大多数RNA-seq都是研究不同条件下细胞内mRNA变化。除了基因的编码区（CDS）可以转录成mRNA，基因组上的其他区域也能不同程度地转录，Enhancer可以产生短的且不稳定的RNA来调控转录，而这种调控的错误会引发多种疾病，传统RNA-seq技术在检测这种不稳定的RNA方面效率很低。而PRO-seq技术就是对传统RNA-seq技术在这方面的改进，它可以富集并且测出刚刚被RNA聚合酶转录出来的

前言...2实验概述...2实验流程...2数据下载...2数据输入...3质量控制...4背景校正、标准化和汇总...6提取表达矩阵...7选取差异表达基因...7聚类分析及可视化...7差异表达基因GO注释...10K邻近分类器...10SVM分类...12留一法检验-K邻近分类器...14留一法检验-svm..15SVM-RFE.1...

Residual NetworksWelcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very deep convolutional networks, using Residual Networks (ResNets). In theory, very deep networks can repre

使用python推送消息至手机微信最全版（搭建自己的Server酱推送平台）摘要本文共包含以下三个部分：使用Server酱推送消息（免费版基于模板消息，未来可能无法使用；付费版是月付模式）使用“微信测试号”搭建类似Server酱的推送平台（基于模板消息，未来可能无法使用）使用“企业微信”搭建类似Server酱的推送平台（完全免费，力荐！！！）需求分析经常会有这种需求，已经写好了程序挂在服务器后台，

Generative Adversarial Nets in TensorFlow生成对抗网络（简称GAN）是一种非常流行的神经网络。它由Ian Goodfellow等人在2014年NIPS论文中首次引入。这篇论文引发了对神经网络对抗训练的研究热潮。突然之间，GAN的许多改进都出现了：DCGAN，Sequence-GAN，LSTM-GAN等等。在2016年NIPS会议上，甚至有一整个专门针对GAN

对于RNA-seq和miRNA-seq数据，使用DESeq2的负二项分布模型，筛选差异表达基因和miRNA，由于数据来源样本一致，进而使用MAGIA在线平台进行联合分析。

蛋白质的翻译后修饰一、题目要求请找出“人类connexin43”蛋白质上面的所有可能磷酸化位点，并注释其磷酸酶的家族请找出“人类血红蛋白”上面的糖基化位点，注释结果请从现有的工具中分别列举出三种磷酸化和糖基化位点预测的序列特征二、操作过程记录及结果磷酸化位点在uniprot中搜索人类的connexin43蛋白质，一共找到了16个磷酸化位点，13个丝氨酸磷...

安装首先，到aspera网站下载你的操作系统对应的aspera connect。(如果选Linux，下载以后会是一个几M大，内嵌二进制代码的shell脚本。不需要root或者sudo权限，直接安装之：$ sh aspera-connect-2.4.7.37118-linux-64.sh安装好以后，会在HOME目录下新建一个叫.aspera的目录，有两个文件比较重要:一个是ascp的可

蛋白质结构预测一、题目要求分别三种不同的方法（如采用基于信息论的GOR IV方法，Jpred，PSIPRED，SOPMA和神经网络方法PHD/Jnet（具体软件自己选））对给定蛋白序列做结构预测，结果输出并注释。重点说明不同方法预测结果有哪些不一样？为什么？序列文件：model_sequence.fastagi|19924159|ref|NP_003787.2| ...

用swiss-model (3 models)和modeller (6 models)分别预测给定序列的结构，并用PROCHECK，Molprobity，Errat, Verify_3D分别评价所得预测模型，详细注释所得结果依据打分情况，选出最佳的模型，说明理由。建模注意事项：了解本序列的结构组成（有几个结构域，分别是什么结构域……）有针对性选择合适的模板进行建模最后选出的最优模型用VMD显示三维