基因组（genome）的范畴包括 Nuclear or Chromosomal genome .Mitochondrial genome Chloroplast genome . Virus genome在活细胞中B-DNA双螺旋结构占据主导地位A-DNA结构在脱水样品中占主导，与双链RNA和DNA / RNA杂合体相似在含水环境中，包括细胞中的大部分DNA，BDNA是最
# 基于RF机器学习算法筛选特征基因的探索
在生物信息学和基因组学的研究中，特征选择是一个至关重要的步骤。使用随机森林（Random Forest, RF）算法可以有效地筛选出影响基因表达的重要特征。本文将介绍RF算法在特征筛选中的基本原理，并提供相应的Python代码示例。
## 什么是随机森林算法？
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多棵决策树并取它们的平均值来进行预测。它具有高准确性
Hub gene在生物学研究中是一个高频词汇，它不仅在Frontier这类优秀期刊中被用来疯狂的灌水，更会在Nature，Cell这种顶级期刊中出现。1. 什么是Hub gene Hub gene 是对某一生物学过程起到重要调控作用的基因。而在具体的科研工作中，hub gene 则常常被定义为对差异表达基因集合（DEGs）具有最强调控作用的基因。2. 为何要寻找Hub gene hub gene往
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2023-09-27 06:23:30
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原文公众号：一起实验网对下述分析方法感兴趣或者没有研究思路的小伙伴，欢迎踊跃探讨！分享一篇2022年9月发表在FrontPhysiol（IF：4.755）的文章《Identificationofhubgenesassociatedwithacutekidneyinjuryinducedbyrenalischemiareperfusioninjuryinmice》（PMID:36246123），作者
原创
2022-11-02 09:37:42
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一、k-NN法这种概率密度函数估计的方法是这样的：在以特征向量x为中心的一个邻域里，固定落入邻域中的样本的个数k(n)。这可以通过下面的方法实现：在一个合适的距离尺度下，逐渐增大包围x点的区域体积，直到有k个样本点落入这个区域中。这就是x周围离它最近的k(n)个样本。在这k(n)个样本中，数量最多的种类就可以看作样本x的类型。当然k的选取也很重要。随着k的增加，k-NN的错误率将逐渐贴近贝叶斯错误
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2023-12-04 19:33:02
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正负筛选的发展（用途）正负选择系统是基因打靶的常用筛选方法之一。为了更好地筛选发生同源重组的克隆，1988年Mansour等人设计了正负双向选择系统(positive-negative-selection PNS), 解决了定点整合与随机整合的鉴别问题。正负筛选原理同源重组时，只有载体的同源区以内部分发生重组，同源区以外部分将被切除。随机整合时，是在载体的两端将整个载体连入染色体内。置换型载体含有
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2024-09-05 16:36:57
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上海2018年10月9日电 /美通社/ -- 近日，2018首届 RFC 机器人创始人影响力峰会在上海举行，RFC 全称是中关村双创服务机器人创始人联盟，为目前国内最大的服务机器人联盟。科沃斯机器人作为全球最早的服务机器人研发与生产商之一，凭借二十年的科研实力和产品创新获封“2018服务机器人年度领军企业”大奖，致力于让用户轻松享受由机器人参与的现代智能家居生活。
首届R
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2023-07-28 21:18:29
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麻省理工学院的研究人员开发了一种机器人，它将视觉与射频（RF）传感结合起来，以寻找和抓取物体，即使它们被隐藏在视野之外。这项技术可以帮助电子商务仓库任务的执行。文献发表在ICRA 2021：Robotic Grasping of Fully-Occluded Objects using RF Perception (MIT Fadel Adib团队) &nb
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2024-01-15 06:32:33
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本文来讲述一下机器学习中常见的一种集成学习算法——随机森林。随机森林（Random forest）随机森林的定义随机森林是一种集成学习算法，也可以说是一种特殊的Bagging算法，随机森林中将决策树作为基分类器放到Bagging中最后得到随机森林。对于随机森林，顾名思义，就是用一个随机的方式去建立一个森林，而森林又是有无数个决策树构成的，并且随机的意义在于整个森林中的所有决策树是没
原创
2023-03-03 06:31:08
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论文https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-022-0845...
原创
2022-03-28 10:09:56
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机器学习筛选特征基因的过程是一个集成了数据科学、统计学习和生物信息学的综合性分析任务。通过机器学习方法选择特征基因，不仅能提高分类模型的性能，还能为基因功能的研究提供重要线索。本文将对这一过程进行详细探讨，涵盖从业务场景分析到扩展应用的各个环节。
## 背景定位
在生物医学领域，随着基因组测序技术的快速发展，我们能够获取大量的基因表达数据。这些数据通常包含了成千上万的特征（基因），然而在实际模
下面就举一个遗传算法的具体实例，求Rastrigin函数的最小值。1.Rastrigin's 函数 在遗传算法中，经常使用一个函数来测试遗传算法，这个函数就是Rastrigin函数，对于有两个独立变量的Rastrigin函数，其定义的形式如下： 遗传算法工具箱中提供了一个M文件，就是这个函数的实现，这个
1. 基因数目预测的主流软件 GENSCAN就是一个经典的基因预测软件。1996年由MIT的Chris Burge开始编写这个软件程序。当时，Burge的许多同事主张采用比较的方法，他们随机选取一个最新测序基因组中基因的DNA序列，与数据库中已存在的基因进行联配。但是Chris Burge认为：“利用人类基因组所获知的信息，可能不能发现某些新的基因。” 他还积极吸取了加州大学计算机研究人员Dav
用limma对芯片数据做差异分析 用limma对芯片数据做差异分析 jmzeng 2016年3月12日 用基因芯片的手段来探针基因表达量的技术虽然已经在逐步被RNA-seq技术取代，但毕竟经历了十多年的发展了，在GEO或arrayexpress数据库里面存储的全球研究者数据都已经超过了50PB了！实在是很可观，里面还是有非常多等待挖掘的地方！现在我们要讲的就是基因表达芯片数据的一种分析方式，差异分
这期继续补充一下转录组高级分析内容之一的筛选Hub基因，这个模块在 SCI 文章中也是经常出现，并且很多文章也是直接作为文章的两点来分析的，现在就介绍一下这部分的内容该怎么分析？前言我们在分析 WGCNA 之后获得了几个基因模块，但是发现基因仍然很多，需要进一步筛选基因与表型相关的基因，那么今天就介绍一下 Hub 基因，那么什么是 Hub Genes呢？在这样的网络中，高度连接的基因被称为枢纽基因
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2023-11-06 16:20:34
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#本地在Windows上安装Git在Windows上使用Git，可以从Git官网直接https://git-scm.com/downloads下载,然后按默认选项安装即可。装完成后，在开始菜单里找到“Git”->“Git Bash”，蹦出一个类似命令行窗口的东西，就说明Git安装成功！安装完成后，还需要最后一步设置，在命令行输入：$ git config --global user.name
基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片/组织芯片/糖芯片/其他芯片。这三个属于微阵列芯片。 芯片实验室属于微流控芯片。 基因芯片按照探针的不同分为寡核苷酸微阵列和cDNA微阵列。寡核苷酸微阵列——更常用。 基因芯片技术的基础是DNA杂交技术。 核酸分子固相杂交方法：正向杂交和反向杂交(基因芯片的前身)。 反向杂交固定的是探针，用样品去检测。 正向杂交固定的是样品，用探针去检测。 基因芯片流程：1.样品制
✅ 检查Cytoscape和Java版本：cytoHubba需要较新版本的Cytoscape和Java环境支持。完成安装：Cytoscape会自动开始安装过程。App Manager…
Resistify是一个用于快速且准确地注释植物中的NLRs（Nucleotide-binding domain Leucine-rich Repeat，核苷酸结合域富含亮氨酸重复序列）并提供准确结构分类的工具。NLRs是植物先天免疫系统的关键组成部分，具有显著的存在/缺失变异和序列多样性。Resi
原创
2024-08-06 10:09:03
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这篇文章是撸主要介绍人脸识别经典方法的第一篇，后续会有其他方法更新。特征脸方法基本是将人脸识别推向真正可用的第一种方法，了解一下还是很有必要的。特征脸用到的理论基础PCA在另一篇博客里：特征脸(Eigenface)理论基础-PCA(主成分分析法) 。本文的参考资料附在最后了^_^步骤一：获取包含M张人脸图像的集合S。在我们的例子里有25张人脸图像（虽然是25个不同人的人脸的图像，但是看着
