傅立叶变换和其他变换等。本讲义均在Excel2007环境下进行操作。 1.1. 分析工具库的加载与调用打开一张Excel表单，选择“数据”选项卡，看最右边的“分析”选项中是否有“数据分析”，若没有，单击左上角的图标，单击最下面的“E xcel选项”，弹出“Excel选项”对话框，在左侧列表中选择“加载项”，在下方有“管理：Excel加载项转到”，单击“转到”，勾选“分析工具库”（加载数据分析工具）和“分析工具库-VBA”（加载分析工具库所需要的VBA函数）（图 1-1），单击确定，则“数据分析”出现在“数据｜分析”中。图 1-1 加载分析工具库

1.2. 分析工具库的功能分类分析工具库内置了19个模块，可以分为以下几大类：表 1-1 随机发生器功能列表第二节．随机数发生器重庆三峡学院关文忠 1.随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。 2.随机数发生器对话框简介

执行如下命令：“数据｜分析｜数据分析｜随机数发生器”，弹出随机数发生器对话框（图2-1）。图2-1随机数发生器对话框该对话框中的参数随分布的选择而有所不同，其余均相同。变量个数：在此输入输出表中数值列的个数。随机数个数：在此输入要查看的数据点个数。每一个数据点出现在输出表的一行中。分布：在此单击用于创建随机数的分布方法。包括以下几种：均匀分布、正态分布、伯努利分布、二项式、泊松、模式、离散。具体应用将在第3部分举例介绍。随机数基数：在此输入用来产生随机数的可选数值。可在以后重新使用该数值来生成相同的随机数。输出区域：在此输入对输出表左上角单元格的引用。如果输出表将替换现有数据，Excel 会自动确定输出区域的大小并显示一条消息。新工作表：单击此选项可在当前工作簿中插入新工作表，并从新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果。若要为新工作表命名，请在框中键入名称。新工作簿：单击此选项可创建新工作簿并将结果添加到其中的新工作表中。 3.随机数发生器应用举例

ArcGIS空间分析工具

ArcGIS空间分析工具（Spatial Analyst Tools）1空间分析之常用工具空间分析扩展模块中提供了很多方便栅格处理的工具。其中提取（Extraction）、综合（Generalization）等工具集中提供的功能是在分析处理数据中经常会用到的。 1.1提取（Extraction）顾名思义，这组工具就是方便我们将栅格数据按照某种条件来筛选提取。工具集中提供了如下工具： Extract by Attributes：按属性提取，按照SQL表达式筛选像元值。 Extract by Circle：按圆形提取，定义圆心和半径，按圆形提取栅格。 Extract by Mask：按掩膜提取，按指定的栅格数据或矢量数据的形状提取像元。 Extract by Points：按点提取，按给定坐标值列表进行提取。 Extract by Polygon Extract by Rectangle Extract Values to Points：按照点要素的位置提取对应的（一个/多个）栅格数据的像元值，其中，提取的Value可以使用像元中心值或者选择进行双线性插值提取。 Sample：采样，根据给定的栅格或者矢量数据的位置提取像元值，采样方法可选：最邻近分配法（Nearest）、双线性插值法（Bilinear）、三次卷积插值法（Cubic）。以上工具用来提取栅格中的有效值、兴趣区域\点等很有用。

1.2综合这组工具主要用来清理栅格数据，可以大致分为三个方面的功能：更改数据的分辨率、对区域进行概化、对区域边缘进行平滑。这些工具的输入都要求为整型栅格。 1.更改数据分辨率 Aggregate：聚合，生成降低分辨率的栅格。其中，Cell Factor需要是一个大于1的整数，表示生成栅格的像元大小是原来的几倍。生成新栅格的像元值可选：新的大像元所覆盖的输入像元的总和值、最小值、最大值、平均值、中间值。 2.对区域进行概化 Expand：扩展，按指定的像元数目扩展指定的栅格区域。 Shrink：收缩，按指定的像元数目收缩所选区域，方法是用邻域中出现最频繁的像元值替换该区域的值。 Nibble：用最邻近点的值来替换掩膜范围内的栅格像元的值。 Thin：细化，通过减少表示要素宽度的像元数来对栅格化的线状对象进行细化。 Region Group：区域合并，记录输出中每个像元所属的连接区域的标识。每个区域都将被分配给唯一编号。 3.对区域边缘进行平滑 Boundary Clean：边界清理，通过扩展和收缩来平滑区域间的边界。该工具会去更改X 或Y方向上所有少于三个像元的位置。 Majority Filter：众数滤波，根据相邻像元数据值的众数替换栅格中的像元。可以认为是“少数服从多数”，太突兀的像元被周围的大部队干掉了。其中“大部队”的参数可设置，相邻像元可以4邻域或者8邻域，众数可选，需要大部分（3 /4、5/8）还是过半数即可。

中文复杂名词短语依存句法分析

优先出版计算机应用研究第32卷 -------------------------------- 基金项目：国家自然科学基金项目(61173095)，国家自然科学基金重点项目(61133012) 作者简介：陈永波(1990-)，男，山东禹城人，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、句法分析、机器学习等(chenyongbo1990@https://www.wendangku.net/doc/244656766.html,)；汤昂昂(1990-)，男，硕士研究生，无，主要研究方向为自然语言处理、信息检索、机器学习等；姬东鸿(1967-)，男，博士，博导，主要研究方向为自然语言处理、语义网技术、机器学习、数据挖掘等；．中文复杂名词短语依存句法分析 * 陈永波，汤昂昂，姬东鸿 (武汉大学计算机学院，武汉 430072) 摘要：针对中文复杂名词短语的依存句法分析进行了研究，提出简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。算法的每一步迭代根据边的特征于每一对相邻子树之间的无向边中选择最优者，然后利用支持向量机根据边两端子树的特征确定该边的方向，即得到两棵子树的中心语之间的依存关系。实验证明对于复杂名词短语的依存句法分析，算法准确率比简单边优先算法有明显提高，且优于基于最大生成树算法的中文句法分析器。算法分析效率更高，时间复杂度为O （n2logn ）。关键词：中文复杂名词短语；依存句法分析；决策式算法；支持向量机；特征中图分类号：TP391.1 文献标志码：A Dependency parsing of Chinese complex nominal phrase CHEN Yong-bo, TANG Ang-ang, JI Dong-hong (Computer School, Wuhan University, Wuhan 430072, China) Abstract: This paper developed Easy Arc First Algorithm Combined with SVM, and used it in dependency parsing of Chinese Complex Nominal Phrase. In each iteration step, the algorithm finds out the optical non-directional arc among arcs linking neighboring subtrees according to their features, and determines the arc ’s direction using SVM. Results of experiments show that accurate rate of the algorithm is significantly higher than Easy First Arc Algorithm, and higher than Chinese parser based on MST algorithm. Time complexity of the algorithm is O(n2logn). Key Words: Chinese complex nominal phrase; dependency parsing; deterministic algorithm; SVM; feature 0 引言复杂名词短语的语义解释是自然语言处理领域最具挑战性的课题之一[1]。研究复杂名词短语的依存句法分析算法，对句子依存分析计算复杂性的简化和准确率的提高具有重要意义 [2]。当前主流的依存句法分析算法可以分为三类：基于转换的算法、基于图的算法和同时基于图与转换的算法。基于转换的算法计算简单，而准确率较低；基于图的算法准确率高，但计算复杂。Yoav 等[3]结合前两种方法，提出了简单边优先算法。该算法能较好地处理长句，却不能移植到复杂名词短语的句法分析。针对复杂名词短语的内部结构特征，本文提出了简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法。算法考虑了复杂名词短语的内部结构特征，在降低计算复杂度的同时有效地保证了准确率。实验证明该算法能良好地应用于复杂名词短语的依存分析，且准确率和效率高于基于最大生成树算法的中文句法分析器。本文内容主要分为五部分：本部分为引言；第一部分介绍复杂名词短语的定义及其语义结构；第二部分介绍依存句法分析的定义及目前的主流算法；第三部分介绍简单边优先与SVM 相结合的依存句法分析算法；实验及结果分析在第四部分。 1 复杂名词短语 1.1 定义本文的研究对象是指包含至少三个词语且不含助词“的”的复杂名词短语。下面1）和2）给出了两个复杂名词短语的例子。 1）多种语言现象 2）多种语言习得研究复杂名词短语的识别和依存分析对于句子分析的简化和准确率的提高具有重要意义。目前国内外对于复杂名词短语语义结构的研究主要集中在NN 二词短语，而对于多词名词短语的研究比较少见。但多词名词短语的语义结构远非二词名词短语所能涵盖。例如1）中如果没有“现象”，“多种”语义上指向“语言”；如果添上“现象”，则很可能指向“现象”。相比

分析工具库

分析工具库分析工具库是一个Excel 加载项,为Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序，安装Microsoft Office 后即可使用该程序。要在Excel 中使用它，需要进行加载。 1.在“工具”菜单上，单击“加载宏”。 2.在“可用加载宏”框中，选中“分析工具库”旁边的复选框，然后单击“确定”。提示如果“分析工具库”未列出，请单击“浏览”进行查找。 3.如果出现一条消息，指出您的计算机上当前没有安装分析工具库，请单击“是”进行安装。 4.单击菜单栏上的“工具”。加载分析工具库后，“数据分析”命令会添加到“工具”菜单中。 Microsoft Excel 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数，该工具就会使用适当的统计或工程宏函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。相关的工作表函数Excel 还提供了许多其他统计、财务和工程工作表函数。某些统计函数是内置函数，而其他函数只有在安装了“分析工具库”之后才能使用。访问数据分析工具“分析工具库”包括下述工具。要使用这些工具，请单击“工具”菜单上的“数据分析”。如果没有显示“数据分析”命令，则需要加载“分析工具库”加载项（加载项：为Microsoft Office 提供自定义命令或自定义功能的补充程序。）程序。 1.方差分析方差分析工具提供了几种方差分析工具。具体使用哪一种工具则根据因素的个数以及待检验样本总体中所含样本的个数而定。方差分析：单因素此工具可对两个或更多样本的数据执行简单的方差分析。此分析可提供一种假设测试，该假设的内容是：每个样本都取自相同基础概率分布，而不是对所有样本来说基础概率分布都不相同。如果只有两个样本，则工作表函数TTEST 可被平等使用。如果有两个以上样本，则没有合适的TTEST 归纳和“单因素方差分析”模型可被调用。方差分析：包含重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类时的情况。例如，在测量植物高度的实验中，植物可能使用不同品牌的化肥（例如A、B 和C），并且也可能放在不同温度的环境中（例如高和低）。对于这6 对可能的组合{化肥，温度}，我们有相同数量的植物高度观察值。使用此方差分析工具，我们可检验：使用不同品牌化肥的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，温度可以被忽略。不同温度下的植物的高度是否取自相同的基础总体；在此分析中，化肥可以被忽略。是否考虑到在第1 步中发现的不同品牌化肥之间的差异以及第2 步中不同温度之间差异的影响，代表所有{化肥，温度} 值的6 个样本取自相同的样本总体。另一种假设是仅基于化肥或温度来说，这些差异会对特定的{化肥，温度} 值有影响。方差分析：无重复的双因素此分析工具可用于当数据按照二维进行分类且包含重复的双因素的情况。但是，对于此工具，假设每一对值只有一个观察值（例如，在上面的示例中的{化肥，温度} 值）。使用此工具我们可以应用方差分析的第1 和 2 步检验：包含重复的双因素情况，但没有足够的数据应用第3 步的数据。 2.相关系数 CORREL 和PEARSON 工作表函数可计算两组不同测量值变量之间的相关系数，条件是当每种变量的测

基于句法分析和机器学习的中文自动问答系统研究

基于句法分析和机器学习的中文自动问答系统研究自动问答系统是为了应对信息爆炸的客观挑战和满足信息时代人们对于快速、准确地获取信息的主观需求而发展起来的。它逐渐成为自然语言处理和自然语言理解领域的前沿。本文首先对问答系统的整个框架结构进行了剖析,对问答系统的三个关键模块的实现任务和解决方案进行了细致的综述。其次本文提出了基于汉语问句句型分析和支持向量机相结合的中文问题分类方法。本文还提出了基于最大熵模型对候选答句进行二分类的方法对答案进行抽取。综述部分全面介绍了问答系统三个关键模块的实现任务和解决方案,着重剖析和总结了问答系统中两个最关键的子模块:问题分类和答案抽取的实现方法。本文分析指出,对问句进行句法分析的分类特征抽取和基于机器学习的分类方法成为问题分类的技术发展趋势;句法分析和机器学习成为答案抽取里面两个最重要的组成部分。问题分类模块中,本文首次提出根据距离疑问词最近原则确定问句中的谓语动词,根据疑问词和谓语中心语的距离信息对汉语问句进行句型分析。然后,在此分析的基础上,提取出疑问词、谓语动词、主语和宾语作为问题分类的特征。最后采用支持向量机作为问题分类的机器学习算法,取得了良好的实验结果,准确率达到95.87%。答案抽取模块中,本文首次提出把答案的抽取问题转化成一个对候选答句进行二分类的问题。首先,在对问句进行句型分析的基础上,提取出问句词及词性序列、查询关键词、疑问词、主语、谓语和宾语作为问句特征集;然后,对候选答句进行浅层句法分析,提取出候选答句词序列,候选答句词性序列和正确答案词性

标记作为答句特征集;基于问句特征集和答句特征集得到组合特征集;最后,引入最大熵模型,在组合特征集的基础上训练答案抽取的分类器。良好的实验表现证明了这种方法的可行性。

大数据可视化和分析工具

大数据可视化和分析工具大数据将为社会带来三方面变革：思维变革、商业变革、管理变革，各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌，千锋大数据全面推出新大纲，重磅来袭，今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，同时，它也支持3D的可视化展示，微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件，它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具，可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能，它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图，而且能够由制作者自定义颜色，线条，文字等，使制图变得丰富多彩，善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的，它可以绘制出很多美观的图形，同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式，你可以从原始的图层开始，首先绘制原始数据，然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。

4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式，从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的，你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一，它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM，然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格，或是利用它的流体过度和交互，用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化，可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法，包括基于力的算法和多层次算法，使得操作体验更高效。此外，该软件是完全免费使用，该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的，是国内百度团队的产物。总所周知，百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃，例子也十分多，实用一样方便。 9、highcharts

语料库的类型

语料库的类型［作者：李文中转贴自：Corpora and the ELT点击数：97 文章录入：neilruan ］语料库来自拉丁词corpus，原意为“汇总”、“文集”等，复数形式为corpora或corpuses。语料库是“作品汇集，以及任何有关主题的文本总集”(OED)是“书面语或口头语材料总集，为语言学分析提供基础”(OED)。语料库是“按照明确的语言学标准选择并排序的语言运用材料汇集，旨在用作语言的样本”(Sinclair，1986:185-203)。语料库是按照明确的设计标准，为某一具体目的而集成的大型文本库（Atkins and Clear，1992:1-16）。 Renouf认为，语料库是“由大量收集的书面语或口头语构成，并通过计算机储存和处理，用于语言学研究的文本库”（Renouf, 1987:1）。 Leech指出，大量收集的可机读的电子文本是概率研究方法中获得“必需的频率数据”的基础，“为获得必需的频率数据，我们必须分析足量的自然英语（或其它语言）文本，以便基于观测频率（observed frequency）进行合乎实际的预测。因此，就需要依靠可机读的电子文本集，即可机读的语料库”(Leech, 1987:2)。综上所述，语料库具有以下基本特征： 1〕语料库的设计和建设是在系统的理论语言学原则指导下进行的，语料库的开发具有明确而具体的研究目标。如二十世纪六十年代初的BROWN语料库主要目的是对美国英语进行语法分析，而随后的LOB语料库基本按照BROWN语料库的设计原则收集了同年代的英国英语，目的是进行美国英语和英国英语的对比分析和语法分析。 2〕语料库语料的构成和取样是按照明确的语言学原则并采取随机抽样方法收集语料的，而不是简单地堆积语料。所收集的语料必须是语言运用的自然语料（naturally-occurred data）。 3）语料库作为自然语言运用的样本，就必须具有代表性(representativeness)。Chomsky曾经批评语料库不过是试图用很小的样本代表巨量的甚至无限的实际语言材料，其结果必然存在偏差，缺乏代表性，“自然语料库存在如此严重的偏差，以至于对其所进行的描述将不过是一个词表而已”（Chomsky, 1962:159）。这种批评对任何以概率统计为基础手段的研究都是有价值的（McEnery, 1996:5）。但是，目前的计算机语料库可以通过控制抽样过程和语料比例关系来缩小偏差，增强语料的代表性。决定语料代表性的主要因素不外乎样本抽样的过程和语料量的大小。语料库抽样一般采取随机抽样方法。一种做法是在抽样前首先确定抽样的范围，如BROWN语料库和LOB语料库分别是以1961年全年的美国英语和英国英语出版物作为抽样范围i[i]；再就是确定语料的分层结构，进行分层抽样，如把语料按文类（genre）和信道（channel, 如书面语和口语等）进行分层，如图2.1所示。从各种语料的抽样比例上又可分为‘均衡抽样’（balanced）和‘塔式抽样’（pyramidal）。前者对各种语料按平均比例抽取，而后者对不同的语料进行不等比例抽取。 4）语料库语料以电子文本形式储存并且是通过计算机自动处理的。巨量语料以纯文本形式存储在磁盘上，以便语料库索引软件检索和处理。也可以通过转换软件把其它格式的文件如超文本（htm 或html）格式转换为纯文本。另外，语料库具有一定的容量。语料库的大小取决于语料库的设计原则和研究需求，以及建库过程中语料资源的获取难度及其它因素。计算机语料库实际上提供了一种人机交互，这种交互方式随着语料库工具的发展而逐步加强其自动化特性。Leech认为这种人机交互有以下四种渐进的模式：（1）‘数据检索模式’。计算机以便利的形式提供数据，人进行分析。（2）‘共生模式’。计算机提供部分经过分析的数据，人不断改善其分析系统。（3）‘自我组织模式’。计算机分析数据并不断改善其分析系统，人提供分析系统参数及软件。（4）‘发现程序模式’。计算机基于数据自动划分数据范畴并进行分析，人提供软件（Leech，1991：19）。计算机自动处理包括自动词性附码（tagging）、自动句法分析（parsing）等。其基本处理和分析过程包括以下几个步骤：语音分析（phonetic analysis）指音段分析，主要用于语音识别和语音合成。正字分析（orthographic analysis）指对文本中各种非文字符号、标点、大小写问题等进行处理和歧义消除。形态分析（morphological analysis）即词性指定和附码。语料库自动附码软件通过概率统计和分析，对所给句子每一个词指定一个或多个词性码。结果显示分列显示和行显示两种。目前语料库自动词性附码准确率一般在97%以上。句法分析（syntactic analysis）是指句子成分切分、句法关系识别、以及句法分析。语义分析（semantic analysis）和语用分析对语篇进行语义指定和意义解释。 5）基于语料库的研究以量化研究为基石，以概率统计为基本手段，以“数据驱动”为基本理念。其基本方法是通过对实际语言运用的抽样，确定其对语言整体的代表性，通过对样本特征的描述概括整体特征。在量化分析中，首先对特征进行分类，并统计各个特征的频率，通过建立复杂的统计模型对观测到的数据进行解释。分析结果可对研究对象总体进行概括。量化分析能够使我们发现在某一种语言或语言变体中哪些现象反映了语言的真实特征，那些现象仅属于偶然的个例。针对某一语言变体而言，我们还可以确切地知道某一语言现象的显著性，从而确认该现象是规范的还是异常的（McEnery，1997:3）。 6）语料库既是一种研究方法，又代表着一种新的研究思维，并以当代先进的计算机技术为技术手段。 7）语料文本是一连续的文本或话语片断(running text or continuous stretches of discourse)，而不是孤立的句子和词汇。在语料库研究中，对某一搜索词的语法关系、用法、以及搭配的观察是通过分析提供的语境（context）进行的。语料库索引提供的语境可分为以下几种：（1）指定跨距，即使用者指定以搜索词为中心左右相邻的词数；（2）意元语境，即以某一意义单元结束为一微型语境，在语料库索引中意元的确定是以意义结束符号如“，；”等为标识的；（3）句子语境，即以句子终结符号如“. !”等为标识；（4）可扩展语境，即对搜索词所在语境可无限扩展。这对研究词汇的语法关系、词汇用法、词汇搭配、词丛（word cluster）、词汇在连续语篇中呈现的范型（pattern）、以及主题词汇之间的意义关系提供了可靠而方便的途径。如“necessarily”一词在《新英汉词典》中作为“necessary”词条下该词的副词形式，定义为“必定，必然”；Oxford Advanced Learner’s Dictionary of Current English把它列为一个单独的词条，给出的定义为“adv as a necessary result; inevitably”；各种英语教科书中对该词的定义和解释也大同小异。在上海交大科技英语语料库（以下简称JDEST）中搜索“necessarily”这个词，发现该词在全库中出现264次，频率最大的搭配词“not”出现在该词左边第一个位置，观察搭配频数为136。全库中出现5次以上的三词词丛有20组，同时含有“not”和“necessarily”的词丛有18组。通过索引行统计和词丛统计可以看出（见图2.4示例），“necessarily”一词最典型的用法是与“not”