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从RNA-seq原始数据开始数据分析(SRA数据处理、Salmon、tximport基因表达矩阵、DESeq2差异表达、WGCNA共表达网络)

本文记录了使用Salmon、tximport和DESeq2进行转录组分析的完整流程。首先安装Salmon并下载参考基因组数据,建立索引后分析测序数据,输出TPM等表达量指标。接着构建R语言环境,安装tximport和DESeq2等工具,处理GTF文件建立基因映射关系。然后通过tximport构建基因表达矩阵,使用DESeq2进行差异表达分析,比较实验组与对照组的基因表达变化。最后介绍了WGCNA共

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#数据挖掘
CellFlow虚拟细胞论文阅读

《CellFlow:基于流匹配的生成式单细胞表型建模》摘要 这篇预印本论文提出CellFlow模型,利用最优传输与流匹配技术预测单细胞RNA测序数据中的复杂扰动响应。模型通过多头注意力机制融合基因表达、药物指纹和蛋白质嵌入等多模态数据,创新性地采用Sinkhorn算法构建训练样本对,并在斑马鱼胚胎、癌细胞系、神经元分化等6类生物学场景中验证了性能。实验显示CellFlow在基因敲除(能量距离降低5

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#论文阅读#学习#人工智能
机器学习分类模型评价指标总结(准确率、精确率、召回率、Fmax、TPR、FPR、ROC曲线、PR曲线,AUC,AUPR)

TP、FP、TN、FN准确率、精确率(查准率)、召回率(查全率)真阳性率TPR、伪阳性率FPRF1-score=2TP/(2*TP+FP+FN)最大响应分数Fmax为F1-score的最大值(在最佳阈值的前提下)

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#分类#人工智能#机器学习
从RNA-seq原始数据开始数据分析(SRA数据处理、Salmon、tximport基因表达矩阵、DESeq2差异表达、WGCNA共表达网络)

本文记录了使用Salmon、tximport和DESeq2进行转录组分析的完整流程。首先安装Salmon并下载参考基因组数据,建立索引后分析测序数据,输出TPM等表达量指标。接着构建R语言环境,安装tximport和DESeq2等工具,处理GTF文件建立基因映射关系。然后通过tximport构建基因表达矩阵,使用DESeq2进行差异表达分析,比较实验组与对照组的基因表达变化。最后介绍了WGCNA共

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#数据挖掘
【MySQL】使用mysqld时,报错 [ERROR] [MY-013276] [Server] Failed to set datadir to ‘xxxxx‘ 解决办法

我的MySQL启动可以直接连接,但是就是无法使用密码验证,后来出现pymysql和MySQL连接的时候出现了无法鉴权的问题:pymysql.err.OperationalError: (1045, "Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)")后来发现是mysqld无法直接运行,原因应该是安装的时候发生了一些问题

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#mysql#数据库
配置vscode终端自动激活anaconda的python环境

每次使用vscode写python代码的时候,都需要在外面跑一个anaconda prompt,激活环境,然后进入对应的文件夹,运行代码,特别麻烦,所以想,能不能直接在vscode终端里面激活环境然后运行。

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#vscode#conda#ide +2
ESMC-600M蛋白质语言模型本地部署攻略

之前介绍了ESMC-6B模型的网络接口调用方法,但申请token比较慢,有网友问能不能出一个本地部署ESMC小模型的攻略,遂有本文。其实本地部署并不复杂,官方github上面也比较清楚了。后面讲述了esmc-decode接口的使用方式。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
RF2-PPI论文与代码阅读(人类蛋白质组PPI预测与筛选)

本文介绍了一种预测人类蛋白质组中蛋白质相互作用(PPI)的创新方法。研究团队开发了RF2-PPI深度学习模型,结合omicMSA共进化分析和AlphaFold2结构预测,实现了大规模PPI筛选。该方法首先构建了包含2万多个物种的蛋白质组数据库,通过改进的pMSA算法分析蛋白质共进化关系;然后从AlphaFold数据库挖掘结构域间相互作用(DDI)数据;最后利用简化的RoseTTAFold2架构预测

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#论文阅读#人工智能#深度学习 +1
配置vscode终端自动激活anaconda的python环境

每次使用vscode写python代码的时候,都需要在外面跑一个anaconda prompt,激活环境,然后进入对应的文件夹,运行代码,特别麻烦,所以想,能不能直接在vscode终端里面激活环境然后运行。

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#vscode#conda#ide +2
ESMC-600M蛋白质语言模型本地部署攻略

之前介绍了ESMC-6B模型的网络接口调用方法,但申请token比较慢,有网友问能不能出一个本地部署ESMC小模型的攻略,遂有本文。其实本地部署并不复杂,官方github上面也比较清楚了。后面讲述了esmc-decode接口的使用方式。

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#语言模型#人工智能#自然语言处理
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