样本 基因wilcoxon差异
大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析
在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量的数据，尤其是在处理自 ......
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用 1. WordSimilarity 这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现，参考论文如下： pip install WordSimilarity from word_s ......
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 ......
【THM】-Yara(恶意样本检测工具)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/yara 本文相关内容：了解有关Yara的应用程序和语言规则，以便将其用于威胁情报收集、取证分析和威胁追踪。 什么是Yara(雅拉)？ Yara的GitHub存储库链接：https://github.co ......
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 ......
请问数据库的完全备份包括对事务日志的备份吗？还是只包含数据文件的备份？？差异备份包括对事务日志的备份吗？
原文链接：http://www.mobiletrain.org/about/BBS/115022.html https://zhidao.baidu.com/question/1840172558963046980.html 完全备份(Full backup)：完全备份是指备份整个数据库的操作，包括 ......
D. 相似基因 - 2023HBUCM程序设计竞赛
题面 p哥作为一名湖中医信息工程学院的同学，不仅对信息有兴趣，同时对生物也很有兴趣。相信大家从初高中生生物基本知识都知道，DNA基因可以看作一个碱基对序列。它包含了 \(4\) 种核苷酸，简记作 \(A,C,G,T\)。现在假设想计算两个基因的相似程度，相似度的计算方法如下： 对于两个已知基因，例如 ......
易基因：MeRIP-seq等揭示m6A RNA甲基化以ABA依赖性方式调控草莓果实成熟
DNA甲基化等表观遗传标记在调控不同成熟阶段果实成熟中起着关键作用。m6A甲基化已被证明可以调控番茄成熟，但目前尚不清楚 mRNA m6A甲基化是否对不同类型水果的成熟调控具有功能保守性。 2021年6月，中国科学院植物研究所秦国政研究组在《Genome Biology》杂志发表题为“N6-meth ......
使用Python openpyxl找出两个文件的差异之处并标记
# It imports the PatternFill class from the openpyxl.styles module. from openpyxl.styles import PatternFill # It imports the colors class from the ope ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战
<div class="video"> <iframe src="https://www.bilibili.com/video/BV1eG411Y7ha/?vd_source=1eedca4ba38e6ff0c1ed9e366feef663" scrolling="no" border="0" fr ......
工业视觉少样本缺陷检测实战应用
工业视觉少样本缺陷检测实战应用 1.AidLux介绍 AidLux能广泛应用在智能工业、AI教育、智慧人居、智慧城市、智慧物流、智慧交通、智慧零售和机器人等诸多场景中。 集成国际主流AI框架和多种开发环境、后台服务程序、编译器及图形开发组件，无须配置开箱即用，极大地简化了开发步骤；自主研发的AI智能 ......
生信大神李恒综述：T2T时代的基因组组装
目录影响组装的基因组特性长读长和长范围（long-range）测序技术近T2T基因组组装核心组装算法评估序列组装李恒的观点 生信领域大神李恒今年发在预印本上的一篇综述：Genome assembly in the telomere-to-telomere era，小编总结下要点。 影响组装的基因组特 ......
美国乔治亚大学李增禄教授最新报告《基因组预测加速遗传增益》
目录 这是美国乔治亚大学（University of Georgia）李增禄教授在山东农业大学做的一场最新报告。李教授主要从事大豆高产、优质、抗病虫育种，大豆遗传资源鉴定、利用及创新，目标性状基因定位，分子育种方法的开发和利用、基因组选择等研究工作。 关于李教授：https://cropsoil.u ......
又双叒叕一个大豆T2T基因组发表了
目录基本信息背景方法结果碎碎念 前不久才刚总结完大豆T2T基因组：哪个才是首个（中国）大豆的T2T基因组版本？，谁能想到最近又出来一个大豆品种Jack的T2T基因组。 基本信息 标题: A complete reference genome for the soybean cv Jack (大豆品种 ......
Mol Plant | 黄学辉等教授综述植物泛基因组及其应用
目录摘要泛基因组的重要性植物泛基因组的主要结构变异（SV）驱动力植物泛基因组的发展植物泛基因组应用育种 今日分享一篇去年底今年初发表的植物泛基因组综述，作者史俊鹏、田志喜、赖锦盛、黄学辉，全员大佬。 该文详细介绍了植物泛基因组的概念、研究进展和应用。 摘要 植物基因组高度多样化，很大一部分序列在不同 ......
NAR | 华大和上海师范大学开发的基因组选择平台CropGS-Hub
目录主要内容小编碎碎念 几个月前就听说华大万物联合上海师范大学开发了基因组选择的工具CropGS，一直比较好奇。近日文章已经发表见刊，得以一窥究竟。 主要内容 以往的作物GWAS数据库集中在表型和基因型之间的关联，只有少数数据库充分利用表型和基因型资源来构建和托管农艺性状的基因组预测模型。如NHGR ......
数据差异过大的图表
问题：制作折线图或柱形图的数据源差异过大，一列三位数，一列两位数，一列一位数，要如何处理 解决： 插入》所有图表》组合图，设置各系列，将数据较小的两个系列设置为次坐标 ......
内核维护者手册 - 处理混乱的拉取请求差异统计【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/maintainer/messy-diffstat.html 处理混乱的拉取请求差异统计 子系统维护者通常在将工作发送到上游的过程中使用git request-pull命令。通常，结果包括一个漂亮的差异统计，显示将要修改的文件 ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
易基因：人早期胚胎发育的表观遗传调控（染色质重塑+组蛋白修饰+DNA甲基化）｜深度综述
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。 哺乳动物发育研究促进了对协调胚胎发生遗传、表观遗传和细胞过程的理解，并揭示了对人类胚胎发生特异性新见解。最近研究生成了人类早期胚胎发生的第一个表观遗传学图谱，激发了关于表观遗传学重编程、细胞命运调控以及支撑人类胚胎发育可塑性的潜在机制新 ......
BeyondCompare4对比文件_所有文件标红_实际内容无差异解决
我是从https://blog.csdn.net/qq_44681788/article/details/130898187 的评论区得到的灵感，网上搜到的有一个算一个都是错的。 https://documentation.help/Beyond-Compare-zh/content_compari ......
不平衡少样本数据集的算法方案
在图像实际的细分场景中，经常会遇到数据集不均衡以及数据集数量有限等问题，如何有效利用数据集，提升自己的算法效果，这里大刀基于自己的实际项目经验，分享在实际图像分类领域遇到问题，以及解决的方案，供参考。 前言 大家好，我是张大刀。之前有个智慧工地的项目，其中一个需求是监控工地上的起重机的使用合规性情况 ......
得到差异表达基因后怎么做
不管芯片数据还是测序数据，得到的差异表达基因DEGs都是独立的基因，如果直接对这些基因分析叫单基因分析，这种分析会有很多弊端，比如： 因为噪音的存在，结果本身就是不可靠的 因为对DEGs个人取舍条件的不同，也会造成结果不可靠 工作量增大 只关注单个基因而忽视基因之间的相互作用，这就很难揭示具体生物学 ......
易基因：ChIP-seq等揭示SETD2介导H3K36me3调控结直肠癌进展的表观遗传机制｜CTM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。 结直肠癌(Colorectal cancer，CRC)是一种复杂的多阶段疾病，由基因突变和表观遗传改变相互作用引起。组蛋白H3K36三甲基转移酶SET结构域2 (SETD2)是一种表观遗传信号分子，在结直肠癌中突变率为5%。SETD2在 ......
基于Aidlux平台的工业视觉少样本缺陷检测
工业视觉缺陷检测的工作流程 常用异常检测算法 面临的挑战及发展 图像分割的数据标注 数据标注准确的重要性： 训练模型的基础 提高模型性能 降低误判和误诊分险 减少资源浪费 自动标注SAM 模型切换 模型部署 # -*- coding: UTF-8 -*- import aidlite_gpu imp ......
PageOfficeV6.0比较两个Word文件的内容差异
转载：比较两个Word文件的内容差异 比较两个Word文件的内容差异 注意 本文中展示的代码均为关键代码，复制粘贴到您的项目中，按照实际的情况，例如文档路径，用户名等做适当修改即可使用。 调用PageOffice的WordCompare方法，同时在线打开两个Word文档，可以切换显示其中的一个文档， ......