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  • 在使用 Laravel 的关联查询中,我们经常使用 ...方便简洁,但是不能针对不同的需求去关联不同的字段,一旦在模型关联中写死,所有的关联的字段都是一样的 在user模型里,写关联函数,一对多。此模型放在APP\Mode...

    在使用 Laravel 的关联查询中,我们经常使用 with 方法来避免 1+N 查询,但是 with 会将目标关联的所有字段全部查询出来,对于有强迫症的PHPer来说,当然是不允许发生的。

    第一种方法:在模型里就写好,固定死

    方便简洁,但是不能针对不同的需求去关联不同的字段,一旦在模型关联中写死,所有的关联的字段都是一样的

    在user模型里,写关联函数,一对多。此模型放在APP\Models下,默认放在App下

    1 public function hasPost(){
    2     return $this->hasMany('App\Models\post','外键','主键')->select('id','content','title');
    3 }

    第二种方法:可以在写查询的过程中指定需要关联的字段

    这种方法比较自由,是在各自的逻辑控制器里实现,比较自由

    1 public function test(User $user)
    2 {
    3     $return_datas  = $user->with(['hasPost'=>function($query){
    4                                         $query-select('主键','外键','content','title');
    5                                      }) ->get();
    6 }

     

    第三种方法:利用 Laravel 的查询范围将其封装起来:定义一个基础模型baseModel,然后所有的模型都继承自基础模型baseModel,或者使用trait

    在基础模型里

    1 class BaseModel extends \Eloquent{
    2     public function scopeWithOnly($query, $relation, Array $columns)
    3     {
    4         return $query->with([$relation => function ($query) use ($columns){
    5             $query->select(array_merge(['id'], $columns));
    6         }]);
    7     }
    8 }

    在我们普通的 Model 类都继承基类:

    1 class User extends BaseModel{
    2     public function hasPost()
    3     {
    4          return $this->hasMany('App\Models\post')
    5     }
    6 }

    再接着逻辑实现自己想要的

    1 1 public function test(User $user)
    2 2 {
    3 3     $return_datas  = $user->with(['hasPost',['字段1','字段2',.....]) ->get();
    4 6 }

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/xzj8023tp/p/9254449.html

    展开全文
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    一、Case-Control 关联分析模型 (第一部分主要是在人类中)

    卡方检验

    举例



    逻辑回归

    逻辑混合模型

    二、(动植物)数量性状关联分析模型



    加性模型(GAM)
    当线性模型的种种条件不能满足时,就要考虑用平滑性模型来替代。平滑性模型可以对非线性关系建模,也被称之作加性模型。加性模型是一般加性模型(GAM)的一类,是具有高斯分布的一般加性模型。
    参考网址https://www.jianshu.com/p/54595077f142

    非连锁相关的影响:
    1,人工填补的位点
    2,群体结构,材料亚群分化会有一定的特异性位点,就可能导致结果跟群体相关,但是跟性状无关的位点被关联出来,需要提前在群体结构那部分就检测一下,如果存在群体结构的影响就要把群体结构当成协方差,把这种位点校正掉。
    但是会存在一些问题,比如你的性状刚好跟群体结构有关,如果去掉了就关联不到想要的位点了。
    3,亲缘关系,材料间的共祖关系也会导致非连锁相关。这样的话就要加上kinship作为随机效应(也就是误差项)。

    GLM

    GLM 模型里面只有固定效应,没有随机效应。
    Y ,表型
    SNP ,固定效应(就是我们要的基因型)这个是我们要检测的
    Q or PCs ,固定效应,去校正群体结构(二者选一,都可以,没有哪一个更好的说法) 这个是作为一个背景控制
    e ,残差,系统误差,测量误差

    MLM

    MLM 相较于 GLM 多了一个随机效应,Kinship 。

    MLMM

    QTN ,数量性状SNP,就是控制 QTL 的 SNP
    然后就是不停的进行迭代

    关联分析模型

    综述文章

    模型评价

    t-test 模型最差
    FarmCPU 模型最优,最贴合期望值(实线部分)。这个如果理解 QQ plot 的应该很容易理解这个图

    三、关联分析常用软件介绍

    plink

    这里一定要注意在平常动植物中,不使用plink 进行关联分析,可以在数据过滤处理的时候使用,但是在关联分析的时候不使用。一般是在人类 GWAS 才会使用 plink 进行关联分析。因为它没办法实现复杂模型,就是 MLM 那些。

    tassel

    在动植物中关联分析 tassel 使用的最多。
    上百万标记,几百个样本要几十G 上百G 内存。

    gapit

    主要是基于 R 软件

    emmax

    在 gapit 中可以实现

    gemma

    主要是多了一个 BSLMM(贝叶斯稀疏线性混合模型)

    其他软件

    比如现在常见的 GCTA(全基因组复杂性状分析)(主要用在人类中)等等其他的

    eQTL

    首先 QTL 是数量性状位点,比如身高是一个数量性状,其对应的控制基因的位点就是一个数量性状位点,而eQTL就是控制数量性状表达位点,即能控制数量性状基因(如身高基因)表达水平高低的那些基因的位点。
    数量性状基因座:控制数量性状的基因在基因组中的位置称数量性状基因座。常利用DNA分子标记技术对这些区域进行定位,与连续变化的数量性状表型有密切关系

    表达数量性状基因座(expression Quantitative Trait Loci,eQTL)是对上述概念的进一步深化,它指的是染色体上一些能特定调控mRNA和蛋白质表达水平的区域,其mRNA/蛋白质的表达水平量与数量性状成比例关系。eQTL可分为顺式作用eQTL和反式作用eQTL,顺式作用eQTL就是某个基因的eQTL定位到该基因所在的基因组区域,表明可能是该基因本身的差别引起的mRNA水平变化;反式作用eQTL是指某个基因的eQTL定位到其他基因组区域,表明其他基因的差别控制该基因mRNA水平的差异。

    eQTL就是把基因表达作为一种性状,研究遗传突变与基因表达的相关性: 就好像研究遗传突变与身高的相关性一样。
    早年可以通过同时做一个个体的SNP芯片和cDNA芯片, 在全基因组尺度研究突变与表达的相关性, 这种研究需要较多个体(例如1000个); 现在随着深度测序的出现,很多人开始用RNA-Seq在较少量个体中研究allele-specific expression,本质上就是eQTL。
    简单地说, 遗传学研究经常发现一些致病或易感突变, 这些突变怎样导致表型有时候不太直观; 所以用某个基因的差异表达作为过渡: 突变A-->B基因表达变化-->表型;

    这部分主要能掌握 tassel 就可以了 !!

    展开全文
  • 在比较模型关联正则图的额外连通和条件可诊断
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    产品健康度模型之指标关联性分析

      我们这里做关联性分析的目的就是找出运维指标和运营指标的相关程度。这里重新贴一下指标的结构图:
      指标
      

    指标离散化

      这里需要说明的是,这些指标可能是连续的,也有可能是离散的,比如我们有运维指标a,b,c,以及运营指标d,e,这些指标都有可能是离散的或者连续的,并且我们的目标是将运维和运营指标两两计算关联性。这里我们就需要计算{a,d},{a,e},{b,d},{b,e},{c,d},{c,e}之间得关联性。
      当然,我们完全可以分情况讨论,对于离散VS离散、离散VS连续、连续VS连续指标分别采用不同的关联性分析的方法,但是分别采用不同的方法,那么关联性数值之间的又不具备可比性,在后面我们发现,我们需要这些关联性都是同质的特征。
      对于离散VS离散、离散VS连续、连续VS连续指标这三种情况,我们的处理就是将连续的指标离散化,这样就将问题转换成了衡量两个离散指标的概率依赖的问题。
      但是指标怎样进行离散化呢,对于连续指标aa的最大值为vmax,最小值为{v_{min}},我们找出间于最大值和最小值之间的n个值{v1,v2,...,vn},这样就形成了n+1个区间,我们这里的约束是每个区间的样本数是一样的。下面我们画出a的概率分布图,以及n=4的分段情况:
      分段
      这里我们保证每个区间的样本量相等的原因在于,很多连续值的指标分布很不均匀,或者存在很多异常值,而大部分样本分布在相对来说小的多的值区间内,用这种方法,我们可以保证每个离散值都代表等量的样本数。

    基于”互信息”的关联性分析

      其实前面已经讲过了皮尔森相关系数,这是一种衡量线性相关性的方法,但是我们这里存在离散特征,所以我们最终决定用概率依赖的方式来计算指标相关性。
      这样做的原因就是,在”样本数量很大“的情况下,任何相关性都会表现出概率依赖的特点,反过来讲,如果两个变量不存在概率依赖,那么这两个变量之间就是独立的,从而不会有任何相关关系(逆反命题)。
      我们知道互信息的计算公式为:
      I(x,y)=xXyYp(x,y)logp(x,y)p(x)p(y)
      并且有I(x,y)=H(x)H(x|y)=H(y)H(y|x)=H(x)+H(y)H(x,y)
      这里涉及到熵,联和熵、条件熵的概念,先关概念大家可以去维基百科一下。
      互信息经常在特征选择中用到,比如对于结果指标R,将一众指标计算和他的互信息,值越大说明非独立的成分越大(H(R)H(R|?)越大),所以选择出值更大的特征。同样的,我们对于每个运营指标R,做这样的特征筛选,不过为了保证统一性,我们设置筛选的阈值T,只要I(R,?)H(R)>T,我们就认为?这个运维特征可用。
      接下来,我们需要记住根据每个运营指标所选出来的运维指标名单和相关程度{运营指标->{{运维指标a,0,6},{运维指标c,0,4},…}}。
      也就是说每个运维指标可能在不只一个运营指标的名单中,以不同的权值出现,这个要留待后面用。
      
      

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空空如也

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关联性模型