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基因预测软件ORFfinder本地版

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

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文献解读|环状RNA预测软件评估

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 ?

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预测模型数据挖掘之预测模型

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。

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2021年软件开发趋势预测

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。

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2021年软件开发趋势大预测

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。

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2016企业软件市场五大预测

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。

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波动率预测:日内数据显著提升预测精度

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。

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miRDB:软件预测的哺乳动物miRNA靶基因数据

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

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如何对数据进行预测

即X-->Y; forecast,“预测”,基于“时间序列”来预估未来的数据,比如股票走势、业务发展趋势、交易量预估等等; ?...关于 forecast 基于时间序列的趋势预测,是基于历史数据预测未来发生的事件。 e.g....进行年度KPI预测的时候,可以拟合历年的实际交易数据——一般业务过了成熟期,就能看到比较明显的S曲线(sigmoid curve)——基于拟合的曲线就能大致预测出下一年的交易量了。...这个预测值可以作为基准,还要考虑业务上新的变化对数据进行调整,比如产品功能改变、人群定位变化等、渠道入口发生改变等。 e.g....,那么观测期的数据预测期的数据大概率不能“同日而语”,需要进行较大的调整; 其他注意事项可以参考:http://people.duke.edu/~rnau/notroubl.htm 参考资料: 活动数据

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DARPA研发全球首个战场冲突分析与预测软件

FifthDomain网站报道,美国国防高级研究计划局(DARPA)授予英国BAE系统公司一份价值420万美元的第一阶段合同,根据合同,BAE将开发一款软件,以“帮助军事规划者理解并处理引发冲突的复杂动态形势...而目前用于预测和备战各类突发事件的建模工具存在不透明、过于死板和繁琐等问题。...为解决以上问题,BAE系统正在开发一款名为“用于知识转移、探索和时间模拟的因果模型”(CONTEXTS)的软件,旨在创建一个可操作环境下的交互模型,允许军事规划人员探索冲突发生的原因并评估潜在的应对方法...CONTEXTS软件将从情报报告、政府数据库、新闻和社交媒体等来源收集各冲突事件的相关信息,以实现模型的自动化运行、搭建。

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