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单细胞预测doublets软件

image.png DoubletFinder 的4个步骤: (1) 从现有单细胞数据中人为产生doublets (2) 将人工产生的doublets与真实细胞混合在一起 (3) 用PCA降维或者用 PC〜具有统计意义的主成分数,以范围为单位指定(例如,PC = 1:10) pN〜定义生成的人工双峰的数量,表示为合并的真实人工数据的一部分。 基于DoubletFinder在很大程度上是pN不变,默认设置为25% pK〜定义用于计算pANN的PC邻域大小,表示为合并的真实人工数据的一部分。 没有设置默认值,应该根据每个scRNA-seq数据集调整pK。 nExp〜定义用于进行最终双峰/单峰预测的pANN阈值。

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miRNA 靶向预测软件targetscan

01 Targetscan靶向预测思想 TargetScan 基于序列互补原则,找到比对到靶 3'UTR 的保守性 8 mer、7 mer 或 6 mer 位点(seed match 序列),进一步根据热力学稳定性筛选得到 一般考虑 context score percentile > 90 为预测的可能具有功能的 miRNA 的靶。 02 Targetscan 预测所需文件准备 step 1、首先需要准备两个文件:miRNA 的 fa 序列以及 target 的 fa 序列文件。 step 2、将上述文件转换为 targetscan 预测需要的格式。 端配对的贡献值 local AU contribution : AU rich 区域的贡献值 position contribution : 结合位点的贡献值 context score :考虑其他因素对靶基因预测的影响后计算得到的得分

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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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    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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    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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    CPAT:转录本蛋白编码能力预测软件

    对于转录组测序的数据而言,组装得到转录本之后,首先要做的就是区分蛋白编码和非蛋白编码的RNA。 除此之外,基于序列比对的软件,其运行速度相对较慢,所以采用第二种算法的软件综合效果更好。 在论文中还通过ROC曲线评估了不同软件的性能,结果如下 ? 可以看到CPAT和CPC的效果是最好的。 CPAT基于python编程语言开发,安装非常的简便,代码如下 pip install CPAT 该软件既可以在本地运行,也提供了在线版本。 1. ,位于软件的安装目录下。

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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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    数据集 | 中风预测数据

    数据集下载请登录爱数科(www.idatascience.cn) 根据世界卫生组织(WHO)的数据,中风是全球第二大死亡原因,约占总死亡人数的11%。 该数据集用于根据输入参数(例如性别,年龄,各种疾病和吸烟状况)预测患者是否可能中风。数据中的每一行都提供有关患者的相关信息。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息

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    2020年及未来的软件编程趋势预测

    我无法预测未来,但我可以做出有根据的猜测。 “预测未来的最好方法就是创造它。” GRAPHQL 将继续增长 现在我们的应用程序以及对数据使用的方式变得越来越复杂。 典型的 REST API 需要从多个 URL 加载,但 GraphQL API 可以在单个请求中获取您的应用程序所需的所有数据。 众所周知性能的重要性,随着数据量的增长,保持良好性能将更加困难。这也正是 C++ 或 Rust 等底层语言发挥作用的时候。我们将看到越来越多的大公司开始采用 Web Assembly。

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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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    数据集 | 成人收入预测数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 个人的年收入是由多种因素造成的。从直观上看,它受个体的教育程度、年龄、性别、职业等因素的影响这些数据是。 这些数据由Ronny Kohavi和Barry Becker(数据挖掘和可视化,Silicon Graphics)从美国某地区1994年的人口普查局数据库中提取的。 可以用此数据集来进行收入的预测预测任务是确定一个人的年收入是否超过5万美元。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 UCI开源数据集。

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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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    数据集 | 电器能量预测数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 实验数据用于创建低能耗建筑中电器能耗的回归模型。数据集为10分钟,持续约4.5个月。 然后,将无线数据平均10分钟。能量数据每10分钟用m-bus能量计记录一次。 最近的机场气象站(比利时基耶夫斯机场)的天气是从Reliable Prognosis(rp5.ru)的公共数据集中下载的,并使用日期和时间列与实验数据集合并在一起。 数据集中包含两个随机变量,用于测试回归模型并过滤掉非预测属性(参数)。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据引用 Candanedo L M, Feldheim V, Deramaix D.

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    数据集 | 体脂预测数据

    下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 体脂的精确测量往往是昂贵且不方便的,本数据集列出了 252 名男性通过水下称重和各种体围测量确定的体脂肪百分比估计值。 该数据可用于多元回归分析。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。 5. 数据引用 Bailey C.

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    Augustus:真核生物基因结构预测软件-安装篇

    Augusust是一款预测真核生物基因结构的软件,官网如下: http://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/ 本篇主要介绍该软件的安装过程,这个软件依赖很多其他软件, 安装augustus 首先设置htslib, samtools, bcftools, tabix 的安装目录,要求这些软件安装在同一个目录下,结构如下 tools/ ├── bcftools ├── htslib

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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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    PolyPhen-2软件预测基因突变是否有害

    PolyPhen-2(Polymorphism Phenotyping v2)是一款预测基因突变是否有害的软件,其命名也体现了基因多态性对表型的影响。 所有可能的单核苷酸非同义突变(putative single-nucleotide non-synonymous (missense) )的 PolyPhen-2 注释结果已经被事先计算好,放在 WHESS.db 数据库中 以上即是 PolyPhen-2 软件预测突变有害性的简单介绍,以后有机会再介绍其他软件数据库。

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    2016年企业级软件的5个预测

    本文总结了来自Skyport Systems公司、Ceridian公司、Tasktop公司还有Travel Tripper公司的专家所分享的针对2016年的预测观点。 预测一:告别以软件为中心的安全系统 ? 随着所依赖的安全应用与软件产品越来越多,数百甚至上万,各公司逐渐发现只靠基于软件的通用式安全工具风险太高。他们会转向保护单独应用与硬件安全的解决方案。” 预测2:软件故障将成为大家的问题 ? 预测4:软件开发者仍会短缺 ? 预测5:软件开发的发展方向是云技术 ? Ceridian公司(提供人力资本管理的解决方案) 的CIO Warren Perlman表示,云技术将是软件开发的发展方向。

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