基因组 基因svm
基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=1130 最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。 对于零售行业来说，预测几乎是商业智能（BI）研究的终极问题 ......
基因表达谱数据分析简介
基因表达谱数据分析是一种研究基因表达模式的技术，它可以帮助科学家了解基因在不同情况下的表达情况。什么是基因表达谱数据分析？基因表达谱数据分析是一种研究基因表达模式的技术，它可以帮助科学家了解基因在不同情况下的表达情况。它可以帮助科学家了解基因在不同情况下的表达情况，从而更好地理解基因如何影响生物体的 ......
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
宏基因组：KenKra2 注释”真菌“（自整理，详细，全网唯一 ）
(Newbase) [wz@localhost ~]$ kraken2-build -h Usage: kraken2-build [task option] [options] Task options (exactly one must be selected): --download-taxo ......
使用Python从零实现多分类SVM
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。 SVM概述 支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有 ......
基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测算法matlab仿真,对比SVM,PSO-SVM以及GA-PSO-SVM
1.算法运行效果图预览 SVM: PSO-SVM: GA-PSO-SVM: 以上仿真图参考文献《基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测方法研究》 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 3.1 SVM 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用 ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
植物图形泛基因组Graph-based pan-genome
目录图形泛基因组的构建图泛构建方法获取和合并PAV变异图泛的存储格式线性参考基因组坐标的恢复图泛的可视化图泛的注释基因结构注释图泛的变异注释结构变异鉴定与基因分型图泛比对软件的优势图泛的应用功能元件的鉴定现有物种中的图泛规模基于图泛的GWAS未来应用结论与未来展望 图形泛基因组（图泛）以节点和路径的 ......
公司在职第四党支部开展 “传承红色基因，发扬两弹精神”主题党日活动，金刚石刀具
成都工具研究所有限公司的前身是成都工具研究所，于1956年创建于北京，是原机械工业部的直属研究所，是我国机械工业的综合性工具科研机构。公司官网：http://www.ctri.com.cn/公司主要从事精密切削工具、精密测量仪器以及表面改性处理技术的技术研究、产品开发和应用服务。 2020年9月5日 ......
易基因：RRBS等揭示DNA甲基化-肿瘤免疫逃逸-肾上腺皮质癌侵袭的相关性｜表观研究
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。 肾上腺皮质癌（Adrenocortical carcinoma，ACC）是一种罕见的侵袭性肾上腺内分泌癌。在肾上腺皮质癌中，最近研究表明以CpG岛甲基化表型(CpG island methylator phenotype，CIMP)为特 ......
宏基因组测序流程及其分析步骤
测序样本信息：完成了70个根际土壤样本的宏基因组测序。 数据预处理： 使用KneadData工具进行质控和去宿主处理。 利用Trimmomatic去除接头序列并进行质量过滤。 使用Bowtie2构建宿主库和进行去宿主处理。 从头组装：采用MEGAHIT工具对原始测序数据进行从头组装，生成contig ......
基因组选择GS应用的四个场景
目录GS应用的四个场景情景1情景2情景3情景4 本文整理自Giovanny E Covarrubias Pazaran博士的报告《Genomic Selection in R》，他是国际水稻研究所植物育种和遗传学博士，具有强大的统计学背景以及具有从事育种计划和实践研究的丰富经验，是R和SAS等不同软 ......
根据Accession id下载NCBI基因组
usage： 脚本就不注释了，会perl的都看得懂；测试了下，速度感人OTZ，淦！ #!/usr/bin/env perl use strict; use warnings; use Cwd qw/getcwd/; use Getopt::Long; use Net::FTP; use featur ......
易基因：ChIP-seq等揭示BRWD3调控KDM5活性以维持H3K4甲基化水平的表观机制｜PNAS
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。 组蛋白修饰对调控染色质结构和基因表达至关重要，组蛋白修饰失调可能导致疾病状态和癌症。染色质结合蛋白BRWD3（Bromodomain and WD repeat-containing protein 3）是Cul4-DDB1 E3泛素连 ......
易基因： WGBS等从DNA甲基化揭示杀鲑气单胞菌灭活疫苗对大菱鲆的免疫力：抗性育种
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。 DNA甲基化是表观遗传学中最重要的修饰之一，在免疫应答中发挥着重要作用。自引进大菱鲆（Scophthalmus maximus，商品名：多宝鱼）以来，养殖规模不断扩大，其间各种细菌、病毒和寄生虫引起的疾病日益严重。因此，灭活疫苗以其独特 ......
易基因：番茄细菌性青枯病的噬菌体联合治疗｜国人佳作
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。 生物防治是利用细菌接种剂来改变植物根际微生物群落的组成，但在以往研究中存在有接种的细菌在根际建立不良，与本地微生物组争夺资源，干扰本地微生物的问题。而与细菌接种剂相比，噬菌体的主要好处是它们的宿主特异性，和只要有宿主细菌存在，即便是在其 ......
易基因：WGBS等揭示植物基因体动态DNA甲基化与基因表达可塑性相关｜Genome Biol
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。 在一些真核生物中，DNA甲基化发生在基因编码区，称为基因体甲基化(gene body methylation，GbM)。尽管DNA甲基化在转座子和重复DNA沉默中的作用已得到很好的表征，但基因体甲基化与转录抑制无关，其生物学重要性尚不清 ......
易基因：细菌微生物基因表达调控表观研究方案｜原核三代甲基化+转录组
1、原核甲基化 原核生物中的DNA甲基化 原核生物甲基化为什么基于三代测序？ 第三代DNA测序为原核细菌的甲基化和表观遗传的研究开辟了一条新的途径，能够在基因组的水平上获取整个表观遗传的序列信息，绘制全基因组甲基化组。 细菌中DNA甲基化研究意义 Matthew J. Blow等人通过对200多种不 ......
易基因：细菌微生物基因表达调控表观研究方案 | 原核三代甲基化+转录组
1、原核甲基化 原核生物中的DNA甲基化 原核生物甲基化为什么基于三代测序？ 第三代DNA测序为原核细菌的甲基化和表观遗传的研究开辟了一条新的途径，能够在基因组的水平上获取整个表观遗传的序列信息，绘制全基因组甲基化组。 细菌中DNA甲基化研究意义 Matthew J. Blow等人通过对200多种不 ......
AI学习笔记（五）-支持向量机(SVM)
将数据映射到高维空间，在其中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。它可最大化边际，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。 ......
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
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 ......