【科研课程】实操课-孟德尔随机化批量化发现危险因素

2024-04-07 网络 网络 发表于上海

微信扫码报名

1:全基因组数据获取

2:数据读取与参数设置

3:批量循环孟德尔随机化

4:批量整理成文

👇点击观看回放👇

课程对应代码见附件,自行下载

微信长按扫码进入交流群

相关资料下载:
[AttachmentFileName(sort=1, fileName=姊呮柉鍖诲璁茶涓句緥.R)] GetArticleByIdResponse(id=e62c820563d0, projectId=1, sourceId=null, title=【科研课程】实操课-孟德尔随机化批量化发现危险因素, articleFrom=网络, journalId=0, copyright=转发, creationTypeList=null, summary=微信扫码报名, cover=https://img.medsci.cn/20240407/1712459724201_6547481.png, authorId=0, author=, originalUrl=, linkOutUrl=, content=<p>1:全基因组数据获取</p> <p>2:数据读取与参数设置</p> <p>3:批量循环孟德尔随机化</p> <p>4:批量整理成文</p> <p>👇点击观看回放👇</p> <p><span style="color: #ff0000;"><strong>课程对应代码见附件,自行下载</strong></span></p> <p><a href="https://open.medsci.cn/study/8256178352de4" target="_blank" rel="noopener"><img class="wscnph" src="https://img.medsci.cn/20240407/1712459613475_6547481.png" /></a></p> <p>微信长按扫码进入交流群</p>, belongTo=, tagList=[], categoryList=[CategoryDto(categoryId=67, categoryName=研究设计, tenant=100), CategoryDto(categoryId=248, categoryName=临床研究, tenant=100), CategoryDto(categoryId=20656, categoryName=梅斯医学, tenant=100)], articleKeywordId=0, articleKeyword=, articleKeywordNum=6, guiderKeywordId=0, guiderKeyword=, guiderKeywordNum=6, opened=1, paymentType=1, paymentAmount=0, recommend=0, recommendEndTime=null, sticky=0, stickyEndTime=null, allHits=3039, appHits=21, showAppHits=0, pcHits=559, showPcHits=3018, likes=0, shares=0, comments=0, approvalStatus=1, publishedTime=Sun Apr 07 11:13:26 CST 2024, publishedTimeString=2024-04-07, pcVisible=1, appVisible=1, editorId=6567589, editor=梅斯活动, waterMark=0, formatted=0, deleted=0, version=6, createdBy=a41a6547481, createdName=梅斯助教-小谢, createdTime=Sun Apr 07 11:16:00 CST 2024, updatedBy=6547481, updatedName=梅斯助教-小谢, updatedTime=Tue Apr 16 09:16:39 CST 2024, ipAttribution=上海, attachmentFileNameList=[AttachmentFileName(sort=1, fileName=姊呮柉鍖诲璁茶涓句緥.R)])
姊呮柉鍖诲璁茶涓句緥.R
版权声明:
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,或“梅斯号”自媒体发布的文章,仅系出于传递更多信息之目的,本站仅负责审核内容合规,其内容不代表本站立场,本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (0)
#插入话题