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搜索资源列表

  1. Jstacs-源码

  2. 描述 序列分析是生物信息学的主要主题之一。 现有的几个库将生物学序列的表示与精确和近似模式匹配以及比对算法结合在一起。 我们介绍Jstacs,这是一个开放源代码Java库,它专注于生物学序列的统计分析。 Jstacs包含序列数据的有效表示形式,并提供了许多统计模型的实现方式,以及用于参数学习的生成性和判别性方法。 使用Jstacs,可以在测试数据集上或通过评估多种性能指标的交叉验证实验来评估和比较分类器。 由于其严格的面向对象设计,Jstacs易于使用且易于扩展。 有关更多信息,包括API文档
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-22
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:weixin_42138788
  1. bioinformatics:课程信息库-源码

  2. 生物信息学 基于本书算法的代码:《及其有关Coursera和Stepik的课程
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:945152
    • 提供者:weixin_42108054
  1. Bioinformatics:各种生物信息学相关算法的实现-源码

  2. 生物信息学 各种生物信息学相关算法的实现 酵母染色体数据取自
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-08
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42118160
  1. coursera-ucsd-bioinfo-3-源码

  2. Stepik练习-Coursera生物信息学III-UC Sandiego 运行所有测试 pytest --cov=. --cov-report=html --cov-report=term-missing 在本课程中,我们将学习用于对齐不同序列的算法 第一周 路线问题转化为“曼哈顿旅游”问题,即在矩形网格图中找到一条路径,该路径可以通过大多数旅游景点。 为了找到通过大多数旅游景点的路径,我们使用了动态编程。 想象一下该图包含n个节点和m个边。 每个边缘都会有一个得分,具体取决于边缘是否连接到
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:31744
    • 提供者:weixin_42143221
  1. 生物信息学算法-源码

  2. 欢迎! 该存储库包含我在Phillip Compeau和Pavel Pevzner撰写的《生物信息学算法:一种主动方法》中算法的许多实现。 已针对rosalind.info(与文本相对应的网站)上的数据集测试了该存储库中的每个文件。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:38912
    • 提供者:weixin_42126865
  1. 博客:有关计算机科学和计算生物学的详细笔记和随机思想的集合-源码

  2. 你好! 我是在纽约工作的科学家。 在下面,您会发现我在学习和工作过程中随机记录的笔记。 尽管大多数注释是关于计算机科学的核心思想(数据结构和算法,强化学习和计算几何),但也有一些是关于分子生物学和生物信息学的思想。 我写了笔记是为了深入理解这些知识领域中的基础思想。 我在这里提炼它们以供将来参考。 如果发现任何错误(错误或困难),请随时打开具有所需修复程序的PR。 如果目前还不清楚,那么这种博客格式的灵感来自 计算机科学[WIP] 摘录了计算机科学中一些最优雅的想法。 该系列目前偏向于展示
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-18
    • 文件大小:223232
    • 提供者:weixin_42126399
  1. 生物信息学工作:学习生物信息学的工作完成了!-源码

  2. 生物信息学工作 该存储库包含几个不同的python和R脚本,其中包含生成的算法以学习和有效地自动化生物信息学任务。 生物学与程序设计 UCSD提供的课程 BMP-生物学符合编程,请参阅BMP.md文件以获取使用每种算法的注释和理由。 编程语言:Python 生命科学的数据分析 哈佛提供的课程 .gitignore文件包含所有道具材料,并被过滤掉。 文件夹包含我用来完成课程分配的所有算法和技术。 编程语言:R
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-17
    • 文件大小:962560
    • 提供者:weixin_42162216
  1. Bioinformatics-1:在DNA中查找隐藏的消息-源码

  2. 在DNA中查找隐藏的消息(生物信息学I) 本课程开始一系列课程,说明现代生物学中计算的功能。 请加入我们在生物信息学前沿的研究,以寻找DNA中隐藏的信息,而无需穿上实验服。 在课程的前半部分,我们将研究DNA复制,并提出一个问题:DNA复制在基因组中的何处开始? 我们将看到,仅使用一些简单的算法即可在基因组中寻找隐藏的信息,从而可以回答许多细菌的这个问题。 在课程的后半部分,当我们询问哪种DNA模式在分子钟中发挥作用时,我们将研究另一个生物学问题。 您体内的细胞设法维持昼夜节律,但是如何在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:34816
    • 提供者:weixin_42164702
  1. 生物信息学工具:用于生物信息学和基因组学研究的有用算法和脚本的集合-源码

  2. 生物信息学工具 为生物信息学和遗传学研究编写的有用算法和脚本的集合。 要求 Python 3.7以上 目录 结盟 为核苷酸和氨基酸序列找到最佳局部或全局比对的程序。 global_align.py 比对两个核苷酸序列的Needleman-Wunsch算法。 用法 global_align.py [fasta] -m [match] -s [mis] -d [indel] 必填参数 fasta:包含用于比对的序列数据的文件,用“>”表示 -m / --match:每次比赛的比对得分
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:27648
    • 提供者:weixin_42156940
  1. BioAlgo:从头开始的生物信息学算法-源码

  2. 从头开始的生物信息学算法 此存储库包含用于Python的代码,这些代码来自于生物信息学算法: Compeau和Pevzner的主动学习方法。 用于教育目的 有关更多信息,请参见项目Wiki。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:27648
    • 提供者:weixin_42144199
  1. TESSA:映射TCR曲目的功能范围-源码

  2. 泰莎 介绍 Tessa是将T细胞受体(TCR)序列分析与T细胞转录组整合的贝叶斯模型。 通过最近开发的同时提供每个T细胞的TCR序列和RNA序列的单细胞测序技术,Tessa绘制了TCR谱库的功能图谱,并产生了理解人类对疾病的免疫React的见识。 作为tessa的第一部分,在贝叶斯算法之前采用BriseisEncoder来捕获TCR序列特征并创建数值嵌入。 有关更多详细信息,请参阅我们的论文: ,Zhang,Z.,Xiong D.,Wang,X.等。 2021。 寻找更多生物信息学工具的研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-11
    • 文件大小:27262976
    • 提供者:weixin_42164702
  1. 问题解决方案最大权重子矩阵MWS--源码

  2. 实用程序最大重量子矩阵(MWS)的Pfa-Résolution:随机优化算法(ROA),遗传算法(GA)和进化规划(EP) 癌症是由遗传变化(例如DNA的体细胞突变)引起的所有疾病的名称。 这些突变发生在细胞分裂过程中。 基因组测序是一种已用于分析体细胞突变的技术。 因此,为了应对这些体细胞突变,启动了许多项目,例如国际癌症基因组联盟,其目的是绘制最危险的癌症类型的基因突变图。 为了评估来自这些项目的数据,生物信息学的挑战之一是要找出导致肿瘤发生的驱动子突变与乘客突变之间的区别,已知这些突变是
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:6144
    • 提供者:weixin_42097450
  1. museqa:使用混合并行计算的多序列比对器-源码

  2. 穆塞卡 Museqa,发音为moo-zee-kah ,是用于混合并行计算环境的多序列比对器。 动机 在生物信息学中,多种生物序列的整体比对至关重要。 这使生物学家能够了解许多不同物种之间的进化关系。 但是,对该问题的最佳解决方案在计算上是困难的,即,如果序列的数量或此类序列的大小任意大,则不能及时执行。 作为替代方案,已经出现了几种方法作为对该问题的启发式方法。 该项目的重点是在其三个单独的步骤中使用混合并行计算探索和实现渐进式比对启发法。 系统发育树生成; 最后是渐进式对齐本身。 该启发
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42128270
  1. 生物信息学:处理遗传序列以从中获得相关信息的算法-源码

  2. 生物信息学(正在进行中) 该存储库是关于与生物信息学问题解决方案相关的脚本的。 每个脚本执行不同的功能,以便从基因组或生物学数据中分析和提取有价值的信息。 此处要考虑的问题分别来自加利福尼亚大学圣地亚哥分校的Coursera专业化课程和“生物信息学”和“生物学与程序设计:初学者的生物信息学”课程。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42102220
  1. yaqiangcao.github.io:我的笔记本用于算法,编程,表观遗传学,单细胞NGS,3D基因组和生物信息学-源码

  2. yaqiangcao.github.io:我的笔记本用于算法,编程,表观遗传学,单细胞NGS,3D基因组和生物信息学
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:weixin_42132598
  1. R中的统计方法和机器学习:这是一项旨在以幼稚的方式帮助理解统计方法和机器学习的计划。 您会发现阐明概念所需的脚本和理论内容,特别是对于生物信息学的学生-源码

  2. R的统计方法与机器学习 此回购协议的创建和组织旨在作为迷你指南,供没有或只有很少计算机科学背景(尤其是生物信息学)背景的学生使用,以使他们有一个总体思路并理解统计学的基本概念,从而为朝多元统计和最终的机器学习算法。 我们已经针对存储库中提供的路径编写了R脚本,并在脚本编写过程中使用了相应的csv文件。 下载我们的代码,在我们精心注释的脚本中查看该过程如何工作。 访问我们的 ,该旨在通过提供我们学习的各种来源以及我们在研究概念和脚本时所获得的实际结果的图像,来增强您对概念的理解。 我们试图确
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-08
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:weixin_42157188
  1. 实验室生物信息学:大学工作。 适用于长DNA序列的近似比对仪。 通过最小化器和MinHash从k-mers估计Jaccard相似度,然后将其用作序列身份代理-源码

  2. 将长读映射到大型参考数据库 这是FER( )上的生物信息学课程的一个项目。 描述实现算法的论文可以在 找到,其C ++实现。 随着作者对算法的改进,C ++实现似乎与本文的描述有所不同。 安装 该程序的依赖项全部捆绑在./pom.xml ,因此将自动下载。 您只需要在计算机上安装Maven。 从项目根目录运行mvn package应该足以将程序安装在./target下。 运行程序 该程序需要两个参数,即FASTA文件格式的引用和查询(提供的FASTA文件不应包含任何注释)。 您可以通过发出
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42153793
  1. bio:.NET的生物信息库-源码

  2. .NET生物 .NET Bio是具有常见生物信息学功能的开源库,旨在简化生命科学应用程序的创建。 核心库为通用文件类型实现了一系列文件解析器和格式化程序,为诸如NCBI BLAST之类的常用Web服务提供了连接器,以及用于比较和组装DNA,RNA和蛋白质序列的标准算法。 还包括示例工具和代码片段。 建立状态 Linux 视窗 Mac OS X 在您的应用程序中使用.NET Bio .NET Bio二进制文件使用分发: 包括所有核心API和Web服务支持。 PM> Install-
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:88080384
    • 提供者:weixin_42177768
  1. delta:Delta是在Go中实现的命令行差异工具-源码

  2. 三角洲 Delta既是Go库又是用于文本差异的命令行实用程序。 差异可以在浏览器中显示,也可以使用--cli标志在命令行中--cli 。 安装 brew install octavore/tools/delta 描述 Delta实现了两个差异函数:Smith-Waterman和直方图差异。 是一种动态编程算法,用于对齐两个序列,在这种情况下为文本序列。 它起源于生物信息学,用于比对DNA序列。 是一种diff算法,它首先在JGit实现,然后移植到git ,在这里可以与git diff --h
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:153600
    • 提供者:weixin_42136826
  1. 深度学习:适用于《深度学习》的Python,该书为《深度学习》(花书)数学推导,原理剖析与源码等级代码实现-源码

  2. 深度学习 《深度学习》是深度学习领域唯一的综合性图书,全称也叫做深度学习AI圣经(深度学习) ,由三位全球知名专家Ian Goodfellow,YoshuaBengio,AaronCourville编着,全书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数,概率论,信息论,数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络,正则化,优化算法,卷积网络,序列建模和实践方法等,并研究了某种自然语言处理,语音识别,计算机视觉,在线推荐系统,生物信息学以及视
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:29360128
    • 提供者:weixin_42132359
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