基因组 基因svm
Trends in Plant Science | 王向峰老师综述数据驱动的基因组设计育种
目录摘要将生物数据和知识转化为植物的精准设计育种机器学习（ML）在植物生物学中的应用案例研究：多组学数据关联研究（MODAS）中的数据降维（DR）亮点总结 今天简单回顾下中国农业大学王向峰教授团队2023年上半年发表在Trends in Plant Sicence的综述文章。该文阐释系统全面，值得赏 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
由基因型-组织表达项目（GTEx）联想开去
近日，由丹麦奥胡斯大学、华南农业大学、中国农科院基因组所、美国农业部、马里兰大学、爱丁堡大学和等多家单位联合发起的猪基因型-组织表达计划（PigGTEx）取得阶段性进展，成功构建猪基因型-组织表达图谱，相关文章 “A compendium of genetic regulatory effects ......
Omics辅助育种统计方法：基因组遗传力
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节： Genomic heritability。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提取生物学意义。研究目标是利用高维度 ......
GS | Ben Hayes报告：基因型数据基础
本报告是Ben Hayes和Hans Daetwyler合著。 关于Ben Hayes，前文已经介绍。详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基 ......
GS | Ben Hayes的基因组选择课程
关于Ben Hayes详见：https://qaafi.uq.edu.au/profile/1059/ben-hayes Ben Hayes是澳大利亚昆士兰大学教授，昆士兰州农业和食品创新联盟动物科学中心主任，也是千牛基因组计划的发起者。在牲畜、作物、牧场和水产养殖物种的遗传改良方面拥有丰富的研究经 ......
GS | Julius报告：基因组预测的准确性
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
GS | Julius报告：利用基因组信息预测遗传变化
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
20-有参转录组实战6-差异基因绘制火山图
#本教程仿自于B站的15天入门生物信息视频，若有疑惑请以视频为准。若侵请联。 #上一个教程我们得到了genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results文件，接下来对差异基因绘制火山图，我们这一步在Windows系统上的R进行即可，若需要安装Windows的R ......
4种SVM主要核函数及相关参数的比较
本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别 简单地说，支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。 支持向量机除了提供简单的线性分离之外，还可以通过应用不同的核方法进行非线性分类。参数设置也是SVM更好地工作的另一个重 ......
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机（SVM）模型在文本挖掘分类 ......
易基因｜全基因组DNA甲基化测序（WGBS）揭示衰老对肝再生的表观基因组调控机制
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。 众所周知，衰老会对肝脏再生产生影响。随着时间的推移，肝脏再生能力显著下降。肝脏体积、血流量和代谢等肝脏生理参数，以及损伤后的再生能力在人类和模型系统中均在老年时表现出下降，其中涉及许多分子机制，包括DNA甲基化依赖性基因组重塑。那么DN ......
易基因：DNA甲基化和转录组分析揭示番茄黄化曲叶病毒感染过程中的转录和表观遗传学变化
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。 双生病毒（Geminiviruses）是一种DNA植物病毒，可引起影响全球作物的高度破坏性疾病。在感染过程中，双生病毒调控细胞过程，抑制植物防御，并导致感染细胞的大量重编程，导致整个植物稳态重大变化。测序技术进步允许大规模同时分析病毒感 ......
《计算生物学导论 : 图谱、序列和基因组》是2009年8月科学出版社出版的图书，作者是(美)Michael S. Waterman。 [1]
本书介绍分子生物学的基本常识、限制图谱和多重图谱，研究克隆和克隆图谱，讨论DNA序列相关的话题，涉及序列中模式计数的统计问题等。 [1] 图书目录 编辑 播报 《生物数学丛书》序 前言 数学符号 第0章 引言 第1章 分子生物学一些知识 第2章 限制图谱 第3章 多重图谱 第4章 求解DDP的算法 ......
易基因2023年度DNA甲基化研究项目文章精选
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。 2023年，易基因参与的DNA甲基化研究成果层出不穷，小编选取其中5篇不同方向的论文与您一起来回顾。 01、易基因微量DNA甲基化测序助力中国科学家成功构建胚胎干细胞嵌合体猴，登上《细胞》封面 （cell / IF 64.5） 02、o ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
易基因： RNA m7G甲基化修饰的生物学功能及其在癌症中的作用｜综述
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。 m7G修饰是RNA转录后修饰之一，存在于许多不同类型的RNA中。通过对RNA中m7G修饰的准确鉴定，揭示了m7G在基因表达调控和不同生理功能中的作用。越来越多的证据表明，m7G修饰在癌症发生中至关重要。本文综述了m7G的检测技术、分布、 ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法-14
目录1. SVM算法总结2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数？ 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些？ linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + C ......
R语言SVM支持向量机用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34607 原文出处：拓端数据部落公众号 大数据时代的来临，为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持，也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。基于学生每天产生的一卡通实时数据，利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论帮助管 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13
目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型， 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处？ 逻辑回归 sigmoid(θx) 映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12
目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
基因组序列比对（read alignment）
基因组序列比对（read alignment）技术，是将测序得到的read与已有的参考基因组进行比对，找到read与参考基因组匹配的对应位置，继而得到序列比对的详细结果。 由于参考基因组碱基数极多，测序得到的read数据量极大，且测序的DNA序列中存在各种碱基变异和测序错误，因此不能直接将read与 ......
Inferring Developmental Trajectories and Causal Regulations with Single-cell Genomics用单细胞基因组学推断发育轨迹和因果规则
Inferring Developmental Trajectories and Causal Regulations with Single-cell Genomics Development is commonly regarded as a hierarchical branching pro ......
宏基因组测序相比于16S等测序技术的优势
宏基因组测序相比于16S rRNA基因测序技术有几个主要的优势： 全面性：宏基因组测序提供了对整个微生物群落基因组的综合视角，而不仅限于16S rRNA基因。这意味着它能够捕捉到更广泛的微生物多样性，包括细菌、古菌、真菌以及病毒。 功能信息：宏基因组测序不仅能够鉴定微生物群落中的物种，还能提供关于它 ......
基因组变异分析
基因组变异分析 基因组变异是指与参考序列相比,基因组中发生的单碱基变异、DNA序列片段插入、缺失、扩增和复杂结构变异等。 目前基于测序方法进行单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphism, SNP）、短的插入缺失（Insertion-Deletion, InDel）等 ......
机器学习中的算法——支持向量机（SVM)
1.SVM的核心要素 支持向量机是一种二分类模型，他基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 通俗的说很类似于上次讲的那个回归的分类，其实从平面上看也是找一条直线来分割，分割的两边就是分类的结果，只不过这次的分类是找到一条线使得它能够对两旁的点距离最远。 也就是说，离直线最近的点要尽可能远 ......
易基因：动脉粥样硬化中的DNA甲基化和组蛋白修饰及其表观遗传治疗视角｜综述
动脉粥样硬化（Atherosclerosis, as）是一种以动脉血管壁炎症和斑块积聚为特征的血管病变，是大多数心血管疾病的重要病因。除了脂质沉积和慢性炎症外，越来越多的证据表明表观遗传修饰与动脉粥样硬化越来越相关，并从治疗和生物标志物的角度都很有意义。本文就DNA甲基化和组蛋白翻译后修饰在动脉粥样 ......