ORFfinder是一个图形化的序列分析工具，分析并查找序列中的ORF区(open reading frame，开放阅读框)。这个工具使用标准的或其它特殊的遗传...
image.png DoubletFinder 的4个步骤： (1) 从现有单细胞数据中人为产生doublets (2) 将人工产生的doublets与真实细胞混合在一起 (3) 用PCA降维或者用...PC〜具有统计意义的主成分数，以范围为单位指定（例如，PC = 1:10） pN〜定义生成的人工双峰的数量，表示为合并的真实人工数据的一部分。...基于DoubletFinder在很大程度上是pN不变，默认设置为25％ pK〜定义用于计算pANN的PC邻域大小，表示为合并的真实人工数据的一部分。...没有设置默认值，应该根据每个scRNA-seq数据集调整pK。 nExp〜定义用于进行最终双峰/单峰预测的pANN阈值。
01 Targetscan靶向预测思想 TargetScan 基于序列互补原则，找到比对到靶 3'UTR 的保守性 8 mer、7 mer 或 6 mer 位点（seed match 序列），进一步根据热力学稳定性筛选得到...一般考虑 context score percentile > 90 为预测的可能具有功能的 miRNA 的靶。...02 Targetscan 预测所需文件准备 step 1、首先需要准备两个文件：miRNA 的 fa 序列以及 target 的 fa 序列文件。...step 2、将上述文件转换为 targetscan 预测需要的格式。...端配对的贡献值 local AU contribution : AU rich 区域的贡献值 position contribution : 结合位点的贡献值 context score ：考虑其他因素对靶基因预测的影响后计算得到的得分
前面给大家介绍了 ☞基因预测软件ORFfinder 的网页版本 ORFfinder的网址： https://www.ncbi.nlm.nih.gov/orffinder/ 使用起来还是很方便快捷的...NCBI大概率不会，不过也不是没有出现过无法访问的情况） 服务器搞不好哪天就负载过重down掉了（有可能，有段时间还在募捐） 用的人多了，你的任务还要排队，什么时候排得上谁也说不准 上传文件有大小限制 数据安全性谁也不能保证...首先，我们要下载ORFfinder本地版软件，注意这个工具需要运行在Linux系统下，windows不行。...CDS 2 = Text ASN.1 //文字ASN.1 3 = Feature table //功能表 Default = `0' 下面我们开始实际操作，使用软件自带的...参考资料： ☞基因预测软件ORFfinder ☞ DEapp(差异表达分析)本地版——自由飞翔 ☞生物信息学Linux入门
目前利用RNA_seq数据预测环状RNA的软件非常多，为了方便研究人员更好的选择合适的工具，有学者专门评估了以下11款软件的性能 CIRCexplorer(CE) circRNA_finder(CF)...基于阳性和混合数据集来评估不同软件的精确度和灵敏度，软件的性能用ROC曲线来进行展示，如下所示 ?...可以看到，基于这两个数据集，KNIFE这款软件的综合性能更好。基于阴性数据集来评估软件的假阳性率，结果如下所示 ?...为了更加准确的反应软件的性能，采用了真实数据集进行评估，其中真实数据集又分为了RNase R酶处理和未处理两种条件，可以用于比较软件对于不同实验条件的敏感性，结果如下所示 ?...除了预测结果的准确性等指标，还对软件消耗的硬件资源进行了评估，结果如下所示 ?
对于软件开发行业来说，2020 年是意义重大的一年，许多领域都取得了重大突破。本文将基于来自认证来源的数据、图表和事实，根据过去来预测未来。...如果你想要了解软件行业在 2021 年会有哪些变化，请阅读本文，本文涵盖了云、边缘计算、容器、量子、区块链、人工智能、深度学习、批处理、流式处理、数据库、编程、软件架构、Web、App、低代码、无代码等重要方向...一年以前，我写了一篇文章来预测 2020 年的软件开发趋势： 《20 个 2020 年软件开发趋势预测》 https://www.infoq.cn/article/piUh6NWQCu8GZW1v8eQg...我没有更新旧帖子，而是创建了一个新的预测清单，预测 2021 年软件开发行业的重要技术趋势。 做预测是一项有风险的任务。但是我会使用来自认证来源的数据、图表和事实，根据过去来预测未来。...22 结论 这里，我使用了当前的趋势、数据和事实对 2021 年最重要的软件开发趋势进行了 21 个预测。整个软件开发行业要大得多，我无法涵盖所有重要的领域。
数据挖掘之预测模型 定性研究与定量研究的结合，是科学的预测的发展趋势。...回归分析法要求样本量大且要求样本有较好的分布规律，当预测的长度大于占有的原始数据长度时，采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。...---- ---- 时间序列分析法 基本思想： 把预测对象的历史数据按一定的时间间隔进行排列，构成一个随时间变化的统计序列，建立相应的数据随时间变化的变化模型，并将该模型外推到未来进行预测。...---- ---- 灰色预测法 基本思想： 将一切随机变量看作是在一定范围内变化的灰色变量，不是从统计规律角度出发进行大样本分析研究，而是利用数据处理方法(数据生成与还原)，将杂乱无章的原始数据整理成规律性较强的生成数据来加以研究...，即灰色系统理论建立的不是原始数据模型，而是生成数据模型。
本文将基于来自认证来源的数据、图表和事实，根据过去来预测未来。...如果你想要了解软件行业在 2021 年会有哪些变化，请阅读本文，本文涵盖了云、边缘计算、容器、量子、区块链、人工智能、深度学习、批处理、流式处理、数据库、编程、软件架构、Web、App、低代码、无代码等重要方向...一年以前，InfoQ写了一篇文章来预测 2020 年的软件开发趋势： 《20 个 2020 年软件开发趋势预测》 https://www.infoq.cn/article/piUh6NWQCu8GZW1v8eQg...我没有更新旧帖子，而是创建了一个新的预测清单，预测 2021 年软件开发行业的重要技术趋势。 做预测是一项有风险的任务。但是我会使用来自认证来源的数据、图表和事实，根据过去来预测未来。...22结论 这里，我使用了当前的趋势、数据和事实对 2021 年最重要的软件开发趋势进行了 21 个预测。整个软件开发行业要大得多，我无法涵盖所有重要的领域。
对于转录组测序的数据而言，组装得到转录本之后，首先要做的就是区分蛋白编码和非蛋白编码的RNA。...除此之外，基于序列比对的软件，其运行速度相对较慢，所以采用第二种算法的软件综合效果更好。...在论文中还通过ROC曲线评估了不同软件的性能，结果如下 ? 可以看到CPAT和CPC的效果是最好的。...CPAT基于python编程语言开发，安装非常的简便，代码如下 pip install CPAT 该软件既可以在本地运行，也提供了在线版本。 1....，位于软件的安装目录下。
前面我们给大家介绍了Prodigal，今天给大家再介绍另一款原核生物基因预测软件Glimmer。...Glimmer是一款由NCBI（美国国家生物技术信息中心）开发的经典原核生物基因预测软件，它的预测结果广受信赖。...功能特点 基因预测 Glimmer在预测基因时，会结合从GeneSplicer程序中改编的剪接位点模型，这使得它在预测基因时更加准确。 通过输入原核生物基因组，Glimmer能够预测出基因的位置信息。...模型建立 Glimmer的预测过程分为两步，首先是建立预测模型（也叫训练集），让软件了解基因的特征；第二步则是利用这个模型对基因组进行基因预测。...建立模型的过程需要用到一些已知信息或者相似物种的基因数据。 易用性 尽管Glimmer的功能强大，但它的使用过程相对来说还是比较直观的。通过一系列命令行操作，你可以轻松完成基因预测的任务。
预测#1:软件开发全面转向云端发展 当云计算成为一种必须的时候，在软件世界的开发中，进军云端已经成为不得不做的趋势, 人力资本管理解决方案公司Ceridian的CIO Warren Perlman说。...预测#2:软件开发人员依然紧缺 其实这个现象不是从今天就有，很早就有出现，而在2016年每个IT公司工程和开发人才的“短缺”问题依然严重, Kevin Born说。...预测#3:软件故障将不是CIO的专利将是所有人的问题 在过去不久,我们看到的主要软件故障可以对领导团队产生深远的影响——想想奥巴马医改网站的失败。在2016年,软件将不再仅仅是CIO和CTO的责任。...预测#4:向以软件为中心的安全说再见 软件定义安全的系统有两个巨大的漏洞:许多个人网络安全产品和工具放在一起会相互影响干扰,并且许多是现在不能解决的安全问题, hyper-secure基础设施解决方案公司的...预测#5:最终——大规模敏捷化 尽管已经存在许多缩略词(例如SAFe、NEXXUS、LESS),并且有超过75%的公司已经采用了“敏捷”开发方法,但是我们还没有看到“敏捷”实现企业级的显著规模。
数据集下载请登录爱数科（www.idatascience.cn） 根据世界卫生组织（WHO）的数据，中风是全球第二大死亡原因，约占总死亡人数的11％。...该数据集用于根据输入参数（例如性别，年龄，各种疾病和吸烟状况）预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息
更复杂的模型，如自回归条件异方差(ARCH)和广义ARCH (GARCH)，在以简单估计器为基准时，并没有提高美国股市的预测精度。期权隐含波动率数据的使用仅略微改善预测。...基于负收益和日内数据的模型与基准模型相比，在预测准确性方面有显著的提高。 正文 对于波动率的预测和度量，有非常多的方法。有些模型使用预先指定的估计量，例如，GARCH模型。...只有基于负收益和日内数据的模型与基准模型相比，在预测准确性方面有显著的提高。...其中，ARCH模型及intra-day日内模型的预测噪音较高，因为只使用了非常有限的跟踪数据。 下图3给出了预测精度方面的结果。总体而言，与固定方差估计相比，大多数模型的预测精度提高了约25%。...Negative Momentum和基于日内数据的intraday预测模型，分别提高了32%和34%的预测精度，是表现最好的两个模型。
miRDB通过MirTarget这个软件预测了人，小鼠等多个物种的miRNA靶基因信息，并将其整理成了数据库，网址如下 http://www.mirdb.org/ 该数据库中涵盖的物种如下 huaman...除了提供软件预测的靶基因结果外，该数据库还做了一个文献整理的工作，将报导了miRNA前体或者成熟miRNA功能的相关文献收集整理，汇总形成了一个miRNA功能数据库，称之为FuncMir, 该数据库包含了人和小鼠这两个物种中的...结果会按照TarGetScore进行排序，由于是软件预测的结果，score值越高，可信度也越高。通常认为score大于80的结果是相对可靠的，而低于60的话可信度就很差了。...该数据库提供了下载功能，可以方便的下载数据库中的所有信息，示意如下 ?...miRDB本质上是一个软件预测的miRNA靶基因数据库，如果只看这一个数据库，结果的假阳性率会比较高，最好的做法是结合多个软件预测或者数据库的结果，类似miRWalk数据库的思路，来弥补单一软件算法的不足之处
我无法预测未来，但我可以做出有根据的猜测。 “预测未来的最好方法就是创造它。”...GRAPHQL 将继续增长 现在我们的应用程序以及对数据使用的方式变得越来越复杂。...典型的 REST API 需要从多个 URL 加载，但 GraphQL API 可以在单个请求中获取您的应用程序所需的所有数据。...众所周知性能的重要性，随着数据量的增长，保持良好性能将更加困难。这也正是 C++ 或 Rust 等底层语言发挥作用的时候。我们将看到越来越多的大公司开始采用 Web Assembly。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 个人的年收入是由多种因素造成的。从直观上看，它受个体的教育程度、年龄、性别、职业等因素的影响这些数据是。...这些数据由Ronny Kohavi和Barry Becker(数据挖掘和可视化，Silicon Graphics)从美国某地区1994年的人口普查局数据库中提取的。...可以用此数据集来进行收入的预测，预测任务是确定一个人的年收入是否超过5万美元。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 UCI开源数据集。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 实验数据用于创建低能耗建筑中电器能耗的回归模型。数据集为10分钟，持续约4.5个月。...然后，将无线数据平均10分钟。能量数据每10分钟用m-bus能量计记录一次。...最近的机场气象站（比利时基耶夫斯机场）的天气是从Reliable Prognosis（rp5.ru）的公共数据集中下载的，并使用日期和时间列与实验数据集合并在一起。...数据集中包含两个随机变量，用于测试回归模型并过滤掉非预测属性（参数）。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据引用 Candanedo L M, Feldheim V, Deramaix D.
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 体脂的精确测量往往是昂贵且不方便的，本数据集列出了 252 名男性通过水下称重和各种体围测量确定的体脂肪百分比估计值。...该数据可用于多元回归分析。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Bailey C.
本次对kaggle中的入门级数据集，房价回归数据集进行数据挖掘，预测房屋价格。...这里考虑使用线性回归和树模型的回归进行尝试并优化其中参数，选择最佳的一个模型进行预测，输出每个房屋的预测价格。 Python源码 一，打开数据文件，查看数据的基本情况。...这样会导致训练数据和后续用于预测的实际数据维度不一致，进而无法使用模型进行预测。 此外，一些模型对NaN值非常敏感，因为NaN表示缺失数据，而不是数值类型。...数据维度一致性：训练数据和预测数据的特征维度必须完全一致，否则模型无法正确应用于新数据。...四，使用真实的数据运行模型，预测房屋的价格 y_pred_test = final_model.predict(test_data4) # 将预测结果转换为 DataFrame y_pred_df =
引言在当今竞争激烈的商业环境中，准确的销售预测对于企业的成功至关重要。它不仅有助于优化库存管理、减少成本，还能提升客户满意度。...Pandas作为Python中强大的数据分析库，提供了丰富的功能来处理和分析销售数据。本文将由浅入深地介绍如何使用Pandas进行销售预测，并探讨常见问题及其解决方案。一、数据准备与初步探索1....数据获取销售预测的第一步是获取历史销售数据。这些数据可以来自企业内部的ERP系统、CRM系统或第三方平台。确保数据涵盖足够长的时间范围（如过去几年），以便捕捉季节性和趋势变化。...数据清洗真实世界的数据往往存在缺失值、异常值等问题。我们需要对数据进行清洗以提高模型准确性。处理缺失值：根据业务逻辑选择填充或删除缺失值。...特征工程为了提高预测精度，需要从原始数据中提取更多有用信息作为特征。比如，基于日期创建星期几、月份等新列；计算移动平均数平滑波动；引入外部因素如节假日、促销活动等。
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