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西湖大学利用 Transformer 分析百亿多肽的自组装特性,破解自组装法则

为此,西湖大学的李文彬课题组利用基于 Transformer 的回归网络,对百亿种多肽的自组装特性进行了预测,并分析得到了不同位置氨基酸对自组装特性的影响,为自组装多肽的研究提供了强力的新工具。...近年来,计算筛选 (Computational Screening) 被广泛用于自组装多肽的设计中。2015 年,Frederix 等人利用粗粒度分子动力学 (CGMD) 分析了三肽的 AP。...因此,有研究者结合 AI 和 CGMD ,以降低传统方法的分析成本。然而,AI-CGMD 需要大量的训练数据。...筛选出的多肽序列通过 CGMD 模型分析得到其 AP。 模型构建 编码与解码 研究人员基于 TRN 构建了 AP 预测模型。模型包括 Transformer 编码器和多层感知机 (MLP) 解码器。...自组装法则 不同位置的氨基酸影响 在分析了五肽中不同位置的 20 种氨基酸对 APHC 的影响后,研究人员总结得到了不同氨基酸及其分布对多肽自组装特性的影响,并将其分成了 5 组。

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组装宏基因组群落分析

宏基因组数据可以不经组装,直接将测序获得的reads比对到公共数据库中,利用比对到的数据库序列的物种归属信息对reads进行物种分类,从而快速获得群落的物种组成信息。...宏基因组分析Pipeline 测序数据的解析:Fastq与FastQC 测序数据的质控:Trimmomatic!...测序数据的筛选:去除宿主序列 测序数据的组装:常用软件工具 免组装宏基因组群落分析 更新中…… 01 KAIJU KAIJU(http://kaiju.binf.ku.dk/)是一个对宏基因组高通量测序数据进行物种分类的工具...MetaPhIAn的基本处理思想为首先将已知数据库的序列信息进行分析,最终形成每个物种独特的marker,然后将测序数据跟marker进行blast比对,确定物种类别,最终根据每个物种比对上的reads...接下来使用metaphlan2对宏基因组clean reads进行分析: nohup metaphlan2.py --nproc 20 --stat tavg_l --bowtie2out meta.bowtie2

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重新思考风险分析与管理

在对每个元素进行具体解释前,重新回顾一下定义一与定义二的关系。在实际风险分析中,可以说首先调查了威胁、漏洞与资产,然后从结果中得出了安全事件发生的可能性与影响程度。...经过多次风险分析后,漏洞应该是着力改善的部分。...基于以上描述,在风险分析中考虑威胁时,通常可以只通过攻击意图×能力继续评估(将机会的部分留给脆弱性评估)。 风险管理流程 在深入探讨风险分析方法的细节之前,首先探讨下上层概念风险管理。...分析特定资产的风险,通过两个部分来简化风险分析也可以可行的。 FAIR Institute 发布的 FAIR框架来使用了一个以“发生概率×影响”为核心的框架概念。...后续将会介绍风险管理的流程与特定的风险分析方法。

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重新思考风险分析与管理(三)

在此过程中,可以从以下角度监控风险和响应,如果有任何变更就需要重新进行风险分析与风险响应。 风险应对策略是否合适? 安全控制措施是否有效? 新的风险是否出现?...但是在某些风险分析中,仅通过“威胁×脆弱性”来进行风险分析。此外,也可以使用 CSC 等框架根据脆弱性进行风险评估。 这样一来就简化了风险评估的过程。...例如,如果资产分析的类型可能导致分析结果不稳定、“没有多种类型的资产/任何资产的信息泄露对业务影响都很大”的情况下则可以将其省略。...清单方法与场景方法 如上所述,简化风险分析并使用 CSC 漏洞评估的风险分析方法被称为清单方法。这种方式需要准备 CSC 的检查表,通过是否或五步评估来测量成熟度。...因此,检查清单是一种好方法,但是要意识到需要对攻击进行分析,以免丢失检查清单的本质。 总结 本文介绍了风险管理过程的其余阶段,还谈到了基于场景的分析方法的重要性。

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Js逆向分析,某礼品代发网POST登陆Js逆向分析

第一步:错误账号登陆 想要分析数据,尤其是登陆参数,肯定是准备一个错误账号信息,测试,搞起! ?...手机号:13288888888 密码:asd123 第二步:登陆测试抓包简单分析数据 登陆测试,抓包获取相关参数,可以多测试登陆,简单分析数据! ?...第三步:分析解密逆向参数 关于 password 一般网站登陆密码的加密,没有特别设置的话,一般都是md5加密,通常使用的MD5就是会生成32位的和64位的不可逆的加密字符串!...2.获取到搜索结果,定位到js文件 ? ? 3.进入到js加密文件中 ? 4.老路子继续搜索参数名codeKey ? 5.获取到位置,分别查看分析 ? ? ? 6.工具栏js调试查看 ?

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impress.js 源码分析

在Google上搜索时,我发现了impress.js的存在,与我的设想不谋而合,于是乎……不再自己造轮子,又花了两天时间熟悉使用impress.js来设计幻灯片,效果完全超越了我的预期。   ...impress.js简单来说仅仅是实现了幻灯片的转场特效的框架,虽说将单页限制在框架之内,但所有单页还是需要自己用代码设计。...花了一天探索了下impress.js源码,其实并不复杂,个人感觉收获颇丰,以下阐述我的收获。.../impress.js"> impress().init(); 源码中的init()函数,分析写在注释中 var init = function(...找到每一个class为”step“的元素,返回root(id=“impress”)的数组 // forEach遍历每一个数组,对每个div用initstep()函数初始化 //即我们一开始分析的那个函数

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干货:重新分析数据,研究结论可能完全不同

研究者称,目前大多数研究机构都不愿意共享数据,从而造成数据的二次分析非常少见。...他们在过去30多年内所发表的文献中检索,最终只纳入了37项发表的二次分析研究,而其中只有5项是由与原作者无关的独立研究者进行的。 “研究者提供他们的原始数据给其他人进行分析,这确实是非常必要的。”...研究者们搜索了对此前论文数据进行二次分析的英文文献。其中不包括荟萃分析,以及与原文研究目的不同的研究。 研究者们筛选了将近3000篇备选论文,并阅读了其中226篇的全文。...在这当中,38篇论文被纳入此研究中,其中一篇包括两项二次分析。其中2项分析随后被剔除,因为这些论文所针对的原始研究文献无法获得。在本研究评估的37项二次分析中,有32项的论文作者与原始研究存在重叠。...原始研究与二次分析结论不同,是由于二次分析中采用了不同于之前的统计和数据处理方法。一些二次分析的研究也发现了此前原始研究中的错误,比如纳入了本应该从研究中排除的患者。

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重新定义OLAP!新型多维分析架构全揭秘!

本次峰会共设置9大主题论坛,并邀请目前工作在大数据多维分析领域的负责人、架构师、数据工程师和开源多维分析项目的核心成员分享,内容既涵盖了开源多维分析、新一代MPP数据库架构、数据湖分析型架构、实时多维分析等核心技术...为满足更快的数据分析需求,同时让 StarRocks 极速分析能力在更广泛的数据集上得以应用,阿里云开源大数据 OLAP 团队联合社区增强了 StarRocks 的数据湖分析能力。...演讲主题:多维分析在云音乐社交创新业务的应用 演讲提纲: 1. 业务背景介绍 2. 多维分析场景介绍 3. 多维分析的意义 4. 多维分析的数据底座 5. 未来构想 听众收益: 1....多维分析在云音乐创新业务场景是如何应用的? 2. 自助多维分析对数仓意味着什么? 3. 如何用更好的数仓模型设计方法去支撑多维分析应用场景?...演讲主题:多维数据分析平台在37手游的技术演进 演讲提纲: 1. 37手游的业务特点简介 2. 37手游多维分析技术演进 3. 多维分析平台建设过程中的经验与教训 4.

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