甲基 基因ace-seq全新

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 ......
表观 甲基 活性 基因 ChIP-seq

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 ......
单胞菌 大菱鲆 活疫苗 抗性 甲基

界面控件开发包DevExpress v23.1.6全新发布|附高速下载

DevExpress Universal拥有.NET开发需要的所有平台控件,包含600多个UI控件、报表平台、DevExpress Dashboard eXpressApp 框架、适用于 Visual Studio的CodeRush等一系列辅助工具。屡获大奖的软件开发平台DevExpress 今年第 ......

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 ......
青枯病 噬菌体 细菌性 佳作 番茄

【专题】市场简报-数据安全新规发布-智能汽车将何去何?报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33925 在乘车管理方面,自动驾驶系统受到了许多限制,这对于创新性产品和功能设计产生了挑战,并给智能汽车相关产品的管理带来了新的困难。 阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末250份智能汽车相关行业研究报告。 对于智能汽车产业而言,政策法规方面 ......
数据 数据表 简报 全新 智能

ENVI 5.7全新FLAASH工具用于处理国产卫星多光谱数据

本教程适用于国产高分系列、资源系列、环境系列等多光谱卫星数据的大气校正,只要多光谱数据包含定标系数(增益和偏移)元数据信息,均可直接使用ENVI 5.7全新FLAASH工具方便的进行大气校正处理,无需预先辐射定标处理。 ENVI 5.7 全新 FLAASH 工具使用详细说明访问:https://ww ......
光谱 卫星 国产 全新 工具

经纬恒润推出全新一代智能电动座椅模块

随着智能驾驶、智能座舱的广泛应用,人们对于汽车的定位不再局限于代步工具,对于汽车座舱这个私密空间也有了不一样的期待。 ......
座椅 经纬 一代 模块 全新

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 ......
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LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案

更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群 随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。 文章主要 ......

TSMixer:谷歌发布的用于时间序列预测的全新全mlp架构

这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ,TSMixer是一种先进的多元模型,利用线性模型特征,在长期预测基准上表现良好。据我们所知,TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最 ......
时间序列 序列 架构 TSMixer 全新

全新操作系统澎湃OS启用!小米股价拉涨4%创近8个月新高 突破13港元

受全新操作系统澎湃OS启用消息影响,小米(小米集团-W)港股盘中拉涨4.31%,报13.08港元触及近期高点,创今年2月以来新高。 截稿前,小米涨4.15%,报13.06港元,市值3269亿港元。 消息面上,小米集团董事长雷军今日在个人微博及公众号发布消息称,小米全新的操作系统“小米澎湃OS”(Xi ......
港元 小米 股价 新高 全新

Tita 升级| 移动端 OKR 列表全新升级

升级详情 Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 1 . OKR 列表全新升级 全新页面布局,上下级支撑、评分一目了然 对齐支持点击查看详细信息,并修改对齐 2. 一键更新完成度、权重、信心指数 目标、关键成果均可点击进度进行快速更新进度、进展与切换更新方式 关键成果支持点击权重与信心指数进行更 ......
全新 Tita OKR

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 ......
基因 原核 表观 甲基 微生物

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 ......
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为.NET打开新大门:OpenVINO.NET开源项目全新发布

在AI的应用越来越广泛的今天,优化深度学习模型并进行推理部署已经成为了一门必要的技术。Intel开发的OpenVINO工具包(Open Visual Inference and Neural network Optimization)就是这样一款强大的工具。作为一个开源的工具包,OpenVINO为开 ......
NET OpenVINO 大门 全新 项目

Tita 升级|绩效考核同事评价全新升级

1.【绩效考核】同事评价全新升级Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 使用场景1:企业考核的同事评价环节涉及到了多种评价关系,如本部门同级、跨部门同级、下级等,并且可能不同的评价关系对应了不同的评价权重 使用场景2:企业考核的同事评价环节涉及到了多种评价关系,且要求每种关系都至少需要几个人评价 ......
绩效 同事 全新 Tita

为.NET打开新大门:OpenVINO.NET开源项目全新发布

为.NET打开新大门:OpenVINO.NET开源项目全新发布 在AI的应用越来越广泛的今天,优化深度学习模型并进行推理部署已经成为了一门必要的技术。Intel开发的OpenVINO工具包(Open Visual Inference and Neural network Optimization)就 ......
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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 基因 框架 深度 模型

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 ......
基因组 基因 SVM

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 ......
基因组 基因 gt

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 基因 深度 模型 能力

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 ......
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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 ......
数据 基因组 缺失 基因 标准

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 ......
基因 数据

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 基因 神经网络 神经 数据

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 ......
基因组 基因 方法

“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 ......
软件工程 选题 基因 小组 报告

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 ......
基因组 基因 植物

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 ......
基因组 基因 科学家 观点 植物

[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 Kitty AHOI 2002