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ERR地址的规律：差别在于后三个地址，先是ERR number字符串的前6个字符，然后是ERR完整字符串，最后是ERR字符串加上 _1 或 _2

如：

image.png

根据此规律批量从EBI下载数据：

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for i in $(cat ERR_numlist);do wget ftp://ftp.sra.ebi.ac.uk/vol1/fastq/${i:0:6}/$i/$i\_*.fastq.gz; done
  • 首先从excel 表格中提取Lane.accession列，即ERR number列，命名为ERR_numlist，然后上传到服务器；
  • 切记所有从windows上传到服务器的文件最好先进行格式转化，否则由于文件格式，容易报错。 dos2unix ERR_numlist
  • ${i:0:6} ：是指输出字符串i的前6个字符， 0 :表示从第几位开始， 6 :表示截取的长度

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逻辑回归是什么？主要用于解决什么问题？与线性回归有什么关系？如何计算和评估逻辑回归的最佳模型？逻辑回归与概率回归的异同？在R中如何实现？

首先还是先看wiki对逻辑回归（logisitic regression）的解释

Logistic regression is a statistical model that in its basic form uses a logistic function to model a binary dependent variable。

逻辑回归（logistic/logit regression）主要应用于解决二分类问题，和线性回归都属于线性模型，但是逻辑回归是解决分类问题，而线性回归是解决回归问题。逻辑回归通过最大似然法（Maximum likelihood）寻找最佳模型。可以通过summary()函数的输出结果AIC值对比模型的拟合程度，或者通过sensitivity, specifity评估，既可以以ROC和AUC的结果评估。概率回归也用于二分类问题，和逻辑回归类似。不同的是逻辑回归使用累积逻辑函数（cumulative logistic function），概率回归使用正态累积密度函数（normal cumulative density function）。实际应用两个模型时时可根据自己的爱好选择。逻辑回归在R中的实现以 glm() 函数实现，并指定参数 **family = binomial** , 而概率回归以glm()函数，并指定 family =binomial(link="probit") 。

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什么是线性回归和线性模型？他们的关系是什么？如何计算和评估线性回归模型？如何在R中实现？

线性回归和线性模型

首先看下wiki给出的解释：

In statistics, linear regression is a linear approach to modeling the relationship between a scalar response (or dependent variable) and one or more explanatory variables (or independent variables). The case of one explanatory variable is called simple linear regression. For more than one explanatory variable, the process is called multiple linear regression

线性回归即用来寻找变量间的线性关系，属于线性模型的一个分支，通常使用最小二乘法（least squared method)寻找

最佳模型，并用R suqared( R2 ）评估模型的拟合程度，R2越大表示模型拟合效果越好。在R中以lm()函数实现，代码公式为 lm(dependent varaible ~ independent varaibles, data .

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文章信息

题目：High-Resolution mRNA and Secretome Atlas of Human Enteroendocrine Cells

杂志：Cell

时间：May 13, 2020

链接: https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.04.036

肠道内分泌细胞（EEC）感知肠道内容物，释放激素，调节胃肠活动、全身代谢和食物摄入量。关于人类肠道内分泌细胞亚型的分子构成和个体激素的分泌调节，目前还不甚了解。在这里，我们描述了一个基于有机体的平台，用于人类EECs的功能研究。EEC的形成是在体外通过NEUROG3的瞬时表达诱导的。设计了一套肠道器质体，其中主要的激素被荧光标记。生成了不同EEC亚型的单细胞mRNA图谱，并通过质谱法记录了其分泌的产物。我们注意到与小鼠EECs的关键差异，包括激素、感觉受体和转录因子。值得注意的是，确定了几种激素类分子。泌素诱导的GLP-1的分泌是EEC间交流的典范。事实上，个别EEC亚型携带着各种EEC激素的受体。本研究为研究人类EEC的发育和功能提供了丰富的资源。

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