python机器学习生物信息学

【国科大——期末复习】生物信息学(陈润生)_期末考试答案（持续更新~）

有遗漏的题，大家在评论区告诉我，我去找细节：计算的题都是整数待更新~一、什么是生物信息学？你如何理解生物信息学的含义？
码农耕地人~go·2023-11-17 12:49

【Python机器学习】PCA降维算法讲解及二维、高维数据可视化降维实战（附源码 超详细）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中，当维数增加时，空间的体积增长得很快，使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏，向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数据
showswoller·2023-11-17 08:23

python机器学习——主成分分析PCA实现

主成分分析PCA实现一、数据降维二、应用“手写体数字图像”数据进行PCA操作参考文献：一、数据降维降维/压缩问题是选取具有代表性的特征，在保持数据多样性（Variance）的基础上，规避掉大量的特征冗余和噪声，不过这个过程也很有可能会损失一些有用的模式信息。经过大量的实践证明，相较于损失的少部分模型性能，维度压缩能够节省大量用于模型训练的时间，使得PAC所带来的模型综合效率变得更为划算。在数据挖掘
曹文杰1519030112·2023-11-16 10:10

python机器学习算法实训 - （二） 手写岭回归和lasso回归

是的，我来更新了。线性模型之间还是很相似的，有了线性回归，其他的也好展开了。理论部分两张图来自林轩田老师的机器学习基石，向同学们推荐一手。岭回归和Lasso回归1.1什么是过拟合如图所示，在数据量不够大的情况下，如果我们使用一个高阶多项式（图中红色曲线所示），例如10阶，对目标函数（蓝色曲线）进行拟合。拟合曲线波动很大，虽然Ein很小，但是Eout很大，也就造成了过拟合现象。我们看似在数据集上获得
印第安老斑鸠啾·2023-11-16 10:33

火山图——直观的特征差异可视化

FC值全拼FoldChangevalue，直译为差异的倍数，在生物信息学的分析中主要用于表示
Odd_guy·2023-11-15 22:44

Python机器学习算法入门教程（第五部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第四部分），继续展开描述。
别致的SmallSix·2023-11-15 11:25

python机器学习 | 聚类算法之K-Means算法介绍及实现

本篇博客具体学习参考：K-means聚类算法原理及python实现聚类算法之K-Means算法介绍及实现1K-Means算法介绍1.1聚类算法介绍1.2K-means算法思想和流程介绍1.3K-means算法的代码实现1.3.1简单例子1.3.2python代码实现1.4K-means评价1.5K-means优化2K-means的API2.1API介绍2.2API应用2.2.1国家的足球运动等级聚
Claire_chen_jia·2023-11-15 09:31

Python机器学习、深度学习提升气象、海洋、水文领域实践应用

Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，能够在不同操作系统和平台使用，简洁的语法和解释性语言使其成为理想的脚本语言。除了标准库，还有丰富的第三方库，Python在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能。上述优势使得Python在气象、海洋、地理、气候、水文和生态等地学领域的科研和工程项目中得到广泛应用。可以预见未来Python将成为气象、海洋和水文
梦想的初衷~·2023-11-15 08:26

ggThemeAssist｜鼠标调整主题，并返回代码

生物信息学习的正确姿势NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析
生信宝典·2023-11-14 22:57

【学习笔记】山东大学生物信息学-02 序列比较

课程地址：山东大学生物信息学文章目录二、序列比较2.1认识序列2.2序列相似性2.3替换记分矩阵2.4序列两两比较：打点法2.5序列两两比较：序列比对法（定量）2.6一致性和相似度2.7在线双序列比对工具
taotaotao7777777·2023-11-14 01:43

2022.01.23【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第六章 多重序列比对 上）

学习目标理解使用ClustalW进行多重序列比对（MSA）的三个主要阶段；描述几种其他的多重序列比对（MSA）程序，了解他们的工作原理，比对它们与ClustalW的异同；理解进行基准研究的重要性，并且理解关于MSA的几个基本结论；理解关于基因组区域的MSA的几个问题。6.1引言本章探讨MSA的一般性问题介绍MSA的五种方法；认识用于MSA的数据库，比如Pfam；讨论基因组DNA的多重序列比对。多重
穆易青·2023-11-14 01:43

2021.12.19【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第五章 高级数据库搜索 下）

5.5用类似于BLAST的比对工具快速搜索基因组DNA需求：随着基因组DNA数据库数量增长，对比对工具要求越来越高能在基因组DNA中找到外显子比对时考虑基因组DNA包含的测序错误有相应的算法解决相关物种的基因组在比对中出现删除、重复、倒置或移位的问题有相应的算法解决DNA序列之间的小差异，如SNP位点用标准集去评估基因组比对效果时使用序列进化随机模型（ROSE）软件包船舰一个模拟序列集进行测试，可
穆易青·2023-11-14 01:42

2021.11.22【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第五章第五节 用类似于BLAST的比对工具快速搜索基因组DNA）

5.5用类似于BLAST的比对工具快速搜索基因组DNA需求：随着基因组DNA数据库数量增长，对比对工具要求越来越高能在基因组DNA中找到外显子比对时考虑基因组DNA包含的测序错误有相应的算法解决相关物种的基因组在比对中出现删除、重复、倒置或移位的问题有相应的算法解决DNA序列之间的小差异，如SNP位点用标准集去评估基因组比对效果时使用序列进化随机模型（ROSE）软件包船舰一个模拟序列集进行测试，可
穆易青·2023-11-14 01:12

2022.09.17【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第十三章 蛋白质结构预测 下）

目录蛋白质结构预测三种方法同源建模(比较建模)穿线法从头预测（abinitio）基于假设推荐策略精度与方法选择Alphafold2相关信息蛋白质结构预测三种方法同源建模(比较建模)建模4步骤1.模板选择和确定折叠构象通过blast或delta-blast搜索同源蛋白质序列或结构，识别保守和可变区域。常用查询数据库:PDB数据库：https://www.rcsb.org/CATH：http://ca
穆易青·2023-11-14 01:12

2021.11.22【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第五章第四节 隐马尔可夫模型）

5.4谱搜索：隐马尔可夫模型（HMMs）谱隐马尔可夫模型在生成用于识别远缘序列相似度的位置特异性打分系统时，比PSSMs更通用，如语音检测，声纳等一系列信号检测问题；在生信领域，HMMs已经被用于各式各样的应用：序列比对、蛋白质结构预测、蛋白质跨膜区域预测、染色体拷贝数变化分析和基因发现算法等；优势：谱HMMs是一个概率模型，它评估在比对中的一个给定位点上发生匹配、错配、插入和确实（空位）的可能性
穆易青·2023-11-14 01:11

2021.11.21【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第五章 高级数据库搜索 中 ）

5.3寻找远缘相关蛋白质：位置特异性迭代BLAST（PSI-BLAST）和DELTA-BLASTPAM250矩阵给探测远缘相关蛋白质提供了一个更好的打分系统，可以改变打分矩阵来检测远缘蛋白质，但仍然有局限性：BLASTP检测到匹配蛋白，但是否同源并不明确。PSI-BLAST更深入地搜索数据库，以发现一个与你感兴趣地蛋白远缘相关的匹配蛋白。比对的5个步骤：使用某个打分矩阵对查询序列在一个目标数据库中
穆易青·2023-11-14 01:11

2021.01.05【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第四章 局部比对搜索基本工具-BLAST 上）

学习目标学会在NCBI网站上进行BLAST搜索理解BLAST各个参数的用途理解BLAST搜索的三个步骤（整理，扫描/延伸，回溯）;理解BLASTE值和分数的数学关系；阐明BLAST搜索的策略引言基本局部比对搜索工具（BLAST）是NCBI的一个主要工具，可用来将一个蛋白质或者DNA序列与各种数据库中其他序列进行比对。应用：通过蛋白质/核酸序列，寻找一只的直系同源和旁系同源序列通过特定物种，确定其存
穆易青·2023-11-14 01:41

2021.01.05【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第四章 局部比对搜索基本工具-BLAST 下）

BLAST算法使用局部比对搜索的策略BLAST算法组成部分：列表、扫描、延伸BLASTP算法可以描述为以下3个阶段蛋白质搜索中，BLAST编译一个初步的两两比对序列，称为字段对BLASTP算法编译了一个由查询序列生成的固定长度为w的字段列表。使用比对序列的分数建立一个阈值T。BLASTP字段大小默认为3（BLASTN为11），则20种氨基酸可能字段共有8000个。修改“字段大小”参数可以修改查询时
穆易青·2023-11-14 01:41

2021.03.25【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第五章 高级数据库搜索 上）

学习目标定义位置特异性打分矩阵（PSSM）；解释位置特异性迭代BLAST(PSI-BLAST)和DELTA-BLAST怎样大幅提升蛋白质BLAST蛋白搜索的灵敏度；描述谱隐马尔可夫模型（HMMs）并解释其与BLAST相比在数据库搜索中的优势；解释空位种子的策略怎样提升DNA搜索的灵敏度；描述数以百万计的二代测序是怎样比对到参考基因组上的。引言第四章介绍了BLAST，BLAST搜索可以有很多种用途，
穆易青·2023-11-14 01:41

2020.11.23【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第三章 双序列比对 Dayhoff模型）

Dayhoff模型第一步：可接受点突变（PAM）概念：在蛋白质被自然选择接受的单个氨基酸替换满足情况：基因发生DNA变异，使得基因编码另一种不同氨基酸整个种群都接受这种变化，改变后的蛋白质作为种群内蛋白质的优势形式可被接受的点突变：基于经验统计的保守性替换使用系统发育分析，将它们与推断的共同祖先进行比对。基于经验观察的氨基酸替换结果，描述了任意一对氨基酸对比对在一起的频率。第二步：氨基酸出现的频率
穆易青·2023-11-14 01:40

2020.11.3【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第二章 序列数据的获取 下）

2.7基因组浏览器三个主流基因组浏览器：Ensemble、UCSC和NCBI基因组组装定义：所获得的一个物种DNA序列按照染色体的形式进行的一种组装。内容：对基因组的注释，如起止位点、外显子、DNA重复元件或其他基因组特征。基因组参照联盟（GRC）维护人类、小鼠和斑马鱼的参考基因组。对基因组组装需要明确几点：每个染色体的起止位置是什么基因组序列中包括多少gap区域，能否被弥补？基因组上的结构变异位
穆易青·2023-11-14 01:10

【学习笔记】生物信息学基础知识+序列比对初步了解（一）

文章目录DNA和RNA的组成基因蛋白质中心法则DNA的复制DNA到mRNA转录蛋白质的剪接蛋白质的折叠突变与多态性组学转录组蛋白质组代谢组组学数据简介表观遗传复杂生物网络影像组主要研究内容介绍多序列比对全局序列比对动态规划算法(DynamicProgrammingAlgorithm)分治法(DivideandConquerMethods)SP方法(SumofPairsMethods)累进方法(Pr
Dumbledore‘s wand·2023-11-14 00:40

《生物信息学》阅读笔记 （三）：序列比对原理

这一章之前在博客中就有过介绍。这里是查漏补缺。运用全局比对的主要优势在于对具有高度同源性的序列进行优化，这在以已知三维结构的同源性序列为基础对未知序列的三维结构进行预测的模型构建中是十分有用的。局部比对适合用于哪些在其全长中具有局部的小同源性片段的序列比较，一般用于特定序列位点、结构域及其他类型重复序列的搜索，同时它在发现数据库中待分析序列的同源序列过程中也有重要意义。相似性（similarity
wxw060709·2023-11-14 00:40

2020.11.14【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第三章 双序列比对 引言）

学习目标理解同源（包括直系和旁系同源）的含义；阐释如PAM（可被接受的点突变）矩阵的生成方法；比较PAM和BLOSUM打分矩阵的用途；理解动态规划定义，并解释全局和局部序列比对算法是如何工作的；在NCBI网页上进行蛋白质或DNA的双序列比对3.1引言当完成对多个物种的基因组测序后，一个重要的工作室找到特定物种内和物种之间的蛋白质在进化上的相关性。序列水平的相关表明两个蛋白质同源具有相似或者相同的功
穆易青·2023-11-14 00:40

2023.11.13【读书笔记】丨生物信息学与功能基因组学（第六章 多重序列比对 下）

目录6.4多重序列比对数据库6.5基因组区域的多重序列比对6.6展望6.7常见问题总结6.4多重序列比对数据库Pfam：基于谱隐马尔可夫模型构建的蛋白质家族数据库SMART：简易分子构型研究工具，与细胞信号传导、细胞外结构域以及染色质功能相关的蛋白质家族数据库保守结构域数据库（CDD）：基于序列或文本对Pfam和SMART进行查询，鉴别序列中的保守结构域多序列比对数据库整合平台：InterPro和
穆易青·2023-11-14 00:36

UseGalaxy.cn生信云平台文本文件操作手册

文本文件是生物信息学中应用非常广泛的文本格式，甚至可以说是最重要的文件格式，比如常见的测序下机数据Fastq、参考基因组保存格式Fasta、比对文件SAM，以及突变列表VCF，它们都是文本文件。
简佐义的博客·2023-11-12 22:32

计算机毕业设计：基于python机器学习的全国气象数据采集预测可视化系统 预测模型+爬虫（包含文档+源码+部署教程）

[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。1、摘要随着气候变化的不断加剧，气象数据的准确性和时效性变得愈发重要。本论文介绍了一个基于Python网络爬虫技术的天气数据自动获取与可视化分析系统，该系统可以自动地从中国天气网获取实时天气数据，并将数据清洗、存储在MYSQL
q_3375686806·2023-11-12 13:44

Python机器学习实战：特征缩放的3个方法

机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。什么是特征缩放？特征缩放(featurescaling):改变特征的取值范围，缩放到统一的区间，例如[0,1][0,1][0,1].为什么要进行特征缩放？数据集包含众多特征，每个特征的尺度(scale)不同，有的特征的单
数据工程与机器学习·2023-11-12 06:40

python机器学习融合模型：Stacking与Blending（附代码）

1堆叠法Stacking一套弱系统能变成一个强系统吗？当你处在一个复杂的分类问题面前时，金融市场通常会出现这种情况，在搜索解决方案时可能会出现不同的方法。虽然这些方法可以估计分类，但有时候它们都不比其他分类好。在这种情况下，合理的选择是将它们全部保留下来，然后通过整合这些部分来创建最终系统。这种多样化的方法是最方便的做法之一：在几个系统之间划分决定，以避免把所有的鸡蛋放在一个篮子里。一旦我对这种情
python风控模型·2023-11-12 02:19

华为云原生Kubernetes之运行Volcano高性能作业的深度使用和实践

Volcano是CNCF下首个也是唯一的基于Kubernetes的容器批量计算平台，主要用于高性能计算场景，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性
╰つ栺尖篴夢ゞ·2023-11-11 21:27

python解析.hhr文件

HMMER用于生物信息学中的蛋白质和核酸序列比对任务，例如蛋白质家族分类、序列相似性搜索等。HHR文件是HMMER比对结果的一种输出格式，它包含了与序列比对相关的信息。
qq_27390023·2023-11-11 21:17

多序列比对sto格式转a3m

在生物信息学中，有多种文件格式用于存储多序列比对的结果，其中包括Stockholm(.sto)和A3M(.a3m)格式。
qq_27390023·2023-11-11 21:38

python 机器学习写作_"深入浅出Python机器学习" 学习笔记-6

第四章广义线性模型-"耿直"的算法模型这章主要介绍了线性模型,怎么模拟直线,线性回归,岭回归,Lasso(套索)回归.不过这本书都不怎么讲数学,原理基本不讲.没有讲出线性回归,岭回归,Lasso回归的本质差异,需要额外补充资料学习.这章主要用到sklearn.linear_model模块:linear_model模块4.1线性模型的基本模型线性模型一般预测公式:ŷ=w0+∑i=1~n(xi*wi
weixin_39710041·2023-11-11 17:23

Python机器学习算法入门教程（第四部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第三部分），继续展开描述。
别致的SmallSix·2023-11-11 11:07

python主要用来做什么-python主要用来做什么？Python开发简单吗？

Python技术可做web开发、Python技术可做数据分析、Python技术可做人工智能、将Python用于机器学习，流行的Python机器学习库和框架，其中最流行的两个是scikit-learn和TensorFlow
编程大乐趣·2023-11-11 08:07

生物信息学笔记03 -- 基因组序列分析 方法

相关背景DNA结构DNA分子的一级结构：A,C,G,T四种核苷酸的线性多聚体；DNA分子由两条互相平行的脱氧核苷酸长链盘绕而成；DNA分子中的脱氧核糖和磷酸交替连接，排在外侧，碱基排列在内侧；两条链上的碱基通过氢键想结合，形成碱基对于腺膘呤(A)总是与胸腺嘧啶(T)配对、鸟膘呤(G)总是与胞嘧啶©配对，这说明两条链的碱基顺序是彼此互补的中心法则遗传信息从DNA传递给RNA，再从RNA传递给蛋白质，
JamSlade·2023-11-11 06:11

python图形包是什么_介绍Python 图形计算工具包

Python机器学习工具箱Python在科学计算领域，有两个重要的扩展模块：Numpy和Scipy。其中Numpy是一个用python实现的科学计算包。
weixin_39875842·2023-11-11 00:54

【机器学习】什么是正则化？如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

系列文章目录第九章Python机器学习入门之正则化系列文章目录文章目录前言一、正则化1什么是正则化？2正则化参数lambda3lambda取值不同，对学习算法有什么影响？
晓亮.·2023-11-10 14:47

local variable ‘classLabel‘ referenced before assignment Python机器学习_决策树DecisionTree中一个报错解决方法

defreadDataSet(filePath):"""函数说明：读取数据集parameters:filePath-数据集文件路径returns:dataSet-数据集labels-分类属性"""#初始化数据集dataSet=[]#读取数据withopen(filePath,'r')asf:#遍历每一行数据forlineinf.readlines():#去掉每行的空格并将数据分割成列表line=l
wait021·2023-11-09 01:30

生物信息学中引入NLP的相关思想

这是鄙人写的第一篇博客，还有许许多多的问题，希望大家多多指正目录生物信息学与NLP是什么？什么是生物信息学？什么是NLP？生物信息学和NLP有何关联？
又三郎丶·2023-11-08 13:21

FlyAI小课堂：python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理

分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。这些技术都使用一种学习算法（learningalgorithm）确定分类模型，该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系，学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据，还要能够正确的预测未知样本的类标号。因此，训练算法的主要目标就是建立具有很
iFlyAI·2023-11-07 16:50

python机器学习笔记：ID3决策树算法实战

ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美的分类训练样例。在此之前，推荐大家可以多在FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开发者提供数据竞赛并支持GPU离线训练的一站
iFlyAI·2023-11-07 16:20

生物信息学 | 借助 AI 更高效地开启研究

By超神经生物信息学(Bioinformatics)是指利用应用数学、信息学、统计学和计算机科学的方法，研究生物学问题。
HyperAI超神经·2023-11-06 21:54

9. 《Bioinformatics Data Skills》之Unix Shell

由于UnixShell的2大哲学思想模块化与重定向，其成为生物信息学家常用的工作环境。模块化指的是一个程序只做好一件事情，然后将程序使用管道连接起来。
DataScience·2023-11-06 14:17

《生物信息学生R入门教程》读书笔记 Chapter 7

这一章来介绍NGS的下游分析富集分析简单的讲，富集分析就是一种统计分析的手段，用来筛选功能相类的一组基因是否富集中差异表达的基因中。当人们拿到了差异表达的基因时，很多时候因为差异表达的基因数量很多，面对这么多的基因，人们不知道如何找到合适的突破口进行下游的验证实验。于是从一堆差异表达的基因中找出有意义的基因进行RT-PCR验证以及基因敲除验证就需要使用到富集分析了选择正确的库(library,或者
小潤澤·2023-11-06 01:26

React Native自学笔记

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一
gaolei_eit·2023-11-05 19:54

python机器学习融合模型：Stacking与Blending（附代码）_论文_模型竞赛_企业建模

大家好，今天给大家总结归纳了python机器学习融合模型：Stacking与Blending（附代码）。1堆叠法Stacking一套弱系统能变成一个强系统吗？
python机器学习建模·2023-11-05 15:36

Python机器学习算法入门教程

机器学习（MachineLearning，简称ML）是人工智能领域的一个分支，也是人工智能的核心，其涉及知识非常广泛，比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。机器学习的目的是设计、分析一些让计算机可以自动“学习”的算法，最终让计算机拥有像人类一样的智慧，甚至于超越人类。这一结果的实现，要得益于机器学习算法（MachineLearningAlgorithms），它提供了一整套解决问题的方案
别致的SmallSix·2023-11-05 11:01

七步从入门到精通Python机器学习

本文旨在通过七个步骤，使用全部免费的线上资料，帮助新人获取最基本的Python机器学习知识，直至成为博学的机器学习实践者。这篇概述的主要目的是带领读者接触众多免费的学习资源。
qq_38220914·2023-11-05 11:30

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

接着Python机器学习算法入门教程（第一部分），继续展开描述。
别致的SmallSix·2023-11-05 11:57
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他