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@shn814: #من #اذكار #المساء #امسينا #وامسى #الملك #لله #اللهم #اللهم_صلي_على_نبينا_محمد
الشيخة🌟
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Thursday 10 October 2024 15:04:02 GMT
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بعد ما تأثرنا ضحك علينا🥲😂🤎 @سويمي #سويمي #اكسبلور #fyp #سويميات #طرب
🔬👩🔬 ¡Aquí un poco más de info sobre las 5 gráficas más usadas en bioinformática! Parte 2 👇 📊 Manhattan Plot 📌 Uso: Detección de asociaciones genéticas en estudios GWAS. 📉 Ejes: Eje X (cromosomas) y Eje Y (-log10 del valor p). 🔍 Interpretación: Picos altos indican asociaciones genéticas significativas, ayudando a identificar variantes importantes. 🛠️ Herramienta usada: qqman en R. 📊 Kaplan-Meier Curve 📌 Uso: Análisis de supervivencia y comparación entre grupos. 📉 Ejes: Eje X (tiempo) y Eje Y (probabilidad de supervivencia). 🔍 Interpretación: Curvas más empinadas indican menor supervivencia. Ideal para estudios clínicos y seguimiento de pacientes. 🛠️ Herramienta usada: survival y survminer en R. 📊 Forest Plot 📌 Uso: Meta-análisis y comparación de resultados entre estudios. 📉 Ejes: Eje X (odds ratio o efecto) y Eje Y (estudios). 🔍 Interpretación: Puntos con líneas horizontales representan los resultados de cada estudio y su intervalo de confianza. Ayuda a ver el impacto general. 🛠️ Herramienta usada: forestplot en R. 📊 MA Plot 📌 Uso: Visualización de cambios en la expresión génica entre dos condiciones. 📉 Ejes: Eje X (intensidad media) y Eje Y (log ratio). 🔍 Interpretación: Puntos alejados del centro indican genes con cambios significativos en la expresión. 🛠️ Herramienta usada: limma en R. 📊 Correlation Matrix Plot 📌 Uso: Visualización de relaciones entre variables. 📉 Colores: Escala de colores representando la fuerza y dirección de la correlación (positivo o negativo). 🔍 Interpretación: Permite identificar correlaciones fuertes y detectar patrones en los datos. 🛠️ Herramienta usada: corrplot o ggplot2 en R. . #genetifics #technology #research #science #investigation #student #job #learner #learning #engineering #education #tutorial #biotechnology #medicine #teaching #latam #spanish #statistics #bioinformatica
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