前言我们常说三个臭皮匠顶个诸葛亮，在机器学习领域中将这个理念应用到极致的技术是boosting，将N多的弱分类器组合到一起，达到一个强分类器的效果，主流代表的算法就是xgboost，当然对于这种集成的思想，还有另外一个技术叫做ensemble，我们通过训练出不同算法的最优单模型，然后综合这些单模型的投票结果，输出最终结果。一般来说，ensemble技术主要有两个好处，可以进一步提升模型的性能可以有
首先进行Blast类型的选择：blastp:将待查询的蛋白质序列及其互补序列一起对蛋白质序列数据库进行查询；blastn:将待查询的核酸序列及其互补序列一起对核酸序列数据库进行查询；blastx:先将待查询的核酸序列按六种可读框架(逐个向前三个碱基和逐个向后三个碱基读码)翻译成蛋白质序列，然后将翻译结果对蛋白质序列数据库进行查询；tblastn:先将核酸序列数据库中的核酸序列按六种可读框架翻译成蛋
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2024-10-29 17:25:14
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参考基因组及注释下载现有比对工具在做mapping之前，都需要下载对应物种的参考基因组做index，而如何选择合适的参考基因组是一件非常重要的事情。现有的参考基因组存储网站三个： ENSEMBL UCSC NCBIUCSC 的命名是hg/mm系列，之前最常用的就是hg19参考基因组了。 ENSEMBL的命名规则则是采用GRCh/m的方式，GRCh37对应hg19，hg38对应GRCh38。 现阶段
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2024-05-11 13:45:39
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作为一个电脑爱好者，当你把程序设计完成后，下一步接着就是要为它撰写一个安装程序。可就在这一步，不少人都曾有过这样的苦恼：一个原来仅仅数百KB的小程序，写好安装程序后竟然变成一、两MB，平白无故长“胖”不少。不过，现在大家不用心烦了，让“快速的INF安装程序产生器”INF-Tool为你分担吧！ 首先，让我们看看INF-Tool到底有什么特长?原来，使用INF-Tool制作出来的安装程序文件非
学习内容
了解可用的基因组注释数据库和存储信息的不同类型
比较和对比可用于基因组注释数据库的工具
应用各种 R 包检索基因组注释
基因组注释对二代测序结果的分析需要将基因、转录本、蛋白质等与功能或调控信息相关联。为了对基因列表进行功能分析，我们通常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符。在这里，我们讨论了您可以获得基因注释信息的方法以
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2024-10-13 19:11:49
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作业要求：在UCSC下载hg19参考基因组，我博客有详细说明，从gencode数据库下载基因注释文件，并且用IGV去查看你感兴趣的基因的结构，比如TP53,KRAS,EGFR等等。
作业，截图几个基因的IGV可视化结构！还可以下载ENSEMBL，NCBI的gtf，也导入IGV看看，截图基因结构。了解IGV常识。 参考基因组--下载地址：UCSC https://genome.ucsc.e
GBase 8s 的基本恢复过程如下：（1）首先恢复元数据。 （2）备份描述控制页面列表列出了用户页面将要被恢复的去向。这些列表的物理地址和 extent 大小将被记录在内存表中。（3）恢复客户端将从磁盘上读取 smart-large-object 页面，并由服务器将其写入控制页 所指定的位置。 其过程如图所示： 另外，在 GBase 8s 进行恢复时，需要用到以下的
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2024-05-14 14:54:00
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机器学习的算法中，讨论的最多的是某种特定的算法，比如Decision Tree，KNN等，在实际工作以及kaggle竞赛中，Ensemble methods（组合方法）的效果往往是最好的，当然需要消耗的训练时间也会拉长。 所谓Ensemble methods，就是把几种机器学习的算法组合到一起，或者把一种算法的不同参数组合到一起。 打一个比方，单个的学习器，我们把它类比为一个独裁者。而
摘自生信技能树中的 直播我的基因组分析 http://www.biotrainee.com/thread-1376-1-1.html我的基因组（五）:测试数据及参考基因组的准备hg19、GRCH37、 ensembl 75 等，基因组各种版本对应关系：http://www.bio-info-trainee.com/1469.html 讲的真全面：首先是NCBI 对应 &nbs
为了分析和预处理TCGA mRNA数据，我最近深入研究了R语言在这一领域的应用。TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个国家癌症研究所和国家人类基因组研究所合作的项目，提供了丰富的癌症基因组数据，尤其是mRNA表达数据。以下将详细叙述我在下载和预处理这些数据时遇到的问题，以及如何解决它们的过程。
### 问题背景
在处理TCGA mRNA数据时，我面临了一系列挑战。这些
顾名思义，node-webkit就是nodejs+webkit。这样做的好处显而易见，核心奥义在于，用nodejs来进行本地化调用，用webkit来解析和执行HTML+JS。快速上手 下载node-webkit 点击这里： https://github.com/ro
基因组注释基因组注释(Genome annotation) 是利用生物信息学方法和工具,对基因组所有基因的生物学功能进行高通量注释,是当前功能基因组学研究的一个热点。基因组注释的研究内容包括基因识别和基因功能注释两个方面。基因识别的核心是确定全基因组序列中所有基因的确切位置。从基因组序列预测新基因,现阶段主要是3 种方法的结合: (1) 分析mRNA 和EST数据以直接得到结果; (2) 通过相似
转录组入门(4)：了解参考基因组及基因注释 在UCSC下载hg19参考基因组，我博客有详细说明，从gencode数据库下载基因注释文件，并且用IGV去查看你感兴趣的基因的结构，比如TP53,KRAS,EGFR等等。 作业，截图几个基因的IGV可视化结构！还可以下载ENSEMBL，NCBI的gtf，也导入IGV看看，截图基因结构。了解IGV常识准备工作参考基因组测序得到的是几百bp的短read， 相
本文主要介绍 Ensemble Learning ，原文浅显易懂，就不翻译了。本文
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2022-08-06 01:09:11
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NavigatorEnsemble methodsBagging meta-estimatorForests of randomized treesRandom ForestsExtremely Randomized TreesParametersParallelizationAdaBoostGradient Tree BoostingClassificationRegressionCase：M
众多不同的数据库所采用的对 Gene 和 Protein 编号的 ID 也是不同的, 所以在使用不同数据库数据的时候需要进行 ID 转换.常用数据库 IDID 示例ID 来源ENSG00000116717Ensemble IDGA45A_HUMANUniProtKB/Swiss-Prot, entry nameA5PJB2_BOVINUniProtKB/TrEMBL, entry nameA2BC
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2024-10-14 14:25:56
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常见的 Ensemble 方法有这么几种：Bagging：使用训练数据的不同随机子集来训练每个 Base Model，最后进行每个 Base Model 权重相同的 Vote。也即 Random Forest 的原理。Boosting：迭代地训练 Base Model，每次根据上一个迭代中预测错误的情况修改训练样本的权重。也即 Gradient Boosting 的原理。比 Baggi
下边是Eric Evans在他的杰作《
领域驱动设计（
Domain Driven Design）》中开创的一套针对Domain Objects的分类法，在你的工作中很可能会遇到这些不同分类的Domain Objects。
Entity: 在不同时刻不同表现形式下具有唯一身份标识的Object，也被人们称为“reference objects”。
一.论文《QuickScorer:a Fast Algorithm to Rank Documents with Additive Ensembles of Regression Trees》是为了解决LTR模型的预测问题，如果LTR中的LambdaMart在生成模型时产生的树数和叶结点过多，在对样本打分预测时会遍历每棵树，这样在线上使用时效率较慢，这篇文章主要就是利用了bit
基因结构其实这个结构不完整，完整的如下：主要注意UTR这个结构真核生物的基因结构包括编码区和非编码区。编码区编码区其实是断裂基因结构，也就是不连续基因。具有蛋白编码功能的不连续 DNA 序列称为外显子，外显子之间的非编码序列为内含子。 每个外显子和内含子接头区都有一段高度保守的一致序列，即内含子5’末端大多数是 GT 开始，3’末端大多是 AG 结束，称为 GT-AG 法则，是普遍存在于真核基因中
