怎么找序列3’UTR区域

2024-08-29

如何提取一个转录本的3'UTR区域的序列

庐州月光如何提取一个转录本的3'UTR区域的序列在做microRNA 和 mRNA 相互作用预测的时候,大家都知道microRNA 作用的靶点是位于mRNA 的3'UTR取,所以只需要提取mRNA 对应的3'UTR 区的序列去做分析即可: 那么如何提取一个mRNA的3'UTR区呢? 在UCSC数据库中,提供了3'UTR区序列的下载,以人类hg19为例, 利用table browser 浏览器选择对应的序列链接:http://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables

根据序列图像聚焦区域获取深度 Shape From Focus

最为超新新新新鸟...我也不知道第一篇文章应该写什么..所以,把自己最近正在研究的东西报一下吧, 研究的东西其实也不算深奥,就是对一个图像序列中的每张图像进行检测,发现每张图片的聚焦清晰区域,找到这个区域之后,与其他图片区域进行比较,获得图像聚焦最明显的那张,相应像素点的深度就出来了~.. 主要的方法就介绍一下一片89年的文章好了.先对图像进行拉普拉斯滤波,在进行拉普拉斯滤波之后,可以发现,图片渐渐的碉堡了,每张图片聚焦清晰或者说比较明显的变化区域瞬间显示了出来,然后对图片序列里的每个像素点进行

找出点的密集区域，javascript实现，html5 canvas效果图

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python使用分治法找序列最大值

最近上算法导论课,说道分治法,回来想用python写写程序练练手,于是模仿一通写了如下的代码: __author__ = 'day' def ArrayMaxMin(Array): return max(Array) def Sort(init_Array): if len(init_Array) <= 2: print (ArrayMaxMin(init_Array)) else: init_Array=[init_Array[i:i+2] for i in range(0,len(init_

个人永久性免费-Excel催化剂功能第36波-新增序列函数用于生成规律性的循环重复或间隔序列

啃过Excel函数的表哥表姐们,一定对函数的嵌套.数组公式等高级的应用有很深的体会,威力是大,但也烧死不少脑细胞,不少人就在这样的绕函数中光荣地牺牲了,走向从入门到放弃.Excel催化剂的创立,初衷就是为了让普通用户,借助类似化学催化剂的作用,让平常难以有反应的常规使用,能够瞬间被点燃,借力完成过去很难完成的事情.此篇给大家介绍一些过往用函数潜逃较为复杂完成的事情,如今仅通过简单的一个自定义函数即可完成. 文章出处说明原文在简书上发表,再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上,文章后续有

【QT】找茬外挂制作

找茬外挂制作找茬游戏大家肯定都很熟悉吧,两张类似的图片,找里面的不同.在下眼神不大好,经常瞪图片半天也找不到区别.于是乎决定做个辅助工具来解放一下自己的双眼. 一.使用工具 Qt:主要是用来做界面的 OpenCV: 用于图像处理 C++: 基本实现语言 Qt中OpenCV的配置在[QT]OpenCV配置中讲过了,不会配置的可以看看. 二.实现方案我要做一个通用的找茬辅助工具,即可以在所有PC找茬游戏中使用.这意味着我们不能通过获取游戏窗口句柄来定位游戏界面.那怎么办呢?灵光一闪,我想到了截图

Python学习笔记2(序列)

元组不可变序列 tuple函数总结字符串基本字符串的操作字符串格式化字符串方法 find join lower replace split strip translate 小结元组:不可变序列元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同是元组不能修改. 创建元组很简单:用逗号将一些值分开,就会自动创建元组.创建只有一个值的元组的时候要在该值后面加上一个逗号. tuple函数该函数的功能与list函数基本上是一样的:以一个序列作为参数并把它转换为元组. 如果参数就是元组,那么原值返回.元

项目实战：Qt+OpenCV大家来找茬（Qt抓图，穿透应用，识别左右图区别，框选区别，微调位置）

前言本项目的出现理由只是笔者的一个念头,于是利用专业Qt和Opencv相关的知识开发一个辅助工具,本文章仅用于Qt和Opencv结合的学习. Demo演示效果运行包下载地址(供测试学习) CSDN粉丝0积分下载地址:https://download.csdn.net/download/qq21497936/85372782 QQ群下载地址:1047134658(点击"文件"搜索"findTheDifference",群内与博文同步

lecture9-提高模型泛化能力的方法

HInton第9课,这节课没有放论文进去.....如有不对之处还望指正.话说hinton的课果然信息量够大.推荐认真看PRML<Pattern Recognition and Machine Learning>. 摘自PRML中22页. 正文: 一.提高泛化方法的概述在这部分中,将会介绍通过减少(当一个模型的数据表现能力大大的超过训练时提供的数据而产生的)过拟合来提高模型的泛化能力,将会介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候如何设置元参数,然后给出一个通过

第7章 DNS & bind从基础到深入

本文目录: 7.1 DNS必懂基础 7.1.1 域的分类 7.1.2 主机名.域名.FQDN 7.1.3 域的分层授权 7.1.4 DNS解析流程 7.2 DNS术语 7.2.1 递归查询和迭代查询 7.2.2 权威服务器和(非)权威应答 7.2.3 DNS缓存 7.2.4 主.从DNS服务器 7.2.5 资源记录(Resource Record,RR) 7.3 安装DNS 7.4 配置和使用DNS 7.4.1 named.conf配置简要说明 7.4.2 区域数据文件配置说明 7.4.3 测试

Sorting a Three-Valued Sequence（三值的排序）

Description 排序是一种很频繁的计算任务.现在考虑最多只有三值的排序问题.一个实际的例子是,当我们给某项竞赛的优胜者按金银铜牌序的时候. 在这个任务中可能的值只有三种1,2和3.我们用交换的方法把他排成升序的. 写一个程序计算出,给定的一个1,2,3组成的数字序列,排成升序所需的最少交换次数. Input Line 1: N (1 <= N <= 1000) Lines 2-N+1: 每行一个数字,共N行.(1..3) Output 共一行,一个数字.表示排成升序所需的最少交换次数.

[OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理部分 IV (五）

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 22 直方图 22.1 直方图的计算,绘制与分析目标 • 使用 OpenCV 或 Numpy 函数计算直方图 • 使用 Opencv 或者 Matplotlib 函数绘制直方图 • 将要学习的函数有:cv2.calcHist(),np.histogram()原理什么是直方图呢?通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解.直方图的 x 轴是灰度值(0 到 255),y 轴是图片中具有同一个灰度值的点

[Hinton] Neural Networks for Machine Learning - Bayesian

Link: Neural Networks for Machine Learning - 多伦多大学 Link: Hinton的CSC321课程笔记 Lecture 09 Lecture 10 提高泛化能力介绍不同的方法去控制网络的数据表达能力,并介绍当我们使用这样一种方法的时候如何设置元参数,然后给出一个通过提早结束训练来控制网络能力(其实就是防止过拟合)的例子. 所以我们需要方法来阻止过拟合, 第一个方法也是目前最好的方法:就是简单的增加更多的数据,如果你能提供更多的数据,那么就不需要去提

PacBio下机数据如何看？

一开始拿到三代测序的下机数据时,蒙了,readme ?三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样 B barcode(客户自己设计) I insert 插入片段,即我们测序的目的片段由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴下了… 测序结果根据SMRTbell的

3、PACBIO下机数据如何看

转载:http://www.cnblogs.com/jinhh/p/8328818.html 三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样 B barcode(客户自己设计) I insert 插入片段,即我们测序的目的片段由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴

[C4W4] Convolutional Neural Networks - Special applications: Face recognition & Neural style transfer

第四周:Special applications: Face recognition & Neural style transfer 什么是人脸识别?(What is face recognition?) 欢迎来到第四周,即这门课卷积神经网络课程的最后一周.到目前为止,你学了很多卷积神经网络的知识.我这周准备向你展示一些重要的卷积神经网络的特殊应用,我们将从人脸识别开始,之后讲神经风格迁移,你将有机会在编程作业中实现这部分内容,创造自己的艺术作品. 让我们先从人脸识别开始,我这里有一个有意思的演

转录组测序（RNA-seq）技术

转录组是某个物种或者特定细胞类型产生的所有转录本的集合.转录组研究能够从整体水平研究基因功能以及基因结构,揭示特定生物学过程以及疾病发生过程中的分子机理,已广泛应用于基础研究.临床诊断和药物研发等领域.基于 Illumina 高通量测序平台的转录组测序技术使能够在单核苷酸水平对任意物种的整体转录活动进行检测,在分析转录本的结构和表达水平的同时,还能发现未知转录本和稀有转录本,精确地识别可变剪切位点以及 cSNP(编码序列单核苷酸多态性),提供最全面的转录组信息.相对于传统的芯片

从5个经典工作开始看语义SLAM

本文试图概括Semantic SLAM的主要思路和近年工作,⻓期更新.但因水平有限,若有错漏,感谢指正. (更好的公式显示效果,可关注文章底部的公众号) Semantic SLAM 简介至今为止,主流的 SLAM 方案 [1] 基于处于像素层级的特征点,更具体地,它们往往只能用角点或边缘来提取路标.人类是通过物体在图像中的运动来推测相机的运动,而非特定像素点. Semantic SLAM 是研究者试图利用物体信息的方案,其在Deep Learning的推动下有了较大的发展,成为了相对独立的分支

Augustus指南(Trainning部分)

Augustus指南官方 Tutorial Index Augustus是一个真核生物基因预测软件,目前有网页服务端和本地版,它基于Hidden-Markov Model(隐马尔科夫链模型HMM)(一个不错的HMM介绍博客)的预测方法,因此需要一个已经研究清楚的物种进行training(学习)之后再对新物种进行prediction(预测),用于trainning的物种应该和需要预测的物种具有较近的亲缘关系特点:官方介绍目录 Augustus指南官方 Tutorial Index Inpu

Esfog_UnityShader教程_遮挡描边(实现篇)

在上一篇中,我们基本上说明了遮挡描边实现的一种基本原理.这一篇中我们将了解一下基于这种原理的具体实现代码.本篇中的内容和前几篇教程相比,相对比较难一些,建议先有一些基本的Unity的C#脚本编程经验和基本的Unity Shader基础(可参考前几篇教程). 下面我们就开始讲解具体的实现代码(由于代码较多,所以这里只对需要讲解的地方进行讲解): C#脚本部分与之前不同,这一次需要写一个C#脚本来辅助我们实现这个功能.它所做的主要工作就是创建一个临时摄像机用来获取我们想进行描边的物体的深度图,以

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