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    CELL SYST|结合抗原加工改进MHC I类呈递多肽预测

    今天要介绍的是西奈山伊坎医学院遗传学和基因组科学系Timothy J. O'Donnell在Cell Systems上发表的论文” MHCflurry 2.0:Improved Pan-Allele Prediction of MHC Class I-Presented Peptides byIncorporating Antigen Processing”。主要组织相容性复合物(MHC,major histocompatibility complex)Ⅰ类蛋白与多肽的结合预测是研究T细胞免疫的重要工具。通过质谱法鉴定的自然存在的MHC配体,不仅阐明了结合基序,而且可以反映MHC结合之前发生的抗原加工步骤。因此,作者开发了一个MHCⅠ类表达的综合预测因子,它结合了MHCⅠ类结合和抗原加工的新模型。实验结果表明,该模型显著优于其他现有的预测方法。

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    第十一章 Android Gradle多渠道构建

    因为我们发布或者推广的渠道不同,就造成了我们的Android App可能会有很多个,因为我们需要细分他们,才能针对不同的渠道做不同的处理,比如统计跟踪、是否升级、App名字是否一致等等。尤其在国内这个各种应用市场百家争鸣的时代,我们需要发布的App渠道甚至多个好几百个,而且各有各的特殊处理,所以这就更需要我们有一套自动的满足多渠道构建的工具来帮我们解决这个问题,有了Android Gradle的Flavor后,我们就可以完美的解决以上问题,并且可以实现批量自动化。这一章主要介绍多渠道构建的基本原理,然后使用Flurry和友盟这两个最常用的分析统计平台作为例子来演示多渠道构建,接着我们介绍下Flavor的每个配置的用法,让大家可以根据需求定制自己的每个渠道,最后我们会介绍一种快速打包上百个渠道的方法,以提高多渠道构建的效率。

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    除了女性和胖子:可穿戴设备如何打动大众?

    研究结论 1.健康和运动追踪应用的活跃度高于手机应用整体平均值,女性用户和非年轻人用户比例惊人; 2.运动数据追踪尚未成为主流用户的刚需,三分之一用户会在六个月内放弃使用; 3.尽管离大规模成功很远,但健康和运动追踪产品仍旧是可穿戴设备中表现最抢眼的。一些可能的趋势会帮助这类产品走得更远。 今天你走了多少步 你的朋友圈里有人爱晒自己每天走了多少步吗?感谢那些健康和运动追踪产品吧,他们为这个世界创造了一种新的攀比数据。 无论是智能手环,还是运动追踪应用,共通的功能无外乎运动数据监测,如行走步数、行走距离和消耗

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    移动广告库为企业数据带来重大风险

    每天在 Mojave Threat Labs,我们的研究团队都会使用超过 200 个个人风险因素来分析数以千计的移动应用程序。我们跟踪的关键风险因素之一是收集并发送到远程 Web API 的私人数据或个人身份信息(personally identifiable information,PII)。这可能包括用户姓名、电话号码、电子邮件地址、位置、已安装的应用程序、通话记录、联系人列表等。平均而言,企业员工和移动用户在其移动设备上拥有大约200个应用程序,包括所有预装的应用程序,如地址簿和相机。每个应用程序平均有 9 个在用户使用前就同意授予的权限 -- 例如访问你的地址簿,或者获取你的位置权限以便告诉你附近的内容。有这么多应用程序请求访问私人或敏感信息,用户甚至是 IT 管理者通常都很难去完全了解谁获取了数据、数据将被发往何方、数据将如何使用。

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    一篇文章让你看懂数据分析的目的、方法、工具及实际应用

    我特别不喜欢装逼的产品经理,看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时,把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的   做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。   明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 2

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