2019年接近尾声，许多学术机构盘点本年度AI领域技术关键词总少不了图神经网络（GNN），业界渐成共识：CNN处理图像视频等矩阵数据、RNN处理序列数据，GNN处理图结构数据。
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。
项目地址：https://pycwr.readthedocs.io/en/latest/draw.html
使用基于Python的PyCINRAD来处理、显示天气雷达基数据，只做简单推介，根据自己需要来选用。版本迭代，建议使用最新版本的PyCINRAD，以及与之相匹配的Python开发环境，避免一些不必要的库不兼容的问题。
一、图片尺寸重设 这篇要解决一个问题:重新采样 的各个配置,有什么不同如何? activeDocument对象在全局对象app中，但可以直接使用,就像浏览器中document之于window
其实转录组走到现在我总觉得少了点什么东西，后来才想起来是cytospace寻找hub基因
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态，因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流，所以操作门槛有点高， 所以本次文末开放拉群小助手给大家帮忙入群跟作者团队面对面沟通哈。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 前面推送中，我们介绍了高斯混合模型（GMM）的聚类原理，以及聚类求解的公式推导，如果您想了解这部分，请参考之前的推送： 机器学习高斯混合模型：聚类原理分析（前篇） 机器学习高斯混合模型（中篇）：聚类求解 总结来说，GMM是非常好的聚类利器，它不光能给出样本所属的类别，还能给出属于每个类别的概率，进而转化成得分值，有时所属每个簇的得
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。
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：
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
清华大学计算机科学与技术系长聘教授、计算机系副主任、知识工程研究院教师唐杰发微博介绍 CogDL 项目。
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。
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。
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。
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。
2019年12月，洛桑联邦理工学院和瑞士生物信息研究所的研究者在nature methods上提出使用分子表面的化学和几何指纹，来预测蛋白质和其他分子间的相互作用。
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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。
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。
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。
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。
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。
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！
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。
使用USB转485编程电缆前务必注意该电缆DB9公头插针定义是否与PLC接口相对应（3、8），如果不一致，会出现连接失败的问题。通用的解决办法是带接线端子的DB9母头和编程电缆公头相连，接线端子再和RS485电缆相连，RS485电缆再和网络连接器相连，最后将网络连接器同PLC通讯口相连。
显示分辨率一定的情况下，显示屏越小图像越清晰（比如MacBook），反之，显示屏大小固定时，显示分辨率越高图像越清晰。
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，
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！
招聘警务人员并不是一件容易的事。招聘过程可能需要四到六个月的时间，美国各地都会出现人员短缺的状况。根据劳动统计局的数据，警察和警探的增长速度明显低于其他行业的平均增长率，比例为4％，而其他行业为7％。
刚接触移动应用的界面设计，最先跳入脑海的疑问是：画布尺寸设计多大（特别是Android）、图标和字体大小怎么定、需要设计多套设计稿么、如何切图以配合开发的实现？ 本篇将结合iOS和android官方的设计规范、搜集的资料以及工作中的摸索，来分享移动应用界面设计中的尺寸规范等问题，希望能给移动端的新手设计师些许指引。若有不当之处，欢迎斧正。
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。
这个宏观指标应该是普通人感受最深的一个指标，也是听的最多的一个指标。这个指标怎么来的呢？
表示沿着对角线，每英寸所拥有的像素（pixel）数目，PPI的数值越高，代表显示屏能够以越高的密度显示图像，即通常所说的分辨率越高，颗粒感越弱，图像更清晰。
移动应用的界面设计画布尺寸设计多大（特别是Android）、图标和字体大小怎么定、需要设计多套设计稿么、如何切图以配合开发的实现？ 本篇将结合iOS和android官方的设计规范、搜集的资料以及工作中的摸索，来分享移动应用界面设计中的尺寸规范等问题，希望能给移动端的新手设计师些许指引。若有不当之处，欢迎斧正。
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。
今天为大家介绍的是来自杨光富团队的一篇论文。蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）对于多种细胞性过程至关重要，为药物靶点发现提供了一个有前景的途径。PPIs的特征是多层次的复杂性：在蛋白质层面，可以利用相互作用网络来识别潜在的靶点；而在残基层面，可以利用单个PPIs的相互作用细节来检查一个靶点的可药性。在通过多层次PPI相关的计算方法进行靶点发现方面，已经取得了巨大的进展，但这些资源尚未得到充分讨论。在这里，作者系统地调查了用于识别和评估潜在药物靶点的生物信息学工具，检查它们的特性、限制和应用。这项工作将帮助将更广泛的蛋白质到网络的上下文与详细的结合机制分析相结合，以支持药物靶点的发现。
本次更新宏观数据-工业品出厂价格指数。PPI是反映全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，也是制定有关经济政策和国民经济核算的重要依据。其中除包括工业企业售给商业、外贸、物资部门的产品外，还包括售给工业和其他部门的生产资料以及直接售给居民的生活消费品。通过工业生产价格指数能观察出厂价格变动对工业总产值的影响。
最近被一朋友问到：css中设置一DOM的height：65px，请问显示的高度是否和Android的65dp的元素等高？脑子里瞬间闪现了一堆的概念，如dpr，ppi，dp，pt等，然而想了一阵，浆
今天带来的是中国科学技术大学王明会团队2021年7月发表在Bioinformatics上的文章，题为“PhosIDN: an integrated deep neural network for improving protein phosphorylation site prediction by combining sequence and protein–protein interaction information”。本文将展示蛋白序列信息和PPI网络信息融合的深度学习框架，用于预测磷酸化位点。结果表明，该方法显著提高了磷酸化位点的预测性能，并且与现有的常规和激酶特异性磷酸化位点预测方法相比，具有良好的预测性能。
目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/ppi.html
https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg
今天我们课程学员的小伙伴向我咨询关于天气雷达图的绘制，最近学习的Py-ART 就可以排上用场了，下面就简单的给大家介绍一下啦~~
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。
今天为大家介绍的是来自Ileana. M. Cristea团队的一篇论文。蛋白-蛋白相互作用（PPIs）推动细胞过程和对环境的反应，反映了细胞状态。在这里，作者开发了Tapioca，一个用于研究动态环境中全局PPIs的集成机器学习框架。
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