批次校正样本 pool样

2024-10-17

混合（Pooling）样本测序研究

目录 1.混合测序基础 2. 点突变检测 3. BSA 4. BSR 5. 混合样本GWAS分析 6. 混合样本驯化研究 7. 小结 1.混合测序基础测序成本虽然下降了,但对于植物育种应用研究来说还是很高,动不动就上百群体,小小植物个体价值又低,测完了很可能后面就用不到了.这时,混合样本测序是一种省钱的好办法. 混池测序(Pool-seq)相对于GWAS或其他精细定位策略而言,其实是一个初定位产品,其结果很有可能是跟性状相关的候选区域. 概念: 混合样本测序一般是选择表型极端或目标性状差异的个

Metabolic Signatures of Cystic Fibrosis Identified in Dried Blood Spots For Newborn Screening Without Carrier Identification (文献分享一组-孔楠楠)

题目:Metabolic Signatures of Cystic Fibrosis Identified in Dried Blood Spots For Newborn Screening Without Carrier Identification(新生儿筛查(不含携带者鉴定)中使用干血片鉴定囊性纤维化的代谢特征) 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:December 3, 2018 DOI:10.1021/acs.jproteome.8b00351

caffe中lenet_train_test.prototxt配置文件注解

caffe框架下的lenet.prototxt定义了一个广义上的LeNet模型,对MNIST数据库进行训练实际使用的是lenet_train_test.prototxt模型. lenet_train_test.prototxt模型定义了一个包含2个卷积层,2个池化层,2个全连接层,1个激活函数层的卷积神经网络模型,模型如下: name: "LeNet" //神经网络的名称是LeNet layer { //定义一个网络层 name: "mnist" //网络层的名称是

A Game of Thrones(2) - Catelyn

Catelyn had never liked this godswood(神木林). She had been born a Tully, at Riverrun far to the south, on the Red Fork of the Trident(三叉戟:三叉线). The godswood there was a garden, bright and airy(空气的:通风的), where tall redwoods spread dappled shadows across

Tensorflow实例：利用LSTM预测股票每日最高价（一）

RNN与LSTM 这一部分主要涉及循环神经网络的理论,讲的可能会比较简略. 什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与

Tensflow预测股票实例

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基于python的机器学习实现日元币对人民币汇率预测

## 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' ##设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ##设置正常显示符号 ## 导入

Tensorflow读取文件到队列文件

TensorFlow读取二进制文件数据到队列 2016-11-03 09:30:00 0个评论来源:diligent_321的博客收藏我要投稿 TensorFlow是一种符号编程框架(与theano类似),先构建数据流图再输入数据进行模型训练.Tensorflow支持很多种样例输入的方式.最容易的是使用placeholder,但这需要手动传递numpy.array类型的数据.第二种方法就是使用二进制文件和输入队列的组合形式.这种方式不仅节省了代码量,避免了进行dat

AI金融：利用LSTM预测股票每日最高价

第一部分:从RNN到LSTM 1.什么是RNN RNN全称循环神经网络(Recurrent Neural Networks),是用来处理序列数据的.在传统的神经网络模型中,从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的.但是这种普通的神经网络对于很多关于时间序列的问题却无能无力.例如,你要预测句子的下一个单词是什么,一般需要用到前面的单词,因为一个句子中前后单词并不是独立的.RNN之所以称为循环神经网路,即一个序列当前的输出与前面的输出也有关.具体的表现形式为网络会对

如何基于MindSpore实现万亿级参数模型算法？

摘要:近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Transformer的16000亿参数,又是一个数量级的增加. 本文分享自华为云社区<一文带你了解MindSpore支持的万亿级参数超大模型关键技术!>,原文作者:HWCloudAI . 前言近来,增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段.特别是NLP领域的自监督预训练语言模型,规模越来越大,从GPT3的1750亿参数,到Switch Tr

深度学习（dropout）

other_techniques_for_regularization 随手翻译,略作参考,禁止转载 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique for regularization. Unlike L1 and L2 regularization, dropout doesn't rely on modifying the cost function. In

iOS应用架构现状分析

iOS从2007年诞生至今已有近10年的历史,10年的时间对iOS技术圈来说足够产生相当可观的沉淀,尤其这几年的技术分享氛围无论国内国外都显得异常活跃.本文就iOS架构这一主题,结合开发圈里讨论较多的几种主流方式,再配以博主自己的理解,做下现状分析.给自己做下知识梳理的同时,也期望能引入新的思考. 架构的定义过去6年多几乎绝大部分时间都浸淫在iOS平台,翻阅过不少关于架构的文章,发现众人对架构的理解颇有些差异,总体来说可分为四类: 第一类:精简型应用架构这类架构的文章分析主要还是围绕MVC展

(转)最大似然估计&贝叶斯估计

最大似然估计&贝叶斯估计与传统计量模型相对的统计方法,存在 1)参数的解释不同:经典估计:待估参数具有确定值它的估计量才是随机的.如果估计量是无偏的,该估计量的期望等于那个确定的参数.bayes待估参数服从某种分布的随机变量. 2)利用的信息不同:经估:只利用样本信息,bayes要求事先提供一个参数的先验分布,即人们对有关参数的主观认识,是非样本信息.在参数估计中它们与样本信息一起被利用. 3)对随机误差项的要求不同,经典估计除了最大似然法在参数估计中不要求知道随机误差项的具体分布形式在假设检

CNN在中文文本分类的应用

深度学习近一段时间以来在图像处理和NLP任务上都取得了不俗的成绩.通常,图像处理的任务是借助CNN来完成的,其特有的卷积.池化结构能够提取图像中各种不同程度的纹理.结构,并最终结合全连接网络实现信息的汇总和输出.RNN由于其记忆功能为处理NLP中的上下文提供了途径. 在短文本分析任务中,由于句子句长长度有限.结构紧凑.能够独立表达意思,使得CNN在处理这一类问题上成为可能.论文Convolutional Neural Networks for Sentence Classification(论文

HTML复习 2019-2-11

HTML复习 2019-2-11 <!doctype html> <html> <!-- 常见问题答疑 Question 1:HTML标签可以大写吗? 大小写都可以,比如<P> 和 <p> 都一样,但是推荐小写,XHTML强制小写(小写肯定对,大写……看情况) Question 2:有<h7>.<h8>.<h9>……吗? 没有.<h1>最大,<h6>最小. Question 3:所有HTML标

[Localization] R-CNN series for Localization and Detection

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解

PRML5-神经网络（1）

本节来自<pattern recognition and machine learning>第5章. 五.神经网络在本书的第3.4章分别是基于回归和分类的线性模型,都是通过将固定的基函数进行线性组合来处理.这些函数虽然分析和计算清晰,可是却受到维数灾难的困扰,当需要将模型用在大规模问题上时,有必要让基函数去适应数据.在后面的第7章介绍的SVM是首先在这些训练数据点中心部分定义基函数,然后在训练的时候选择这些基函数的一个子集来处理.SVM的一个优点就是虽然涉及到的是非线性优化问题,可是目标函数

Analyzing Microarray Data with R

1) 熟悉CEL file 从 NCBI GEO (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE24460)下载GSE24460. 将得到一个 GSE24460_RAW.tar 文件,解压.产生CEL文件,包含各种信息. if("affy" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.

DCGAN、WGAN、WGAN-GP、LSGAN、BEGAN原理总结及对比

DCGAN.WGAN.WGAN-GP.LSGAN.BEGAN原理总结及对比 from:https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78857788 GAN系列学习(2)——前生今世本文已投稿至微信公众号--机器学习算法工程师,欢迎关注 1 2 本文是GAN系列学习–前世今生第二篇,在第一篇中主要介绍了GAN的原理部分,在此篇文章中,主要总结了常用的GAN包括DCGAN,WGAN,WGAN-GP,LSGAN-BEGAN的详细原理介绍以及他们

机器学习性能指标精确率、召回率、F1值、ROC、PRC与AUC--周振洋

机器学习性能指标精确率.召回率.F1值.ROC.PRC与AUC 精确率.召回率.F1.AUC和ROC曲线都是评价模型好坏的指标,那么它们之间有什么不同,又有什么联系呢.下面让我们分别来看一下这几个指标分别是什么意思. 针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实际中分类时,会出现四种情况. (1)若一个实例是正类并且被预测为正类,即为真正类(True Postive TP) (2)若一个实例是正类,但是被预测成为负类,即为假负类(False Negat

R语言数据分析系列之五

R语言数据分析系列之五 -- by comaple.zhang 本节来讨论一下R语言的基本图形展示,先来看一张效果图吧. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY29tYXBsZQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 这是一张用R语言生成的,虚拟的wordcloud云图,详细实现细节请參见我