Review Article，2022-10-06，ISME Communications,DOI：https://doi.org/10.1038/s43705-022-00182-9第一作者：Ricardo Hernández Medina通讯作者：Mads Nielsen；Simon Rasmussen主要单位：哥本哈根大学- 摘要 -我们把在生态系统中与我们息息相关的许多微生物群落统称为微生

92年湖南沫凡小哥把自己的自学体会和感悟总结成了一系列的视频，无偿分享给大家，只看下面这些精美的图片就让人忍不住去学习下背后更强大的知识了。希望大家多多支持小哥创作。点击链接https:...

随机森林的 10 折交叉验证再回到之前的随机森林（希望还没忘记，机器学习算法-随机森林初探（1））library(randomForest)set.seed(304)rf1000 &...

作者 | 蒋长志审稿 | 蒋立坤今天给大家介绍来自北京大学医学部的谢正伟团队发表在Nature Biotechnology上的文章，文章提出了一种基于深度学习的药效预测系统（DLEPS），...

随机森林是基于集体智慧的一个机器学习算法，也是目前最好的机器学习算法之一。随机森林实际是一堆决策树的组合（正如其名，树多了就是森林了）。在用于分类一个新变量时，相关的检测数据提交给构建好的每个分类树。每个树给出一个分类结果，最终选择被最多的分类树支持的分类结果。回归则是不同树预测出的值的均值。要理解随机森林，我们先学习下决策树。

极客苦工独家整理，盗用必究近年来，深度学习在蛋白质结构预测和设计领域取得了革命性进展。然而，预测特定位点突变对蛋白质稳定性和功能的影响仍然是一个未解决的挑战。本文介绍了一个新型工具ESM-scan，它利用ESM语言模型来快速高效地预测氨基酸突变的影响。研究背景与意义蛋白质是生命活动的核心执行者，其功能高度依赖于氨基酸序列。即使单个氨基酸的改变都可能对蛋白质的功能产生深远影响。传统的突变影响预测方法

王建民蛋白质折叠涉及重新排列空间中的线性氨基酸序列，使其处于低能状态。仅基于氨基酸序列预测正确的三维结构非常困难，其原因在于肽键的自由组合会产生大量的可能性：即使对于一个小的蛋白质进行结构域顺序抽样，耗费的时间都将超过宇宙的年龄，因此计算预测是为了规避顺序抽样问题。在过去的40年里，计算预测一直在稳步改进，通过X 射线晶体学、核磁共振波谱和低温电子显微镜（cryo-EM）等实验确定蛋白质结构序列的

点评 | 樊荣（耶鲁大学）近年来，空间组学技术已成为解析组织异质性和复杂细胞相互作用的重要工具。尤其是空间转录组学，在胚胎发育、神经科学和疾病机制研究中展现了巨大潜力。然而，作为直接执行生物功能的核心分子，蛋白质的空间分布研究在技术上面临诸多挑战。现有空间蛋白质组学技术受限于质谱检测通量和高昂成本，难以兼顾高分辨率与大面积组织分析需求，限制了其在复杂组织研究中的广泛应用。2025年1月23日，中国

为了分析发炎和未发炎组织的差异表达，我们需要构建一个线性模型。线性模式是实验数据分析的常用方法，适用于几乎任何复杂的实验设计。

2021年8月2日，JGG在线发表了中国中医科学院黄璐琦院士团队和中国科学院遗传与发育生物学研究所刘永鑫高级工程师合作题为“EVenn: Easy to create repeatable and editable Venn diagrams and Venn networks online”的研究论文。该论文介绍了一款用于数据交互性探索和可视化的一站式Venn图和Venn网络在线绘制平台。htt