illumina测序

肿瘤外显子数据分析 -- 20201119

germlinemutations癌症相关基因：原癌基因、抑癌基因突变类型：驱动突变、乘客突变、克隆与亚克隆、主干突变、分支突变、私有突变肿瘤进化、肿瘤微环境、TMB、肿瘤异质性、肿瘤基因组不稳定性1.3测序背景
BHHANt·2023-01-14 08:16

测序数据量那些事

  上周同事问了我集群存储大小、测序数据量之间的关系，我只是回复集群存储大小记录的是计算机的存储单位，测序数据量是碱基的测序个数。
S_AGZX·2023-01-14 08:43

TMB计算是否要去除驱动突变

TMB计算为什么要去除驱动突变1、什么是TMB2、TMB测序方法2.1panel大小、测序深度2.2影响TMB结果因素2.3TMB阈值分析3、TMB计算规则3.1WES3.2Panel4、为什么要去除驱动突变
S_AGZX·2023-01-14 08:12

【机器学习】单细胞-ZINB(零膨胀负二项分布)

目录1前言2正态分布3泊松分布4负二项分布5零膨胀负二项分布6应用7参考文献1前言  单细胞RNA测序(single-cellRNA-seq，scRNA-seq)数据是非常有特点的数据，具有很高的稀疏性
一穷二白到年薪百万·2023-01-12 14:44

ATAC-seq分析：数据处理（5）

atacReads_NucFree  180 & insertSizes  315 & insertSizes 学习目录更多教程->转录组测序分析教程合集更多教程->单细胞系列教程：合集本文由
冷冻工厂·2023-01-12 13:14

数据库|scMethBank：单细胞全基因组 DNA 甲基化图谱数据库

测序技术的发展，极大促进了单细胞DNA甲基化研究。然而大量数据的不断积累，对单细胞DNA甲基化数据的管理和利用提出了巨大的挑战。
SHANGHAILINGEN·2023-01-12 08:50

影响因子14.65：16S全长测序+低丰度简化菌群，提供根腐病防控新视角

背景介绍当土壤中病原体入侵时，植物可以动态调节其根际微生物并适应这种生物胁迫。植物招募的保护性微生物群落中通常包含一些低丰度的类群，其作用尚不清楚。本研究首先分析了健康和患病黄芪之间根系微生物群落结构的差异，依据患病黄芪根部的低丰度细菌构建了一个简化合成群落，该群落可起到抑制病原菌生长与触发黄芪的宿主植物诱导的系统抗性反应（ISR）的作用，实现降低根腐病发病率的目的。实验设计首先分离纯化黄芪根腐病
SHANGHAILINGEN·2023-01-12 08:50

连锁定位（Linkage Mapping）与关联定位（Association Mapping）

如全基因组测序的普及使人们使用SNP作为分子标记，测序能覆盖到的区间中的所有突变位点都会以SNP的形式呈现，无SNP区间则序列完全一致，再讨论分子标记和QTL之间的
浓香鸭腿面·2023-01-11 17:53

玉米关联群体：155、368、527 自交系群体简介（Yan Jianbing，2010、2013）

368和527两个群体交集为282，其中368使用RNA-seq测序，测定到了大量的SNP位点。155和527群体是基因组与表型之间的关联分析，368是基因组与表达量之间的关联分析。
浓香鸭腿面·2023-01-11 17:53

木桶排序算法_【生信常识】二代测序的比对算法浅析

前言本来我只打算将孟大哥的视频内容做一个文字版的概述，然后孟大哥说，不如再加一个算法推导吧，然后我就开始看多一些东西，然后就想着把孟大哥视频里面大概提及然后没有仔细讲的部分做一些补充，完善整个体系的浅层内容学习，所以就有了本文。废话不多说，我们开始本次的主题吧~相信大家日常跑数据的时候总是要从检查数据质量，比对，转换格式，差异分析这么一套既定的流程对我们的rna-seq或者chip-seq数据进行
梦游前生·2023-01-11 08:28

动手学深度学习——循环神经网络

循环神经网络循环神经网络（RNN）主要用于预测任务：基于当前和历史输入序列，预测序列的下一个字符。
伸腿瞪眼丸·2023-01-11 07:48

28款GitHub最流行的开源机器学习项目

GitHub最流行的开源机器学习项目摘要现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习得到了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序
小松悦读会 | kevinelstri·2023-01-10 07:40

Visium空间转录组

与空间转录组相比，传统的全基因转录组或单细胞转录组测序，丢掉了基因或细胞在组织内的空间分布信息，而广泛应用的RNA探针杂交，这只能同时检测有限的几个基因在组织内的空间表达分布。
zhengxj_·2023-01-09 17:48

CHIP-seq流程学习笔记（13）-ATAC_seq 数据加工处理

先放个找好的参考文章：ATAC-seq/ChIP-seq分析方法1.建立相应目录对新数据建立对应实验人员（zhaoyingying）、测序类型（ATAC_seq）和日期（2021_05_03）的目录。
垚垚爸爱学习·2023-01-09 17:17

【生物信息学】ATAC-seq流程及代码分析、复现文章

ATAC-seq的定义及用途whatisATAC-seq全称是AssayforTransposase-AccessibleChromatinsequencing即借助Tn5转座酶对开放染色质区域进行高通量测序主要原理
爱做饭的电饭煲·2023-01-09 17:16

多组学-ATAC-seq-概念

AssayforTransposase-AccessibleChromatinwithhighthroughputsequencing）是美国Stanford大学WilliamGreenleaf教授2013年研发的全新方法，利用DNA转座酶结合高通量测序技术
bannerDr·2023-01-09 17:45

scMDC：针对单细胞多模态数据进行聚类

目录摘要引言背景介绍单细胞数据聚类方法回顾ZINBscMDC摘要单细胞多模态测序技术的发展是为了在同一细胞中同时分析不同模态的数据，它为在单细胞水平上联合分析多模态数据从而识别不同细胞类型提供了一个独特的机会
tzc_fly·2023-01-09 13:53

《统计学习方法（第2版）》李航 第十二章 监督学习方法总结 思维导图笔记

标注问题是从观测序列到标记/状态序列的过程，相比二分类问题，其数目上是指数级区别。模型非概率模型，是指直接由输入X得到输出Y，或者得到输出的条件概率分布P（Y｜X）的模型，对于监督学习也叫做判别模型。
ML--小小白·2023-01-08 10:35

数据预测之BP神经网络具体应用以及matlab代码（有修改）

根据表2，预测序号15的跳高成绩。
Surpassall·2023-01-07 21:08

机器学习在生物信息（如DNA比对等方面）的研究现状是怎样的？

答几个比较简单的应用，以我和朋友今年的毕业设计为例：Nanopore的三代测序题主都很熟悉，简单说就是
wangchuang2017·2023-01-07 17:40

基因表达分析-距离矩阵

1、对许多基因而言，在一个功能家族中，基因的序列相似性是很弱的，人们不能仅仅依靠序列来可靠判断这个新测序的基因的功能。2、表达矩阵的元素Ii,j表示基因i在实验条件j时的表达水平。
deepfuture·2023-01-07 14:21

用Python进行GEO数据挖掘（学习笔记四）：富集分析

1.了解富集分析（1）介绍随着高通量测序技术的发展，生物医学相关的研究领域进入了一个以海量数据为特征的组学时代。通过测序后往往会得到差异表达的基因或者蛋白列表。
Python_YBYB·2023-01-07 13:13

语音识别——解码器（WFST、Lattice）

解码为给定声学观测序列的前提下，找到最有可能出现的词序列，由贝叶斯得：解码的目的：从解码空间中找到一条或多条从初始状态到终止状态的最优路径。
章魚.·2023-01-07 12:22

统计学习方法-隐马尔可夫-公式推导

统计学习方法-隐马尔可夫-公式推导状态序列概率P(I∣λ)P(I|\lambda)P(I∣λ)已知状态序列下的观测序列概率P(O∣I,λ)P(O|I,\lambda)P(O∣I,λ)完全数据序列概率P(
weixin_44144171·2023-01-07 06:22

ATAC-seq分析：比对（3）

一些基本的QC检查可以帮助我们了解您的测序是否存在任何偏差，例如读取质量的意外下降或非随机GC内容。2.Greenleaf在本节中，我们将稍微处理一下Greenleaf数据集。
冷冻工厂·2023-01-07 06:49

李航《统计学习方法》第2版读书笔记第10章（附详细推导过程）

基本概念隐马尔可夫模型（hiddenMarkovmodel，HMM）是时序概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成的不可观测的状态随机序列（statesequence），再由每个状态生产一个观测从而产生观测序列
ShubinZH·2023-01-07 03:22

【10.1算法理论部分（2）概率计算问题（前向-后向算法）】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

10.2概率计算方法（解决Evaluation：Givenλ，求P(O|λ)）10.2.1直接计算法1.给定HMM模型λ=(A,B,π)\lambda=(A,B,\pi)λ=(A,B,π)和观测序列O=
张乾和Heytee·2023-01-07 03:51

统计学习方法 李航---第10章 隐马尔可夫模型

第10章隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型(hiddenMarkovmodel,HMM)是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
dazhichang6061·2023-01-07 03:19

【10.1算法理论部分（3）学习问题（Baum-Welch算法）】Hidden Markov Algorithm——李航《统计学习方法》公式推导

argmaxλP(O∣λ)\lambda_{MLE}=argmax_{\lambda}P(O|\lambda)λMLE=argmaxλP(O∣λ)）10.3.1监督学习方法假设已给出训练数据包含S个长度相同的观测序列和对应的状态序列
张乾和Heytee·2023-01-07 03:18

维特比算法 python_用python实现与理解HMM-维特比算法

HMM-维特比算法理解与实现(python)解码问题给定观测序列\(O=O_1O_2...O_T\)，模型\(\lambda(A,B,\pi)\)，找到最可能的状态序列\(I^∗=\{i^∗_1,i^∗
weixin_39951929·2023-01-06 09:54

维特比算法 python_HMM-维特比算法理解与实现（python）

解码问题给定观测序列\(O=O_1O_2...O_T\)，模型\(\lambda(A,B,\pi)\)，找到最可能的状态序列\(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\)近似算法在每个时刻
weixin_39646831·2023-01-06 09:53

动态规划维特比算法c语言实现,viterbi算法实现

Viterbi算法：给出一个观测序列o1,o2,o3…，我们希望找到观测序列背后的隐藏状态序列s1,s2,s3,…；这样一种由动态规划的方法来寻找出现概率最大的隐藏状态序列(被称为Viterbi路径)的方法
贤睿·2023-01-06 09:22

Python实现HMM的前向-后向算法和维特比算法

importnumpyasnpclassHMM:defforward(self,Q,V,A,B,O,PI):"""前向算法Q：状态序列V：观测集合A：状态转移概率矩阵B：生成概率矩阵O：观测序列PI:状态概率向量
Vincent-Yuan·2023-01-06 09:52

语音识别入门第四节：隐马尔可夫模型（HMM）

目录隐马尔可夫模型的基本概念定义组成基本假设分类隐马尔可夫模型的三个基本问题概率计算问题预测问题学习问题隐马尔可夫模型的基本概念定义隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）是关于时间序列的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态序列（statesequence），再由各个状态生成一个观测而产生观测序列
安静_xju·2023-01-05 11:23

第一台生物计算机,我国研制成功第一台生物计算机

据介绍，这一DNA计算机采用双色荧光标记对输入与输出分子进行同时检测，用测序仪对自动运行过程进行实时监测，用磁珠表面
麓鸯·2023-01-04 18:52

alpha值计算 qcolor_R语言绘制物种稀释曲线及其它多种Alpha多样性曲线

R语言绘制Alpha多样性曲线在微生物16S/ITS/18S测序分析及相关的文章中，我们经常可以看到这样的图，称为稀释曲线(Rarefactioncurves)。
weixin_39540271·2023-01-03 17:12

《自然语言处理综论（Speech and Language Processing）》第九章笔记

基于RNN的语言模型一次处理一个单词的序列，试图通过使用当前单词和之前的隐藏状态作为输入来预测序列中的下一
Hannah2425·2023-01-03 13:29

序列到序列学习（seq2seq，BLEU）

BLEU是一种常用的评估方法，它通过测量预测序列和标签序列之间的n元语法的匹配度来评估预测。机器翻译中的输入序列和输
流萤数点·2023-01-03 09:16

隐马尔可夫模型（HMM）

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
轩儿毛肚·2023-01-02 16:32

9--序列模型

9.1.1自回归模型第一种假设在xt只与它之前的个序列相关，即使用观测序列就能预测出xt的值，这样做的好处是保证了在t>τ时，参数的数量是固定的，这种模型被称
pepsi_w·2023-01-02 10:58

利用R实现乳腺癌样本的分子分型

乳腺癌的分子分型主要是从肿瘤样本的转录组测序数据出发，对肿瘤样本进行分类。目前
理生·2023-01-01 13:30

Science Advances：利用iSpatial对全基因组空间表达进行精确推断

基于FISH和原位测序的ST技术，如MERFISH、seqFISH、osm
wen05054105·2022-12-31 16:19

节后开课 | 转录组分析的正确姿势你了解了吗？

转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。
生信宝典·2022-12-31 16:17

2021年最后一期 | 转录组分析的正确姿势你了解了吗？

转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。
生信宝典·2022-12-31 16:17

生信入门转录组和可视化学习捷径

转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。
生信宝典·2022-12-31 16:47

最后一周！导师推荐的转录组和可视化学习捷径

转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。
生信宝典·2022-12-31 16:46

最后3天！生信入门转录组和可视化学习捷径

转录组分析是目前应用最广的高通量测序分析技术之一。常见设计是不同样品之间比较，寻找差异基因、标志基因、协同变化基因、差异剪接和新转录本，并进行结果可视化、功能注释和网络分析等。
生信宝典·2022-12-31 16:46

【毕设学习之转录组技术二：转录流程】

转录组分析转录组分析包括（湿）实验和干实验/数据分析湿实验（由于要用到试剂，所以称湿）主要包括实验设计，样本准备和处理，交给公司处理（包括提取rna,建库，测序）（相比实验室，测序公司能用更低的价格买到试剂
一生平安喜乐·2022-12-31 16:45

生信小白如何进行单基因的鉴定及功能分析

1、如果是测序得到的一段新的核酸序列（如果知道基因的CDS就省了看这一步）首先，我们需要预测该段核酸序列的ORF，可以用在线的网站NCBI（https://www.ncbi.nlm.nih.
生信漫谈·2022-12-30 22:32

为行业赋能 助力行业客户业务大放异彩

医疗与生命科学BristolMyersSquibb致力于利用数据洞察服务人类健康，例如通过单细胞测序新技术将海量数据存储和分析
ZN海景·2022-12-30 15:54
上一页 32 33 34 35 36 37 38 39 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他