甲基 基因 口腔 差异
使用 Java 对比两个PDF文档之间的差异
不论是在团队写作还是在个人工作中，PDF 文档往往会经过多次修订和更新。掌握 PDF 文档内容的变化对于管理文档有极大的帮助。通过对比 PDF 文档，用户可以快速找出文档增加、删除和修改的内容，更好地了解文档的演变过程，轻松地管理文档。本文将介绍如何在 Java 程序中通过代码快速比较两个 PDF ......
一些常见的DiskPart版本和与之对应的操作系统 不同版本的Windows操作系统在DiskPart命令中可能会有一些差异
一些常见的DiskPart版本和与之对应的操作系统： DiskPart 5.2：这个版本主要用于Windows 2000和Windows Server 2003早期的操作系统中。 DiskPart 6.0：在Windows XP和Windows Server 2003操作系统中。 DiskPart ......
深入研究：Go语言文件写入的性能差异 原创 Go先锋 Go先锋
深入研究：Go语言文件写入的性能差异 原创 Go先锋 Go先锋 2023-10-28 11:03 发表于广东 收录于合集 #Go语言包22个 #性能效率1个 Go 先锋 读完需要 7分钟 速读仅需 3 分钟 概述 在 Go 语言开发中，文件操作是一个非常常见的任务。在不同的应用场景下，可能会面临选择 ......
差异行压缩算法(C#实现)
private byte[] DifferenceRowOrder(int offset, int count, byte[] inbyte)//差异行命令(此处的offset和count都从1开始) { List<byte> result = new List<byte>(); if (offse ......
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 ......
关于CH32V系列MCU浮点打印使用配置差异
当程序中需要打印浮点数时，按照下图配置任意勾选一个即可打印浮点数： 当勾选第一个时，float打印会输出正确数值，具体如下： 当勾选第二个时，float打印输出数值如下（5.20会输出5.19），具体如下。 此时若需要输出正确数值5.20，将float类型改为double类型即可 产生该现象的原因： ......
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 ......
通过反射对比两个Model值的差异
//Head var head = row.Head.GetType().GetProperties(); var headModel = model.Head.GetType().GetProperties(); foreach (var h in head) { if (h.Name != "C ......
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 ......
学术界和产业界之间为什么会存在这么大的差异
学术界和产业界之间为什么会存在这么大的差异？关键差异到底在哪里？ 这些都是曾经困扰我很久的问题。通过在华为这段经历，我有了很多启示与收获： 第一，学术界一些习以为常的想法在行业实践中可能并不适用。 例如，学术界通常认为，最重要的是发现尽可能多的问题。但是与产品线专家交流后，我们发现大部分问题对客户来 ......
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 ......
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
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 ......
浅谈MDK, IAR，CLANG和GCC的局部变量字节对齐处理差异（2023-10-13）
视频： https://www.bilibili.com/video/BV1CB4y1Z7kA 问题由来： 早期这个帖子里面的局部变量对齐仅测试了MDK AC5，但项目中使用AC6发现了新问题，看来AAPCS规约研究的还是不够细： https://www.armbbs.cn/forum.php?mo ......
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 ......
“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 ......
基因组选择（GS）缩短育种周期
GS与传统表型选择（PS）的比较: Vivek等人进行的研究比较了玉米在干旱条件下的GS和PS。结果发现，使用PS时，每周期的收益是0.27 (t/ha)，而使用GS时增加到了0.50 (t/ha)。将这些值除以周期长度，干旱条件下的年遗传增益分别为0.067（PS）和0.124（GS）。 在最佳条 ......
Java Stream 比较两个 List 的差异，并取出不同的对象
可以使用Java8的Stream API来比较两个List的差异，并取出不同的对象。 方式一具体步骤如下： 将两个List转换为Stream类型； 调用Stream的filter方法，将不同的对象过滤出来； 将过滤出的不同的对象转换为List类型。 List<String> list1 = Arra ......
易基因：基于类器官的转录和表观基因组分析揭示肠上皮成熟的关键调节因子｜Science子刊
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。 胎儿肠道经历巨大的扩张和重塑，在发育过程中形成初级绒毛和连续的绒毛间隙。绒毛形成后，相同潜能的上皮祖细胞（equipotent epithelial progenitors）产生功能明确的成体干细胞（adult stem cells，A ......