基因组 基因 科学家 观点
基因组选择中的SVM
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习方法。在基因组选择（Genomic Selection, GS）的背景下，SVM主要用于二分类或回归问题，目的是预测个体的遗传潜力。 SVM的基本原理： SVM试图找到一个超平面，这个超平面 ......
全基因组选择中的p>n
当独立变量（或特征）的数量超过样本（或观察值）的数量时，会遇到所谓的“p > n”问题。在此，"p"指的是特征数量，而"n"指的是观察或样本数量。这里的特征可以是基因型数据中的单核苷酸多态性(SNPs)等。 以下是“p > n”问题的几个关键点： 过拟合: 当特征数量超过样本数量时，模型更容易过拟合 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
基于Swing库的科学计算器设计与开发
一、前记 这是本人第一次作软件的设计与开发，计算器是各个行业的核心组件，我们可以在各个领域看见它的作用。而本软件的目标是解决小学生在学习数学时会遇到的问题/*小学生需要学开方吗？*/以及完成SIDE(Software integration development environment)课程的第一 ......
基于Swing库的科学计算器设计与开发
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基于Swing库的科学计算器设计与开发
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基因组数据的缺失数据的处理和标准化或归一化
基因组数据的预处理和整合至关重要，特别是当考虑到数据的不完整性、不规则性和大尺度。以下是一个全基因组选择中，如何处理基因组数据并将其输入神经网络的步骤： 1. 缺失数据处理 在基因分型过程中，可能会产生缺失数据。处理这些缺失数据的方法有很多，其中一些常见的方法是： 均值填充：使用该基因标记在所有样本 ......
基因分型数据与碱基序列的输入
基因分型数据和碱基序列的输入都是对DNA信息的编码，但它们的表达方式和所提供的信息不同。为了理解它们之间的联系，让我们首先明确这两者的定义： 基因分型数据： 基因分型数据通常是在特定的单核苷酸位置上（即SNP位置）对个体的DNA的描述。每个SNP位置可以有三种情况：两种纯合子和一种杂合子。例如，考虑 ......
基因分型数据
基因分型数据是对一个个体在特定的DNA位点或基因座的等位基因组成的记录。换句话说，基因分型是描述特定位置上DNA变化的方法。 DNA和变异: DNA由四种碱基：腺嘌呤(A)、胸腺嘧啶(T)、鸟嘌呤(C)和鸟苷酸(G)组成。大部分人类的DNA序列是相同的，但某些位置上存在变异。这些变异点上的不同版本被 ......
在全基因组选择中，基因组数据是如何输入进神经网络中的
在全基因组选择（GS）中，通常使用基因分型数据，这些数据来源于一个组织或个体的DNA。这些数据通常是由高通量测序或基因分型技术得到的。为了将这些数据用作神经网络的输入，我们需要将它们转换为合适的格式。以下是这一过程的详细步骤： 基因分型数据: 通常，基因分型数据表示为二进制或三类变量。例如，对于一个 ......
基因组选择的贝叶斯方法
首先，理解以下基本概念： 先验分布 (Prior Distribution): 在没有观察到数据之前，我们对未知参数的信念或假设。例如，我们可能相信标记的效应大部分是接近0的。 数据 (Data): 这就是我们有的基因型和表型数据。 后验分布 (Posterior Distribution): 当我 ......
“饕餮的抉择”——软件工程选题报告（第七小组基因重组）
饕餮的抉择 ——软件工程选题报告（第七小组基因重组） 目录饕餮的抉择——软件工程选题报告（第七小组基因重组）一、项目目标及意义1.1背景调查1.2项目目标1.菜单界面：2.转盘决定功能：-官方转盘：-自定义转盘3.新品增加：4.线上支付：1.3项目意义二、可行性分析2.1技术分析2.1.1难度/难点 ......
植物基因组组装综述
目录基因组特征评估Survey简单植物基因组组装高杂合基因组组装高重复基因组组装高倍性基因组组装植物泛基因组组装测序技术发展与组装质量 基因组特征评估Survey 基因组大小、杂合度和重复序列含量是决定测序成本、组装难度和最终组装效果的最重要的几个特征。 全部测序read 中K-mer（在测序rea ......
科迪华数据科学家对基因组信息应用于植物育种的观点与建议
本文内容整理自科迪华农业科学公司（Corteva Agriscience）的数量遗传学家Alencar Xavier博士几年前做的报告。Alencar Xavier在统计遗传学方面的工作是基因组辅助育种，重点是数据驱动的植物育种的理论和计算方面，例如使用各种信息来源进行建模、预测和选择。其研究涉及使 ......
[AHOI2002] Kitty猫基因突变
我们不妨将所有权值打到一棵树上，这很容易想到。 考虑暴力，如果我们选择了 \(w\) 个点，修改后我们会从叶子节点依次合并去计算贡献。 很显然我们可以动态规划维护。 \(f[p][w][0/1/2]\) 表示选了 \(w\) 个点，后整个区间的状态为 \(0/1/2\) 。 0 和 1 表示整个区间 ......
可以用于科学计算和数据分析项目的工具简介
在科学计算和数据分析项目中，有许多工具可以使用。以下是一些常用的工具和库： 1. Python：Python是一种功能强大的编程语言，它提供了众多用于科学计算和数据分析的库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等。Python具有简单易学的语法和丰富的生态系统，非常适合 ......
基因组选择（GS）缩短育种周期
GS与传统表型选择（PS）的比较: Vivek等人进行的研究比较了玉米在干旱条件下的GS和PS。结果发现，使用PS时，每周期的收益是0.27 (t/ha)，而使用GS时增加到了0.50 (t/ha)。将这些值除以周期长度，干旱条件下的年遗传增益分别为0.067（PS）和0.124（GS）。 在最佳条 ......
【论文解读】人工智能时代的科学发现
一、简要介绍 人工智能（AI）正越来越多地融入到科学发现中，以增强和加速研究，帮助科学家产生假设、设计实验、收集和解释大型数据集，并获得仅使用传统的科学方法可能无法获得的见解。在这里，论文研究了过去十年的突破，包括自我监督学习，它允许模型在大量的未标注的数据上进行训练，以及几何深度学习，它利用关于科 ......
数字化：党建科学化的新路径
数字化：党建科学化的新路径 一、引言 数字化是指利用信息技术手段，推动各个领域的现代化转变。随着互联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，数字化已成为推动社会进步和改革创新的重要力量。 在党建工作中，数字化也被广泛应用，旨在提升党建工作的科学性、精确性和效能性。本文将从党组织建设、党员教育培训、党员 ......
自然科学课程进行情境感知学习活动的渐进式提示方法
(A Progressive Prompting Approach to Conducting Context-Aware Learning Activities for Natural Science Courses) Advance Access publication on 21 Februa ......
2023-2024-1 20231326《计算机科学与技术》第二周学习总结
2023-2024-1 20231326《计算机科学与技术》第二学习总结 这个作业属于哪个课程 2022-2023-1-计算机基础与程序设计 这个作业的要求 2022-2023-1计算机基础与程序设计第一周作业 这个作业的目标 学习《计算机科学概论（第7版）》《cC语言程序设计》第一章 作业正文 h ......
易基因：基于类器官的转录和表观基因组分析揭示肠上皮成熟的关键调节因子｜Science子刊
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 胎儿肠道经历巨大的扩张和重塑，在发育过程中形成初级绒毛和连续的绒毛间隙。绒毛形成后，相同潜能的上皮祖细胞（equipotent epithelial progenitors）产生功能明确的成体干细胞（adult stem cells，A ......
如何科学地分析高中学生成绩
科学地分析高中学生成绩需要综合考虑多个因素，包括学生个人素质、学习方法、学校教育环境等。以下是一个详细的分析过程，供参考： 一、学生个人素质分析： 1. 学习态度和动机：分析学生对学习的态度和动机是否积极主动，是否具有持之以恒的学习动力以及是否具备学习的目标感。 2. 自我管理能力：分析学生的时间管 ......
2023-2024-1 20231422《计算机科学概论》
作业信息 这个作业属于哪个课程 2023-2024-1-计算机基础与程序设计 这个作业要求在哪里 2023-2024-1计算机基础与程序设计第一周作业 这个作业的目标 学习本周学习资源，安装Linux操作系统，学习Linux基础，浏览计算机科学概论，提出问题 作业正文 https://www.cnb ......
机器学习之科学计算库Numpy
简介 在Python数据科学领域，Numpy是用得最广泛的工具包之一，基本上所有任务都能看到它的影子。在数据处理上非常实用，并且其底层函数都设计得十分高效，可以快速地进行数值计算。基本上后续要用到的其他和数据处理相关的工具包（如sklearn机器学习建模工具包）都是以Numpy为底层的。 通常来说， ......
友情贴吧 ： 民科热巴吧 ， 趣味科学吧
友情贴吧 ： 民科热巴吧 https://tieba.baidu.com/f?kw=%E6%B0%91%E7%A7%91%E7%83%AD%E5%B7%B4&fr=home&fp=0&ie=utf-8 民科热巴吧 是 @黎合胜 创建 的 。 吧祖 ： @黎合胜 吧主 ： @莉莉艾3 小吧主 ： @血 ......
四舍五入为什么"不科学"
先来介绍一下常见的四舍五入，四舍五入其实是把[0,10)这个区间分成了[0,5)和[5,10)两个区间，这两个区间长度相同，所以如果随机取一个数，落在这两个区间上的概率是相等的，所以这其实是一种非常公平的舍入规则，并不存在不科学的情况，但在实际情况下，四舍五入其实是会把数值估计大的，而四舍六入五成双 ......
对象转JSON 遇到的BigDecimal 科学计数法的问题，json转化字段单独处理
问题描述：项目需要发送JSON数据，BigDecimal转成json仍然显示科学计数法，如果使用BigDecimai的toPlainString()需要将数据格式转为String，所以找了一下fastjson的自定义序列化内容，记录一下，以免以后忘记 解决方案：方案一： JSONObject.toJ ......
NumPy：Python科学计算基础包
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：`Pandas`、`Seaborn`、`Matplotlib`、`scikit-learn`等。 ![Numpy应用的领域](https://pic.rmb ......