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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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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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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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
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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# 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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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
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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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
# 使用LASSO算法筛选关键基因
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）算法是一种常用于特征选择和回归分析的方法，可以帮助我们筛选出与目标变量相关性最高的特征。在生物信息学领域，LASSO算法经常被用来筛选出重要的基因，帮助研究人员理解基因与疾病之间的关联。
## LASSO算法原理
LASSO算法通过对目标函数加入L1
原创
2024-05-19 04:04:56
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1. 场景描述一直做java，因项目原因，需要封装一些经典的算法到平台上去，就一边学习python，一边网上寻找经典算法代码，今天介绍下经典的相关性算法，算法原理就不介绍了，只从代码层面进行介绍，包含：rest接口、连接mpp数据库、回传json数据、下载图片及数据。（python聚类算法解决方案（rest接口/连接mpp数据库/回传json数据/下载图片及数据））2. 解决方案2.1 项目套路（
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2024-04-14 13:43:12
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之前给大家介绍过单表超大的时候，需要分表，一般都是用主键进行hash，或者直接用雪花算法生成全局唯一id，然后按2^n取模，把一张超多数据的表，分成2^n个表。这个时候，问题来了：
如果一个业务里有多个key，例如订单中心，有buyer_id、order_id、seller_id等，我们希望相关的业务都入到同一个库或者同一个表，这样能减少跨库、跨表操作，增加效率。这该怎么办呢？
原创
2021-07-12 14:58:12
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亲爱的同学们~~~今天给大家介绍一个超牛的解决方案，我第一次知道的时候都惊呆了！这就是~~~基因 法算 之前给大家介绍过单表超大的时候，需要分表，一般都是用主键进行hash，或者直接用雪花算法生成全局唯一id，然后按2^n取模，把一张超多数据的表，分成2^n个表。这个时候，问题来了：如果一个业务里有多个key，例如订单中心，有buyer_id、order_id、seller_id等，我们希
原创
2021-03-18 21:45:05
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转基因、基因敲入/敲除动物技术已经成为现代生命科学基础研究和药物研发领域不可或缺的重要技术，该技术从上世纪七八十年代诞生以来，至今已有近四十年的历史，经典技术如DNA原核显微注射、胚胎干细胞显微注射技术一直以来经久不衰，在小鼠模型构建方面日趋完善，并且如同剪切酶和抗体等常规分子生物学试剂的制备技术一样，逐渐从基础研究实验室转向商业模式，成为一项高度标准化的新兴产业，催生了数以百计的创新药物和数以
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
1、介绍 遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，通过模拟自然进化过程搜索最优解。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体
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2024-09-20 14:44:48
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