关联分析相关软件演示
数据分析与Stata软件应用 第5章 数据内部关联结构分析与Stata实现
类
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条量量分
分
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件构命计
析
析
造名算
5 数据内部关联结构分析与Stata实现
• 5.1样本的关联结构分析—聚类分析 • 聚类分析的实质是建立一种分类，它能够在没有
先验知识的情况下将一批样本数据按照它们性质 上的亲疏程度自动进行分类，通过分类反映样本 ta实现
数据内部关联结构分析与Stata实现
5 数据内部关联结构分析与Stata实现 样本的关联结构分析—聚类分析 变量的关联结构分析—因子分析
数据内部关联结构与Stata实现
数据内部关联结构分析与Stata实现
样本的关联结构分析 —聚类分析
变量的关联结构分析 —因子分析
系
快
因因因
统
速
适子子子
聚
聚
用变变得
小类内的样本对。 • ⑸质心聚类法 • 将两小类间的距离定义成两小类重心（质心）间的距离。
每一小类的重心（质心）就是该类中所有样本在各个变量 上的均值代表点。 • ⑹瓦尔德法 • 是小类合并的方法，在聚类过程中，使小类内各个样本的 欧氏距离总平方和增加最小的两小类合并成一类。
5 数据内部关联结构分析与Stata实现
• 3. Stata基本命令 • Stata中聚类分析可以采用两种命令方式完成：一种是
利用cluster命令通过数据直接进行系统聚类分析，另 一种是利用clustermat命令通过分析距离矩阵来进行 系统聚类分析。 • ⑴cluster命令 • cluster命令的基本语法为：
. cluster linkage varlist [if] [in] [,cluster_options]
5 数据内部关联结构分析与Stata实现
canonical_correlation_analysis_stata_概述及解释说明
canonical correlation analysis stata 概述及解释说明1. 引言1.1 概述在统计分析和数据挖掘领域，Canonical Correlation Analysis（CCA）是一种常用的多变量分析技术，用于探索两组或多组变量之间的关联性。
该方法能够帮助我们理解不同变量集合之间的相关结构，以及它们对总体方差贡献的程度。
本文将结合使用Stata软件来介绍CCA的基本原理、数据准备、模型建立与推断等关键步骤，并通过实际应用案例进行详细解读和讨论。
1.2 文章结构全文共分为五个主要部分。
首先，引言部分提供了文章的背景、目标和整体架构。
接下来，第二部分介绍了CCA的理论基础，包括相关概念和数学模型。
第三部分详细说明了如何在Stata软件中进行CCA分析，包括数据导入与处理、模型拟合与结果解释以及结果可视化和评估等方面。
第四部分通过一个具体的应用案例展示了CCA在实践中的应用，并进行结果分析和讨论。
最后，在第五部分中对整篇文章进行总结，并展望未来可能的研究方向。
1.3 目的本文的主要目的是向读者介绍CCA方法在统计分析中的应用，并提供一个使用Stata软件进行CCA分析的实际操作指南。
通过深入了解CCA方法和技巧，读者可以更好地理解多变量数据集之间的关系，并将该方法应用于自己感兴趣的研究领域中。
接下来，将详细介绍CCA的理论基础、数据准备和模型建立与推断等方面内容。
2. Canonical Correlation Analysis (CCA):2.1 理论基础:Canonical Correlation Analysis (CCA)是一种统计分析方法，用于探索和量化两个多元变量集之间的关系。
它能够帮助我们理解这两组变量中的成对观测之间的相关性，并找到最大化这两组变量之间相关性的线性组合。
CCA通过计算两组变量的投影向量来实现这一目标，从而将其转化为线性无关性问题。
2.2 数据准备:在执行CCA之前，需要确保数据的准备工作已经完成。
利用SPSS软件分析变量间的相关性
利用SPSS软件分析变量间的相关性利用SPSS软件分析变量间的相关性引言SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款功能强大的统计软件，广泛应用于统计学、社会科学研究以及市场调研等领域。
利用SPSS软件可以对数据进行有效的整理、分析和可视化展示。
其中，分析变量之间的相关性是一个重要的统计问题，能够帮助我们揭示变量之间的关联性和趋势。
本文将介绍如何使用SPSS软件进行变量相关性分析，并通过实例进行详细说明。
一、相关性的概念和意义相关性是指两个或多个变量之间的关联程度。
在统计学中，我们常用相关系数来衡量变量之间的相关性。
变量之间的相关性分为正相关、负相关和无相关三种情况。
正相关表示两个变量的值趋势向着同一方向变化；负相关表示两个变量的值趋势向着相反的方向变化；无相关表示两个变量之间没有明显的变化趋势。
变量间的相关性分析在许多领域都具有重要的意义。
在市场调研中，通过分析产品价格与销量之间的相关性，可以帮助企业优化定价策略；在医学研究中，分析某种药物的剂量与疗效之间的相关性，可以指导药物的使用和治疗方案的制定。
二、SPSS软件基础操作在进行相关性分析之前，我们首先需要掌握SPSS软件的基础操作。
以下是常用的几个操作步骤：1. 导入数据：在SPSS软件中，我们可以通过导入Excel表格、CVS文件等方式将数据导入软件中。
2. 创建变量：在导入数据后，有时需要创建新的变量。
例如，在分析一个销售数据表格时，我们可以通过销售额除以销售数量来创建一个新的变量，表示平均每笔交易的金额。
3. 数据整理：为了进行相关性分析，我们有时需要对数据进行整理和清洗。
例如，去掉重复值、缺失值或异常值。
4. 变量选择：根据需要，我们可以选择特定的变量进行相关性分析。
三、SPSS软件中的相关性分析在SPSS软件中，相关性分析是一个比较简单的操作。
以下是基本的步骤：1. 打开SPSS软件，选择“Analyze（分析）”菜单栏，再选择“Correlate（相关性）”，点击“Bivariate（双变量）”。
Tassel 5.0关联分析软件 中文使用手册
更多的帮助：除了这个文档以外还可以得到额外的帮助。欢迎用户报告软件的缺陷，通过 TASSEL 网址申请新的性能。也欢迎对我们现在的团队成员提出问题。要想得到更快速和更 准确的答案，请把你的问题提交给最相关的人： Tassel 用户群（推荐） 一般的信息 数据输入，Pipeline 统计分析 /group/tassel tassel@ Ed Buckler（项目领导人） esb33@ Terry Casstevens tmc46@ Peter Bradbury pjb39@
Citations: Overall Package: Bradbury PJ, Zhang Z, Kroon DE, Casstevens TM, Ramdoss Y, Buckler ES. (2007) TASSEL: Software for association mapping of complex traits in diverse samples. Bioinformatics 23:2633-2635. Genotyping by Sequencing: Glaubitz JC, Casstevens TM, Lu F, Harriman J, Elshire RJ, Sun Q, Buckler ES. (2014) TASSELGBS: A High Capacity Genotyping by Sequencing Analysis Pipeline. PLoS ONE 9(2): e90346 Mixed Model GWAS: Zhang Z, Ersoz E, Lai C-Q, Todhunter RJ, Tiwari HK, Gore MA, Bradbury PJ, Yu J, Arnett DK, Ordovas JM, Buckler ES. (2010) Mixed linear model approach adapted for genome-wide association studies. Nature Genetics 42:355-360.
利用PowerPoint进行数据分析与报告
利用PowerPoint进行数据分析与报告PowerPoint是一款强大的演示软件，除了用于制作幻灯片演示外，它还可以用于数据分析和报告。
利用PowerPoint进行数据分析和报告，可以使得数据更加直观生动，并帮助观众更好地理解和记忆数据。
本文将介绍如何利用PowerPoint进行数据分析与报告。
一、概述PowerPoint是微软公司开发的一款演示软件，广泛应用于商务、教育和各种场合。
它具有用户界面友好、功能强大、操作简单等特点，适用于各种技术水平的用户。
数据分析与报告是PowerPoint的重要应用之一，可以帮助用户更好地展示和解释数据。
二、数据导入1. 打开PowerPoint软件，新建一个演示文稿。
2. 点击“插入”菜单，选择“表格”或“图表”按钮。
3. 根据需求，选择合适的表格或图表类型，并导入数据。
4. 对导入的数据进行格式调整和编辑，确保准确性和美观性。
三、数据可视化1. 利用图表功能将数据可视化。
在导入数据的基础上，选择合适的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。
2. 调整图表样式和布局，使其更加美观和易读。
可以修改颜色、字体、图例等。
3. 添加动画效果和转场效果，使得数据的展示更加生动和吸引人。
四、数据解读1. 利用演讲笔记功能为每一页幻灯片添加解析说明。
在每一页的注释区域，撰写解读语句，并与相应数据对应。
2. 使用清晰简洁的语言进行解读，避免使用过于专业的术语，以保持观众的理解和关注。
3. 通过比较、趋势和关联分析等手段，对数据进行深入的解读和分析，提供背景知识和相关见解。
五、报告呈现1. 设计演示幻灯片的结构和流程，确保逻辑清晰。
可以按照时间顺序、优先级或主题类别来组织幻灯片。
2. 利用幻灯片布局功能，调整文本框和图表的位置和大小，使得幻灯片美观整洁。
3. 使用合适的字体、颜色和背景，以增强幻灯片的视觉效果。
4. 添加标题、页眉和页脚，以便观众更好地理解演示内容和导航。
六、演讲技巧1. 保持简洁明了的语言，展示直接有效的信息。
IBM i2数据分析演示 ppt课件
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1
1. 概 要 介 绍 2. 解 决 方 案 3. 案 例 应 用
ppt课件
2
IBM i2 概述
i2, IBM成员企业, 致力于向警务(公安)、情报、安全、政府及商业企业提供先 进的可视化智能分析和调查软件产品及解决方案。
i2 使用情况
全球超过 4500 家单位正在使用i2，未来将有更多！ 成立于1990年，已成为超过20年的行业领导者
– J P Morgan Chase - 摩根大通 – Lloyds TSB (Asset Finance Fraud) – MasterCard Europe – 万事达欧洲 – National Westminster - Group Fraud – Nationwide Building Society – Royal Bank of Scotland – Standard Chartered Bank – 渣打银行 – Tesco Personal Finance – The Co-Operative Bank plc – Travelex Global & Financial Services – United Financial of Japan – Visa International – VISA 国际组织
同伙） 频繁入住、频繁更换（酒店、SIM卡、手机）分析 洗钱分析，通过账单的关联关系找出资金流向，通过时序找出洗钱
账户 类案分析，通过已抓获人员通讯录分析跨团伙未抓获嫌疑人 命案分析，通过对海量信息进行比对，快速生成否定库 社会网络分析，分析QQ、微博首发、转发关系，找到关键人员
“自 1994年后, FBI的所有重要案 例调查中都使用了 i2 软件”
RC列联表资料的统计分析与SAS软件实现
一、调查问卷数据导入SPSS中。数据导入后，可以在SPSS主界面的 数据视图中查看数据。
二、进行列联表分析
1、打开列联表分析对话框
1、打开列联表分析对话框
在SPSS主菜单中，选择“分析”>“表”>“列联表”。这将打开列联表分析 对话框。
2、选择变量
2、选择变量
3、SAS实现
在这个示例中，mydata是包含RC列联表资料的数据集名称，var1和var2是需 要进行卡方检验的两个分类变量。chisq选项告诉PROC FREQ过程执行卡方检验。 运行这个过程后，将会生成一个包含卡方统计量、自由度和p值的输出表。
3、SAS实现
案例分析 为了更好地说明RC列联表资料的统计分析和SAS软件实现，让我们以一个实际 案例为例。在这个案例中，我们有一份包含两个分类变量的RC列联表资料，目的 是检验这两个变量之间的关联性。我们将分别使用Excel和SAS进行分析。
2、统计方法
2、统计方法
对于RC列联表资料，常用的统计方法包括卡方检验、Fisher精确检验、对数 似然比检验等。这些方法可以用来检验两个分类变量之间的独立性，以及判断某 种关联的存在性。根据分析目的和数据特点，选择合适的统计方法是非常重要的。
3、SAS实现
3、SAS实现
在SAS软件中，可以使用PROC FREQ和PROC LOGISTIC等过程来对RC列联表资 料进行统计分析。PROC FREQ过程可以用来进行频数统计和独立性检验，而PROC LOGISTIC过程则可以用来进行关联性分析和效应估计。下面是一个使用PROC FREQ进行卡方检验的示例代码：
三、解读结果
1、频率表
1、频率表
频率表展示了每个变量的单独频率以及不同变量组合的频率。通过查看频率 表，可以了解不同变量之间的关系。
spss对数据进行相关性分析实验报告
spss对数据进行相关性分析实验报告一、实验目的与背景在统计学的研究中，相关性分析是一种常见的分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关联程度。
本实验旨在使用SPSS软件对收集到的数据进行相关性分析，并探索变量之间的关系。
二、实验过程1. 数据收集：根据研究目的，我们收集了一份包含多个变量的数据集。
其中，变量包括A、B、C等。
2. 数据准备：在进行相关性分析之前，我们需要对数据进行准备。
首先，我们载入数据集到SPSS软件中。
然后，对于缺失数据，我们根据需要采取相应的填补或删除策略。
接着，我们进行数据的清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 相关性分析：使用SPSS软件，我们可以轻松地进行相关性分析。
在SPSS的分析菜单中，选择相关性分析功能，并设置相应的参数。
我们将选择Pearson相关系数，该系数用于衡量两个变量之间的线性相关关系。
此外，还可以选择其他类型的相关系数，如Spearman相关系数，用于非线性关系的探索。
设置参数后，我们点击“运行”按钮，即可得到相关性分析的结果。
4. 结果解读：SPSS将为我们提供一份详细的结果报告。
我们可以看到每对变量之间的相关系数及其显著性水平。
如果相关系数接近1或-1，并且P值低于显著性水平（通常为0.05），则可以得出两个变量之间存在显著的线性相关关系的结论。
此外，我们还可以通过散点图、线性回归等方法进一步分析相关性结果。
5. 结论与讨论：根据相关性分析的结果，我们可以得出结论并进行讨论。
如果发现两个变量之间存在显著的相关关系，我们可以进一步探究其原因和意义。
同时，我们还可以提出假设并设计更深入的实验，以验证和解释这些相关性。
三、结果与讨论根据我们的研究目的和数据集，通过SPSS软件进行的相关性分析显示了一些有意义的结果。
我们发现变量A与变量B之间存在显著的正相关关系（Pearson相关系数为0.7，P<0.05）。
这表明随着A的增加，B也会相应增加。
spss案例分析
spss案例分析SPSS案例分析。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、生物科学、医学科学等领域。
它提供了强大的数据分析工具，可以帮助研究人员进行数据处理、统计分析和数据可视化。
在本文中，我们将通过一个实际案例来演示如何使用SPSS进行数据分析。
案例背景。
假设我们是一家电子商务公司的数据分析师，我们收集了一份关于用户购买行为的数据，希望通过分析这些数据来了解用户的购买习惯，从而制定更有效的营销策略。
数据描述。
我们的数据包括以下几个变量：用户ID，用户的唯一标识。
购买金额，用户在一段时间内的购买金额。
购买次数，用户在同一段时间内的购买次数。
平均购买金额，用户平均每次购买的金额。
性别，用户的性别。
年龄，用户的年龄。
注册时间，用户的注册时间。
数据分析。
首先，我们将导入数据到SPSS软件中，然后进行数据清洗和变量筛选。
接下来，我们可以使用SPSS中的统计分析功能来对数据进行探索性分析，包括描述统计、相关性分析、t检验、方差分析等。
描述统计。
我们可以通过描述统计来了解用户的购买行为情况，包括购买金额的分布、购买次数的分布、平均购买金额的均值和标准差等。
这些统计指标可以帮助我们更清楚地了解用户的购买习惯。
相关性分析。
我们可以利用SPSS进行相关性分析，探讨购买金额和其他变量之间的关系。
比如，我们可以分析购买金额与用户年龄的相关性，购买金额与购买次数的相关性等。
通过相关性分析，我们可以发现变量之间的关联性，从而为后续的分析提供参考。
t检验和方差分析。
如果我们想比较不同性别、不同年龄段用户之间的购买行为是否存在显著差异，可以利用SPSS进行t检验和方差分析。
这些分析可以帮助我们了解不同群体之间的差异性，为制定针对性营销策略提供依据。
数据可视化。
除了以上的统计分析，SPSS还提供了丰富的数据可视化功能，包括直方图、散点图、箱线图等。
生物大数据技术中的表型和基因关联分析工具推荐
生物大数据技术中的表型和基因关联分析工具推荐随着生物学研究的深入发展，生物大数据的应用不断增加。
表型和基因关联分析是生物大数据研究中的一个重要内容，它可以帮助我们理解基因与表型之间的关系，从而为疾病的诊断和治疗提供重要依据。
在生物大数据技术中，有许多优秀的表型和基因关联分析工具，以下将推荐几种常用的工具。
第一种工具是Plink。
Plink是一个开源的基因关联分析软件，广泛应用于基因组学研究。
它能够进行常见单核苷酸多态性（SNP）基因关联分析，包括基因频率、遗传模式和表型关联等分析。
Plink具有简单易用的特点，支持多种统计模型，并提供丰富的参数选项。
另外，Plink还提供了一系列的功能，比如数据清洗、质量控制和缺失数据处理等，可帮助研究者更好地处理和分析数据。
第二种工具是Haploview。
Haploview是一个常用的基因型与表型关联分析工具，用于寻找基因型和表型之间的关联。
Haploview可以通过选择合适的人群样本进行基因型测定，并生成基因频率的分布图谱。
同时，Haploview还可以进行单个SNP的关联分析和基因区块的关联分析，并通过生成图形展示结果。
Haploview的优点在于其丰富的分析工具和直观的结果展示方式，帮助研究者更好地理解基因型和表型之间的关系。
第三种工具是GWAS Catalog。
GWAS Catalog是一个全球性的基因组关联研究目录，收集整理了世界各地的GWAS研究结果。
它包含了大量的基因与表型相关的关联数据，并提供了数据搜索和浏览的功能。
GWAS Catalog不仅提供关联分析的结果，还提供了相关文献和背景知识的链接，帮助研究者更好地理解研究结果。
通过使用GWAS Catalog，研究者可以快速查找特定基因与表型关联的研究结果，为生物大数据的分析提供重要参考。
除了上述推荐的工具外，还有其他一些生物大数据技术中的表型和基因关联分析工具。
例如，Hail是一个用于基因组学数据处理和分析的开源软件，可以进行基因型和表型的关联分析、基因型调整和多倍体分析等。
命令行tassel 用法
命令行tassel用法1. 简介Tassel是一个用于处理和分析遗传数据的开源软件。
它提供了一系列命令行工具，可以用来进行基因组关联分析、群体结构分析、遗传多样性分析等。
Tassel的命令行界面提供了丰富的功能和灵活性，使用户能够根据自己的需求选择合适的命令进行数据处理和分析。
本文将详细介绍Tassel命令行的使用方法，包括安装、配置环境、基本命令和常见应用案例。
2. 安装与配置2.1 安装Java运行环境Tassel是基于Java开发的，所以在使用之前需要安装Java运行环境。
可以从Oracle官网下载最新版本的Java Development Kit（JDK）并按照安装向导进行安装。
2.2 下载TasselTassel可以从官方网站上下载最新版本的压缩包。
解压后，可以看到如下文件和文件夹：- tassel.jar // Tassel程序主文件- lib/ // Tassel所需的依赖库文件夹- doc/ // Tassel文档文件夹- examples/ // Tassel示例数据文件夹2.3 配置环境变量为了方便使用Tassel命令行，可以将Tassel所在目录添加到系统的环境变量中。
以Linux系统为例，在终端中执行以下命令：export TASSEL_HOME=/path/to/tasselexport PATH=$PATH:$TASSEL_HOME其中，/path/to/tassel是Tassel所在的路径。
2.4 测试安装在终端中执行以下命令，如果能够正常输出版本信息，则表示安装成功：tassel -version3. 基本命令3.1 数据格式转换3.1.1 PED格式转换为VCF格式PED和VCF是两种常见的遗传数据格式。
使用Tassel可以方便地将PED格式转换为VCF格式。
tassel -convertFormat -inputFile input.ped -outputFile output.vcf -outputForma t VCF其中，input.ped是输入文件的路径，output.vcf是输出文件的路径。
全基因组关联分析与PLINK软件的应用
数据资源管理与利用
全基因组关联分析与PLINK软件的应用
李瑞
①
张引娣
①
刘奋进
①
摘 要 全基因组关联性分析是近几年发展起来的一种复杂性状的研究方法，与以往的候选基因研究策略所不同的是它不再 受预先设定候选基因的限制，从而为进一步了解和控制人类复杂性疾病发生的遗传特征提供了重要的线索。现以1000个样本 为例，为了便于数据分析，用MATLAB软件将每个位点的碱基编码方式转换成数值编码方式，接着用概率统计的思想和MATLAB 对数据进行预处理。然后通过PLINK软件对这1000个样本的碱基对进行分析，得出这些位点的曼哈顿图、检验显著性值和发病 风险率，最后结合全基因组关联性分析筛选出与疾病有显著性关联的位点是：rs227328。从分析疾病与致病位点关系的过程 中可以体会到巧妙运用一些数据处理软件可以减少遗传学研究过程中的成本。 关键词 全基因组关联分析 基因识别 PLINK软件 曼哈顿图 Doi:10.3969/j.issn.1673-7571.2017.03.016 [中图分类号] R319 [文献标识码] A
23利用全基因组关联分析与plink软件进行求解231全基因组关联分析的原理全基因组关联分析是一种利用覆盖整个基因组的分子遗传标记主要是单核苷酸多态性snp信息对每个标记逐个进行与所关心性状的关联分析从中筛选出与所研究性状相关的基因变异并进行验证的一种新的统计分析策略
Data Resources Management and Utilization
The Application of Genome-wide Association Analysis and PLINK Software / LI Rui, ZHANG Yin-di, LIU Fen-jin//China Digital Medicine.-2017 12(3): 44 to 45 Abstract Genome-wide association analysis is a new method of complex character research, which is developing rapidly in recent years, and provides an important clue for understanding and controlling the complexity of human genetic disease. However, the chief drawback of this method is expensive genotyping. In order to solve this problem, using PLINK software for statistical analysis of gene loci contained. Now, there were 1000 samples as an example. For the sake of facilitate data analysis, first of all, using MATLAB software transform the encoding of base pairs to the numerical code, then to got statistical analysis for all base pairs by PLINK software, also Manhattan figure, the test significant value, the risk of disease. Finally, Selecting the sites rs227328 combining with genome-wide association analysis method, which are relevant with disease well. From what has discussed above, we can get that it can reduce some cost in the process of genetic research by using some data processing software cleverly. Keywords Genome-wide association analysis, gene identification, PLINK software, Manhattan figure Corresponding author Graduate School of Chang'an University, Xi'an 710064, Shaanxi Province, P.R.C. 近年来，研究人员大都采用GWAS的方法来确定致病位点或致病基因，具体做法是：招募大量志愿者，对每个样本， 采用碱基(A,T,C,G)的编码方式获取每个位点的信息。研究人员通过对样本的健康状况和位点编码的对比分析来确定致病 位点，从而发现遗传病或性状的遗传机理。增加GWAS样本量可以有效提高检验效能，但同时也增加了GWAS的工作量。 PLINK软件可以快速获得大量基因组中各位点的卡方统计值、检验显著性值、患病风险率，不仅提高了GWAS寻找治病基 因的效率还可以降低实验的成本。
Excel高级技巧使用数据表进行大规模数据管理和关联分析操作
Excel高级技巧使用数据表进行大规模数据管理和关联分析操作Excel是一款功能强大的电子表格软件，广泛应用于各个领域的数据管理和分析工作中。
在处理大规模数据时，使用数据表进行数据管理和关联分析是一种常见的操作方法。
本文将介绍一些Excel高级技巧，帮助您更加有效地进行大规模数据管理和关联分析操作。
一、数据表的创建和管理1. 创建数据表在Excel中，您可以通过以下步骤创建数据表：1) 打开Excel并新建工作簿。
2) 在工作簿中选择一个空白的工作表。
3) 将数据逐行或逐列输入到工作表中。
4) 选中数据范围，点击“插入”选项卡中的“数据表”按钮。
5) 在弹出的对话框中选择数据表的范围，并勾选“我的数据包含表头”选项。
6) 点击“确定”按钮，即可创建数据表。
2. 数据表的管理创建数据表后，您可以通过以下方式对数据表进行管理：1) 修改表名：在数据表中，右键点击表名，选择“重命名”选项，输入新的表名并按回车键即可修改表名。
2) 添加数据：在数据表下方空白的一行或一列中输入新的数据，Excel会自动将其添加到数据表中。
3) 删除数据：选中要删除的数据，右键点击选中区域，选择“删除”选项，选择“删除行”或“删除列”即可删除数据。
4) 排序数据：点击数据表的列标题，然后点击“数据”选项卡中的“排序”按钮，选择排序方式和排序依据，即可对数据表进行排序操作。
二、数据关联分析操作1. 使用VLOOKUP函数进行数据关联VLOOKUP函数是Excel中常用的数据关联函数之一，可以在两个数据表中找到匹配的值。
下面是使用VLOOKUP函数进行数据关联的示例：在一个数据表中，有两列数据，一列是名称，另一列是对应的数值。
在另一个数据表中，有一个列是名称，我们需要找到对应的数值。
1) 在第二个数据表中的合适位置，输入VLOOKUP函数，语法为：=VLOOKUP(需要查找的值，查找范围，返回的列数，是否精确匹配)。
2) 将需要查找的值替换为对应的单元格引用，查找范围为第一个数据表中的两列数据，返回的列数为2，是否精确匹配一般为FALSE。
SPSS：数据分析3、T检验（TTest）方差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。。。
SPSS：数据分析3、T检验（TTest）⽅差分析（ANOVA）（Chi-squareTe。
⽬录1、数据采集2、数据是否服从正态分布3、T检验（T Test）4、⽅差分析（ANOVA）5、卡⽅检验（Chi-square Test）6、灰⾊关联度分析（Grey Relation Analysis，GRA）7、弗⾥德曼检验（Friedman Test）8、箱图（Box）1、数据采集1、数据分类定性观察、访谈、调查定量⼿动测量、⾃动测量、问卷打分主观等级、排序、感觉、有⽤性客观时间、数量、错误率、分数⾃变量不同的实验条件因素，研究的因素因变量不同的实验条件所影响的、要观测的因素连续数量值（preference）时间、数量、错误率------离散数量值（usability问卷打分等级数量值（usability）等级、排序变量类型Norminal Data 定类变量 | 变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物，这样的变量叫定类变量。
问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题，⽽调查被访对象的“性别”，就是定类变量。
对于定类变量，加减乘除等运算是没有实际意义的。
Ordinal Data 定序变量 | 变量的值不仅能够代表事物的分类，还能代表事物按某种特性的排序，这样的变量叫定序变量。
问卷的⼈⼝特征中最常使⽤的问题“教育程度“，以及态度量表题⽬等都是定序变量，定序变量的值之间可以⽐较⼤⼩，或者有强弱顺序，但两个值的差⼀般没有什么实际意义。
Interval Data 定距变量 | 变量的值之间可以⽐较⼤⼩，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。
有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每⽉平均收⼊”，都是定距变量。
Ratio Data 定⽐变量 | 有绝对0点，如质量，⾼度。
定⽐变量与定距变量在市场调查中⼀般不加以区分，它们的差别在于，定距变量取值为“0”时，不表⽰“没有”，仅仅是取值为0。
定⽐变量取值为“0”时，则表⽰“没有”。
AMOS的使用.
AMOS的使用∙第一部分: 介绍o关于文挡o访问AMOSo文挡o获得AMOS帮助∙第二部分: SEM 基础o SEM概述o SEM术语o为什么使用SEM?∙第三部分: SEM 假设o合理的样本量o连续和正态内生变量o模型识别（识别方程）o完整数据或缺失数据的适当处理o模型规范和因果关系的理论基础∙第四部分: 使用AG建立和检验模型o结构方程——多重回归关系的说明o使用AG绘制模型o将数据读入到AMOS中o选择AMOS分析选项和运行模型∙第五部分: AMOS 输出解释o评估整体模型拟合o绝对拟合检验o相对拟合检验o修改模型获得较好的拟合优度o浏览路径图o独立参数的显著性检验∙第六部分:摘要：结论的实质性解释第一部分:介绍关于文档本课程使用AMOS（距结构分析）软件对结构方程进行简单的介绍和概述。
结构方程模型(SEM) 包括多种统计技术，如路径分析，验证性因子分析，带潜变量的因果关系模型，甚至方差分析和多重线性回归。
课程介绍SEM的逻辑，SEM的假设和输入需求，怎样使用AMOS执行SEM分析。
到课程结束，能够使用AMOS拟合SEM。
也能给出SEM适合研究问题的评价和SEM方法基本假设的概述。
应该已经知道使用SAS，SPSS或类似统计软件怎样产生多重线性回归分析。
也应该理解怎样解释多重线性回归分析的输出。
最后，应该理解基本微软视窗导航操作：打开文件和文件夹，保存文件，重新调用先前保存过的文件，等等。
访问AMOS可以用下列三种方法访问AMOS：1.个人计算机用户须从SPSS公司(SPSS 许可版本)或者Smallwaters 公司(独立版本)获得许可密码2.德克萨斯大学的教师，学生和职员经由STATS 视窗终端服务器访问AMOS。
要使用终端服务器，必须获得ITS计算机账号（或分类账号），然后在NT服务器上验证账号。
接下来下载和配置客户端软件使个人计算机，Macintosh，或UNIX 工作站能连接终端服务器。
因子分析spss
因子分析spss因子分析spss是一种常见的数据分析方法，它可以将大量复杂数据容易地分解成几个解释变量，从而更好地理解它们之间的关联性。
本文将介绍使用SPSS进行因子分析的具体流程，包括数据准备、因子分析参数设定、结果解释等，并以实际应用案例为例展示如何正确运用因子分析spss，以实现对数据的深入分析。
一、数据准备使用SPSS进行因子分析之前，首先要准备好数据，SPSS只支持两种数据格式：矩阵式数据和表格式数据。
矩阵式数据可以在SPSS软件中创建，而表格式数据则需要使用Excel等软件创建，然后在SPSS中导入。
二、因子分析参数设定完成数据的准备后，接下来要选择正确的参数，以得到最佳的因子分析结果。
这些参数包括：因子数量、维度模型、因子提取方法、旋转方法、可能的分数等。
根据项目的特点，可以灵活选择参数，以获得最佳的因子分析结果。
三、结果解释在完成参数设定后，使用SPSS运行因子分析，就可以得到因子分析结果，结果包括变量间相关系数矩阵、因子报表、共同变量表、因子负荷量表等。
变量间相关系数矩阵是计算得到的相关系数的全部结果，用于判断变量间的相关性；因子报表显示每个变量在不同因子上的贡献程度；共同变量表显示每个因子分量共享变量的情况；因子负荷量表显示每个变量在每个因子上的负荷量情况。
通过解释这些结果，我们可以了解数据中变量间的相关性，深入了解数据之间的关联性，从而更好地分析数据。
四、实际应用案例下面，以一个实际应用案例为例，演示如何正确运用因子分析spss，以实现对数据的深入分析。
假设有10个变量，要求分析它们之间的相关性，以了解它们之间的关系。
首先，用Excel软件将变量数据录入，然后在SPSS中导入；接着，进入SPSS因子分析模块，设定因子数量为4，选择标准正交旋转法作为旋转方法，因子提取方法为最大共因子方式，维度模型为统一维度模型；最后，运行因子分析，便可以得到因子分析结果。
结果表明，变量1、2、5、6、7和8与第一个因子有较大的关联性，可以说明这些变量之间有某种共同的特征；变量3、4、9和10与第二个因子有较大的贡献，表明这几个变量具有相似的特征；另外，变量1、2、5、7和8与第三个因子有较大的贡献，变量3、4、9和10与第四个因子有较大的贡献，可以说明这些变量有一个共性，可以更好地理解变量之间的关系。
分子生物学软件简要功能介绍
分子生物学软件简要功能介绍在进行分子生物学研究时，常需要用到各种计算机软件。
这些软件种类不少，功能大致相同，到底使用哪个，其实可根据各人的使用习惯来选择。
下列的软件，大部分可在网上找到全功能的版本或各种演示版或试用版，只要以软件名为关键词用搜索引擎搜索就可以了。
网上也有此类各种软件的总结。
下面为此类软件的简单介绍：1.三维分子类2.DNA分析3.RNA分析4.蛋白质分析5.生化教学6.生化工程7.序列格式转换8.引物分析9.序列综合分析10.进化树分析11.质粒绘图12.图像处理13.数据处理14.检索与阅读15.基因芯片16.其他功能软件17.化学绘图18.化学应用19.在线综合工具20.在线蛋白工具21.RNA analysis22.在线引物设计1.三维分子类RASMOL：观看生物分子3D微观立体结构RasTop：为RasMol 2.7.1的图形用户界面软件CHIME：直接在浏览器中观看3D分子MolMol：将pdb等格式的蛋白文件通过微调，存成普通的图形文件raswin.exe.gz：rasmol(win)2.7.0.1 rasmol新版本及汉化版本CrystInfo：用来快速、容易地构建、观察与检查晶体3D结构PDViewer：PDB格式文件的查看程序Weblab Viewlite：三维分子浏览工具及大量分子文件例子Weblab ViewerPro：三维分子浏览工具ICMLite：三维分子浏览工具，有一些其他软件没有的功能VMD：三维分子浏览工具，可以进行动态显示CN3D：3D分子结构观察软件WPDB：PDB文件检索显示分析软件DTMM：三维分子模型显示、编辑与构建程序Mole：高性能的大分子三维图形显示计算工具gopenmol：显示并分析分子结构及其特性POV-Rayv：生成三维图像工具软件MolPOV：将PDB文件转化为POV格式文件的软件Mol2Mol：分子文件格式转换软件PovChem：将PDB文件转化为POV格式的文件Ortep-3 for Windows：生成分子的热椭圆形点图PLATON：通用结晶学软件工具Mage：读取并演示Kinemage格式文件的专用软件 Prekin ：将PDB格式文件转换为Kinemage格式文件Swiss-Pdb Viewer：PDB文件显示与分析软件DINAMO：蛋白序列排队比较编辑与三维模型构建工具PCMoleeule2 Lite：查看PDB格式文件的免费软件StrukEd ：化学分子编辑与三维模型生成软件JMVC：使用JAVA技术编写的三维分子查看器ReView：读取及分析XYZ格式三维分子文件Oscail：用来处理、定义与检查小分子单晶的软件包Moilin：分子构建与观察软件Tinker：与Moilin配套的DOS下的分子设计建模Biodesigner：免费的分子建模与显示软件MoluCAD：全功能的分子建模与显示工具软件 Viewer Activex Control：三维分子显示控件MarvinView：JAVA语言编写的化学分子二维与三维显示程序ACD/3D Viewer for ISIS：免费的ISISDraw三维显示插件Amira：高等三维显示建模系统AmiraMol：Amira 2.3 相应的显示三维分子的增强工具Visualize：分子建模和研究软件包ScientificGL：C++OpenGLAPI三维分子开发工具Sojourner：找出小蛋白的最小能量构形并实时演示的软件2.DNA分析DNAClub：DNA处理软件JaMBW：分子生物学软件包DNATool：功能很全面的DNA序列分析工具包pDRAW：DNA分析与绘图软件，可绘制线性或环形DNA图ANNHYB：用来帮助进行PCR引物设计与基因探针设计的软件RESTRICTION ANALYSIS：限制酶消化工具ABIView：ABI格式文件显示与编辑软件Chromas：ABI格式文件显示与编辑软件Sequence viewer：获取与观察从GSDB获取的DNA序列数据及其关联特性的工具DNAssist：DNA序列分析工具DNAProbe：核苷酸序列设计工具DnaSP：DNA序列种群遗传学分析软件DFW：DNA分析软件Artemis R4：以Java语言写成的序列查看工具’ACT R1：以Java语言写成的序列比较查看器GDA：主要用来进行不连续基因数据的统计分析 RDP：从一组排队比较(Align)的核酸序列中查找潜在的重组体软件Sequencher：装配DNA小片段为大的连续序列或毗连(序列)群"Contig"软件MehCalc：自动计算DNA序列热力学数据的Excel电子表格宏软件基因探索者：中文界面的功能集成、高效、快捷的基因分析软件ConsInspector：DNA蛋白结合位点预测识别软件MatInd与Matlnspector：快速匹配DNA序列与已知共有序列的软件工具GBuilder：JAVA语言编制的用来分析与显示DNA序列的软件GenomePixelizer：帮助理解基因组中的簇基因(C1ustermggene)之间的相互关系的软件LabBook Genomic XML Viewer：图形化显示并处理GenBank序列数据的免费软件Gene Construetion Kit 2 ：管理并显示克隆策略中的分子构建过程软件Genalysis：比较基因组或大量基因序列的工具软件3.RNA分析RNAdraw：RNA二级结构分析软件RNAstructure：预测RNA 级结构图RnaViz：RNA二级结构图绘制程序4.蛋白质分析ANTHEPROT：蛋白序列分析软件包pSAAM：蛋白序列分析软件包VHMPT：螺旋状膜蛋白拓扑结构观察与编辑软件aminoXpress：免费的多功能蛋白分析软件包5.生化教学mmp.zip：将生化代谢中的各种途径用图表的形式表示出来linpath.zip：线性酶反应模拟软件protlab：蛋白质纯化仿真软件MOLMED.ZIP：生化基础概念演示教学程序Biochem：生化教学文件photo：光合作用教学程序Adrenalin：肾上腺素在肝糖原代谢中的作用演示Virtual Cell Lab：多媒体细胞生物学教学程序6.生化工程brd.zip：生物反应器(发酵罐)设计软件BioStat：BioStatB发酵罐控制程序PenSimv：青霉素发酵模拟软件BioProSim：发酵实时模拟软件7.序列格式转换vised：序列输入分析和格式转换软件ForCon：多序列文件格式转换软件SeqVerter：序列格式转换软件GeneStudio LE Version：序列格式显示、编辑与转换工具软件FASTA/BLAST SCAN：FASTA与BLAST查询输出文件的处理软件RevComp：序列格式转换软件8.引物分析primer Premier 5.0：引物设计工具Oligo：引物分析著名软件Primer Designer：专门用 pASK-IBA～pPR-IBA表达载体免费的引物设计辅助软件Array Designer：批量设计DNA和寡核苷酸引物工具Beacon Designer：PCR定量分析分子信标(Molecularbeacon)设计软件NetPrimer：基于WEB界面的引物设计程序9.序列综合分析pcgene：分子生物应用软件 MACAW：多序列构建与分析软件Clustal W：用来对核酸与蛋白序列进行多序列比较的软件Clustal X：ClustalWWindows界面程序FASTA：数据库中查找同源序列软件GeneDoc：对序列进行相关分析等操作BLAST与Blastcl3：数据库中查找类似序列的软件及客户端软件SeqPup 0.9：生物分子序列编辑与分析软件K-Estimator 5.5：进化基因学研究软件，评估两条核酸序列核苷酸替代数BioEdit：序列编辑器与分析工具软件DAMBE：综合性序列工具软件LaserGene：综合性序列工具软件SeaView：图形化多序列队列编辑器 Jalview：用Java语言写的多序列队列编辑器DNASIS：序列综合分析工具Genamics Expression：是一个DNA与蛋白序列分析工具Vector NTIViewer：载体查看软件Jellyfish：多功能序列分析软件ProSeq：核酸序列编辑与种群遗传学分析软件Gap4 database viewer：Gap4基因装配数据库读取显示软件SMS：DNA与蛋白序列分析与格式化在线工具集合Omiga：核酸与蛋白序列综合性分析软件Staden：综合序列分析工具软件包Vector NTISuite：综合性蛋白核酸分析工具包INCA：Java脚本语言写成的BLAST服务器客户端程序ISYS：NCGR开发的用JAVA语言写成的数个不同类生物信息软件与数据库的软件集合平台DNA Scriptor：DNA与蛋白序列综合分析软件Sequence Quickie-Calc：非常紧凑的分子生物学工具软件PhyloGrapher：用来显示与研究相类似的基因与蛋白序列之间的进化关系的软件10.进化树分析phylip：进化树分析软件，并可绘制进化树TreeView：进化树处理软件GeneTree：比较基因与种系进化树的程序NDE：用来编辑NEXUS格式文件的程序TreeMap：用来可视化地比较主、从进化树的程序Spectrum：分析进化信息而不用将之转化为进化树的软件Phyltools：计算与处理进化树数据的软件tree-puzzle：核酸序列、蛋白序列相似性分析及进化树构建工具ATV：JAVA语言编写的显示"New Hampshire"与NHX格式的进化树文件软件TREECON：构建和绘制进化树的软件包ProBiosys比较表现型分类法数据和分析计算核酸序列数据距离值的软件11.质粒绘图Plasmid Processor：绘制质粒图软件Plasmid ProcessorPro：绘制质粒图软件，与Plasmid Processor是同一个作者WinPlas：质粒绘图软件商业版DMUP：环状质粒绘图软件测试版Plasmid Toolkit：质粒绘制软件pDRAW：DNA分析与绘图软件，可绘制线性或环形DNA图Redasoft Visual Cloning：是有名的绘制质粒图Redasoft Plasmid 1.1软件的升级版SimVector：质粒图绘制软件12.图像处理Image Tool：科学用途的处理图像软件Image J：用Java语言写成的科学用途的处理图像软件Cross Checker：基因指纹图分析软件ALFmap：ALF(Amersham Pharmacia)图像格式转换软件Band Leader：凝胶图像处理软件Scion lmage：图像处理与分析工具OSIRIS：通用医学图像处理与分析软件Melanie 3 Viewer：免费Melanie图像查看器Smart Draw：流程图绘制软件演示版GIMPWin：图像处理自由软件ChromoZoom：比较两个图像的相同与不同之处软件bandscan：蛋白凝胶电泳图像分析软件SigmaScanPro：图像分析软件30天全功能演示版SigmaGel：凝胶图像分析软件TotalLab：图像分析软件Lablmage：凝胶图像分析软件GelDiff：定量比较两个2D凝胶图像的不同之处的JAVA软件Timediff：分析蛋白/基因表达图谱时间序列的JAVA软件QuantiScan：使用简单功能专一的凝胶扫描、分析软件PDQuest：分析2维凝胶并生成数据库的标准软件13.数据处理CurveExpert：用于ELISA标准曲线拟合的软件Cliekh Graph：实验数据作图软件Statistica：专业统计软件GraphPad PRISM：著名的数据处理软件NoSA：中文非典型数据统计分析系统CrossGraphs：多变量数据库图形显示软件SigmaPlot：绘图和数据分析软件包30天全功能评估版SYSTAT：数据统计分析与作图的利器30天全功能演示版SigmaStat：智能统计软件30天全功能演示版PeakFit：自动分离、拟合与分析非线性数据软件TableCurve：自动两维曲线拟合与经验公式查找软件TableCurve ：自动三维曲面拟合与经验公式查找软件SPSS：非常权威且有名的数据统计处理软件30天全功能演示版Origin：易于使用的科学用途数据绘图与数据分析处理工具软件DATb：进行生物曲线拟合与数据分析的免费软件数据作图助手：对实验结果进行数据分析和作图的专业软件14.检索与阅读PatentIn：用于将序列专利提交给美国国家专利与商标局的辅助软件Checker：用于将序列专利提交给美国国家专利与商标局的辅助软件ica32t.exe：中国生物学文献数据库检索客户端软件PathDB检索程序：(代谢途径数据库)检索程序PubCrawler：Medline文献库与GenBank核酸序列库检索软件NetRoseBrowser：PDG格式浏览器Book Express：专门用于超星数字图书下载的工具软件EndNote：专业参考文献查询软件Reference Manager：专业参考文献查询软件Procite：参考资料检索管理软件Sequin：数据库GenBank，EMBL，DDBJ查询软件MiniViewer：数图阅览器Compresslt：JBG(NLC)”JPG转换功能软件Refs：参考文献管理软件Scholars Aid：文献参考资料等日常资料的整理软件paperworks：免费的参考文献管理软件KD：知识仓库建库管理系统15.基因芯片AMADA：用来组织、研究、显示、分析微数组(Microarray)数据软件ScanAlyze：进行微矩阵荧光图像分析软件Cluster：对大量微矩阵数据组进行分析处理的软件TreeView：用图形来显示Cluster软件分析的结果软件AMAD：微数组数据库ArrayMakerv：Stanford大学Brown实验室提供的基因芯片研究全套设备相配套的软件与文档J-Express：分析微矩阵(Microarray)实验获得的基因表达数据的软件16.其他功能软件digitizer：图形数字化软件，可以将曲线图转化为数据与等式Graph Paper：坐标纸打印软件DynaFit：酶动力学数据或配体—受体结合数据处理软件Migrate：从遗传学角度，估算人口移民率程序arlequin：人口遗传学软件正交设计助手：正交实验设计辅助工具软件FBAT：家族遗传相联检验的统计程序GGT32：图形化基因型表示软件CERVUS：使用共显性标记数据推断亲缘关系的软件Jarnac：代谢过程模拟软件包Gepasi：化学与生物化学反应动力学仿真与优化软件BCT：微生物趋向性模拟程序StochSim：随机生物化学反应模拟软件Bio_MW：生物化学分子量计算软件MatchCode：将蛋白和核酸序列进行简单匹配和格式化输出的中文软件Map Manager：回交、杂交与重组自交系分析遗传作图实验结果的软件MolEco：以遗传学方法评估杂乱交配频率的软件Canvas：绘图软件免疫室管理系统：中文免疫室综合软件Cyrillic：家谱绘图软件Frozen Cell Stock Monitor：用来管理储存在液氮容器中的生物样品(例如细胞系、血清等等)的程序MICE：虚拟动物饲养设施，用来帮助管理饲养设施中的实验动物软件DBsolve：代谢及酶—受体结合模拟软件boxit：管理生物样品的数据库系统GRR：检测系谱误差(pedigreeerrors)的应用软件健康药霸：药典类的软件AceDB：基因组数据库软件MAPL98、DIAL98与GEST98：El本学者编制的几个统计基因学(StatisticalGenetics)软件PED：系谱(Pedigree)绘制软件PEDRAW：系谱(Pedigree)绘制软件quantiRT：内置宏程序，用来辅助定量RT-PCR实验的Excel文件BateView：管理与追踪小型的实验鼠生殖群体的Excel文件MassXpert：帮助科学家预测与分析从蛋白组学研究中获得的蛋白质质谱数据的软件MestRe-C与MestRe-CnD：分析、显示与仿真1D与2D磁共振图谱的软件ACD/SpecViewer：免费光谱数据显示软件ACD/CNMR Viewer：ACD/HNMR用来显示ACD/NMR Predictors预测的所绘化学结构式Viewer：磁共振图谱文件的免费软件WinMDIver：分析流式细胞仪数据文件的免费软件TestDNA：根据已知成分值生成细胞周期FCS文件的免费工具软件Cylchred：细胞周期分析(CELLCYCLEANALYSIS)软件gX-Path Vision：生成、编辑与显示生物代谢途径的工具软件生物五笔：生物医学专业输入法17.化学绘图ACD/CHEMSKETCH：绘制分子结构的免费软件及其汉化版ACD/ChemSketch及ChemBasic：绘制分子结构的免费软件5.0版本及其汉化版Chemfont：化学符号与TureType字体，可以在Word中直接插入文章中clip.zip：化学图片集，含有近400幅与化学有关的GIF图片ISIS DRAW：绘制化学结构式的免费软件AutoNom：ISIS／Draw软件的插件(自动生成符合IUPAC命名规则的化合物名称) ChemWindows：绘制化学结构式的免费软件MarvinSketch：JAVA语言编写的小巧好用的化学结构式绘制程序ACD/Structure Drawing Applet：绘制化学结构式免费JAVA小程序ChemPen：绘制化学结构式软件ChemPen+：绘制化学结构式软件ChemPen：绘制化学结构式软件18.化学应用mmcalc.exe：分子量计算器hxfc.zip：化学方程式配平软件cmcalc10.exe：化学试剂制备计算器alkne.exe：有机化学命名练习程序chembl32.zip：Windows95下的免费化学方程式配平程序 periodic.zip：小巧的元素周期表ptab32.zip：高级元素周期表CAF：计算机辅助配方软件CFT：化学式教师元素屋：查询112种元素的各个信息的中文软件化学反应方程式编辑器：制作化学反应方程式、离子方程式、分子式、离子式等CRS：化学反应方程式配平器Model ChemLabv：化学实验教育软件及其汉化版periodic.exe：免费的元素周期表化学品电子手册：一个综合性的化学品手册19.在线综合工具Biology Workbench：基于WEB的生物学综合工具sewer：网上常用在线工具集合，本地版20.在线蛋白工具BCM Search Launcher：蛋白序列二级结构预测综合站点DAS：蛋白跨膜预测服务器、输入蛋白序列，预测跨膜区域TopPred：蛋白预测服务器提供的膜蛋白拓扑学预测在线工具SOSUI：膜蛋白分类和二级结构预测在线工具PSIpred-MEMSAT：进行二级结构预测与跨膜拓朴结构预测HMMTOP：预测蛋白序列的跨膜螺旋与拓扑结构服务器SMART：提供蛋白序列，在结构域数据库中查询/显示出其结构域及跨膜区等TMpred：预测蛋白序列跨膜区TMHMM：预测蛋白的跨膜螺旋The PredictProtein server：提供蛋白数据库查询，预测蛋白各种结构的服务SPLIT：膜蛋白二级结构预测服务器PRED-TMR：提供基于SwissProt数据库统计分析的预测蛋白跨膜片段的服务CoPreThi：基于INTERNET的JAVA程序，预测蛋白的跨膜区TMAP：提供预测蛋白跨膜片段的服务21.RNA analysisPattern Search and Discovery：巴斯德研究所提供的常用RNA在线分析工具DNA sequence analysis：巴斯德研究所提供的常用特征序列查询工具Search Genes and Coding Regions：巴斯德研究所提供的常用DNA在线分析工具Oligonucleotide Calculator：巴斯德研究所提供的基因与编码区查找工具解链温度计算器：JAVA语言写的寡核苷酸计算器，给出核酸序列，计算GC百分比、解链温度、长度、分子量。
WPS办公软件数据分析功能详解
WPS办公软件数据分析功能详解WPS办公软件是一款强大且常用的办公软件套件，拥有包括文字处理、演示、电子表格等多种功能。
其中，数据分析功能是WPS办公软件的一大特色，为用户提供了便捷、高效的数据处理和分析工具。
本文将详细介绍WPS办公软件的数据分析功能及其应用。
一、数据透视表分析数据透视表是WPS办公软件中最常用的数据分析工具之一，它能够通过数据透视表对大量数据进行分类、排序和统计。
使用数据透视表可以轻松地得出指定数据范围内的交叉分析结果，并通过图表形式直观地展示。
在WPS办公软件中，创建和使用数据透视表非常简单。
首先，打开数据源表格，选中需要进行分析的数据区域。
然后，通过“数据”选项卡中的“数据透视表”命令，可以一键生成透视表。
用户可以根据实际需求自由调整行、列和值的位置，并在右侧设置透视表字段属性。
最后，通过透视表生成的数据透视表图表，用户可以直观地分析和展示数据。
二、数据排序和筛选WPS办公软件的数据排序和筛选功能十分强大。
用户可以根据具体需求，对数据表格中的内容进行升序、降序或自定义排序。
此外，还可以根据条件筛选数据，以快速定位和展示特定数据。
在WPS办公软件中，通过“数据”选项卡中的“排序”命令，用户可以简单地对数据进行排序。
当用户需要按照多个条件进行排序时，可以通过“高级排序”命令来满足需求。
对于数据的筛选，用户可以通过“数据”选项卡中的“自动筛选”、“高级筛选”等命令，根据设定的条件全面、准确地筛选所需数据。
三、数据图表分析数据图表是数据分析的重要手段之一，它能够直观地展示数据的趋势、关系和规律。
在WPS办公软件中，用户可以通过数据图表功能对数据进行可视化分析。
WPS办公软件提供了丰富的数据图表类型，包括柱形图、折线图、饼图等。
用户只需选中需要分析的数据，并通过“插入”选项卡中的“图表”命令，选择相应的图表类型即可自动生成图表。
用户可以对图表进行进一步的自定义，包括样式、标签、图例等设置，以满足个性化分析需求。
UML用例图的用例拓展与关联分析
UML用例图的用例拓展与关联分析UML（Unified Modeling Language）是一种用于软件系统的建模语言，用例图是UML中的一种图示工具，用于描述系统的功能需求和用户与系统之间的交互。
在用例图中，用例是对系统功能的描述，用例之间的关系则表示了不同用例之间的交互和依赖关系。
本文将探讨UML用例图中用例的拓展与关联分析。
一、用例拓展用例拓展是指在某个用例执行过程中，根据特定的条件和需求，对该用例进行扩展或修改。
用例拓展可以通过扩展关系（extend）来表示，该关系表示一个用例的行为可以被另一个用例的行为所扩展。
扩展关系可以帮助我们更好地理解系统的功能需求，并且可以在系统设计过程中提供更多的灵活性。
举个例子，假设我们正在设计一个在线购物系统的用例图。
其中一个基本用例是“下订单”，但是在某些情况下，用户可能需要修改订单中的商品数量或者删除某个商品。
这时，我们可以通过用例拓展的方式来描述这些特定的需求。
我们可以创建一个名为“修改订单”的拓展用例，它扩展了“下订单”用例，并且在用户需要修改订单时触发。
二、用例关联分析用例关联分析是指在用例图中，通过关联关系（association）来描述不同用例之间的关联和依赖关系。
关联关系表示了用例之间的相互关系，可以帮助我们更好地理解系统中不同用例之间的交互和依赖。
举个例子，假设我们正在设计一个社交媒体应用的用例图。
其中一个基本用例是“发布动态”，而另一个基本用例是“评论动态”。
这两个用例之间存在着关联关系，因为用户在发布动态后，其他用户可以对该动态进行评论。
我们可以在用例图中使用关联关系来表示这种关联和依赖关系。
除了关联关系，还有其他类型的用例关系可以用于描述不同用例之间的关系，如包含关系（include）和泛化关系（generalization）。
这些关系可以帮助我们更好地组织和理解系统的功能需求，同时也可以在系统设计中提供更多的灵活性和可扩展性。
综上所述，UML用例图的用例拓展与关联分析是系统设计过程中重要的一环。
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第二种读带方式：
File format of Powermarker
引物名称 群体类型
材料名称或编号
标记基因型，中间用“/” 隔开，缺样用？/？表示。
演示
File format of Structure
Marker name Inbred name two lines Missing genotype
DEMO of related software in association analysis
张学海 xuehai85@ 2010.5.18
Powermarker
Structure2.2
SPAGeDi TASSEL2.0
More information
Powermarker
Marker genotype
应用 STRUCTRE 软件（ Pritchard 2000），是对群体进行 基于数学模型的类群划分，并计算材料相应的 Q值（第i材 首先假定样本存在 K 个等位变异频率特征类型数（即服从 Hardy-Weinberger平衡的亚群，这里K可以是未知的）， 每一类群标记位点由一套等位变异频率表征，将样本中各
/index.php?option=com_cont ent&task=view&id=89&Itemid=
SSR带型记录
第一种读带方式：
以0、1统计，相同迁移率位置上，有带记为1，无 带记为0。适合于NTSYS，powermarker等软件
Distruct---柱形图绘制
参见distruct软件包，将文中的相应部分替换为自己
的相应数据即可。
File format of SPAGeDi
群体 大小 亚群 数目 空间 坐标 标记数目 用于定位基 因型的最大 字符数 二倍体
spagedi参数选择问题：
第一步：1 kinship coefficient 第二步：4 Jackknief over loci 第三步：3 Report matrices with pairwise spatial distances and genetic coefficients 第四步：3 mutilocus estimates <matrix and columnar forms>
Ntsys格式
演示
料其基因组变异源于第k群体的概率）。分析的大致理念是，
材料归到(或然率用Bayesian方法估计)第k个亚群，使得该
亚群群体内位点频率都遵循同一个Hardy-Weinberg平衡。
structure
Create a new project
1) Project information
2) Information of input data set
生成的结果需做如下处理：
将生成的txt文件用excel打开，然后将矩阵数据部分复制到一excel中，对于 小于0的数据用0代替，对角线上的空着的用1代替，最后对整个矩阵乘以2 即可，此时可用于tassel分析。演示
File format of Tassel
Genotypic data
Phenotypic data
3) Format of input data set
Set up parameters
Results
演示
K值确定
L′(K) = L(K) – L(K – 1)
|L′′(K)| = |L′(K + 1) – L′(K)|
ΔK = m|L′′(K)|/s[L(K)]
Phenotypic data
Head rows nummer
Traits nummer
Inbred line name
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Traits
Population structure
Output file from Structure
Kinship
Output file from SpageDi
TASSEL
Population structure data
Kinship data
Inbred lines number
Genotypic data
Marker or sequence
Sequence length or marker number
Inbred line name
Inbred lines number
Structure2.2
/software/structure22/
SPAGeDi
http://www.ulb.be/sciences/ecoevol/spagedi.html
TASSEL2.0
ΔK =m(|L(K + 1) − 2 L(K) + L(K − 1)|)/s[L(K)]
注： s[L(K)]为标准差，K值确定方法具体请参考原文献：
G. EVANNO, S. REGNAUT and J . GOUDET， Detecting the number of clusters of individuals using the software STRUCTURE: a simulation study[J]. Molecular Ecology,2005,14, 2611–2620.
演示
1、powermarker算出后为何不显示聚类图？ 需要安装MEGAV4.0分子进化遗传分析软件 2、STRUCTURE为何都是按正常操作进行却不能运行？ 重新加载工程即可，勿须重新建立工程 3、TASSLE软件无法启动！？ TASSLE need java1.5
4、标记分析时需注意那些问题？ a：allelic size，b：need CK 5、多少标记估计群体结构（Q）及kinship（K）合适？ For Q，>1000 single nucleotide polymorphisms or 100 simple sequence repeats for maize. For K (a minimum of several hundred SNPs spread over the whole genome is recommended. 6、缺失数据如何表示？ TASSLE：For trait data and population structure, use “999”for missing For SNP data, use “N”. For SSR data, use “?”. Kinship does not allow for missing values. Structure： missing genotype ：-9.