转自http://www.dxy.cn/bbs/topic/35655953 1.OTU是什么? OTU(operational taxonomic units),即操作分类单元.通过一定的距离度量方法计算两两不同序列之间的距离度量或相似性,继而设置特定的分类阈值,获得同一阈值下的距离矩阵,进行聚类操作,形成不同的分类单元.专业解释太书面不好理解?没事儿,给你举个“栗子”就明白了! 2.OTU在16S测序中有何用? 高通量测序得到的16S序列有成千上万条,如果对每条序列都进行物种注释的话,工作量

韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有

目录 来源 一.简介 二.结果 基因组组装 重复序列和转座子 基因组特征和基因注释 绿豆的驯化 豆科基因组复制历史 基于转录组分析的豇豆属形成 绿豆育种基因组资源 三.讨论 四.方法 材料 组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对 遗传图谱构建 转座子(TE)检测和重复序列屏蔽 基因预测和注释 转录因子(TF)鉴定 非编码RNA鉴定 转录组组装和豇豆物种形成分析 抗病基因鉴定 全基因组复制分析 来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获

Text CNN 1. 简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法,由 Yoon Kim 在 "Convolutional Neural Networks for Sentence Classification" 一文中提出. 是2014年的算法. 我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情感分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 2.准备好需要的库和数据集 tensorfl

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过

在TensorFlow中实现文本分类的卷积神经网络 Github提供了完整的代码: https://github.com/dennybritz/cnn-text-classification-tf 在这篇文章中,我们将实现一个类似于Kim Yoon的卷积神经网络语句分类的模型. 本文提出的模型在一系列文本分类任务(如情绪分析)中实现了良好的分类性能,并已成为新的文本分类架构的标准基准. 我假设你已经熟悉了应用于NLP的卷积神经网络的基础知识. 如果没有,我建议先阅读NLP的理解卷积神经网络,以获

工作中有个真理:如果你连自己所做的工作的来龙去脉都讲不清楚,那你是绝对不可能把这份工作做好的. 这适用于任何行业.如果你支支吾吾,讲不清楚,那么说难听点,你在混日子,没有静下心来工作. 检验标准:随时向别人解释你的工作,让别人提出尖锐的问题,看你是不是答不上来. 16S概念 什么是16S?S是什么意思? 16S分析是用来干嘛的?能分析什么? 16S大致的分析原理是什么? 有点生物学基础的会知道16S和核糖体有关,但大多数还是搞不清楚它们之间的关系. 先明确一些概念: 核糖体:Ribosome,由

宏基因组 ( Metagenome)(也称微生物环境基因组 Microbial Environmental Genome, 或元基因组) .是由 Handelsman 等 1998 年提出的新名词, 其定义为"the genomes of the total microbiota found in nature" , 即生境中全部微小生物遗传物质的总和.它包含了可培养的和未可培养的微生物的基因, 目前主要指环境样品中的细菌和真菌的基因组总和.而所谓宏基因组学 (或元基因组学, meta

0 - 摘要 我们提出了YOLO,一种新的物体检测方法.之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测.相反,我们将对象检测抽象为一个回归问题,描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率.一个简单的神经网络通过对完整图片的一次检验直接预测出边界框和分类类别.因为整个识别的依据是一个单一的网络,所以可以在检测性能上进行端到端优化. 我们整体的框架非常快.我们的基础模型YOLO实时处理图片速度达到45帧/秒.我们网络的一个小规模版本,Fast YOLO,达到了惊人的处理155帧/秒的图片速率,并且仍

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数

1.摘要 摘要:我们提出了CAFE(计算分析基因家族进化),这是一个统计分析基因家族进化规模的工具.它使用随机的出生和死亡过程来模拟一个系统发育过程中基因家族大小的进化.对于一个特定的系统发育树,并给定现存物种的基因家族大小,CAFE可以估计全局基因家族的出生率和死亡率,推断所有内部节点上最可能的基因家族大小,确定基因加速损益率的家庭(用并确定哪些分支导致p值较小重要的家庭.) 2. INTRODUCTION 对全基因组和单基因家族的分析揭示了家族规模的巨大变化,即使是对全基因组和单基因家族的分

ULMFiT 阅读笔记 概述 这篇文章从文本分类模型入手,主要提出了两点:一是预训练语言模型在大中小规模的数据集中都能提升分类效果,在小规模数据集中效果尤为显著.二是提出了多种预训练的调参方法,包括Discriminative Fine-tuning(分层微调.我自己取的名字,下同),Slanted triangular learning rates(斜三角学习率),Concat pooling(拼接池化),Gradual unfreezing(逐层解冻),双向语言模型等. 模型 本文以LSTM

NLP十大里程碑 2.1 里程碑一:1985复杂特征集 复杂特征集(complex feature set)又叫做多重属性(multiple features)描写.语言学里,这种描写方法最早出现在语音学中.美国计算语言学家Martin Kay于1985年在“功能合一语法”(FunctionalUnification Grammar,简称FUG)新语法理论中,提出“复杂特征集”(complex feature set)概念.后来被Chomsky学派采用来扩展PSG的描写能力. 图1 美国计算语言

本示例的的数据来自文章<Moving pictures of the human microbiome>,Genome Biology 2011,取样来自两个人身体四个部位五个时间点   进入环境 source activate qiime2-2017.8 退出环境 source deactivate   准备数据 # 创建并进入工作目录 mkdir -p qiime2-moving-pictures-tutorialcd qiime2-moving-pictures-tutorial # 下

深度自适应增量学习(Incremental Learning Through Deep Adaptation) 2018-05-25 18:56:00 木呆呆瓶子 阅读数 10564  收藏 更多 分类专栏: 算法学习 增量学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33880788/article/details/80455714 翻译论文:Incremental L

如果你想快速入门计算机,可以参考我的上一篇帖子,先了解一些必备的软知识,然后再来进行语言的快速入门 计算机入门基础知识 目录 1.1.1    计算机与程序 现代计算机可以自动完成计算任务 程序就是按照一定的顺序进行工作的 计算机的发明最初就是为了计算,最早期的计算器是算盘 1.1.2    计算机程序设计语言 机器语言 汇编语言 高级语言 1.1.3    高级语言的发展历程 Algol->CPL->BCPL->B->C C语言的发展总是离不开Unix. ECLR语言 1.1.4

实验二 Java面向对象程序设计 实验内容 1. 初步掌握单元测试和TDD 2. 理解并掌握面向对象三要素:封装.继承.多态 3. 初步掌握UML建模 4. 熟悉S.O.L.I.D原则 5. 了解设计模式 实验要求 1.没有Linux基础的同学建议先学习<Linux基础入门(新版)><Vim编辑器> 课程 2.完成实验.撰写实验报告,实验报告以博客方式发表在博客园,注意实验报告重点是运行结果,遇到的问题(工具查找,安装,使用,程序的编辑,调试,运行等).解决办法(空洞的方法如&qu

实验内容 1.初步掌握单元测试和TDD 2.理解并掌握面向对象三要素:封装.继承.多态 3.初步掌握UML建模 4.熟悉S.O.L.I.D原则 5.了解设计模式 实验要求 1.没有Linux基础的同学建议先学习<Linux基础入门(新版)><Vim编辑器> 课程 2.完成实验.撰写实验报告,实验报告以博客方式发表在博客园,注意实验报告重点是运行结果,遇到的问题(工具查找,安装,使用,程序的编辑,调试,运行等).解决办法(空洞的方法如"查网络"."问同学

文本自动分类技术是文字管理的基础.通过快速.准确的文本自动分类,可以节省大量的人力财力:提高工作效率:让用户快速获得所需资源,改善用户体验.本文着重对KNN文本分类算法进行介绍并提出改进方法. 一.相关理论介绍 文本分类技术的研究由来已久,并且取得了很多可喜的成果,形成了一套完整的文本自动分类流程. (1)文本分类 文本分类是根据训练样本集中的样本来进行训练,找到一定的分类规则和规律,然后根据这些规则和规律对需要进行分类的文本进行判断,自动将其归类. (2)文本表示 要实现依据内容的自动分类,需