费城染色体 费城染色体(Philadelphia chromosome, Ph (or Ph') chromosome),或称费城染色体易位(Philadelphia translocation),是一种与慢性粒细胞性白血病(chronic myelogenous leukemia, CML)相关的特殊染色体易位现象.其中细胞的9号染色体长臂与22号染色体长臂进行相互易位,具体定义为t(9;22)(q34;q11).这一染色体易位现象与慢性粒细胞性白血病有高度的灵敏度,有95%的慢性粒细胞性白血

小目标难检测原因 主要原因 (1)小目标在原图中尺寸比较小,通用目标检测模型中,一般的基础骨干神经网络(VGG系列和Resnet系列)都有几次下采样处理,导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小,导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差. (2)小目标在原图中尺寸比较小,通用目标检测模型中,一般的基础骨干神经网络(VGG系列和Resnet系列)都有几次下采样处理,如果分类和回归操作在经过几层下采样处理的 特征层进行,小目标特征的感受野映射回原图将可能大于小目标在原图的尺寸,造成检测

参考:https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/81035565?utm_source=blogxgwz9 首先从网上下载imagenet训练好的模型,模型下载地址 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel 可以把模型放入/caffe-master/models/bvlc_googlenet/目录下 bvlc_googlenet目录就是官方提供的googlenet模

定义:融合基因是指两个或者多个基因联合起来,一起转录形成一个转录本: 检测的意义:融合基因可以作为某些疾病的特异分子标记,比如 bcr/abl融合基因存在于95%以上的慢性粒细胞白血病患者中: AML1/ETO融合基因主要见于急性粒细胞白血病部分分化型患者中: CBFβ/MYH11融合基因是M4Eo型白血病的分子标志: PML/RARα融合基因是急性早幼粒细胞白血病(APL)的分子标志: 检测方法: 只有少数的融合基因是因为染色体易位等原因,在DNA水平上联合在一起,而大多数的融合基因在DNA水

RNA-seq 测序可以用于融合基因的发现,在过去的十几年里,RNA-seq 测序数据不断增加,发现的融合基因的数据也不断增加: FusionCancer 是一个人类癌症相关的融合基因的数据库,利用NCBI SRA数据库中的RNA-seq 数据,采用tophat-fusion, soap-fusion, fusionmap, chimerascan 4款预测融合基因的软件进行预测: 网址如下: http://donglab.ecnu.edu.cn/databases/FusionCancer/

ALK FISH探针是FDA批准的用于检测肺癌患者中ALK重排的方法,这些患者可能受益于ALK激酶抑制剂.FISH测定在技术上可能具有挑战性并且难以解释.已经有研究者提出以ALK免疫组织化学和下一代测序作为替代方法.在本研究中,我们比较了各种ALK-FISH模式与下一代测序(NGS)针对基因融合的检测效果,以及ALK免疫组织化学(IHC)和肿瘤对克唑替尼的反应.在2116例肺腺癌样本中,72例(4%)是ALK-FISH阳性,其中28个ALK-FISH阳性病例用于研究,包括15个分裂信号(54%)

SPPNet论文翻译 <Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition> Kaiming He 摘要:         当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224).这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp).本文给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,

CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Clouds_With_Image_CVPR_202

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/

转录组分析综述 转录组 文献解读 Trinity cufflinks 转录组研究综述文章解读 今天介绍下小编最近阅读的关于RNA-seq分析的文章,文章发在Genome Biology 上的A survey of best practices for RNA-seq data analysis .由于文章较长和枯燥,小编认为重要的信息,已经加粗加红,可以直接看重要信息.不要问我为啥这么好,请叫我雷锋. 摘要 现在RNA-seq数据使用广泛,但是没有一套流程可以解决所有的问题.我们重点关注RNA-

第三章 RNA测序   RNA测序(RNA Sequencing,简称RNA-Seq,也被称为全转录物组鸟枪法测序Whole Transcriptome Shotgun Sequencing,简称WTSS),是基于二代测序技术研究转录组学的方法,可以快速获取给定时刻的一个基因组中RNA的种类和数量. RNA-Seq有助于查看基因的不同转录本.转录后修饰.基因融合.突变/SNP和基因表达随时间的变化,或在不同组中基因表达的差异. RNA-Seq除了可以查看mRNA转录本,还可以查看总RNA.小RN

一,布局 R绘图所占的区域,被分成两大部分,一是外围边距,一是绘图区域. 外围边距可使用par()函数中的oma来进行设置.比如oma=c(4,3,2,1),就是指外围边距分别为下边距:4行,左边距3行,上边距2行,右边距1行.很明显这个设置顺序是从x轴开始顺时针方向.这里的行是指可以显示1行普通字体.所以当我们使用mtext中的line参数时,设置的大小就应该是[0,行数)的开区间.当我们使用mtext在外围边距上书写内容时,设置mtext中的outer=TRUE即可. 绘图区域可使用par(

以前做过简单的rim light勾边,几何勾边,这次又做了后处理的勾边,工程化的时候,都遇到很多问题,简单总结一下. 首先是火炬之光勾边效果,类似轮廓光的实现,简单的卡通渲染也是通过类似的算法加采样色阶图实现. 火炬中的勾边相当于为角色添加内测光的效果,即通过计算标准散射点积运算来确定顶点法线N和光线向量L之间角度的余弦,用以确定顶点或像素接收到多少光线:s=L·N. 算法的优势就是: 实现比较简单,通过调整参数就可以开关内测勾边光的效果.可以使用顶点法线,这样更省,火炬中就是vertex Sh

https://yq.aliyun.com/articles/4270# zhaiwx_yinfeng 2016-02-02 19:00:43 浏览2194 评论0 mysql innodb lock 摘要: InnoDB 事务锁系统简介 前言 本文的目的是对InnoDB的事务锁模块做个简单的介绍,使读者对这块有初步的认识.本文先介绍行级锁和表级锁的相关概念,再介绍其内部的一些实现:最后以两个有趣的案例结束本文. 本文所有的代码和示例都是基于当前最新的MySQL5.7.10版本. 行级锁 Inn

官网 https://cli.vuejs.org/zh/ ie11 的问题 https://stackoverflow.com/questions/52056358/vue-cli-3-project-not-working-on-ie-11 Install babel-polyfill using command "npm install --save babel-polyfill". "Import babel-polyfill" in your main.js

Adversarial Examples for Semantic Segmentation and Object Detection (语义分割和目标检测中的对抗样本) 作者:Cihang Xie, Jianyu Wang, Zhishuai Zhang, Yuyin Zhou, Lingxi Xie, Alan Yuille, Department of Computer Science, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218 U

弹性计算性能弹性计费模式就是 "即用即付 ",最小单位可以按小时来计算.随着云计算负载的增长,企业购买服务器带宽时的资源.   1.弹性计算性能   弹性计费模式就是"即用即付",最小单位可以按小时来计算.随着云计算负载的增长,企业购买服务器带宽时的资源浪费或者资源不足都会对企业造成不利影响.资源浪费会使企业用户花更多的货币购买资源,资源不足可能会对企业的应用造成中断,或者是其他的不良影响.太平洋电信提供的云计算服务,可以使企业用户内存从1G到32G之间随意弹性,只

原文:Direct3D基础知识 重新从头开始学习DX,以前太急于求成了,很多基础知识都没掌握就开始写程序了,结果出了问题很难解决.   1.       D3D体系结构 D3D与GDI处与同一层次,区别在于,D3D可以使用HAL(Hardware Abstraction Layer)通过DDI来访问图形硬件,充分发挥硬件性能. 2.       D3D设备对象 2.1 D3D设备类型         HAL,支持硬件加速光栅化和硬件或软件处理         Software Device,硬件

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 摘要 我们提出了基于区域的全卷积网络,以实现准确和高效的目标检测.与先前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN [6,18])相比,这些检测器应用昂贵的每个区域子网络数百次,我们的基于区域的检测器是全卷积的,几乎所有计算都在整张图像上共享.为了实现这一目标,我们提出了位置敏感分数图,以解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移变化之间的困

期刊名:Mol Cell Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位:德国Robert Koch 研究所 物种:多种 技术:新蛋白提取和酶解方法 一. 概述: 本文设计了一种仅需要三步——酸化,中和及酶解——就能完成蛋白提取和酶解的实验方法,命名为简单的蛋白提取和酶解法(SPEED).SPEED使用三氟乙酸(TFA)做裂解液,适用于不同类型的样本,包括难以裂解的样本类型.文章评估了SPEED方法对大肠杆菌,小鼠肝脏和金黄色葡萄球菌的效果,又将该方法与5种不同原理