易感 群落 微生物 品种
生物医学工程 生物信息学
重点交叉学科 学科简介 招收专业 生物医学工程 生物医学工程旨在以技术与工程的手段，研究和解决生物学和医学中的有关问题，是综合生物学、医学和工程技术学的交叉学科，属于高新科技研究领域。 欢迎化学、生物学、医学、计算机科学、电子学、物理学、力学等学科专业的考生申请或报考。 纳米科学与技术 通常1－10 ......
生物信息学 计算生物学 姜涛教授
姜涛，中心首席科学家，现为河滨加州大学（University of California, Riverside）计算机系教授，他还曾执教于加拿大的McMaster大学（McMaster University）。姜教授现在还同时兼任清华大学计算机系访问教授（长江学者），以及北航客座教授。他于2007年 ......
生物信息学
分类:生物信息学 生物信息学(12.0128) 系统生物学(12.0129) 全基因组关联分析(12.0130) 测序(12.0131) 第一代测序技术(12.0132) 鸟枪法(12.0133) 第二代测序技术(12.0134) 读长(12.0135) 第三代测序技术(12.0136) 人类基因组 ......
生物学 生物信息学
生物信息学应用领域非常广泛，从学科划分来说，生物科学、农学、林学、医学等所有涉及生命的领域，都有生物信息学的身影 生物信息学是以分子生物学（实验、技术）为基础，以计算机（软件、算法）和信息技术（数据筛选、数据库建立）为工具来分析解决生物学问题的一门交叉学科。 1953年克里克和沃森发现DNA双螺旋结 ......
[论文精读][计算生物][蛋白质预训练表示]Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein Structure Decoy
笔者正在调研市面上的蛋白表示方法，论文方法过于数理的部分会被抽象带过。 ## Basic Information: * Title: Data-Efficient Protein 3D Geometric Pretraining via Refinement of Diffused Protein St ......
生物信息学
生物信息学是以分子生物学（实验、技术）为基础，以计算机（软件、算法）和信息技术（数据筛选、数据库建立）为工具来分析解决生物学问题的一门交叉学科。 生物信息学应用领域非常广泛，从学科划分来说，生物科学、农学、林学、医学等所有涉及生命的领域，都有生物信息学的身影 ......
生物数据 摩尔定律
人类为了更深入地了解和认识自身，制定了宏伟的人类基因组计划。人类基因组计划顺利实施，产生了大量的生物分子数据。据权威机构统计，目前生物分子数据量每15个月翻一翻，生物分子数据发展的速度超过了摩尔定律（即半导体芯片上的晶体管数量每18个月翻一翻）。 ......
B73是易感品种，为何根际微生物群落的互作更强
B73作为易感品种，在根际微生物群落的互作方面表现出更为加强的特点，这在一定程度上可以解释为何B73自交系的根际微生物类群具有更高的网络连通性。根际微生物是与植物根系紧密关联的微生物群落，它们与植物之间进行复杂的相互作用，包括共生、拮抗、共生、共生菌根等。这些微生物与植物之间的相互作用对于植物的健康 ......
SnapGene - DNA序列生物分析 5.3.1 mac/win版
SnapGene 是一款用于 DNA 序列分析和生物学实验设计的专业软件。它提供了强大的功能和直观的界面，帮助科学家和研究人员在分子生物学领域进行高效的实验规划和分析。下面将为您详细介绍 SnapGene 的特点和功能。 点击获取SnapGene mac/win版 DNA 序列编辑：SnapGene ......
WinBioDataModelOOBE" 是 Windows 操作系统中的一个组件，全称是 "Windows Biometric Data Model Out-of-Box Experience"，用于在设备首次使用生物识别功能时进行设置和配置
WinBioDataModelOOBE" 是 Windows 操作系统中的一个组件，全称是 "Windows Biometric Data Model Out-of-Box Experience"，用于在设备首次使用生物识别功能时进行设置和配置。 以下是关于 "WinBioDataModelOOBE ......
P6835 [Cnoi2020] 线形生物题解
# P6835 [Cnoi2020] 线形生物题解 ## 题目描述 求从 $1$ 到 $n+1$ 的链的期望，其中有 $m$ 条返祖边：$u->v$ 这条边 $u\ge v$，**等概率**，求期望 ## Solution 这种爬楼梯的题一般求解 $E(x\rightarrow x+1)$，则最后答 ......
生成式对抗网络在生物领域有哪些应用
生成式对抗网络（GANs）在生物领域有许多应用。以下是一些例子： 药物发现：GANs可以被用来生成具有特定化学结构和治疗特性的新药物。生成器可以生成具有潜在药理学活性的化合物，而判别器可以评估这些化合物的有效性。 图像合成：GANs可以用于合成逼真的生物图像，如细胞、组织或器官图像。这对于医学图像处 ......
生物信息常见聚类算法
UPGMA（Unweighted Pair Group Method with Arithmetic Mean）是一种常用的聚类分析方法，用于构建进化树或聚类树。它基于样本之间的相似性或距离矩阵，将样本逐步合并成群集，并计算新群集的平均距离。 UPGMA的基本原理是按照距离最小的原则，通过计算两个最 ......
生物神经元中的多模态神经元
推荐：将NSDT场景编辑器加入你的3D工具链 3D工具集：NSDT简石数字孪生 2005年，发表在《自然》杂志上的一封信描述了人类神经元对特定人的反应，例如詹妮弗·安妮斯顿或哈莉·贝瑞。令人兴奋的事情不仅在于他们为特定的人选择，而且无论他们是否看到照片、图画，甚至是这个人名字的图像，他们都会这样做。 ......
常用的生物医学科研工具合集
常用的医学分析和科学绘图合集 专业的医学分析和科研绘图在医学研究、临床实践和教育培训中起到重要的作用，可以提高医学专业人员的工作效率和决策质量，同时也促进医学科学的发展和进步。 详细的资源及不停更地址： 科研常用资源合集 Fiji ImageJ Fiji自动包含了各种有用的插件，而ImageJ1需要 ......
基于ads1299生物电信号采集研发总结之参考信号的接法
一 概念 ads1299的电极端有两种采集方式，单端和差分。两种的使用方式又有很大的区别，怎么高质量的采集信号，这个是一个比较难的问题。 二 解析 参考信号SRB1的接法，决定了采集到数据的精确度和信号质量，这里以前也没注意，经过一些测试和总结，发现了一些规律。反过来推断，还是基础知识有盲点，文档上 ......
单细胞生物学基础大型语言模型scGPT
生成式预训练模型在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域取得了显著的成功。 文本是由文字组成的，细胞可以用基因来表征。 NLP 和单细胞生物学之间的另一个核心相似之处是，用于训练的公开可用的单细胞 RNA 测序（scRNA-seq）数据的规模庞大且不断增长。 NLP 模型是否也能理解单细胞生物学的 ......
生物英语
1、allele又作allelomorph： 等位基因 一般指位于一对同源染色体的相同位置上控制着相对性状的一对基因。 对同源的理解，不是指同源于某一生物个体，而是来源于某一个共同祖先DNA序列的基因 同源（基因）：指遗传上来自于某一共同祖先DNA序列的基因。但我认为除了同一祖先，还需加上，形态结构 ......
会议记录——南开大学胡献刚教授：基于环境大数据分析的生物固碳作用研究
会议报告了机器学习方法在生物固碳两个方面的应用：海洋浮游植物固碳和高等植物生长，分享了在这两个方面所使用的机器学习方法和模型。 ......
R语言组lasso改进逻辑回归变量选择分析高血压、易感因素、2型糖尿病和LDL可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33015 原文出处：拓端数据部落公众号 本文用逻辑回归和lasso算法医学上的疾病的相关因素，帮助客户确定哪种模型可用于某种疾病的相关因素分析。3个模型：Logistic模型、成组Lasso Logistic模型、由组Lasso选出协变量的Log ......
为什么要研究Nipponbare NRT1.1Bjaponica和Nipponbare NRT1.1Bindica的根系微生物群落差异？
研究Nipponbare NRT1.1Bjaponica和Nipponbare NRT1.1Bindica的根系微生物群落差异有助于我们更好地了解NRT1.1B基因对水稻根系微生物群落的影响。Nipponbare NRT1.1Bjaponica和Nipponbare NRT1.1Bindica是两个 ......
为什么要研究籼稻和粳稻亚种根系微生物群的差异？
研究籼稻和粳稻亚种根系微生物群的差异有助于我们更好地了解水稻根系微生物群落的组成和功能。这些微生物与水稻植株有着密切的相互作用，能够影响水稻的生长发育、养分吸收和抗病能力。通过比较不同亚种根系微生物群的差异，我们可以发现哪些微生物在不同亚种中起到重要作用，为水稻栽培和育种提供重要参考。 ......
Note of Introduction to Bioorganic Chemistry and Chemical Biology: Part 1 (《化学生物学》读书笔记：第一部分)
## Chapter 1: The Fundamentals of Chemical Biology (第 1 章 化学生物学基础) ### 1.0 INTRODUCTION (引子) #### 1.0.1 Why organize a book on chemical biology around ......
U-Net: 专注生物医学分割的卷积神经网络（翻译）
>原文链接：https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf **摘要：**普遍认为，优秀的深度神经网络离不开数千个标注训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略：该策略通过使用大量数据增强，从而充分利用带标注的训练样本；该网络结构包括了用于捕获上下文的收缩路径和用于实 ......
生物识别技术在安全领域中的应用：保护个人信息
[toc] 生物识别技术在安全领域中的应用：保护个人信息 随着科技的不断发展，生物识别技术逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。生物识别技术通过扫描或检测生物特征，实现身份验证、授权和管理的功能，可以有效地保护个人信息和隐私安全。本文将详细介绍生物识别技术在安全领域中的应用及其特点，旨在为读者提供 ......
机器学习算法在生物信息学中的应用
[toc] 生物信息学是一门跨学科的科学，涵盖了生物统计学、生物信息学、计算机科学、统计学和数学等多个学科，主要研究生物信息学数据库的设计、开发、维护和管理，以及生物信息学算法的实现和优化等方面的知识。随着科技的不断发展，生物信息学在科学研究和生物技术领域中的应用越来越广泛，已经成为一个非常重要的研 ......
计算机视觉中的生物特征识别
[toc] 计算机视觉中的生物特征识别是指利用计算机算法和人工智能技术对生物图像或数据进行分析和处理，以实现自动识别和分类的功能。生物特征识别技术可以应用于多种场景，如身份验证、智能门禁、自动驾驶等。本文将介绍生物特征识别的基本概念和技术原理，并讲解一些常用的生物特征识别算法和应用场景。 ## 2. ......
机器学习算法在生物信息学中的应用
[toc] 生物信息学是一门跨学科的科学，涵盖了生物统计学、生物信息学、计算机科学、统计学和数学等多个学科，主要研究生物信息学数据库的设计、开发、维护和管理，以及生物信息学算法的实现和优化等方面的知识。随着科技的不断发展，生物信息学在科学研究和生物技术领域中的应用越来越广泛，已经成为一个非常重要的研 ......
2023-6-16 #59 成为除我以外的生物 反正没有可能
学考结束了！ 上一篇博客因为做题断断续续的，题解没写全就先不发。 **398 ABC304G Max of Medians** 二分答案，判定与 [P5592 美德的讲坛](https://www.luogu.com.cn/problem/P5592) 类似，做一个 trie 上的二维 dp，复杂度 ......