miRNA分析--数据过滤(一) miRNA分析--比对(二) 根据miRNA Target Prediction in Plants, miRNA并非所有区域都要求严格匹配,其中第1位碱基和第14位以后的碱基是允许错配(以miRNA 5'为始). miRNA 文件提交不管是U或者T都是可以的 miRNA 靶基因预测我采用了3个工具 1.psRNATarget: A plant Samll RNA Target Analysis Server 进去以后,提交自己miRNA文件,fasta格式,并

之前讲过预测植物miRNA的一款软件miR-PREFER, 今天在介绍一款软件miRDeep-p2, 也叫miRDP2 安装 在此之前,应安装一下软件 Bowite, Bowtie2, Vienna (RNA二级结构预测软件大礼包) 安装以上软件以后,在mirdp2下载最新版的miRDP2,以及ncRNA_rfam.tar.g 1 tar -xf miRDP2-v1.1.4.tar 2mv 1.1.4 miRDP2-v1.1.4 在TestData下载测试数据集--TestData.tar.gz

转载:http://www.oebiotech.com/Article/mirnabjyyc.html http://www.ebiotrade.com/newsf/2014-9/201492594150379.htm miRNA自从被发现以来,一直备受关注,俨然已成为非编码RNA家庭中永不凋零的“玫瑰”.关于miRNA,主要有两个研究方向,其一是作为biomarker,这方面研究仅需足够庞大的临床样本支撑即可:miRNA的另一研究方向为功能机制研究,此时必须有miRNA靶基因的参与,可是如何确

相比动物miRNA 而言, 植物miRNA 的研究相对较少. 植物miRNA 相比动物miRNA , 有以下特点: 1) 植物miRNA 的长度为 21 nt 左右, 动物miRNA 长度在 22 ~ 23 nt; 2)   植物 miRNA 与 靶标转录本几乎完全互补配对,而动物 miRNA 不是: 3) 植物 miRNA 结合的区域可以位于任何区域,而动物 miRNA 主要在3‘ UTR 区结合: 植物miRNA 的形成过程: pri-miRNA          =>          

背景: miRNA通过和mRNA的3'UTR区结合,导致mRNA讲解或者抑制mRNA翻译,从而实现转录后调控的作用: 如果在miRNA和 mRNA的结合区域,发生了snp,就可能会影响miRNA和mRNA的结合:导致疾病或者其他的一些变化: 所以位于结合区域的snp 位点有极大的研究价值: 简介: PolymiRTS 数据库是一个miRNA 相关snp 位点的数据库,链接如下: http://compbio.uthsc.edu/miRSNP/ 数据库中收录的snp位点可以分成两种: 1)snp

MicroRNA (miRNA)  是一类内生的.长度约为20-24个核苷酸的小 RNA,其在细胞内具有多种重要的调节作用.每个 miRNA 可以有多个靶基因的表达,而几个 miRNA 也可以调节同一个基因的表达.据推测,miRNA 调节着人类三分之一的基因. miRNA命名 1.物种 hsa.mmu.rno分别代表人.小鼠.大鼠. 2.类别 mir.MIR.miR分别代表动物未成熟miRNA.植物未成熟miRNA.成熟 RNA. 3.序号 即阿拉伯数字.代表miRNA发现的先后顺序.一般情况下

生物信息学-miRNA 转录组的分类: Noncoding RNA可分为负责Regulatory和housekeeping,housekeeping就是组织日常功能miRNA便是Regulatory RNA中的一种,长度18-22bp,具有短序列特异性,数量少于lncRNA,在相关物种中保守,20%-30%的miRNA可通过对non-coding RNA的靶向结合,达到调控编码蛋白质过程,从而调控制造蛋白质. miRNA参与生命活动,RNAi(RNA interference)是miRNA的一种

miRNA MicroRNA (miRNA)  是一类内生的.长度约为20-24个核苷酸的小 RNA,其在细胞内具有多种重要的调节作用.每个 miRNA 可以有多个靶基因的表达,而几个 miRNA 也可以调节同一个基因的表达.据推测,miRNA 调节着人类三分之一的基因. 1.物种 hsa.mmu.rno分别代表人.小鼠.大鼠. 2.类别 mir.MIR.miR分别代表动物未成熟miRNA.植物未成熟miRNA.成熟 RNA. 3.序号 即阿拉伯数字.代表miRNA发现的先后顺序.一般情况下,数

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

2119: 股市的预测 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 331  Solved: 153[Submit][Status][Discuss] Description 墨墨的妈妈热爱炒股,她要求墨墨为她编写一个软件,预测某只股票未来的走势.股票折线图是研究股票的必备工具,它通过一张时间与股票的价位的函数图像清晰地展示了股票的走势情况.经过长时间的观测,墨墨发现很多股票都有如下的规律:之前的走势很可能在短时间内重现!如图可以看到这只股票A

2119: 股市的预测 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 259 MBSubmit: 334  Solved: 154[Submit][Status][Discuss] Description 墨墨的妈妈热爱炒股,她要求墨墨为她编写一个软件,预测某只股票未来的走势.股票折线图是研究股票的必备工具,它通过一张时间与股票的价位的函数图像清晰地展示了股票的走势情况.经过长时间的观测,墨墨发现很多股票都有如下的规律:之前的走势很可能在短时间内重现!如图可以看到这只股票A

由于本人是个足球迷,前段日子Google利用自己云平台预测世界杯八进四的比赛并取得了75%的正确率的事情让我振动不小.虽然这些年一直听说大数据的预测和看趋势能力如何如何强大,但这次的感受更加震撼,因为世界杯是很多人都在关注并尝试去预测的比赛,Google云平台在这个时候站出来预测比赛无疑很让人充满期待. 当然有件事情必须要讲的是,世界杯从来都是冷门出现在小组赛最多,而进入淘汰赛之后就越来越少,所以Google在八进四才开始预测无疑是件很讨巧的做法.不过不管怎么说,靠大数据预测小概率事件本来就非常

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍 马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

本实例展示怎样使用cross_val_predict来可视化预测错误: # coding:utf-8 from pylab import * from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_predict from sklearn import linear_model lr = linear_model.LinearRegression() boston = datasets.load_bos

%% [Input]:s_train(输入样本数据,行数为样本数,列为维数):s_group(训练样本类别):s_sample(待判别数据)%% [Output]:Cla(预测类别) function Cla = fun_panbie(s_train,s_group,s_sample,index )switch index case 1%Classify %[s_train,~]=mapminmax(s_train);%标准化处理 %[s_sample,~]=mapminmax(s_sample

### miRNA特点 (1)广泛存在于真核生物中, 是一组不编码蛋白质的短序列RNA,它本身不具有开放阅读框架(ORF),并且由不同于mRNA的独立转录单位表达. (2)通常的长度为20-24 nt,但在3′端可以有1-2 个碱基的长度变化(对miRNA 的具体长度范围尚无统一标准). (3)成熟的miRNA , 5′端有磷酸基团, 3′端为羟基,且具有独特的序列特征.它们可以和上游或下游的序列不完全配对形成茎环结构. (4)miRNA5′端第一个碱基对U有强烈的倾向性,而对G却有抗性,但第2

http://blog.csdn.net/jj12345jj198999/article/details/8951120 coursera上 web intelligence and big data 终于布置了HW7,这一次的要求是对一系列DNA序列进行预测,具体说明如下: Data Analytics Assignment (for HW7) Predict the Ethnicity of Individuals from their Genes   ===================

1.简介 预测就是借助于对过去的探讨去推测.了解未来.灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现.掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测.对于一个具体的问题,究竟选择什么样的预测模型应以充分的定性分析结论为依据.模型的选择不是一成不变的.一个模型要经过多种检验才能判定其是否合适,是否合格.只有通过检验的模型才能用来进行预测.本章将简要介绍灰数.灰色预测的概念,灰色预测模型的构造.检验.应用,最后对灾变预测的原理作了介绍. 灰色系统理论的产生和发展动态 1982邓聚龙发表第一篇

很久之前做的东西了,最近做了一个人脸相似度检测,里面用到了这里的一个模型,所以抽个空把人脸年龄检测的思路总结一下. 与其他CNN分类问题类似,人脸年龄预测无非就是将人脸分为多个类别,然后训练卷积神经网络,最后利用训练好的卷积神经网络进行分类即可. 但是在人脸年龄分类方面,有几个比较重要的问题,第一,人脸数据集不好获取,第二,人脸对偏移,光照敏感度很高.第三,特征不容易提取. 在数据集方面,我直接用了歪果仁的一个数据集,大概有40W张图片,分为100个年龄类,虽然质量不高,但是勉强可用. 对人脸图