如果想要進行很多的WinBUGS分析, 但是又不想要用滑鼠慢慢點, 可以怎麼做??
1. 利用R2WinBUGS去跑
現在我使用的方式, 可以參考官方網頁, 還蠻容易的...
2. 藉由perl批次進行...
http://www.epimgh.mcgill.ca/belisle/WriteWinBUGSScript.html
這是網路上找到的資料, 有人寫好了一個perl script, 提供熟悉perl的人使用.
不過我還沒有用過, 不知道使用起來方不方便.
有空再來寫個心得報告好了...
2009年4月24日 星期五
2009年4月22日 星期三
[惡魔城_被奪的刻印] 戒指效果全解
戒指效果全解
轉NDSBBS
0、愚者
裝備1個：STR-3，CON-3，INT-3，MND-3，LCK+7
裝備2個：數據疊加
1、魔術師
裝備1個：STR-2，INT+5
裝備2個：數據疊加
2、女教皇
裝備1個：STR-2，CON+5，INT-2，MND+5
裝備2個：數據疊加
3、女帝
裝備1個：STR+2，CON-3，INT+2，MND-3
裝備2個：數據疊加
4、皇帝（回復效果上升）
裝備1個：DEF+2，道具回復效果提升為約2.25倍，印（肉體再生）回復效果提升為2倍
裝備2個：DEF+4，道具回復效果提升為約5倍，印（肉體再生）回復效果提升為3倍
5、法王（獲得經驗值上升）
裝備1個：DEF+2，獲得經驗值提升為約1.5倍
裝備2個：DEF+4，獲得經驗值提升為約2.2倍
6、戀人（獲得心上升）
裝備1個：DEF+2，獲得心2倍
裝備2個：DEF+4，獲得心4倍
7、戰車
裝備1個：STR+3，CON+3，INT-2，MND-2
裝備2個：數據疊加
8、正義（根據殺敵數提升攻擊力）
裝備1個：DEF+2。STR加1，殺敵數每3000個加1
裝備2個：數據疊加
9、隱者
裝備1個：STR-2，CON-2，INT+3，MND+3
裝備2個：數據疊加
10、命運（根據游戲時間提升幸運）
裝備1個：游戲時間每1小時，LCK+1
裝備2個：數據疊加
11、力量
裝備1個：STR+5，INT-2
裝備2個：數據疊加
12、倒吊男（高空落地硬直減小）
裝備1個：DEF+2
裝備2個：數據疊加
13、死（受到攻擊馬上見上帝gameover）
裝備1個：STR+44，CON+44，INT+44，MND+44
裝備2個：數據疊加
14、節制
裝備1個：DEF+1，STR+1，CON+1，INT+1，MND+1，LCK+1
裝備2個：數據疊加
15、惡魔（根據受的傷害提升防御力）
裝備1個：累計受到的傷害每有10000，CON+1
裝備2個：數據疊加
16、塔（不容易被打飛）
裝備1個：STR-10，CON-10，INT-10，MND-10，LCK-10
裝備2個：數據疊加
17、星（MP回復速度上升）
裝備1個：MP回復速度提升到約2倍
裝備2個：MP回復速度提升到約2.8倍
18、月（18點~6點提升能力）〔根據ｎｄｓ時間〕
裝備1個：18點~6點STR+3，CON+6，INT+3，MND+6，6點~18點無能力修正
裝備2個：數據疊加
19、太陽（6點~18點提升能力） 〔根據ｎｄｓ時間〕
裝備1個：6點~18點STR+6，CON+3，INT+6，MND+3，18點~6點無能力修正
裝備2個：數據疊加
20、審判（合成印術威力上升）
裝備1個：合成印術威力上升到約1.45倍
裝備2個：合成印術威力上升到約2.1倍
21、世界（MP消耗減少）
裝備1個：MP消耗減半
裝備2個：MP消耗減為
轉NDSBBS
0、愚者
裝備1個：STR-3，CON-3，INT-3，MND-3，LCK+7
裝備2個：數據疊加
1、魔術師
裝備1個：STR-2，INT+5
裝備2個：數據疊加
2、女教皇
裝備1個：STR-2，CON+5，INT-2，MND+5
裝備2個：數據疊加
3、女帝
裝備1個：STR+2，CON-3，INT+2，MND-3
裝備2個：數據疊加
4、皇帝（回復效果上升）
裝備1個：DEF+2，道具回復效果提升為約2.25倍，印（肉體再生）回復效果提升為2倍
裝備2個：DEF+4，道具回復效果提升為約5倍，印（肉體再生）回復效果提升為3倍
5、法王（獲得經驗值上升）
裝備1個：DEF+2，獲得經驗值提升為約1.5倍
裝備2個：DEF+4，獲得經驗值提升為約2.2倍
6、戀人（獲得心上升）
裝備1個：DEF+2，獲得心2倍
裝備2個：DEF+4，獲得心4倍
7、戰車
裝備1個：STR+3，CON+3，INT-2，MND-2
裝備2個：數據疊加
8、正義（根據殺敵數提升攻擊力）
裝備1個：DEF+2。STR加1，殺敵數每3000個加1
裝備2個：數據疊加
9、隱者
裝備1個：STR-2，CON-2，INT+3，MND+3
裝備2個：數據疊加
10、命運（根據游戲時間提升幸運）
裝備1個：游戲時間每1小時，LCK+1
裝備2個：數據疊加
11、力量
裝備1個：STR+5，INT-2
裝備2個：數據疊加
12、倒吊男（高空落地硬直減小）
裝備1個：DEF+2
裝備2個：數據疊加
13、死（受到攻擊馬上見上帝gameover）
裝備1個：STR+44，CON+44，INT+44，MND+44
裝備2個：數據疊加
14、節制
裝備1個：DEF+1，STR+1，CON+1，INT+1，MND+1，LCK+1
裝備2個：數據疊加
15、惡魔（根據受的傷害提升防御力）
裝備1個：累計受到的傷害每有10000，CON+1
裝備2個：數據疊加
16、塔（不容易被打飛）
裝備1個：STR-10，CON-10，INT-10，MND-10，LCK-10
裝備2個：數據疊加
17、星（MP回復速度上升）
裝備1個：MP回復速度提升到約2倍
裝備2個：MP回復速度提升到約2.8倍
18、月（18點~6點提升能力）〔根據ｎｄｓ時間〕
裝備1個：18點~6點STR+3，CON+6，INT+3，MND+6，6點~18點無能力修正
裝備2個：數據疊加
19、太陽（6點~18點提升能力） 〔根據ｎｄｓ時間〕
裝備1個：6點~18點STR+6，CON+3，INT+6，MND+3，18點~6點無能力修正
裝備2個：數據疊加
20、審判（合成印術威力上升）
裝備1個：合成印術威力上升到約1.45倍
裝備2個：合成印術威力上升到約2.1倍
21、世界（MP消耗減少）
裝備1個：MP消耗減半
裝備2個：MP消耗減為
[Genetic] Genetic imprinting
Source: http://e-biolearning.com/bbs/context.asp?id=281
---
在孟氏的遺傳理論中，性狀的表現只與『基因內容』有關，
而與『基因的來源』無關，所以不論基因是來自父系或母系，
只要基因正常就可以正常表現該有的性狀。
但目前已知有數十種人類遺傳疾病是與基因來自父系或母系的『來源』有關，
因此並非孟氏認定的『有』就好，還要看來自親代的哪一方。
也就是說同一種對偶基因端視該基因是來自精子或卵子，
它對子代的效應是不同的，此現象便稱為基因體印記 (genomic imprinting).
也就是某個體會對其特定父系或母系的染色體基因，做特別的標記 (即印記)，
標記的結果使該基因的能力被完全封殺，
今假設該個體會特別印記父系染色體的基因，
那麼該個體必須從母系得到正常的基因，才會正常，
因為來自父系的基因不論正常與否，反正都被印記而無法表現，
像這種基因會隨親代的來源不同而有不同表現的遺傳現象稱為染色體印記。
有概念了嗎？以下再舉一例：
當初染色體印記現象最早發現於老鼠的 Igf 2基因 (insulin-like growth factor 2)，
該基因一定要來自正常父系的染色體基因，才可使老鼠正常生長；
若來自父系染色體的基因異常，就算來自母系染色體的基因正常，該老鼠仍然發育異常。
造成基因體印記的分子機制就是甲基化作用，
生物體會特定的對其父系或母系染色體上的胞嘧啶核甘酸進行甲基化印記 (imprinting)，
而甲基化的印記結果造成該基因的關閉。
因此一個父系印記的基因 (也就是對父系染色體的對偶基因進行甲基化標記)，
一定要從母親卵子處得到正常基因，子代才會正常；
反之，一個母系印記的基因，一定要從父親的精子得到正常基因，子代才會正常。
以人類遺傳疾病為例：
1. Prader-Willi syndrome (PWS, 帕得－威利氏症)
個體對母系染色體上第15對q arm的某個區域行甲基化印記，
因此一定要從父親得到正常基因，才會正常。
2. Angelman syndrome (AS, 安傑門氏症)個體對父系染色體上同樣第15對q arm的基因行甲基化作用，
因此一定要從母親得到正常基因，才會正常。
3. Fragile X syndrome (脆弱型X染色體症)
X染色體尾端因為高度三字密碼 (CGG) 的重複且高度甲基化修飾，而形成特別脆弱的現象。
尤其是在母系的染色體上印記，因此男性的病例高於女性甚多，因為男性的X染色體一定來自母系，
而X染色體又容易被甲基修飾而顯脆弱，故容易發病；而女性則視脆弱X染色體的來源而定，
若來自母系，則因為印記而發病；若來自父系，則不發病 (因為沒有印記)。
[註]：以上正是今年私醫插大的考題。
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在孟氏的遺傳理論中，性狀的表現只與『基因內容』有關，
而與『基因的來源』無關，所以不論基因是來自父系或母系，
只要基因正常就可以正常表現該有的性狀。
但目前已知有數十種人類遺傳疾病是與基因來自父系或母系的『來源』有關，
因此並非孟氏認定的『有』就好，還要看來自親代的哪一方。
也就是說同一種對偶基因端視該基因是來自精子或卵子，
它對子代的效應是不同的，此現象便稱為基因體印記 (genomic imprinting).
也就是某個體會對其特定父系或母系的染色體基因，做特別的標記 (即印記)，
標記的結果使該基因的能力被完全封殺，
今假設該個體會特別印記父系染色體的基因，
那麼該個體必須從母系得到正常的基因，才會正常，
因為來自父系的基因不論正常與否，反正都被印記而無法表現，
像這種基因會隨親代的來源不同而有不同表現的遺傳現象稱為染色體印記。
有概念了嗎？以下再舉一例：
當初染色體印記現象最早發現於老鼠的 Igf 2基因 (insulin-like growth factor 2)，
該基因一定要來自正常父系的染色體基因，才可使老鼠正常生長；
若來自父系染色體的基因異常，就算來自母系染色體的基因正常，該老鼠仍然發育異常。
造成基因體印記的分子機制就是甲基化作用，
生物體會特定的對其父系或母系染色體上的胞嘧啶核甘酸進行甲基化印記 (imprinting)，
而甲基化的印記結果造成該基因的關閉。
因此一個父系印記的基因 (也就是對父系染色體的對偶基因進行甲基化標記)，
一定要從母親卵子處得到正常基因，子代才會正常；
反之，一個母系印記的基因，一定要從父親的精子得到正常基因，子代才會正常。
以人類遺傳疾病為例：
1. Prader-Willi syndrome (PWS, 帕得－威利氏症)
個體對母系染色體上第15對q arm的某個區域行甲基化印記，
因此一定要從父親得到正常基因，才會正常。
2. Angelman syndrome (AS, 安傑門氏症)個體對父系染色體上同樣第15對q arm的基因行甲基化作用，
因此一定要從母親得到正常基因，才會正常。
3. Fragile X syndrome (脆弱型X染色體症)
X染色體尾端因為高度三字密碼 (CGG) 的重複且高度甲基化修飾，而形成特別脆弱的現象。
尤其是在母系的染色體上印記，因此男性的病例高於女性甚多，因為男性的X染色體一定來自母系，
而X染色體又容易被甲基修飾而顯脆弱，故容易發病；而女性則視脆弱X染色體的來源而定，
若來自母系，則因為印記而發病；若來自父系，則不發病 (因為沒有印記)。
[註]：以上正是今年私醫插大的考題。
[WinBUGS] 常見的錯誤訊息整理..
Checking Model
參考資料
http://www.uwyo.edu/oglelab/HBWorkshop/HintsAndTips.pdf
- Missing closing square bracket:
- Expected right parenthesis:
- Invalid or unexpected token scanned: Syntax(check that you have as many left as right brackets and parentheses and that you've given all distributions the appropriate number of parameters)
- Expected a comma:
- Unknown type of probability distribution:
- Array index is greater than array upper bound for mu: You've read in less lines of data mu[] (entries in a vector) than the program expects.
- Expected a closing square bracket: Columns in a matrix must have a header which includes [] (e.g. "block")
- Expected key word end: Matrix must end with the word "END" on one line.
- Expected variable name: You're reading in data that you haven't defined in the model
- Multiple definitions of node mu[1]: You might have defined your data (i.e. what you read in) in your model; logical nodes (i.e. those on the lefthand side of a "<-" cannot also be data.
- Logical expression contains too many operands: 有遇到過一次, 在進行regression的interaction時, 似乎是運算符號太多導致這個階段不給過, 想辦法減少就OK了!!
- Shape parameter (r) of gamma too small: Make your gamma priors less diffuse. (e.g. try gamma(1,0.1))
- TRAP (undefined real result):
參考資料
http://www.uwyo.edu/oglelab/HBWorkshop/HintsAndTips.pdf
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