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R软件基于k-mer DNA分子序列比较研究及其应用

考虑到生物序列非比对方法优点,本文将重点放在研究基于k-mer非比对方法上,并将熵权应用到相似度计算上,将相似度量化,利用距离反映物种之间亲缘关系。论文主要工作如下:(1)数据收集。...(2)k-mer读取。利用R编程软件,给定不同k值计算基因序列k-mer出现频率,将每个物种不同k-mer出现频率写成4k维频率向量,再将多个物种向量合并成矩阵形式。(3)计算熵权。...系统发育树分析距离矩阵基础上利用 R软件对数据进行聚类分析,画出两种方法系统发育树,通过观察系统发育聚类效果,判断分类器分类效率。...并将加权欧式距离和欧式距离应用到相似性分析和系统发育树分析两方面。相似性分析,从k=1到k=5,加权欧氏距离AUC值都大于欧氏距离AUC值。...系统发育树分析,欧氏距离与加权欧氏距离两种方法分类效果相当,都能准确将同类别的生物序列聚为一类。故结果表明基于k-mer思想,利用熵权研究DNA序列非比对方法精确度更好,是有效

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NC-iCAMP过程解析

但是真实情况更可能是生态过程基因型和种群上发生,而不是整个群落。一个微生物群落,某些种群处于强选择之下,而其他种群可能处于强漂移之下。这种类型差异不能使用整个群落级别的度量识别。...三种方法结果差异不大,模拟群落差异小于9%。其中第三种基于系统发育略好一些。 系统发育binning目的是获得充分bin内部系统发育信号。...Pearson相关系数R > 0.1和p < 0.05为系统发育信号显著bin。...a-c,三种算法; d-f,低中高系统发育信号 二、零模型分析 第二步是每个bin内零模型分析,可由βNRI和RCbray计算。...选βNRI理由是中度和高度系统发育信号条件下,其定量准确度和定性表现上都显著优于βNTI。系统发育信号条件下也略好于βNTI。 其次这里打乱计算是不同bin,而不是整棵树上物种。

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Stegen(基于βNTI和RCbray)群落构建方法

我总结了一下,目前文章普遍出现计算群落构建方法有三套: 1.即是Stegen这套方法及其发展; 该方法最近进展参见前文: NC-iCAMP过程解析 R-iCAMP功能介绍 2.ST,NST,...利用系统发育周转率推断生态过程需要OTUs最佳生境条件系统发育信号(phylogenetic signal)”,其中亲缘关系密切类群栖息地偏好比远亲栖息地偏好更相似。...因此,最合适方法是最近亲戚中量化系统发育更替。 所以才会使用βMNTD(定量了一个群落每个OTU (k)与其一个群落中最近亲属(m)之间系统发育距离)这个参数。...R包picantecomdistnt函数计算βMNTD。 ? 使用Mantel correlogram 表征系统发育信号显著性。实心点为显著系统发育信号,都在较短系统发育距离内。...iCAMP方法,由于先划分了Bins,而bin内存在显著系统发育信号,因此可以使用βMPD(群落中所有物种对间平均进化距离)代替βMNTD。 4.

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R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据

eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints)eo用X、Spec和Constraints作为参数,执行投资组合优化分析,并将结果存储eo变量。...对第二个类数据集进行分析:读取名为"sample2.csv"CSV文件,并将存储变量X0。然后,计算X0数据集行数,并加载了两个R包:fPortfolio和tseries。...X = na.omit(X)删除X包含缺失值行。eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints); eo执行投资组合优化分析,并将结果存储eo变量。...jo = getTargetReturn(eo)获取eo对象目标收益率,并将存储jo变量。fo = gtTrgeRsk(eo)获取eo对象目标风险,并将存储fo变量。...对ex每一列求和,得到预期收益率向量exr。pt = 1:30 创建一个长度为30向量pt,用于表示横轴上日期。

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全栈模拟-从神经元到高级认知多层次模拟建模 全文

强化学习背景下,我们结果进一步证明了短期和长期记忆预测处理电路和向量符号模型之间协同作用可以与几个强大内在好奇心方法相竞争,当特定问题奖励稀少时,提供了有希望性能。...当一个检索提示出现时,记忆表每个向量都按照它与提示相似度成比例地被激活[16]。相似性被计算为线索向量存储向量归一化点积。每个存储向量通过其与线索立方相似性激活。...值得注意是,NGC动作-运动模型中有一个可修改工作记忆,允许该模型将有限数量Mw投射潜在状态向量存储到一组自循环记忆向量。...例如,ACT-R认知架构[1,2],思维/大脑被理解为由缓冲器连接模块组成。每个缓冲区都能够随着时间推移保存信息,并将数据存储在数量有限小槽。总的来说,这些缓冲区充当ACT-R工作记忆。...5.4 结果和讨论 表1,我们报告了平均成功率(解决任务/达到目标状态时)以及平均情节长度(对所有模型训练/模拟最后100个情节计算平均测量值)。

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R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化

eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints) eo 用X、Spec和Constraints作为参数,执行投资组合优化分析,并将结果存储eo变量。...对第二个类数据集进行分析: 读取名为"sample2.csv"CSV文件,并将存储变量X0。然后,计算X0数据集行数,并加载了两个R包:fPortfolio和tseries。...eo = efficientPortfolio(X, Spec, Constraints); eo 执行投资组合优化分析,并将结果存储eo变量。...jo = getTargetReturn(eo) 获取eo对象目标收益率,并将存储jo变量。 fo = gtTrgeRsk(eo) 获取eo对象目标风险,并将存储fo变量。...对ex每一列求和,得到预期收益率向量exr。 pt = 1:30 创建一个长度为30向量pt,用于表示横轴上日期。

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压缩感知重构算法之正则化正交匹配追踪(ROMP)

(1) y为观测所得向量,大小为M×1        (2) x为原信号,大小为N×1        (3) θ为K稀疏,是信号x某变换域稀疏表示        (4) Φ称为观测矩阵、测量矩阵...Identify首先将所得到内积值按降序排列,然计算内积中非零元素个数,然后选取前K个内积值或者所有非零值(也就是论文中提到选择集合比较小那个),记录选取内积值所对应列序号,构成集合J,...theta(列向量) At = zeros(M,3*K);%用来迭代过程存储A被选择列 Pos_theta = zeros(1,2*K);%用来迭代过程存储A被选择列序号...(x,'r');%绘出原信号x hold off; legend('Recovery','Original') fprintf('\n恢复残差:'); norm(x_r-x)%恢复残差   运行结果如下...本程序循环中填加了“kk”一行代码并将“M = M_set(mm)”一行分号去掉,这是为了在运行过程可以观察程序运行状态、知道程序到哪一个位置。

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一文看尽深度学习RNN:为啥就它适合语音识别、NLP与机器翻译?

例如,输入门(输出门)可以使用来自其他存储单元输入决定是否在其存储单元存储(访问)某些信息。 存储单元包含门结构,并将门指定到他们要调解连接。...该网络LSTM基础上考虑了门控,并且还涉及一个生成信号门控网络,该信号用于控制当前输入和先前存储如何用于更新当前激活,从而更新当前网络状态。...LSTM RNN架构使用简单RNN计算作为内部存储器单元(状态)中间候选。 门控循环单元(GRU)RNN将LSTM RNN模型门控信号减少到两个。这两个门分别称为更新门和复位门。...结果从MNIST数据集生成了两个序列长度,从IMDB数据集生成了一个。 门主要驱动信号似乎是(循环)”状态”,因为”状态”包含了和其他信号有关基本信息。...首先将随机二进制向量序列与每个向量标量优先级一起输入到网络。 优先级[-1,1]范围内均匀分布。 目标序列包含了根据优先级排序后二进制向量。 NTM有一个组件正是LSTM前馈架构。

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LSTM、GRU与神经图灵机:详解深度学习最热门循环神经网络

循环神经网络(RNN/recurrent neural network)是一类人工神经网络,其可以通过为网络添加额外权重来在网络图(network graph)创建循环,以便维持一个内部状态。...门:具体来说,为了缓解输入和输出权重冲突以及干扰,我们引入了一个乘法输入门单元保护存储记忆内容免受不相关输入干扰,还引入了一个乘法输出门单元保护其它单元免受存储当前不相关记忆内容干扰。...LSTM 很强大,机器翻译等领域实现了当前最佳结果。 门控循环单元神经网络 门控循环单元神经网络已经序列和时间数据上得到了成功应用。 最适合语音识别、自然语言处理和机器翻译。...我们定义了一个二进制向量序列,通过分隔符对其左右进行了限制。几个项被传播到该网络后,通过展示随机项对该网络进行查询,看该网络是否可以产生下一个项。...该网络输入是一个随机二进制向量序列,以及每个向量一个标量优先级评分。该优先级是 [-1, 1] 范围内均匀分布。目标序列是根据它们优先级排序后二进制向量序列。

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QIIME2 2022.8

我们不断努力支持插件开发人员和QIIME社区(双关语)过程,我们我们基础设施添加了一个发行版,其中包括所有活跃,当前维护社区插件,这允许所有这些插件进行定期集成测试,以便我们可以快速分类和调试由于依赖冲突或其他不可预见问题...demux-paired--p-cores q2-dada2[9] q2-dada2 中提交了一个巨大重构,将所有 R 脚本合并到一个文件,用于单个、配对端和 ccs 读取 - 以便于阅读并减少代码重复...现在,这些计算可以直接从稀疏数据进行,也可以对分区进行操作,以最大限度地减少密集转换时使用内存。 q2-FMT[13](社区发行版作为测试版提供) 新增功能!...数据不存在样本(例如,alpha 多样性向量或距离矩阵),它们不会包含在分析,因此缺失组数据与这些样本无关。...这允许用户通过对实际元数据列值进行随机排序创建一个或多个示例元数据列。随机排列元数据列可用于评估对相应实际元数据列分析是产生感兴趣信号还是应被视为噪声。

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R-iCAMP功能介绍

若环境因子已知,可通过dniche和ps.bin计算bin内部系统发育信号,进而选择合适nmin。 若环境因子未知,可用其他方法如pNST先计算随机性。...另外还包含每个OTU(ASV)所属bin及每两个bin之间系统发育距离;bin不同零模型显著性等等。...其他功能 1.进一步分析 icamp.bins:对结果进行整理后输出; icamp.boot:对结果进行bootstrapping分析; qp.bin.js:计算每个bin群落构建(即个样本/群落之间两两比较...),然后计算群落构建相对重要性; taxa.binphy.big:系统发育binning; ps.bin:bin内部系统发育信号; change.sigindex:快速切换不同指标进行零模型显著性检验...之前也介绍过方法,利用as.vector,或用simba包liste 见:一些R代码学习笔记 dniche:根据物种环境变量计算物种间生态位差,直接输出矩阵或保存为big.matrix 生态位计算方法为各环境因子丰度加权平均值

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ISME:群落相似性interaction-adjusted指数家族

本研究提出了一个指数家族,类群相互作用网络背景下量化群落相似性。...在对两个公开数据集重新分析,发现TINA和PINA比现有的指数更好地捕捉了已知多样性格局,即使是非常小数据集上,它们也能揭示新颖和精细生物解释。...计算两者pearson相关并做简单转化,得到: Cij为转化后共发生矩阵,具有以下几个性质: 值从0到1;0为两物种极度分离,0为中性相关,1为完全正相关。...因此定义了一个基于发生率或非加权类群相互作用调整群落相似性指数(unweight TINA, TU)和加权指数(Weight TINA, TW) 对于两个完全相同群落,TINA值为1,A和B所有类群都是完全关联...一个应用: Logares, R., Deutschmann, I.M., Junger, P.C. et al.

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向量化操作简介和Pandas、Numpy示例

向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列DataFrame, ' a '和' B ',我们希望以元素方式添加这两列,并将结果存储新列' C '。...,加法运算df['A'] + df['B']同时应用于整个列'A'和'B',结果存储列'C'。...,并将结果分配给' D '列。...向量好处 Pandas向量化提供了几个好处: 效率:操作针对性能进行了优化,并且比传统基于循环操作快得多,特别是大型数据集上。...向量化加速代码原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:传统循环中,存在与管理循环索引和检查循环条件相关开销。通过向量化,可以消除这些开销,因为这些操作应用于整个数组。

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为何RNN能够众多机器学习方法脱颖而出?(附指南)

每个RNN被无监督地训练,以预测下一个输入。只有产生误差输入才会向前推进,将新信息传送到层次结构一个RNN,然后以较慢自组织时间尺度进行处理。 结果显示,没有任何信息丢失,只是被压缩了。...这些信号将尝试使输出权重参与访问存储处理单元信息,并且不同时间保护随后单元免受被馈送单元输出干扰。 这些冲突并不是长期延迟特殊情况,也可能同样影响到短期延迟。...LSTM主题中考虑了门控,同时还包含了门控网络生成信号,该信号用于控制当前输入以及先前存储如何用于更新当前激活,从而更新当前网络状态。 门自身被加权,并且整个学习阶段根据算法选择性地更新。...门控循环单元(GRU)RNN将门控信号从LSTM RNN模型减少到两个。这两个门被称为更新门和复位门。 GRU(和LSTM)RNN选通机制是对简单RNN参数化方面的复制。...涉及三个门控变量是GRU1,其中每个门仅使用先前隐藏状态和偏差计算;GRU2,其中每个门仅使用先前隐藏状态计算;以及GRU3,其中每个门仅使用偏置计算

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BIST

BIST即是设计时电路植入相关功能电路用于提供自我测试功能技术,BIST把测试仪部分功能转移到电路内部,用嵌入到电路测试电路提供输入测试向量和分析响应功能,最后输出简单测试结果。...MISR实际上是一个增强LFSR,从电路取输出值,产生一个压缩输出向量称为特征。...一个向量移位期间,来自PRPG伪随机数据被移入扫描链,同时前一个向量电路响应被移出到MISR进行特征提取,待扫描链完全装入后,扫描单元多路复用器放置系统模式下一个周期以捕获电路响应。...,作出故障诊断及定位,并将结果输出。...进程测试需预先定义几个由对存储单元读/ 写等操作组成进程, 当地址译码器选定测试单元地址后,依次执行各进程, 使得各进程每个单元均得到执行, 同时单元地址按递增或递减方式提供。框图如上所示。

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生信教程|替代模型选择

本教程[1],我将介绍如何使用软件 PAUP* (Swofford 2003) 选择系统发育分析替代模型,PAUP* 是一种用于各种类型系统发育分析流行多功能工具。...但由于最近在 PAUP* 实现了自动选择替代模型,并且该存储其他教程无论如何都需要安装 PAUP,因此我在这里使用 PAUP 而不是 jModelTest 进行模型选择。...虽然这可能看起来可能会导致循环推理(选择替代模型是最大似然系统发育分析所必需,但也取决于系统发育),但这在实践不是问题,因为模型选择结果并不强烈依赖于正确系统发育;因此,任何合理系统发育都会导致相似的模型选择结果...每个模型 AIC 独立计算为 AIC = 2 k −2 log(L),其中 k 是模型自由参数数量,L 是所有自由参数优化后数据可能性(即最大可能性)。...一个第 4 列和第 5 列,您将看到 k,即模型自由参数数量。第 4 列列出了与最简单模型相比额外自由参数数量,第 5 列列出了自由参数总数。第二个表列出了每个模型参数估计值。

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r语言求平均值_r语言计算中位数

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 R统计分析通过使用许多内置函数来执行,这些函数大部分是R基础包一部分,并且它们将R向量与参数一起作为输入,并在执行计算后给出结果。...平均值是通过取数值总和并除以数据序列数量计算,函数mean()用于R计算平均值,语法如下: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)...在这种情况下,排序向量为(-21,-5,2,3,42,7,8,12,18,54),从用于计算平均值向量从左边删除:(-21,-5,2)和从右边删除:(12,18,54)这几个值。...好啦,综合看下实例: 输出结果为: 数据系列中间值被称为中位数,R中使用median()函数来计算中位数,语法如下: median(x, na.rm = FALSE) 参数描述如下: x...R没有标准内置函数来计算众数,因此,我们将创建一个用户自定义函数来计算R数据集众数。该函数将向量作为输入,并将众数值作为输出,分别看下实例: 输出结果为: 好啦,本次记录就到这里了。

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【实战项目】网络编程:Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现

服务端: 接收客户端发送图像数据后,使用人脸检测算法检测图像的人脸,并使用三种不同的人脸识别模型对检测到的人脸进行识别。然后,根据识别结果图像绘制相应标签(人名)以表示识别的结果。...如果转换后字符串长度小于预定义位数,则计算需要填充数量,并在字节数组填充零,然后将转换后字符串按位存储到字节数组,并返回 true。...设置图像压缩参数,将压缩质量设置为50,并将其存入 quality 向量。 定义一个 vector 类型向量 data_encode,用于保存编码后图像数据。...} usleep(33333); // 等待一段时间 } 这段程序作用是一个无限循环中捕获摄像头图像,将图像编码为JPEG格式,并将编码后图像数据发送到服务器...使用 imencode() 函数将图像编码为JPEG格式,并将编码后图像数据存储到 data_encode 向量

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机器人CPP编程基础-04输入Input

以下是一些常用C++输入方法: 读取字符: cpp复制代码 char ch; cin >> ch; 这将从标准输入流读取一个字符,并将存储变量ch。...读取字符串: cpp复制代码 string str; cin >> str; 这将从标准输入流读取一行字符串,并将存储变量str。...读取整数: cpp复制代码 int num; cin >> num; 这将从标准输入流读取一个整数,并将存储变量num。...读取浮点数: cpp复制代码 double num; cin >> num; 这将从标准输入流读取一个浮点数,并将存储变量num。...以下是ROS1实现C++输入基本步骤: 创建ROS1 C++节点:首先,需要创建一个ROS1 C++节点,该节点将订阅特定主题并处理接收到消息。

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问询ChatGPT,学习Go源码

它首先创建一个 Profile 对象作为结果,然后遍历所有输入 Profile 对象,对于每个输入对象每个模式(文件名和函数名),将其对应计数值加到结果对象对应模式计数值上。...然后,使用 MOVD 指令将一个立即数(即 len/32)加载到通用寄存器 R31 并将其复制到循环计数器寄存器 CTR 。该立即数表示向量 32 位元素个数。...然后进入一个循环,使用 STXVD2X 指令将向量 VS32 存储到内存地址 (R0)(R3) 和 (R31)(R3) 处。...该指令将 VS32 作为第一个操作数,将存储地址 (R0)(R3) 或 (R31)(R3) 作为第二个操作数,并使用两个向量索引器将向量值复制到两个存储地址。...因为向量元素是 32 位,所以每次存储需要占用 4 个字节内存空间,因此 STXVD2X 指令存储地址 (R0)(R3) 和 (R31)(R3) R3 每次增加 32,以便存储一个向量元素

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