基因组 微生物学 基因 领域
钡铼技术ARM工控机在物联网领域的应用
ARM工控机是一种基于ARM架构的工业控制计算机，用于在工业自动化领域中进行数据采集、监控、控制和通信等应用。ARM（Advanced RISC Machine）架构是一种低功耗、高性能的处理器架构，广泛应用于移动设备、嵌入式系统和物联网等领域。 ARM工控机通常具有以下特点： 低功耗和高效性能：A ......
忆阻器在人工智能领域的潜在应用
忆阻器在神经元仿真和人工智能领域中的潜力是巨大的，因为它们表现出生物类似的工作方式，能够模拟大脑中的神经元工作，同时具有数字电路的可编程性。这使得它们成为构建更接近生物神经元工作方式的人工神经网络的理想选择。在本文中，我将深入探讨忆阻器在神经元仿真和人工智能中的应用，包括其工作原理、优势以及通过实际 ......
目标识别、目标追踪等计算机视觉技术在视频监控领域的应用
随着科技的不断进步和发展，人们的科技意识也在不断提高，人工智能技术也在逐渐改变着人类的生产和生活方式，尤其是在安防监控领域，人工智能技术的落地应用越来越多。 计算机视觉技术是指设备能够“看到”它正在进行的操作，并根据它所看到的情况做出快速的决策。计算机视觉使用全新的人工智能技术，使设备能够观察和分析 ......
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 ......
常用的微生物菌群分析软件包
微生物菌群分析是研究微生物群落组成和功能的重要领域。以下是一些常用的微生物菌群分析软件包： 1. QIIME（Quantitative Insights Into Microbial Ecology）：QIIME是一个用于分析微生物群落的开源软件包。它提供了一系列工具和算法，用于处理和分析16S r ......
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 ......
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师
Web3.0热门领域NFT项目实战-深度掌握Solidity合约开发，助力Web3.0工程师 免费自动批量生成NFT图片和批量部署NFT 一、环境准备 1.注意：需合理上网 2.准备素材：准备一套多个属性元素的不一样的图层素材，比如10张背景图、10张face图、10张眼睛图层、10张头发图层等，每 ......
产品代码都给你看了，可别再说不会DDD（八）：应用服务与领域服务
这是一个讲解DDD落地的文章系列，作者是《实现领域驱动设计》的译者滕云。本文章系列以一个真实的并已成功上线的软件项目——码如云（https://www.mryqr.com）为例，系统性地讲解DDD在落地实施过程中的各种典型实践，以及在面临实际业务场景时的诸多取舍。 本系列包含以下文章： DDD入门 ......
图像识别技术在工业自动化领域的应用与实现
图像识别技术在工业自动化领域具有广泛的应用，可以帮助改善生产效率、质量控制和安全性。以下是图像识别技术在工业自动化领域的应用和实现方式： 产品质量控制： 使用图像识别技术检测制造过程中的产品缺陷，如表面缺陷、尺寸不合格、裂纹等。这有助于提高产品质量并减少废品率。 自动化装配： 通过识别零件和组件，自 ......
疾病诱导的植物微生物组装与功能适应的变化
Disease-induced changes in plant microbiome assembly and functional adaptation Gao et al. Microbiome(2021) 9:187https://doi.org/10.1186/s40168-021-011 ......
DDD能够帮我们设计出清晰的领域和应用边界
DDD能够帮我们设计出清晰的领域和应用边界 DDD 包括战略设计和战术设计两部分。战略设计主要从业务视角出发，建立业务领域模型，划分领域边界，建立通用语言的限界上下文，这些限界上下文可以作为微服务设计的参考边界。而战术设计则从技术视角出发，着重于领域模型的技术实现，包括聚合根、实体、值对象、领域服务 ......
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 ......
微生物菌群数据集的探索性数据分析（EDA）简介
微生物菌群数据集的探索性数据分析（EDA）一般包括以下内容：1. 数据概览：查看数据集的基本信息，包括数据的维度、特征的数量和类型等。2. 缺失值处理：检查数据集中是否存在缺失值，并根据情况进行处理，例如删除缺失值或使用合适的填充方法。3. 数据清洗：对数据进行清洗，包括去除重复值、处理异常值和噪声 ......
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 ......
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 ......
阿里云在云原生领域喜获多项 OSCAR 开源尖峰案例奖
阿里云在本次评选中获得了开源企业、开源人物、开源技术创新（商业产品）等多项殊荣。未来阿里云也将继续投入开源生态建设，开放云原生技术、分享开源治理实践，并让开源价值最大化，推进行业发展。 ......
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 ......
深度学习在多个领域的应用
这段文字主要描述了深度学习（DL，Deep Learning）在多个领域中的应用，并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用：深度学习是一种强大的工具，已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用：许多现代技术产品，如自动驾驶 ......
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 ......