作者：林骥很多分析思维模型，本质上都是在研究人的行为。下面介绍的 RFM 分析思维模型，本质上也是在研究人的行为。1. 模型介绍美国有一个叫 Arthur Hughes 的研究所，从客户数据库中发现了 3 个神奇的要素：（1）Recency 最近购买时间，离得越近，价值越大。（2）Frequency 累计购买次数，次数越多，价值越大。（3）Monetary 累计购买金额，金额越高，价值越大。将这
MEME 安装我的一些基本环境CentOS 7.8Bash 4.2.46gcc 9.1.0并行依赖 / MPICH安装若需要并行计算的话，在安装MEME之前，需要先安装下面两个软件之一：OpenMPI from http://www.open-mpi.org
MPICH from http://www-unix.mcs.anl.gov/mpi/mpich
因为MPICH 有详细
1.1 Memetic算法的基本思想 在讲Memetic算法之前，我们先来了解一下meme。 基于图中内容，Mosato（1989）提出了Memetic算法。那么，Memetic算法出现的原因是啥呢？Memetic算法是啥呢？那在讲Memetic算法之前，我们先来稍微回忆一下遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等这些进化算法以及群体智能优化算法，这些算法有啥共性呢？好吧，共性其实很多。这里我想讲
MEME(Motif-based sequence analysis tools)使用说明MEME是用于从一堆序列中搜索功能结构域的工具。比如说当你拿到了许多CHIP-chip或者CHIP-seq的数据，当分析出峰所处的位置之后可以得到一些这些峰所代表的序列，这就是蛋白质与DNA相到作用所保护下来的片段。所以使用MEME搜索其中非常相似的序列片段就可能是有一定功能的结构域。所以，MEME的输入必须
MEME是用于从一堆序列中搜索功能结构域的工具。比如说当你拿到了许多CHIP-chip或者CHIP-seq的数据，当分析出峰所处的位置之后可以得到一些这些峰所代表的序列，这就是蛋白质与DNA相到作用所保护下来的片段。所以使用MEME搜索其中非常相似的序列片段就可能是有一定功能的结构域。所以，MEME的输入必须至少有一个Pearson/FASTA格式的序列文件。命令：meme <dataset
今天给大家介绍一下常用检测性能的10个基本命令。1. uptime$ uptime
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02该命令可以大致的看出计算机的整体负载情况，load average后的数字分别表示计算机在1min、5min、15min内的平均负载。2. dmesg | tail$ dmesg | tail
[
导语前前后后找了不少方法途径，最后还是“通过充值解决问题”。使用奶牛快传来分发 TBtools 软件以及相关数据库，可以确保每个人都快速获得文件，经过国内国外多地多点测试，一般速度可以有 3Mb/s 以上。后续所有 TBtools 相关文件，都会通过这一通道提供。软件快速下载通道通过奶牛快传下载，打开链接可以看到（注意，数字越大，版本就越新）。双击该文件夹，并在其中下载电脑操作系统对应平台的安装器
类似篇：转录因子motif TSS区域富集分析 | motif enrichment | HOMER | FIMO | MEME 一个新的领域，现在我关注的是可变剪切调控因子，如PTBP1，它们有特定的RNA结合motif，类似TF。 相同点： 都是蛋白质的序列结合区域 有特定的序列motif 不同 ...
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2021-08-08 23:12:00
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欢迎关注”生信修炼手册”!MEME是一个motif分析的工具箱，提供了多种相关工具，网址如下http://m
原创
2022-06-21 06:09:10
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消息鉴别码可以确认自己收到的消息是否就是发送者的本意，也就是说，使用消息鉴别码可以判断消息是否被篡改，以及是否有人伪装成发送者发送该消息。消息鉴别码实现鉴别的原理是,用公开函数和密钥产生一个固定长度的值作为认证标识,用这个标识鉴别消息的完整性。使用一个密钥生成一个固定大小的小数据块,即MAC，并将其加入到消息中,然后传输。接收方利用与发送方共享的密钥进行鉴别认证等。一、消息鉴别码的定义：消息鉴别码
背景当我们使用 CentriMo 进行motif 富集后，如采用下面的命令$ centrimo -oc test test.500l.fa $meme_motif会在test目录产生三个文件（centrimo.html，centrimo.tsv，site_counts.txt），用浏览器打开centrimo.html后，点击motif id前面的复选框后，会在左边位置的文本框显现出motif匹配
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2021-03-16 19:42:04
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欢迎关注”生信修炼手册”!对于de novo motif分析而言，我们只需要提供序列就可以了。由于peak的
原创
2022-06-21 06:09:29
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说到富集分析，做生信的童鞋立刻就会想到基于差异基因数目的普通富集分析、基于基因排名的GSEA这两大类功能富集分析方法。但这只是富集分析的两种常见形式，富集分析的概念要更广。基于差异基因数目 这一类富集分析是最简单的富集方法，只关心基因集的富集比例，我们一般称为ORA（Over-Representation Analysis，过表达分析）；GSEA类方法更进一层，还关心基因集在打分排序中的分布情况，
欢迎关注”生信修炼手册”!MEME-ChIP是一款综合性的motif分析软件，集成了以下几款软件MEMEDR
原创
2022-06-21 06:09:35
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目录SMART原则SMART原则简介SMART原则详解SMART原则一 S（Specific）——明确性SMART原则二 M（Measurable）——衡量性SMART原则三 A（Attainable）——可实现性SMART原则四 R（Relevant）——相关性SMART原则五 T（Time-based）——时限性SMART原则举例说明SMART原则SMART原则（S=Specific、M=Me
我们在工作中经常会存储一些mkv格式的视频，但是mkv格式是一种封装格式，如果要用pr剪辑视频的话是不能直接导入的，而我们通常把mkv格式转换成mp4再导入到pr进行剪辑。这就是我们常用的先解封再导入的方法，接下来就教你用迅捷视频转换器快速转换视频格式。第一步：首先打开软件并把mkv格式的视频添加到软件中。添加的方法有很多种，可以点击软件左上角的“添加文件”或“添加文件夹”按钮，也可以用拖拽的方式
服务简介:生物信息学分析生物信息学(Bioinformatics)是研究生物信息的采集、处理、存储、传播，分析和解释等各方面的学科，也是随着生命科学和计算机科学的迅猛发展，生命科学和计算机科学相结合形成的一门新学科。它通过综合利用生物学，计算机科学和信息技术而揭示大量而复杂的生物数据所赋有的生物学奥秘。WGS分析方案流程全基因组重测序是对已知基因组的物种进行不同个体的基因组测序，重测序的目标是得到
文章目录MemAE原文地址论文阅读方法初识相知回顾代码 初识深度自编码器被广泛地用于无监督异常检测领域，但它存在一个问题：对于一些异常区域往往也能重构得很好，从而导致错误的检测结果。 本文给AE新增了一个Memory模块，构建MemAE：给定输入，将编码结果作为query去检索Mem模块中最相似的一项进行重构。在训练阶段，更新Mem模块中的内容构建正常样本的原型元素(prototypical e
MEME 是一款用于研究 Motif 的 组合工具套。Motif 是指在一组序列中重复出现的相似的序列模式（pattern）。MEME包含多个小工具，如 MEME、STREME、 CentriMo、 AME、 FIMO、 Tomtom 等等。MEME 工具套的功能全面，包括 挖掘 Motif（Motif Discovery）、富集 Motif（Motif Enrichment）、查询 Motif（
一、TomcatTomcat Connector(Tomcat连接器)有三种运行模式：bio、nio、apr。1、BIO模式 阻塞式I/O操作，表示Tomcat使用的是传统Java I/O操作(即java.io包及其子包)。Tomcat7以下版本默认以BIO模式运行。 由于每个请求都要创建一个线程来处理，线程开销较大，并且也不能处理高并发的场景。是三种模式中性能最低的。BIO模式启动tomcat看
