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Python脚本BUG引发学界震动,影响有多大?

为了深入,作者第一时间下载了相关代码。 media.nature.comoriginalnature-assetsnprotjournalv9n3extrefnprot.2014.042-S2.zip论文阅读:https:www.nature.comarticlesnprot.2014.042下面来带大家一下具体的情况 BUG情况从目前看到的资料上看,这个BUG出现在读入“Gaussian Output Files”,这个函,在不同的操作系统下会有不同的输出结果。? Scripts (for Python v3)nmr-data_compilation.py的函read_gaussian_outputfiles下,其函具体内容如下: def read_gaussian_outputfiles UBANTU18下的验证结果 后记不过这个BUG也反应出学术界的一些问题,一是没有像GITHUB这样的开源平台,学界对论文复现,肯定不像IT业这么普及,二是非IT学术界的编程能力其实堪忧,但是目前很多论文都有关

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这些库助力你的脂代谢研究!

今天为大家介绍几个十好用的脂代谢在线库,不仅可以筛选、处理,还可以与生物信息相结合。希望能为正在进行的研究人员提供帮助,或者能为申请基金课题提供思路。 2脂质组学的生物信息学工具随着我们进入高通量脂质组学时代,脂类鉴定(主要通过MS),定量,处理和库,统计,途径系统生物学建模以及用户友好的信息资源。 网站通过多维NMR光谱,GC MS,LC MS和CE MS测量标准代谢物,除此之外,网站还提供用于代谢组学,转录组学和其他一系列“组学”综合的独特工具。? PRIMe利用几种不同的质谱方法和先进的多维NMR技术相结合进行代谢组,涉及细胞中所有代谢物的鉴定和定量,并将其与基因组功能相关联。 ? 该库载入包含脂质名称,化学和物理特性,生物活性,代谢和遗传信息等。它还包含图形,例如结构式,UV(紫外线),IR(红外光谱),NMR(核磁共振),MS,LC和TLC(薄层色谱)。

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    残余偶极耦合的结构计算与离散态动力学重构

    残余偶极偶联(RDCs)获得的核磁共振(NMR)波谱可以是一个不可或缺的信息来源的子结构和动力学的研究。本文提出了一种完整的基于RDC的结构计算和离散状态动力学重构策略。 我们的方法利用之前提出的REDCRAFT软件包及其动态剖面来完成碎片结构的确定和从RDC中识别动力学起始的任务。采用碎片结构测定方法,成功地对几种动力学模型进行了静力域和动力域的结构计算。 在一个83残基{α}蛋白(PDBID 1A1Z)和一个213残基{α}b{eta}蛋白DGCR8 (PDBID 2YT4)的1Hz误差的模拟RDC上,对所开发的方法进行了评估。 根我们的研究,超过30度旋转的圆弧运动被认为是内部动力学,并以足够的精度重建。同时,相对占有率在20%以上的国家也得到了一致的认可和重建。 Dipolar Couplings using REDCRAFTResidual Dipolar Couplings (RDCs) acquired by Nuclear Magnetic Resonance (NMR

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    寻找蛋白结构中的紊乱残基

    紊乱残基,蛋白结构的时候,经常遇见的一个点,以前的,我觉得蛋白结构就是结构,唯一的稳定的,直到我亲眼遇到了几个坑。 大致看来没什么区别,在cartoon显示中,假如出现什么值得注意的地方,那事情就有点难办了#建造一个mmcif解器from Bio.PDB.MMCIFParser import MMCIFParserparser structure = parser.get_structure(1h10, 1h10.cif)#简单看下structure#看下这个实例能做什么dir(structure)#这个结构只有一个model,不是nmr

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    框架|

    时代和经济里面的“硬实力”,有一套系统的科学的方法论,简称为“框架”。是什么?为什么要掌握和应用呢?每一位人在玩的路上,都可以问问自己。 关于是什么,可以阅读这篇文章《到底是什么》1 框架,的方法论和指南针。?2 流程,的思考路线和工作步骤。? 说明:这两图片摘录埃森哲方法论看了框架和流程图,人很容易想到IBM公司的挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程部署(deployment):结果应用俗话说“实践出真知”。

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    微生物组研究中的术语建议~~

    微生物的普查利用子方法建立,主要依靠16S rRNA基因、18S rRNA基因或其他标记基因和基因组区域,并从给定的生物样本中扩增和测序。 通过鸟枪测序,进行组装或映射到参考库,然后注释。Microbiome这个术语指的是整个生境,包括微生物(细菌、古菌、低等和高等的真核生物、病毒)及其基因组,以及周围的环境条件。 Metabolomics这一术语描述了用于确定任何给定菌株或单个组织中代谢物的方法。对任何给定菌株或单个组织中存在的所有代谢产物的结果普查称为metabolome。 最常用的表征代谢组的平台包括核磁共振(NMR)光谱和与液相色谱离系统相连接的质谱(MS)。 计算为这些蛋白质的生物学起源提供了依。通常采用液相色谱-质谱联用技术进行多肽鉴定。

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    敏感性?|

    摘要:什么叫敏感?怎样做? 一、从维度做拆,让目标更加落地。我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从的维度对目标做拆。 四、一篇完整的报告应该包含哪些内容?前面讲了一些理论层面的,最后给一个模板给大家,供参考。1、首先你需要根活动目标确定你的目标达成率,完成百比,提升百比。 3、转化率,也就是漏斗模型。前文提到了,漏斗模型需要对比的,所以在此处的,我们需要列两个漏斗模型。? 我们常做的,是建立在海量的情况下,但往往在初创公司,系统还不完善,量不够的情况下,只能作为参考,过相信往往会导致做出错误的判断。 做,重点不在,而在,对敏感,就是能清楚异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对敏感的互联网人。来源:酥酥说----

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    (一)——思维

    上篇文章我们初步介绍了的概要,大概从现在的应用现状、的概念、方法、为什么要学习以及的结构层次等几方面给大家介绍了,让大家初步对有一个大概的了解 这篇文章具体的给大家介绍中最为核心的技术之一—— 思维 的相关内容。 接下来给大家介绍的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。1、思维——结构化  在日常的生活中,当我们针对一个问题进行时,的思路总是一团乱麻? 6、对比法  有一位师曾经说过:“好的指标,一定是比例戒者比率。好的,一定会用到对比。”,这也说明对比法在中的重要性。 总结  从上篇文章开始,我们开始了介绍,本篇文章主要是为大家介绍了思维,主要给大家介绍了的三种核心思维方式:结构化、公式化以及业务化。

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    Data-Driven Accelerated Sampling (DA2) 增强采样方法用于快速搜索未知的蛋白质构象

    实验上通常使用X射线衍射、核磁共振(NMR)和冷冻电镜等手段来解蛋白质的空间三维结构,但受到实验条件的限制,常常只有部功能态的结构得到解。 近日,南京大学研究人员提出了一种新的增强采样方法——Data-Driven Accelerated Sampling (DA2)方法,其核心思想是利用正则模(Normal Mode Analysis ,NMA)和主成(Principle Component Analysis,PCA)的手段,从冗余的动力学轨迹中提取与蛋白结构变化最为相关的低频运动模式(图1)。? DA2增强采样方法流程图1)基于起始结构X,首先对其进行正则模(NMA),同时基于该结构进行子动力学模拟,从轨迹C中挑出与X->X角度最小的结构X作为下个循环的初始结构;2)基于X我们进行传统的子动力学模拟 为了尽可能地远离起始点, 在轨迹C中挑选距离C轨迹平均位置C最远的结构作为下一循环的起始结构;3)在随后的循环中重复步骤2)的方法,直到达到我们事先设定的循环次为止。

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    场景 -- 异常

    对于异常,相信每位师都不陌生,对于业务部门来说同样很希望了解的思路。 去年同期也写过类似的一篇异常文章,过了一年后有了更进一步的思路和想法,因此再次享一下,对于师常见的“异常”。 思路包括以下5个步骤: 1. 确定这是不是问题? 2. 具体问题具体,找出原因 4. 拉齐业务,对症下药 5. 形成SOP或产品 下面来细说下每个步骤的内容: 1. 确定这不是问题? 一般来说,业务下降这类问题会是业务方主动提出的。 当然作为师也可能凭借敏感,发现异常。这个步骤主要思考4个小问题:什么叫异常?异常真的是问题吗?对比标准是什么:KPI?去年同期?竞争对手等等出口、指标计算口径是一致的吗? 小结:异常属于“事后诸葛亮”式的后验,做得好也是可以发现业务中存在问题的,但同时提需要提醒一定要形成闭环,即从业务中来,更需要回到业务中去,落实到业务执行,才不会白费 附1:异常流程

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    项目-岗位近况

    读取理解清洗1、读取#导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport 发现存在异常,这里需要对不相关的职位进行去除df=df.locdf.shape3423考虑类的岗位有运营、挖掘、商业师、算法工程师、ETL工程师等salary_range字段清洗#观察 4、整体思路类岗位整体需求城市、学历、工作经验对薪水的影响不同岗位对应的学历要求、薪水布情况公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者不同岗位要求的关键技能点是什么1、类岗位整体需求plt.figure 要求:学历要求:大专是最低要求,招高中或中专中技的极少,最好是本科及以上工作经验需求:偏向招聘有一定经验的求职者,尤其3-5年经验的需求最旺盛。 list_tag1+list_tag2+list_tag3+list_tag4+list_tag5).value_counts() #职位相关技能#挖掘职位相关技能

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    Matlab - 产生高斯噪声

    %1)R=normrnd(MU,SIGMA):生成服从正态布(MU参代表均值,DELTA参代表标准差)的随机。 %2)R=normrnd(MU,SIGMA,m):生成服从正态布(MU参代表均值,DELTA参代表标准差)的 随机矩阵,%                      矩阵的形式由m定义。 m是一个1×2向量,其中的两个元素别代表返回值R中行与列的维。%3) R=normrnd(MU,SIGMA,m,n):生成m*n形式的正态布的随机矩阵。 %4)randn()是标准正态布; MATLAB命令是normrnd 功能:生成服从指定均和标准差的正态布的随机列, %即高斯随机序列。 例如:    %高斯噪声为n(m)=nmr+jnmi,其中实虚部均为独立同布N(0, a)的高斯随机,信号x(m)=s(m) + n(m)    % SNR = 10 lg = – 3 – 10 lg

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    之RFM

    探索式,主要是运用一些方法从大量的中发现未知且有价值信息的过程。 对于初步探索性而言,可视化是一个非常便捷、快速、有效的方法,你可以使用作图、制表等方法来发现布特征,然后可以使用一些统计方法更深入地发现背后的信息。 文黄成甲RFM应用背景:在产品迭代过程中,通常需要根用户的属性进行归类,也就是通过,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。 方法:RFM(Recency,Frequency,Monetary)工具:SPSS(的重量级应用,与SAS二选一)一.RFM基础知识所谓探索性,主要是运用一些方法从大量的中发现未知且具有价值信息的过程 客户:每次交易占用一行,关键变量是客户ID、交易总金额、最近交易日期、交易总次。我们通常采用交易的格式进行。因为交易可以整理成客户,而客户无法还原成交易

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    】大征信报告

    本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,征信产生的背景,剖征信技术,并全面客观地阐述了大征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对大技术的应用主要从大采集和大两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 然后将这些较大的变量输入到不同的模型中去。最后,将每一个模型输出的结论按照模型投票的原则,形成最终的信用。 其中,ZestFinance开发了10个基于机器学习的模型,对每位信贷申请人的超过1万条信息进行,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,在5秒钟内就能全部完成。 (3)ZestFinance的大模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。

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    】TalkingData:游戏流程

    文 于洋 TalkingData高级咨询总监1.3 游戏的流程游戏整体的流程将为几个阶段,这几个阶段则是反映了不同企业的水平,从另一个角度,也是在解作为一名人员究竟该如何参与到游戏业务中 如图1-2所示,对于游戏系统及的利用,我们为了五个阶段,方法论、加工、统计,提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。? 图1-2游戏流程1.3.1方法论方法论是的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点,如何设计指标,如何采集,如何组织。 统计是商业智能的一方面,商业智能应用还包括决策支持系统(DSS)、查询和报告、在线处理(OLAP)、预测和挖掘,统计则是整理的综合。 所有的师不是为了,崇尚,信仰,但不要盲目。

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    报告制作指

    相信很多朋友们都接触过,如何写一份报告?!??

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    Python探索(EDA)

    ----本期Python实战将详细介绍日常工作中所常用的探索方法与技巧,将从质量特征两大方面进行刨质量在做质量之前需要正确理解业务需要,从一定的渠道正确获取适量的质量即检查原始中是否存在脏----缺失值、异常值、不一致的值、重复记忆含有特殊符号(如#、¥、*等)的。缺失值 缺失值主要从缺失值类型、成因、影响等方面考虑。 异常值异常值是检验是否有录入错误以及含有不合常理的。忽视异常值的存在是十危险的,不加剔除地把异常值包括进的计算过程中,会给结果带来不良影响。 特征进行质量后,通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行的特征。 从五个角度出发,利用统计指标对定量进行统计描述。

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    】一位资深师的享—初入行业

    基本技术怎么强调都不过。这里的术更多是(计算机、统计知识), 多年做挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。 库查询—SQL师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个提取的问题。 例如:多元统计:回归、因子、离散等,挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。 师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的思路。三、形成自己结构化的思维。 希望对新进的朋友有帮助,行业绝对是一个朝阳行业,特别是互联网的不断发展,一个不谈的公司根本不叫互联网公司,师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

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    concat()函用于将多个字符串连接成一个字符串concat(fyear,if(length(fmonth)=1,concat(0,fmonth), fmonth),if(length(Fday)= 1,concat(0,Fday), Fday)) shijianrank()rank函就是对查询出来的记录进行排名与row_number函不同的是,rank函考虑到了over子句中排序字段值相同的情况 ,如果使用rank函来生成序号,over子句中排序字段值相同的序号是一样的,后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个,也就是相关行之前的排名加一,可以理解为根当前的记录生成序号,后面的记录依此类推 select RANK() OVER(order by ) as rank,* from cast()类型转换CAST()函的参是一个表达式,它包括用AS关键字隔的源值和目标类型decimal

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    】CRM的六大关键

    越来越多的企业通过挖掘客户提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM能力已经不止局限于客户邮件、电话等,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。 在某些情况下,能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM的卓越之处,通过把为外部,如社交媒体,购买历史,产品趋势和最新发布等,与内部结合起来以提升洞察力。 与外部集成。互联网包含大量的。客户信息就在互联网上。 随着大技术和技术的成熟,现在的系统可以根现有预测顾客未来的需求。通过预测模型,销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充满足客户需求的产品。 大和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的挖掘和技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上服务和,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

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