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动物基因组学：系统生物学建模all.docx

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    动物基因组学中的数据预处理

    在系统生物学建模中，数据预处理是至关重要的一步。高质量的数据是构建准确模型的基础。本节将详细介绍如何进行数据预处理，包括数据清洗、归一化、缺失值处理和特征选择等步骤。我们将特别关注这些步骤在动物基因组学中的应用，并介绍如何使用Python和R等编程语言进行操作。

    数据清洗

    数据清洗是去除数据集中不一致、错误或无关数据的过程。在动物基因组学中，数据清洗尤为重要，因为基因组数据往往包含大量的噪声和错误。我们可以通过以下步骤进行数据清洗：

    去除重复数据：重复数据会干扰模型的训练，因此需要首先去除。

    处理异常值：异常值可能是由于实验错

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