刚刚接触到基因组重组排序算法是研一的时候，由于导师在这方面造诣很高，所以有了初步的了解与接触。希望这篇文章可以让你对基因组重组排序有一个初步的了解。基因组重组概念：是计算生物学的重要领域，其研究目标是寻找最短的重组操作序列，将一种基因组转化为另一种基因组。背景与发展：比较不同生物的基因组，发现他们包含的基因大致相同，但是基因在染色体上的排列次序不同。后来发现，基因组重组一是生物进化的普遍模式，二是
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2024-10-12 16:32:35
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文章目录前言一、解决的函数二、遗传和变异算子1.交叉2.变异源代码 前言Java遗传算法（GA）简单例子 采用的是实数编码一、解决的函数f（x） = x1²+x2²+x3²//计算适应度，函数式的解
public static double fitness(double[] individual, int N) {
double f = 0;
for (i
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2023-09-26 10:00:09
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博客分类：
最近需要学习神经网络，对于神经网络问题的求解其中需要用到遗传算法，所以今天学习了一下遗传算法，主要参看了 这篇博客的文章，同时将其使用C++实现的程序用Java再次实现了一遍，不足之处还请指出多包涵 遗传算法：也称进化算法 。 遗传算法是受达尔文的进化论的启发，借鉴生物进化过程而提出的一种启发式搜索算法。因此在介绍遗传算法前有必要简单的介绍生物进化知识遗传算
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2023-10-25 17:04:14
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简化步骤：1.选择，从给出的染色体种群中选择染色体，由随机数决定：可能多次选取同一个染色体。基于原博客并未做出重大改变。提议：可将变异个体加入而不是替换在种群中，进行多次种群选取（选取数量为开始种群个体数量），并最终保留适应度最高的种群作为下一代。2.交叉。修改提议：将相邻个体交叉改为随机个体交叉。3.变异。4.计算最终种群的最优个体，并打印。详细解释可见原文。针对作者代码略作修改后的代码publ
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2024-04-08 14:46:52
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目录前言一、查找算法1.顺序查找（线性查找）2.二分查找二、排序算法1.冒泡排序2.直接选择排序3.插入排序4.直接插入排序···三、链表的基础操作1.链表的创建2.移除链表元素3.设计链表4.ListNode temp = head 与 ListNode dumpyNode = new ListNode(0) 的区别四、树的基础操作1.二叉树的定义2.二叉树的递归遍历，前中
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2023-07-21 16:20:43
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一个试管中就可以装下1万亿台，运算速度每秒钟可以达到10亿次，而它所需要的能量仅仅是传统电脑的10亿分之一，DNA计算机到底是什么？ 为什么DNA能够进行计算？你听说过用DNA计算机来进行人工智能计算吗？你听说过用DNA计算机来检测癌症么？ ——新石器公园本篇博客内容来自一个试管中就可以装下1万亿台，运算速度每秒钟可以达到10亿次，而它所需要的能量仅仅是传统电脑的10亿
目录动态时间规整算法: 从DTW到FastDTW总结：简介[^1]DTW[^1]FastDTW：使用多级粗化的方法[^1]结果 动态时间规整算法: 从DTW到FastDTW总结： FastDTW作者对DTW的改进点很巧妙！先通过举例说明在一些情况下目前现有的方法对DTW改进的缺陷，然后阐述自己的算法如何避免这些缺陷，最后还在三个数据集上证明在较长时间序列数据中取得线性复杂度。
说明在做算
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2023-12-09 13:54:16
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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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选择排序适合以下场景：小规模数组：相比其他高效的排序算法（如快速排序、归并排序），选择排序在小规模数组上的性能较好
原创
2024-02-21 14:12:22
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冒泡排序适合以下场景：小规模数组：冒泡排序在小规模数组上的性能较好。当数组元素数量较小时，冒泡排序可以是一个简单而有效的选择。简单实现：冒泡排序是一种直观且易于理解的排序算法，实现起来相对简单。它通过不断地比较和交换相邻元素来进行排序，因此逻辑简单。稳定性要求：冒泡排序是一种稳定的排序算法，即相等元素的相对顺序不会改变
原创
2024-02-21 14:12:35
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快速排序适合以下场景：大规模乱序数组：快速排序在平均情况下的时间复杂度为 O(nlogn)，相较于其他排序算法，它在处理大规
原创
2024-02-21 14:12:54
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# 实现Java基因算法分表
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“Java基因算法分表”。本文将指导你如何实现这一任务，并通过表格、代码示例和流程图来帮助你理解整个过程。
## 整体流程
首先，让我们通过以下表格来展示整个实现Java基因算法分表的流程：
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-06-05 07:41:43
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现在做生物和医学的，很多都可能会和各种组学数据打交道。其中表达谱数据总是最常用的，也是比较好测的。即使在工作中不去测序，也可以利用已有的数据库去做一些数据挖掘，找一找不同表型（比如癌症）对应的marker或者调控的通路。这里跟大家推荐一款分析表达谱数据的神器GENE-E，亲测比较好用，满足常用需求，可以做各种热图，聚类，箱图，相似分析和标记筛选等等，而且非常小巧。  
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2024-07-30 20:33:23
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什么是遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的灵感来自于达尔文生物进化论的生物进化过程——“物竞天择，适者生存”，是一种模拟自然界进化过程的蕴含遗传学机理的进化算法（Evolutianary Algorithm, EA），用于“高效解决困难的优化问题”，简单地说，就是用来搜索最优解的。遗传算法的一般过程 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开
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2024-06-28 12:48:28
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前两天我们对GEO数据库来了一个大致的
介绍GEO数据集详细介绍GEO数据库介绍 (一)
。
我们对于目标数据集，我们做的第一个事情就
是差异分析，来寻找有差异的结果。
所有的表达芯片做的差异表达分析都是基于limma的算法来的。
我们今天介绍的这个GEO2R也只是把这个算法更加方便使用了而已。
PS：GEO2R只
【代码】广度优先算法代码示例。
原创
2024-04-18 12:09:15
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# BP算法Python代码示例
## 1. 概述
在机器学习领域中，BP算法（Backpropagation Algorithm）是一种用于训练人工神经网络的常用技术。它通过反向传播误差来更新网络的权重和偏置，从而使得网络能够逐渐逼近期望的输出。
本文将以Python代码示例的形式，教会你如何实现BP算法。我们将分为以下步骤进行讲解：
1. 数据准备和预处理
2. 网络结构定义
3. 前
原创
2023-12-16 06:54:43
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文章目录免疫组库高通量分析工具：IGoR题记摘要背景结果重组方案的概率分配V(D)J重组的推断方案的退化/退步分析与其他方法比较体细胞超突变讨论方法IGoR方法概述胚系基因比对和方案枚举序列分析学习算法超突变间的关联性译者简介猜你喜欢写在后面 免疫组库高通量分析工具：IGoRMarcou Q , Mora T , Walczak A M . High-throughput immune repe
# 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
在以上示例中，我们创建了一个类的实例，并调用方法对输入数组进行插入排序。最后输出结果。插入排序适合以下场景：小规模数
原创
2024-02-21 14:13:44
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