版权声明:本文源自 解螺旋的矿工, 由 XP 整理发表,共 13781 字. 转载请注明:从零开始完整学习全基因组测序(WGS)数据分析:第4节 构建WGS主流程 | Public Library of Bioinformatics 转载地址:https://www.plob.org/article/11698.html WGS数据分析的目的是准确检测出每个样本(这里特指人)基因组中的变异集合,也就是人与人之间存在差异的那些DNA序列.我把整个分析过程按照它们实际要完成的功能,将其分成了三个大的

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计

首先在linux 里配置conda 下载 wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh chmod +x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 安装完毕,如果忘记选择yes,敲conda命令报错“command not found" 加上source /root/

TCGA的关键数字:图片来源<细胞> 由美国政府发起的癌症和肿瘤基因图谱(Cancer Genome Atlas,TCGA)计划于2006年联合启动,目前已经收录了来自1万多例病人的33种癌症的数据,2.5PB的数据量.全世界无数顶尖肿瘤学家经过10多年的辛苦工作,于近期公布了TCGA研究的收官之作:“Pan-Cancer Atlas”泛癌症图谱.这些研究精华共发表了27篇相关论文,涉及基因组测序,转录组测序,甲基化等表观组学测序以及最终的整合分析,同时研究者也将它们与临床和影像数据相关联,展

微软发布云端基因服务:推动AI驱动的精准医疗 2018年03月07日 00:00:00 微软研究院AI头条 阅读数:117    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Y2c8YpZC15p/article/details/79479171 编者按:儿童癌症是很多研究者十分关注的问题,对相关数据的利用和处理无疑是解决问题的关键. 近日,微软宣布推出Microsoft Genomics服务,该服务通过帮助研究者利用和处理基因数据来取得治疗

程序环境为高性能集群:CPU:Intel Xeon Gold 6140 Processor * 2(共36核心)内存:512GB RAMGPU:Tesla P100-PCIE-16GB * 2   数据集和源代码可以在此处获得 tutorials:https://github.com/wnm1503303791/pycode/tree/master/gluoncv/re-id/baseline In [ ]: #market1501.py #!/usr/bin/env python # -*-

手上有一个网站,然后启用了伪静态,因为一些设置上的原因,一段时间后,发现收录的都是.php的文件,而启用的伪静态地址则收录很少,在更改设置后,想尽快去掉.php的收录,然后想将.php的地址转向.html地址. 参考下面一篇文章后,在程序里编写对'HTTP_X_REWRITE_URL’等变量的判断,然后设置转向,返回多重重定向错误.尝试在伪静态规则里编写规则301重定向,还是不行. 在参考其他一些大型网站设置后,发现并没有哪个网站在启用伪静态后还限制对.PHP的访问. 在实际中,对'HTTP_X

一.验证码识别 1.图形验证码的识别 识别图形验证码需要 tesserocr 库 OCR技术识别(光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程.)例如 中国知网注册页面 http://my.cnki.net/elibregister/commonRegister.aspxtesserocr是Python的一个OCR识别库,但其实是对tesseract做的一层Python API封装,所以它的核心是tesseract所以在安装tesserocr之前要先安装tesserac

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

为什么.h文件中不能定义全局变量? 原因: 存在多次创建变量.如果头文件中可以定义全局变量,那么每个包含该头文件的文件里都会有该全局变量的定义.因为C语言的include是直接将文件嵌入到include这个地方的. 解决办法: ​在头文件使用 extern 来声明该全局变量,然后在任意一个.cpp文件中定义该变量.全局变量是存放在静态区的.会被默认初始化为0. 原文:https://blog.csdn.net/jchnlau/article/details/49774599 C语言:全局变量在多

前情提要: 今天进入项目学习阶段,crm 一个又老又土又实用的入门项目 一:django回顾 二:事前准备 1:首先创建django项目 2:在model中创建数据 from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=) price = models.DecimalField(max_digits=, decima

文献名:Identification of candidate plasma protein biomarkers for cervical cancer using the multiplex proximity extension assay(利用多重邻位延伸分析技术进行宫颈癌血浆蛋白候选生物标记物的鉴定研究) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics 发表时间:2019.04.01 IF:5.232 单位: 1.      乌普萨拉大学 2.      乌普萨

1:多重索引的构造 >>> #下面显示构造pd.MultiIndex >>> df1=DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(6,3)),columns=['java','html5','python']) >>> import pandas as pd >>> df1=DataFrame(np.random.randint(0,150,size=(6,3)),columns=['java','

生物医学命名实体识别(BioNER)研究进展 最近把之前整理的一些生物医学命名实体识别(Biomedical Named Entity Recognition, BioNER)相关的论文做了一个BioNER Progress放在了github(https://github.com/lingluodlut/BioNER-Progress)上.主要内容包括BioNER进展中的代表论文列表,以及目前各个主要数据集上的一些先进结果和相关论文,希望对入门的同学有所帮助. 论文列表首先给出一些综述论文,然后

1. 验证码识别 随着爬虫的发展,越来越多的网站开始采用各种各样的措施来反爬虫,其中一个措施便是使用验证码.随着技术的发展,验证码也越来越花里胡哨的了.最开始就是几个数字随机组成的图像验证码,后来加入了英文字母和混淆曲线,或者是人眼都很难识别的数字字母.很多国内网站还出现了中文字符的验证码,使得识别越发困难. 然后又出现了需要我们识别文字,点击与文字相符合的图片,验证码完全正确,验证才能通过.下载的这种交互式验证码越来越多了,如滑动验证码需要滑动拼合滑块才能完成验证,点触验证码需要完全点击正确结

生命组学-可遗传变异 GC content:碱基: GC content不同的植物对应的gene length,可看作上图的转置: 由GC content看出来碱基变异程度,可以找到对应碱基改变,所以gene expression也会相应改变,比如亲水到疏水. 转录偶联变异transcription-coupled repair 核苷酸切除修复(nucleotide excision repair)是一种DNA修复方法.[1]由于化学.辐射和很多其他因素的都会对DNA碱基对造成破坏,DNA时常需

文献名:SAAVpedia: identification, functional annotation, and retrieval of single amino acid variants for proteogenomic interpretation(SAAVpedia:蛋白质基因组解释的单氨基酸突变的识别.功能注释和检索) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间:2019年10月 IF:3.78 单位: 韩国基础科学研究所,生物融合分析研究中心 韩

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深度人脸识别:CVPR2020论文要点 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2002.11841.pdf 摘要 识别狂野的面孔是极其困难的,因为它们看起来有各种各样的变化.传统的方法要么使用目标域中的特定注释变化数据进行训练,要么通过引入未标记的目标变化数据来适应训练数据.相反,我们提出了一个通用的表示学习框架,它可以在不利用目标领域知识的情况

目录 1.引言 2.研究方法 2.1本次综述的贡献 2.2综述方法 2.3与现有综述的比较 3.行人再识别基准数据集 3.1基于图像的再识别数据集 3.2基于视频的再识别数据集 4.基于图像的深度再识别贡献 4.1深度再识别架构 4.1.1再识别的分类模型 4.1.2再识别的验证模型 4.1.3基于Triplet的再识别模型 4.1.4基于部件的再识别模型 4.1.5基于注意力的再识别模型 4.2基于重识别挑战的方法 4.3基于模态的重识别方法 4.3.1基于可见图像的重识别方法 4.3.2跨模