转录本组装软件StringTie的使用说明 StringTie 转录本组装软件StringTie的使用说明 转录组分析流程 HISTA + StringTie 组合.其Protocol 发表在Nature Protocol 上“Transcript-level expression analysis of RNA-seq experiments with HISAT, StringTie and Ballgown” 其中StringTie 在组装转录本的完整度,精度和速度方面都较以往的cuffl

不同的λ(0,1,10,100)值对regularization的影响\ 预测新的值和计算模型的精度 %% ============= Part 2: Regularization and Accuracies =============% Optional Exercise:% In this part, you will get to try different values of lambda and % see how regularization affects the decisio

大家还好吗? 背景就不用多说了吧?本来我是初四上班的,现在延长到2月10日了.这是我工作以来时间最长的一个假期了.可惜哪也去不了.待在家里,没啥事,就用python模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧.要声明的是本文纯属个人自娱自乐,不代表真实情况. 采用SIR模型,S代表易感者,I表示感染者,R表示恢复者.染病人群为传染源,通过一定几率把传染病传给易感人群,ta自己也有一定的几率被治愈并免疫,或死亡.易感人群一旦感染即成为新的传染源. 模型假设: ①不考虑人口出生.死亡.流动等情况,即人口数量保持

from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def f(x): x_points = [ 0, 1, 2, 3, 4, 5] y_points = [0,1,4,9,16,25] #实际函数关系式为:y=x^2 xnew = np.linspace(min(x_points),max(x_points),100) #新制作100个x值.(等差.list[]形式存储) tck =

import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights") b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases") saver = tf.train.Saver() with tf.

StringTie 参考链接: https://ccb.jhu.edu/software/stringtie/index.shtml?t=manual#input https://www.cnblogs.com/adawong/articles/7977314.html 参数简介 StringTie的基本用法: stringtie <aligned_reads.bam> [options]* 其中,aligned_reads.bam 是输入文件,该输入文件要求必须按其基因组位置排序, HISA

StringTie是約翰·霍普金斯大學计算机生物中心开发的一款转录组组装软件,在组装转录本的完整度,精度和速度方面都较以往的cufflinks 有很大的提升,也是目前有参考基因组转录组主流的组装软件. 软件的下载 wget http://ccb.jhu.edu/software/stringtie/dl/stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz tar zxvf stringtie-1.3.6.Linux_x86_64.tar.gz StringTie 使用说明:新

1. 背景 关于这个数据集,在这个挑战中,您将获得一个用户列表以及他们的人口统计数据.web会话记录和一些汇总统计信息.您被要求预测新用户的第一个预订目的地将是哪个国家.这个数据集中的所有用户都来自美国. 目的地国家有12种可能的结果:"US"."FR"."CA"."GB"."ES"."IT"."PT"."NL"."DE".&q

转录组的组装Stingtie和Cufflinks Posted: 十月 18, 2017  Under: Transcriptomics  By Kai  no Comments 首先这两款软件都是用于基于参考基因组的转录组组装,当然也可用于转录本的定量.前者于2016年的 protocol上发表的转录组流程HISAT, StringTie and Ballgown后被广泛使用,后者则是老牌的RNA分析软件了.在算法上来说Stringtie使用的是流神经网络算法,Cufflinks则是吝啬算法:

有了上一篇<.NET Core玩转机器学习>打基础,这一次我们以纽约出租车费的预测做为新的场景案例,来体验一下回归模型. 场景概述 我们的目标是预测纽约的出租车费,乍一看似乎仅仅取决于行程的距离和时长,然而纽约的出租车供应商对其他因素,如额外的乘客数.信用卡而不是现金支付等,会综合考虑而收取不同数额的费用.纽约市官方给出了一份样本数据. 确定策略 为了能够预测出租车费,我们选择通过机器学习建立一个回归模型.使用官方提供的真实数据进行拟合,在训练模型的过程中确定真正能影响出租车费的决定性特征.在

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model

前半部分是简介, 后半部分是案例 KNN近邻算法: 简单说就是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类(k-Nearest Neighbor,KNN) 优点: 精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:时间复杂度高.空间复杂度高 1.当样本不平衡时,比如一个类的样本容量很大,其他类的样本容量很小,输入一个样本的时候,K个临近值中大多数都是大样本容量的那个类,这时可能就会导致分类错误.改进方法是对K临近点进行加权,也就是距离近的点的权值大,距离远的点权值小. 2.计算量较大,每个待分类的样本都

MIT 的一个研究小组正努力让初学者更容易入门人工智能,同时也帮助专家进一步推进这个领域的发展. 在 PLDI 大会(Programming Language Design and Implementation conference)上发表的一篇论文中,研究人员介绍了一种名为“Gen”的新型概率编程系统.用户无需处理公式或者手写高性能的代码即可编写多个 AI 应用领域的模型和算法,例如计算机视觉.机器人学以及统计学 .Gen 还可以让专业研究人员编写先前不可行的复杂模型和用于预测任务的算法. 例

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

项目 内容 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任健) 博客园班级博客 作业要求 团队项目选择 我们在这个课程的目标是 在团队合作中提升软件开发水平 这个作业在哪个具体方面帮助我们实现目标 进行项目调研.完成需求和技术分析 项目选择 需求:基于微软开源的OCR表单标注工具等开源模块,开发一个表单数据的识别和收集工具,对信息采集表.调查问卷表等各类表格式数据能够自动识别成可编辑的表格数据,并能将多页同类表格收集汇总为一个大表. 必备条件:熟悉机器学习,Android应用开发,较强的团队协作能力

14.(2022.5.21)Bioinformatics-SGCL-DTI:用于DTI预测的监督图协同对比学习 论文标题: Supervised graph co-contrastive learning for drug–target interaction prediction 论文地址: https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/38/10/2847/6551245 论文期刊: Bioinformatics 2022

文献:Sahraeian S M E, Mohiyuddin M, Sebra R, et al. Gaining comprehensive biological insight into the transcriptome by performing a broad-spectrum RNA-seq analysis[J]. Nature Communications, 2017, 8(1):59. 这是一篇在NC上发表的使用RNAseq工具对比的一篇文献,解读这篇文献对我们使用RNAseq

目录 来源 结果 基因组大小估计 采用stitching方法组装 修改豇豆染色体编号 基因注释和重复DNA 豇豆遗传多样性 SNP和INDEL Vu03 上 4.2-Mb 染色体倒位的鉴定 与其他暖季豆科植物共线性分析 重复元素和基因组扩张 豇豆基因家族变化 多器官增大候选基因的鉴定 来源 The genome of cowpea (Vigna unguiculata [L.] Walp.). Plant J . 2019 Jun;98(5):767-782. doi: 10.1111/tpj.

------------------------------- Long noncoding RNAs are rarely translated in two human cell lines. (蛋白,多肽) Bánfai B, Jia H, Khatun J, Wood E, Risk B, Gundling WE Jr, Kundaje A, Gunawardena HP, Yu Y, Xie L, Krajewski K, Strahl BD, Chen X, Bickel P, Gi

NGS又称为下一代测序技术,高通量测序技术 以高输出量和高解析度为主要特色,能一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列读取,在提供丰富的遗传学信息的同时,还可大大降低测序费用.缩短测序时间的测序技术. Sanger法测序(一代测序):是一种利用DNA聚合酶来延伸结合在待定序列模板上的引物的测序技术.每一次序列测定由一套四个单独的反应构成,每个反应含有所有四种脱氧核苷酸三磷酸(dNTP),并混入限量的一种不同的双脱氧核苷三磷酸(ddNTP).由于ddNTP缺乏延伸所需要的3-OH基团,使延长的

SLAM技术已经蓬勃发展起来,这里综述性地介绍下SLAM的主体知识.SLAM的主体技术不多,难点在于细节.来源是:技术分享.ppt 前世 人类惆怅近千年的问题不是:我是谁,我要做什么,我要去哪里!而是:定位.定向.测速.授时! 定位是说物体在地球上的方位,定向是物体前进的方向,测速是物体的运行速度,授时是运动经历的时长.而定位和定向就是我们要讨论的话题. 古代智慧的中国人们提出了夜观天象,基于遥远恒星的方位推断自身所处的位置,进而演变出一门博大精深的学科“牵星术”. 直到1964年,美国人彻底打