对肿瘤样本进行基因组和分子分析时，首先需要定量肿瘤和混合的正常细胞的比例[肿瘤纯度(TP)或肿瘤细胞性]，用以评估体细胞损伤检测边界并进行适当的比较分析。接下来我们会介绍一些评估样本纯度的方法。之前我们有介绍基于甲基化评估肿瘤纯度的R包InfiniumPurify。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
这项探索性研究的目的是调查驾驶时发生的车道偏离是否与驾驶员大脑出现局部睡眠有关，在5 - 9 Hz频率范围内，通过由局部源定位的脑电图(EEG)测量大脑活动中的θ波功率。30名参与者在先进的驾驶模拟器中驾驶，结果有135条车道行驶的记录，在驾驶员自我报告高度困倦的状态下产生了偏离。
通过CDH管理平台，进入Zookeeper管理界面，Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图维持不变，指标数据异常。
你的 JavaScript 是否曾经无法正确执行，并且你很难找出原因？你的 CSS 是否曾经表现得很奇怪，并且你很难找出原因或让它按预期显示？调试是编程的基本组成部分，也是所有软件开发人员的基本技能。
今天为大家介绍的是来自John L. Kulp, III团队的一篇论文。基于片段的药物设计利用关于小化学片段如何以及以多大强度与蛋白质结合的数据，以构建新的药物分子。在过去的十年中，作者已经成功地在数十个临床前药物项目中使用了来自热力学的蒙特卡洛片段-蛋白结合模拟的片段数据。然而，由于模拟和设计工具的成本和复杂性，这种方法尚未为更广泛的研究社区所使用。作者开发了一个名为BMaps的网络应用程序，以大大简化的用户界面使基于片段的药物设计广泛可用。BMaps提供了对一个大型存储库（>550个）的蛋白质和数百个预计算片段地图、可药用热点和高质量水分布图的访问。用户还可以使用自己的结构或来自ProteinBank和AlphaFold DB的结构。BMaps在一个非常易于使用和自动化的网络应用程序中将传统工具与基于片段的设计相结合。
简而言之：蛋白质组就是一个特定的生物系统中（特定时间、空间）存在的所有蛋白质及其相互作用
本文通过分析《红楼梦》的章回和词汇，使用聚类算法来发现贾府的兴衰变化。通过对比前后文，发现“笑道”这个词在全文中的权重变化，从贾府的鼎盛时期到衰败时期，体现出人物和贾府的命运变化。同时，通过分析“笑道”这个词在全文中的出现频率，可以发现贾府的兴衰与人物命运的变化具有密切的联系。
今天继续我们的跟着NC学流程系列，之前小编分享了关于16S扩增子测序和宏基因组数据分析的机教程。考虑到许多小伙伴是做人类基因组方面的，今天分享一篇癌症早筛方面的，血液DELFI全基因组片段化丰度谱检测的分析框架。题目是：Detection and characterization of lung cancer using cell-free DNA fragmentomes。
没读过《红楼梦》也能知道前后四十回是不是一个作者写的？很久以前，数据侠黎晨，用机器学习的算法分析了《红楼梦》，认为后四十回和前八十回内容上有明显差距。不过，数据侠楼宇却不这么认为，他觉得原先的判定方法不够严谨，于是他使用了无字典分词的方式，剔除了情节对分析的影响，再次用机器学习的算法分析了这部文学名著。
推荐VS Code扩展：Jenkins Pipeline Linter Connector
福尔马林固定、石蜡包埋(FFPE) 的组织样本是世界各地病理实验室保存临床组织样本的标准方法。随着核酸测序技术的发展引起了人们对使用生物库中存储的历史FFPE样本的兴趣。然而，福尔马林固定会化学修饰DNA，这可能导致下游处理和数据分析中的错误。2023年6月，《Nucleic Acids Research》发表综述文章，回顾了 (I) 分析前样品质量控制、(II) DNA 修复处理、(III) 分析样品制备和 (IV) FFPE-DNA 生物信息学分析中的缓解策略，并提出建议。
大型语言模型（LLMs）的发展极大地推动了代码生成领域的发展，之前有工作将强化学习（RL）与编译器的反馈信号集成在一起，用于探索LLMs的输出空间，以提高代码生成质量。
观看艺术通常被视为一种高度个人化和主观的体验。然而，是否有普遍的因素使一件艺术作品令人难忘呢?我们进行了三个实验，在这些实验中，我们记录了来自芝加哥艺术学院的4021幅画的在线记忆表现，在不受限制地参
2021年4月13日，Neves BJ等人在Journal of Cheminformatics杂志发表文章，文章使用分子指纹将分子表示为一段基于子结构的"句子"，通过学习子结构水平上的化学变化来预测逆合成反应。
在一些前端开发场景中，可能会遇到使用 canvas 来渲染文本，例如 web 表格应用，就是用 canvas 来渲染文本，如果大家去检查飞书、谷歌、石墨、腾讯表格可以发现它们都是用 canvas 来实现的。
本文将介绍 WebMvcConfigurer其类及其常用方法，并提供代码示例作为一个扩展学习，当然如果仅对于本项目只需要了解如何配置拦截就行。
翻译自 DevOps as a Graph for Real-Time Troubleshooting 。更多链接请查看原文。
尽管 R 及更高版本中提供了许多峰值调用程序，但最受欢迎和使用最广泛的峰值调用程序仍然是 MACS2。
今天为大家介绍的是来自微软亚研院Fang Lei研究员的一篇关于回顾合成分析的论文。回顾合成分析是有着众多工业应用的有机化学中的重要任务。先前的机器学习方法利用自然语言处理技术在这个任务中取得了令人期待的结果，通过将反应物分子表示为字符串，然后使用文本生成或机器翻译模型预测反应物分子。传统方法主要依赖于字符串表示中的原子级解码，化学家很难从中获得有用的见解，因为人类专家倾向于通过分析组成分子的亚结构来解释反应。众所周知，某些亚结构在反应中是稳定的并且保持不变的。在文中，作者开发了一个亚结构级别的解码模型，通过完全数据驱动的方法自动提取产品分子中的常见保留部分。作者的模型在先前报道的模型基础上取得了改进，并且证明通过提高这些亚结构的准确性可以进一步提升其性能。
我们都知道使用MySQL客户端来访问MySQL数据库时，会以一定的顺序读取不同位置的配置文件，但在一次做测试时，发现除了按照顺序读取默认的配置文件路径外，MySQL还有额外的读取配置文件的行为。如下是爱可生开源技术社区最近推送的一篇文章《技术分享 | mysql 客户端对配置文件的读取顺序》，就讲了这方面的一些问题，值得借鉴。
这是一个非常难写的文章，因为我希望它是真正有价值的。
人类与伴侣建立亲密的社会和个人关系，这使他们得以生存、成功交配和养育后代。在这里，我们使用自然主义的、生态相关的、人际交往的线索来检测人类婚姻满意度的神经生物学基础，这些线索捕捉到了已婚夫妇之间共享的神经表征。我们的研究表明，与人口统计和性格测量相比，在观看自然主义的婚姻相关电影时，大脑反应的神经同步预测了夫妻婚姻满意度的更高水平。我们的研究结果表明，大脑的相似性反映了对人际和社会互动的主观感知、想法和感受的实时心理反应，是婚姻满意度的强有力预测器，促进了我们对人类婚姻关系的理解。
当前主流测序平台的数据存储格式无外乎两种，FASTQ（Illumina, MGI），BAM（Life Ion Torrent，PacBio），对于 BAM 文件，通常也需要先转换成 FASTQ 文件后再进行质控处理。
在本地做测试时，发现一个奇怪的现象，当我使用 socket 打算登录数据库，发现不指定用户时，默认并不是用的 root 用户登录，而是被修改为了 zhenxing 用户
今天，学院君来给大家介绍下 PhpStorm 中三个可以提高日常工作效率的小技巧。
文中提出 NeurIPS 2021 论文『VALUE: A Multi-Task Benchmark for Video-and-Language Understanding Evaluation』微软提出新的视频多模态 benchmark：《VALUE》，同时包含检索、caption、QA等多个任务！快来刷榜吧！
本期介绍发表在Journal of Medicinal Chemistry的研究工作，研究人员在具有X射线晶体学证实结合模式的化合物的基础上采用了不同的机器学习方法生成模型用于预测不同类别的激酶抑制剂，且产生了意想不到的准确和稳定的预测。结果表明，新的机器学习模型具有相当大的实际应用潜力。
前面我们了解了基因组拼接，今天给大家带来的是拼接原理。了解实验原理，就是为了我们更好地做实验。
选自arXiv 作者：Yu-Wei Chao等 机器之心编译 参与：Geek AI、路 近日，密歇根大学和谷歌研究院的一项研究提出了时序动作定位网络 TAL-Net，该网络将之前常用于图像目标检测的 Faster R-CNN 网络应用于视频时序动作定位中。在 THUMOS'14 检测基准上，TAL-Net 在动作提名（action proposal）和定位上都取得了目前最好的性能，并且在 ActivityNet 数据集上取得了具有竞争力的性能。目前，该论文已被 CVPR 2018 大会接收。 对人类动作的
本文作者：内部搜索平台部推荐中心组长，2009年加入腾讯，从事搜索相关工作，包括社区问答，网页搜索，音乐、视频、应用宝等项目，方向涉及query理解，文本相关性、智能问答等。目前从事天天快报、新闻客户端等资讯个性化，包括用户兴趣、推荐策略、工程架构等。 搜索引擎中, 一个好的纠错系统能够将用户输入查询词进行纠错提示, 或者将正确结果直接展示给用户，提高了搜索引擎的智能化。和传统文本纠错相比, 搜索引擎的纠错具有几个难点. 一是搜索引擎的query很短, 由几个独立的key words组成（Chen et
今天给大家介绍浙江大学药学院侯廷军教授和康玉副教授团队、齐鲁制药合作在Journal of Medicinal Chemistry发表的一篇论文“FFLOM: A Flow-Based Autoregressive Model for Fragment-to-Lead Optimization”。该文提出了一种新的基于流（flow）的自回归模型FFLOM，可用于先导化合物优化任务中小分子的连接子（linker）和R基团设计，使用者可自定义待修改片段和生成长度，在保留优势区域及其构象的前提下对局部片段进行改进。在ZINC、CASF和PDBbind等多个测试集上的评估显示，FFLOM生成的分子在有效性、唯一性、新颖性和重现率指标上均表现良好；在片段连接、PROTAC设计、R基团生长和R基团优化四个实际应用案例中，不仅能够复现实验验证的基线分子，且能生成大量结合亲和力打分更优的新颖结构。
IIS部署的ASP.NET Core服务，前端进行一些操作后，经常需要重新登陆系统。
PPARG基因与白质发育密切相关，可能调控早产儿的大脑发育。使用sRRR（基于稀疏降秩）回归模型，研究人员可以识别与PPARG基因联系较强的脑白质结构连接，从而证实以上假说。该成果由伦敦大学国王学院Michelle L. Krishnan等人发表在最近的PNAS期刊上。
今天为大家介绍的是来自Chu-Chung Lin团队的一篇关于药物设计的论文。药物发现和开发流程是一个漫长而复杂的过程，对于计算方法和药物化学家来说都具有挑战性，并且迄今为止无法通过计算方法解决。深度学习已在各个领域得到应用，并在制药行业的新药设计中取得了巨大成功。作者提出了一种名为AIMLinker的深度神经网络，以快速设计和生成具有意义的药物样蛋白酶靶向嵌合体（PROTACs）类似物。该模型从输入片段中提取结构信息并生成连接器以将它们结合起来。作者在模型中集成了过滤器，以排除通过蛋白质-蛋白质复合物引导的无法药用的结构，同时保留具有强大化学性质的分子。随后，通过分子对接，采用均方根偏差（RMSD）、相对吉布斯自由能（ΔΔGbinding）、分子动力学（MD）模拟和自由能扰动（FEP）计算作为测量标准，测试所提出模型的鲁棒性和可行性。所生成的新型PROTACs分子在与结合口袋相比，具有类似的结构信息且具有更高的结合亲和力，相较于现有的CRBN-dBET6-BRD4三元复合物。作者展示了利用AIMLinker设计PROTACs分子的方法的有效性，这些分子在化学性质上优于dBET6晶体构象。
Cackle 是一个代码 ACL 检查器，用于增加供应链攻击的难度。Cackle 通过 cackle.toml 进行配置。在配置文件中，您可以定义 API 的类别，例如 net、fs 和 process，对其调用进行限制。然后，您也可以指定允许使用的 API。运行时，Cackle 会检查您的依赖树中是否有使用未经许可的受限 API 的依赖包。
3、添加与目标蛋白质特异的抗体，该抗体会与目标蛋白形成免疫结合复合体沉淀，收集这些沉淀
什么是MapReduce？Map本意可以理解为地图，映射（面向对象语言都有Map集合），这里我们可以理解为从现实世界获得或产生映射。Reduce本意是减少的意思，这里我们可以理解为归并前面Map产生的映射。 MapReduce的编程模型 按照google的MapReduce论文所说的，MapReduce的编程模型的原理是：利用一个输入key/value对集合来产生一个输出的key/value对集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算：Map和Reduce。用户自定义的Map函数接受一个输入的k
KS Knowledge Sharing 知识分享 现在是资源共享的时代，同样也是知识分享的时代，如果你觉得本文能学到知识，请把知识与别人分享 本文主要目的是交流学习Charles抓包工具的使用技巧，以及给大家分享一下分析问题的思路，欢迎大家评论转发，但不能以盈利为目的行为。广告对于内容提供商来说是重要的财务来源，请大家多多看广告，这样才能促使内容提供商发布更多的内容供大家欣赏。 这篇文档是Charles抓包工具的高级用法，如何下载安装以及怎样配置，请看我上一篇关于Charles的
專 欄 ❈楼宇，Python中文社区专栏作者。一位正在海外苦苦求学的本科生。初中时自学编程，后来又在几位良师的帮助下走上了计算机科学的道路。曾经的 OIer，现暂时弃坑。兴趣不定，从机器学习、文本挖掘到文字识别以及各种杂七杂八的知识都有一点点涉猎。同时也对物理学有相当大的兴趣。 知乎：https://www.zhihu.com/people/lou-yu-54-62/posts GitHub：https://github.com/LouYu2015❈ 1 前言 两个月以来，我通过互联网自学了一些文本处理的
过去一年，百度提出的 ERNIE 通过持续学习海量数据中的知识在中英文十六个自然语言理解任务上取得领先效果，并在去年 12 月登顶权威评测榜单 GLUE 榜首。ERNIE 在工业界也得到了大规模应用，如搜索引擎、新闻推荐、广告系统、语音交互、智能客服等。今日，研究团队又在自然语言生成任务上实现新的突破。
分子片段在药物研发中具有重要作用，如通过基于片段的从头药物设计获得高活性化合物、通过基于分子片段的骨架跃迁获得新颖结构。将化合物按照预先定义的规则进行拆分，是获得分子片段的有效途径。然而，作为基础工具，分子片段化方法的创新研究近年来并未引起足够的重视。
Android 在 Android 3.0（API 11 级）中引入了Fragment，主要是为了给大屏幕（如平板电脑）上更加动态和灵活的 UI 设计提供支持。由于平板电脑的屏幕比手机屏幕大得多，因此可用于组合和交换 UI 组件的空间更大。利用片段实现此类设计时，您无需管理对视图层次结构的复杂更改。 通过将 Activity 布局分成片段，您可以在运行时修改 Activity 的外观，并在由 Activity 管理的返回栈中保留这些更改。
ChatGPT 火得不能再火了🔥 过去两周，国内 ChatGPT 概念股很疯狂，不只是百度、讯飞，有些默默无闻且业绩亏损的公司股价大涨，有 1-2 个公司连续 7 个涨停板，不可思议！ 上周，因为微软 Bing 发布新版，ChatGPT 热度大增。世界不断被 ChatGPT 及其应用所震惊，每天都有很多人在他们各自的行业发布 ChatGPT 的应用程序，从营销、文案、销售、运营等等。 当我们考虑将 ChatGPT 用于软件测试时，大家的意见很不一样。 我们并不怀疑它对软件测试社区的好处，同时，我们也意识到盲
系统发育相关的基因组之间既存在保守性又存在可变性。有些序列片段的数目以及顺序具有保守性，这种保守性可以使用共线性（synteny）或同线性（colinearity）来进行描述。共线性主要强调两方面，一是序列的同源性，二是序列片段的排列顺序。同时即使很近缘的基因组也可能存在大量的变异和多态性，这种变异可能构成了不同个体与群体性状差异的基础。单核苷酸多态性(single-nucleotide polymorphism，SNP)是指由于单个核苷酸位置上存在转换或颠换等变异所引起的DNA序列多态性，常用来研究近缘物种基因组的进化。
QualiMap 是一款主要由Fernando Garcı ́a-Alcalde、Konstantin Okonechnikov 开发的用于评估高通量测序数据质量的工具。主要用于分析和可视化测序数据的质量指标。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
文章：SemSegMap - 3D Segment-Based Semantic Localization
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