所见不一定即所得 眼睛是心灵的窗户，也是蒙蔽你的一种途径。 假设，我给你一张图片，你觉得肉眼可以观察到全部的细节吗？ 屏幕上一张清晰的图片 肉眼在屏幕上看到图片的清晰度由三个因素决定，一是图片像素本
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
对于移动端开发而言，为了做到页面高清的效果，视觉稿的规范往往会遵循以下两点： 1.首先，选取一款手机的屏幕宽高作为基准(现在一般选取iphone6的375×667)。之前项目中也用到过iphone5的320×568。 2.对于retina屏幕(如: dpr=2)，为了达到高清效果，视觉稿的画布大小会是基准的2倍，也就是说像素点个数是原来的4倍（对iphone6而言：原先的375×667，就会变成750×1334）。
第三代 iPad（New iPad）发布，不出意料的配置了 2048×1536 分辨率屏幕。发布会现场，Phil Schiller 仍称之为 Retina（视网膜）屏。
而分辨率则一般用像素来度量 px，表示屏幕水平和垂直方向的像素数，例如 1920*1080 指的是屏幕垂直方向和水平方向分别有1920和1080个像素点而构成。
DNA甲基化会调控基因的表达水平，进而影响基因的相互作用。将基因的相互作用网络和差异甲基化信息结合起来，基于那些甲基化水平发生差异的基因，从整个相互作用网络挖掘出这些基因的相互作用模块，这些模块可以看是与样本表型数据相关的基因集合，这种研究方式叫做Functional Epigenetic Modules(FEMs), 也叫做hotspots。
本文介绍来自浙江大学药学院朱峰教授课题组发表在国际综合性学术期刊Research上的最新工作。该研究提出了一种基于Transformer和门控卷积残差神经网络的集成框架EnsemPPIS，仅需要蛋白质的序列信息即可准确识别潜在的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）位点。所构建的模型不仅有效提取残基所处的全局和局部序列环境特征，还利用Transformer算法的自注意力机制从蛋白质序列上学习残基相互作用信息，进而使用集成学习策略将多种特征进行有机整合，在多个基准数据集上实现了卓越的预测性能，并展示出广泛的适用性，能够应用于全蛋白质组范围内的PPI位点预测。此外，模型的可解释性分析证明了该模型具备从蛋白质序列中捕捉局部结构内残基相互作用信息的能力。EnsemPPIS有望加深人们对生理病理机制的理解，助力蛋白质功能研究，推动靶向药物，尤其是蛋白类药物的研发。
在后面的源码分析中，会涉及到像素密度这个概念，想着怕部分读者有困惑，先做个铺垫文。
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/ppi.html
通过计算方法预测蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）靶标和调节剂之间的相互作用可以加速PPI药物的筛选和设计。因此，上海交通大学魏冬青教授和熊毅副研究员团队开发了MultiPPIMI框架。该文章于2023年12月1日发表于《Journal of Chemical Information Modelling》。该框架基于生物和化学序列信息预测PPI和调节剂之间的相互作用，它可以推广到训练数据外的PPI靶标和小分子调节剂。
CSS与JS文件配套下载：https://www.lanzous.com/i1j8ppi
感觉在微信上效果不好，去个人站点看 www.taoweng.site 前言 我相信对于像素，英文「pixel」，缩写「px」，这个概念并不陌生吧，不管是设计师设计图片用的单位 px，还是前端工程师在 css 里面的单位 px等等，很多领域都会用到这个单位，但是当我问他们一些问题的时候，基本上都答得不好。 比如： iPhone 6 的分辨率是 750 x 1334 像素，然而我们我们在写 css 的时候是以 375 x 667 来调的； 为什么我们做的一个网页在 pc 端可以正常显示，在移动端也可以正常显示，
一般做完差异基因，或者使用其他方法找到想要的biomarker时，想要知道这些基因的调控网络，或者哪些基因在调控网络中处于核心位置，比较常见的方法就是wgcna或者mcode、Cytohubba。这篇主要介绍mcode和Cytohubba。
注：本文的目的在于理清楚一些尺寸关系，如果有表述不当，欢迎指出讨论 本文测试屏幕的长宽像素比为1,奇葩屏幕可跟根据比例自行分析 ---- 一、科普常识： 0.测试准备 手上有两个真机： oppoA77(1920*1080 5.5英寸)、 oppoR15X(2340*1080 6.4英寸) 、 再加一台模拟器(480*320 3.5英寸)仿OPPO R801 辅助：一台笔记本电脑联想Y480N(768*1366 14英寸) 和一个iPad_Air_2(2048*1536 9.7英寸) 📷 ----
其中configuration.fontScale是根据系统字号改变的，默认是1，所以会遇到dp和sp混用无影响的情况。但，一旦用户改变了系统字号，有一定的缩放量，dp的为sp就原形毕露了，所以字体还是乖乖用sp，别没事找事。
css 样式重置实质上就是对不同浏览器的样式使用一个统一的标准，他的目的在于减少 css 的样式代码。css reset 也有比较常见的“库”，比如，normalize.css 或者是 meyerweb.css。在早期的一些简单的项目开发，css reset 直接可以了引用这样的文件，因为这是一些比较标准的写法。
作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
STRING 链接 https://string-db.org/ 数据集我使用R语言包clusterProfiler中经常用作示例的基因列表 获取gene symbol的代码
近日，德睿智药与湖南大学团队在顶级期刊《Briefings in Bioinformatics》(IF:11.6)上发表研究论文“Learning spatial structures of proteins improves protein-protein interaction prediction”。蛋白质的空间结构与其功能特性密切相关，在预测蛋白质-蛋白质相互作用中增加蛋白质空间结构相关信息能潜在提高模型预测能力。本文提出TAGPPI模型，融合蛋白质序列特征与AlphaFold2预测的结构信息提高蛋白-蛋白相互作用预测精度。德睿智药团队负责了研究部分AI模型的开发与验证。
屏幕大小指屏幕的对角线的长度，单位一般是英寸。常见的手机屏幕大小 3.5、4、4.7、5.0、5.5、6.0等。常见手机屏幕查看网址 http://screensiz.es/
在这里记录着每天自己遇到的一道印象深刻的前端问题，以及一道生活中随处可见的小问题。
气象雷达是专门用于大气探测的雷达。它是一种主动式微波大气遥感设备。 气象雷达是气象观测的重要设备，特别是在突发性、灾害性的监测、预报和警报中具有极为重要的作用，是用于小尺度天气系统（如台风和暴雨云系）的主要探测工具之一。 在国内，我们最常见到和使用的气象雷达，是新一代多普勒天气雷达(CINRAD)。我们在气象局之类建筑楼顶上见到的那些球形建筑，大都属于这一种雷达。这种雷达可以探测反射率因子、多普勒径向速度、谱宽等基本气象要素，从而为短临尺度上的天气预报和预警提供数据支撑。特别是雷达反射率数据，因为其与强对流天气系统直接相关，最常被大家使用。 雷达数据在日常业务科研中的应用非常多，比如雷达数据可以用于数值模式同化中，为数值模式提供一个更加准确的初始场；基于雷达反射率数据的雷达短临预报系统可以预报未来2小时内，雷达探测范围内的强对流天气。例如，眼控科技自主研发的基于深度学习的AI对流临近预报系统就是利用雷达反射率数据，对未来两小时之内强对流天气，进行准确的预报。看了一下，下面的这个预报效果确实很好。
【PPi指数】是手机清晰度的重要决定因素，所谓的PPI即每英寸所拥有的像素数目。现在市售的大屏幕手机普遍分辨率都只停留在854*480的水平，同样的分辨率，屏幕越大，像素点之间的距离越大，屏幕就越粗糙。所以大屏幕也不一定能带来良好的视觉感受。
例如1x1英寸的两个图像，分辨率为72ppi的图像包含72x72=5184个像素，而分辨率为300ppi的图像则包含300x300=90000个像素。在打印时，高分辨率的图像要比低分辨率的图像包含更多的像素。因此，像素点更小，像素的密度更高，所以可以呈现更多细节和更多细微的颜色过度效果。
大家好，今天和大家分享的是2020年3月发表在 Medical Science Monitor (IF=1.918) 上的一篇文章：“An Integrated Network Analysis of mRNA and Gene Expression Profiles in Parkinson’s Disease”。作者从GEO数据库中下载了帕金森病患者的相关数据，并进行了差异表达分析、GO和KEGG富集分析、PPI网络构建等生信分析，由此筛选出了普遍差异表达基因。最后作者通过GSE22491表达谱数据集对普遍差异表达基因进行了验证。
从今天开始，每周会写一写基础的经济金融知识，还有一些热点事件自己的理解，为暑期秋招做准备。今天总结的是二月底笔试的没答出来的一道题：
宏观数据可以作为指标参数，带入训练模型。从tushare获取数据，简单、稳定，值得拥有。 官网地址https://tushare.pro/register?reg=243026 引入库 impo
蛋白质相互作用（PPI）可以说是人体最重要的分子事件之一，事关人体生长发育、新陈代谢，是疾病治疗干预的重要来源，PPI失调会导致癌症等疾病发生，因而该领域也是医药行业关注的研究热点。 为了更好地预测和解读PPI，并深入挖掘相关分子信息，2023年3月，腾讯 AI Lab 联合香港科技大学、中国科学院大学相关团队，将深度学习领域的层次图学习技术引入PPI研究，提出了一种双视图层次图学习模型（HIGH-PPI），模型被证明在PPI研究中具有更高的预测准确性和更好的可解释性，研究成果在知名国际学术期刊《自然-通讯
CytoHubba:发现复杂网络的关键目标和子网络 网络对呈现包括PPI，基因调控，细胞路径和信号转导等多种类型生物数据非常有用。我们//+重要性，并且这也能帮助我们发现网络中的中心元素。 cytoHubba根据nodes在网络中的属性进行排名。它提供了11中拓扑分析方法，包括，Degrre度，Edge Percolated component边过滤成分，Maximum neighborhood component，Density of Maximum Neighborhood Component，Maximal Clique Centrality and six centralities(Botteleneck,EcCentricity,Closeness,Radiality,Betweenness, Stress)以上这些基于最短路径，MCC是新提出的方法，在酵母PPI网络中对关键蛋白的预测有更好的表现。比如依据给定的重要性概念对网络中心性对节点进行排名可以发现重要信息。 研究发现，一个蛋白的degree和他的基因的重要性直接相关，换句话说，具有高degree的蛋白更倾向于是关键蛋白。 已经有几个插件可以对网络数据进行节点排名，比如NetworkAnalyzer和CentiScaPe，他们可以计算有向或无向网络的拓扑参数。这些插件比其他常用的插件提供了更多的中心性测定指标，但是一些其他重要的特性和最近发展的方法他们并未包括进去。不同的方法聚焦不同的拓扑特点或者，相似的特征有着不同的计分策略。为了让生物工作者对网络特点的利用更加辩解，我们编写了cytoHubba插件以执行我们最新发展的算法和几个流行的算法。 加强的node 获取功能控制面板可以帮助研究者搜索和探索网络，并且可以提取感兴趣的子网络。 使用方法 CytoHubba界面提供了一个简单的交互界面有11个得分方法的分析界面。 首先，所有11中方法在每个node中的得分都会被赋予，当然前提是加载了PPI网络，并执行了“compute hubba result”功能。
蛋白-蛋白相互作用 (protein-protein interaction, PPI) 是生物体调控各类生命活动的重要基础，在信号传导、细胞增殖、细胞死亡等病理生理过程中发挥重要作用。据统计，在人类中有大约有 65 万种 PPI，这些 PPI 在细胞中形成一个复杂的网络 (又被称为相互作用组)，以调控各类蛋白质的生物活性。
大家好，我是HoMeTown，顺着计量单位，想继续聊一下CSS像素、设备像素、设备独立像素、dpr、ppi 之间的区别。
本节描述下ARM架构下的中断控制器，The Generic Interrupt Controller（GIC）
--------------- iPhone ---------- -------- iPad ------------
作者构建了一个蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)靶向药物相似性数据集，并提出了一个首次用于PPI抑制剂设计的深度分子生成框架，从种子化合物的特征生成新的类药性分子。该框架使用与PPI抑制剂相关的关键特征作为输入，并为PPI抑制剂的从头分子设计开发深度分子生成模型。首次将针对PPI的抑制剂的定量类药性指标QEPPI用于PPI靶向化合物的分子生成模型的评估。结果表明生成的分子具有较好的PPI靶向药物的类药性。此外，通过化学空间分析，生成的分子与iPPI-DB抑制剂共享化学空间。
最近一项新的研究表明，服用PPI（质子泵抑制剂, 是治疗消化性溃疡最先进的一类药物）药物可能会增加感染COVID-19病毒的风险。
小伙伴们好呀！今天和大家分享的是一月份发表在Cancer Cell Int(IF:4.175)杂志上的一篇文章。作者利用公共数据库挖掘膀胱癌中的ceRNA机制，建立了一个膀胱癌相关的ceRNA调控网络。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126747.html原文链接：https://javaforall.cn
用功能磁共振研究任务依赖的功能连接（FC）的调制对于揭示认知过程的神经性基质非常关键。目前大多研究方法假设任务期间是持续的FC，但最近研究发现这种假设太局限。虽然很多研究聚焦于静息态的功能动态，但基于任务的研究仍没有完全揭开网络调制。 此处，我们提出一个基于种子的方法通过揭示共激活模式的心理生理交互（PPI-CAPs）来探测任务依赖的脑活动调节。这个基于点过程的方法将任务调制的连接时间上分解为动态模块，这种动态模块当前的方法都无法捕捉，如PPI或动态因果模型。另外，它确定了单个frame分辨率共激活模式的出现，而非基于窗的方法。 在一个受试者看电视节目的自然设置中，我们找到了以后扣带回（PCC）为种子的共激活的几个模式，其发生率和极性在种子活动上或两者之间的交互上随观看的内容而改变。另外，我们发现跨时间和受试者的有效连接的一致性，让我们得以揭示PPI-CAPs和包含在视频中具体刺激之间的联系。 我们的研究表明，明确地追踪瞬态连接模式对于促进我们理解大脑不同区域在接收到一系列线索时是如何动态沟通的至关重要。
今天给大家介绍由美国克利夫兰医学中心的研究人员发表在Nature Genetics上的一篇文章。基因组学和相互作用组学的进展，使人们能够确定疾病突变如何扰乱人类细胞内的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。研究指出，在编码PPI接口的序列中，与疾病相关的种系突变和体细胞错义突变较为丰富。同时在泛癌分析中，oncoPPI与患者生存率和耐药性/敏感性高度相关。这种人类相互作用组网络框架为区分具有PPI干扰突变的等位基因提供了一个有力的工具，可以用于相关的治疗发现。
老马初始学习视口的概念的时候，看了很多的文章，看来很多的资料，鲜有人能把这个东西讲的非常透彻的。老马接下来就从初学者能看懂的角度去讲解视口和适配的方案。 1. 关于屏幕 1.1 屏幕尺寸 设备屏幕尺寸是指屏幕的对角线长度。比如：iphone6/7是4.7寸，iphone6/7p是5.5寸。 1英寸 = 2.54厘米 3.5in = 3.5*2.54cm = 8.89cm 4.0in = 4.0*2.54cm = 10.16cm 4.8in = 4.8*2.54cm = 12.192cm 5.0in = 5.
今天和大家分享的是19年11月发表在Annals of Translational Medicine (IF：3.297)杂志上的一篇文章，“DNA methylation-based prognostic biomarkers of acute myeloid leukemia patients”，本篇文章先对DNA甲基化和基因表达进行了差异分析，鉴定了急性髓细胞性白血病中的关键表观遗传基因。然后进行了KEGG和GO分析，PPI网络构建和模块分析，并使用SurvExpress分析获取得分最高模块的基因，构建了基于3个关键基因的预后模型，在癌症数据集中进行生存分析和风险评估。最后，用MethSurv分析探索了与AML生存相关的甲基化生物标志物。
今天要和大家分享的是2020年6月发表在Multiple sclerosis and related disorders（IF=2.889）杂志上的文章“Identification and functional analysis of specific MS risk miRNAs and their target genes”，作者将相关文献里的miRNA进行了GO分析、KEGG富集分析、PPI网络构建，确定了多发性硬化症（MS）相关的miRNAs及其靶基因，并对其进行了全面评估。为今后发现MS的发病机制和可能的生物标志物的研究提供参考。
之前小编为大家推送了利用DAVID网站进行差异基因的GO和KEGG分析，而基因功能注释后就可以寻找蛋白表达之间的关系了，在生信分析中，常常会使用STRING网站+Cytoscape软件来制作蛋白互作网络图(PPI)。今天小编奉上一部PPI制作教程，让我们一起细细咀嚼吧！
今天带来的是商汤科技（SenseTime）研究小组发表在arxiv上的Learning Unknown from Correlations: Graph Neural Network for Inter-novel-protein Interaction Prediction。现有蛋白质-蛋白质相互作用（protein-protein interaction, PPI）预测方法在未知数据集（指的是经常出现在训练集中未看到相互作用的蛋白质的数据集）上进行测试时会出现显着的性能下降。本文从两方面新型蛋白质之间的相互作用的评估框架和基于图形神经网络的方法来解决预测未知蛋白的相互作用。
老马初始学习视口的概念的时候，看了很多的文章，看来很多的资料，鲜有人能把这个东西讲的非常透彻的。老马接下来就从初学者能看懂的角度去讲解视口和适配的方案。
就应该会纳闷，为什么拿到了差异基因并且注释后就结束了，明明大量的数据挖掘文章都有一个网络图并且找hub基因啊！
先科普，PIX+EL，Picture Element，赤果果的告诉了我们像素即是图像元素，是构成位图的最小单位，可以简单理解为图片所包含的“细节”数量。我们必须形成一个清晰的概念：像素是电子图片大小的唯一衡量标准。
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