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数据分析:数据预处理--缺失值处理(三)
Robust scatter plot smoothing 或 lowess regression是另一类标准化方法，limma包的voom函数就使用了该方法。通过线性回归的残差拟合曲线，然后计算每个feature对应的权重值，这作为标准化结果。
一般情况下，数据预处理主要有数据清洗（如对异常值、缺失值、数据格式的处理）、构造新变量（均值、因子分子中的因子）、数据标准化、数据类型的变换等。
在数据清洗过程种，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃、填充、替换、去重等操作，实现去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。
数据挖掘算法本身更致力于避免数据过分拟合所建的模型，这一特性使得它难以通过自身的算法去很好地处理不完整数据。因此，缺失值需要通过专门的方法进行推导、填充等，以减少数据挖掘算法与实际应用之间的差距。
数据分析中的缺失值处理没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往缺失数据占有相当的比重。
转录组差异分析金标准-Limma-voom实战
1、imma，edgeR，DESeq2 三大包基本是做转录组差异分析的金标准，大多数转录组的文章都是用这三个R包进行差异分析。 edgeR 差异分析 速度快 ，得到的基因数目比较多， 假阳性高 （实际不差异结果差异）。
2、进行差异分析时常用limma。虽然它是针对芯片数据开发的，但也有limma-voom可以分析转录组数据，可以作为金标准。
3、Limma包是基于voom的算法，它既可以对芯片数据进行差异分析，也可以对转录组高通量测序数据进行差异分析。
4、经典的转录组差异分析通常会使用到三个工具 limma/voom ， edgeR 和 DESeq2 。今天我们就通过一个小规模的转录组测序数据来演示 DESeq2 的简单流程。
5、基因长度、测序深度），不可以比较。进行这些基因标准化方法的目的是将count矩阵转变为相对值，去除技术偏差的影响，使后续的差异分析具有统计学的意义。
英语单词中有哪些是以oom结尾的,如room,zoom.
大部分oo发成长音。例词voom：food， shoot， boost；例外词：good， -hood， stood， understood， wood， foot， soot， wool；超级例外词：blood， flood 。oo在k/p/n后面的通常是长音。
soon 英 [su：n] 美 [sun]adv.快；立刻，马上；一会儿，不久；宁愿。Youll never guess what happened as soon as I left my room.voom你怎么也猜不出我一离开房间就发生了什么事。
以s， sh，ch，x等结尾的词加“es”，如bus→buses，watch→watches等；以o 结尾的名词变复数时，加es的名词有： potato→potatoes ，tomato→tomatoes，hero-heroes。
名词，Nouns (n.) 表示人或事物的名称。代词，Pronouns (pron.)代替名词、数词、形容词。形容词， Adjectives(adj.) 用来修饰名词，表示人或事物的特征 。数词，Numerals(num.)表示数目或顺序 。
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