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sars:拟合SAR模型的最新工具

之前介绍过拟合种面积关系(species–arearelationship, SAR)工具: R——mmSAR对种面积关系进行拟合 今年3月份又出现了一个更强大的工具:sars ? 近期研究表明只使用单一的模型不能很好地拟合所有SAR数据,多个模型叠加可能更有实际意义。 因此作者开发了sars: 可以使用线性或非线性的回归拟合20个不同的模型(mmSAR只有8个模型); 还可以计算多个模型的平均曲线; 可用bootstrapping的方法得到置信区间。 ? ? Sars相比于mmSAR的优势在于: 绘图更友好。 >install.packages("sars") >library(sars) 模型的拟合 非约束的Nelder–Mead最优化算法(R中的optim)最小化残差平方和来估计模型的参数。

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Science | SARS-CoV-2和SARS-CoV受体结合域中高度神秘保守的抗原表位

CR3022,这是一种靶向SARS病毒受体结合区域(RBD)的中和抗体,以前从一名康复的SARS患者身上分离得到;最近的研究表明CR3022也可以结合SARS-CoV-2的RBD,该发现为揭示交叉反应抗原表位提供了契机 SARS-CoV-2中是丙氨酸(图2),质谱分析表明在SARS-CoV的N-glycosylation位点中确实存在复合多糖,N370处的N-glycan将与在重链和轻链之间形成的凹槽相匹配,这可以增加与 -2的S蛋白序列,其中(B)展示了SARS-CoV-2在372残基有丙氨酸,而SARS-CoV有苏氨酸;(C)SARS-CoV的RBD重的N370多糖潜在位置位于虚线框内,CR3022显示为静电势表面; 作者测试CR3022在体外微量中和试验中是否可以中和SARS-CoV-2和SARS-CoV,发现CR3022在最高浓度400 条件下无法中和SARS-CoV-2,该结果可以解释CR3022对SARS-CoV 总之,论文分析SARS-CoV-2如何被体液免疫反应靶向,并发现了SARS-CoV-2和SARS-CoV之间的共同保留的抗原表位,虽然CR3022在体外试验中不能中和SARS-CoV-2,但在体外试管中无中和活性且在生物体内可以起到辅助作用的病毒抗体例子有很多

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    【案例分析】宝洁公司在SARS疫情背景下的供应链管理解决方案

    通过大量资料的分析发现:宝洁无论在应对影响不确定性上,还是在应对市场需求不确定性上,都是胜利者。 基于环境不确定性的供应链柔性的塑造从案例中发现,宝洁不管在应对影响不确定性还是应对市场需求不确定性上都是胜利者,以下将分别对宝洁的危机柔性和产量柔性的塑造做出分析: 危机柔性的塑造 从前面的探讨中知道, 而当SARS在4月大规模爆发之前,宝洁已经和普尔斯马特这样的大型分销商开始了舒肤佳的促销活动。 比如,虽然4月份购买量上升到平时2倍,产能短期可以部分加大马力,急剧拉升,一旦5月份回落到平时购买量的120%,则应将产能规划与5月对应,因为回落的数据更接近产品的实际需求曲线,尤其是从长期看,产能曲线与实际需求曲线是几乎重合的 宝洁公司的供应链管理基本模型是,从零售商和市场上接获取销售数据,运用这些信息,他们通过合理预测制订其生产计划和安排配送计划以便补货。

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    单细胞RNA分析揭示了器官特异性细胞类型易受 SARS-CoV-2 感染的潜在风险

    细胞间通讯分析和轨迹分析显示,M1 样巨噬细胞与重症 COVID-19 患者的相关性最高。 scRNA-seq 数据。 主要专注于揭示 SARS-CoV-2 的器官特异性易感细胞类型。 在心脏数据集中,成纤维细胞和平滑肌细胞在所有六种已确认受体中均高表达,这表明它们可能与 SARS-CoV-2 发病机制有关。 同样,集合管细胞和近端小管细胞可能与肾脏中的 SARS-CoV-2 感染有关。 对于肝脏,星状细胞和非炎症性 macs 细胞显示出感染 SARS-CoV-2 的最高风险。 然而,对于膀胱单细胞数据,很难确定可能的细胞类型,需要进一步研究。

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    2022NAR数据库特刊:新冠数据库合辑

    # 2022NAR特刊-新冠数据库合辑 # 7个数据库特别关注COVID-19和SARS-CoV-2。 分析工具:该平台部署了14种不同的分析应用程序,可根据数据集中样本的临床信息,通过定制分组和设置来分析这些综合数据。 此外,其还提供了一个Web Service工具,允许用户使用自己的转录组数据执行14种不同的分析。 -2变异和CD8/CD4表位的生物信息学分析生成的综合数据,可以分析SARS-CoV-2变异如何改变HLA分子对病毒肽的表达。 该数据库从基因组学和结构生物学的角度,全面分析了已知变异和虚拟变异对ACE2和中和抗体的理化性质、翻译效率、二级结构和结合能力的影响。

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    如何优雅地下载新冠病毒基因组序列?

    背景 目前有关新冠病毒的数据已经有很多了,包括发表出来的新冠病毒全基因组序列,有 SARS病毒参考序列,各个平台的测序数据。 除此之外,我们还需要下载一些 SARS 病毒的序列作为比较分析。 ,有 SARS病毒参考序列,各个平台的测序数据。 1、参考序列下载 为了做比较分析,我们需要首先下载一些新冠病毒的参考序列,还需要下载之前 SARS 病毒的序列,根据 Accession Number,就可以从 NCBI 下载。 基因组 下载 SARS 基因组序列用于与新冠病毒进行比对分析,构建系统发育树等。

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    PLOS BIOLOGY | COVID-2019的网络医学与临床真实世界大数据研究

    2 方法 作者整合了SARS2-DEG4, SARS2-DEP,HCoV-PPI,SARS2-PPI四个数据集,并将HCoV-PPI和SARS2-PPI合并得到了第5个SARSCoV-2数据集,该数据集包含 为了揭示潜在的COVID-19共病,作者计算了每种疾病的疾病相关蛋白和5个SARS-CoV-2数据集的网络邻近度,进行了基于网络的并发症分析。 作者进行了批量的单细胞RNA-Seq数据分析。 作者做了一个基于网络的药物重定位,通过计算2,938种FDA批准或正在研究的药物和5个SARS-CoV-2数据集的最近网络邻近度。 作者进行了基因集富集分析(GSEA)。 5) 分析了COVID-19和哮喘的炎症分子特征(图5)。 ? 6)网络邻近分析显示,在5个SARS-CoV-2数据集中,COVID-19和IBD存在显著相关性(图6)。 ? 其次,本研究依赖于SARS-CoV-2目标宿主基因/蛋白数据集,其质量和文献偏倚可能影响我们的网络分析性能。

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    bioRxiv | AI辅助设计针对SARS-CoV-2的表位疫苗

    在包括病毒表位的实验性T细胞免疫原性数据在内的数据上训练模型。研究人员根据来自冠状病毒科的表位的公开可用免疫原性数据验证了模型。还进行了免疫毒性风险的评估以及不同菌株之间表位保守性的分析。 还根据人类蛋白质组制备了合成阴性数据。 ? 2.2 免疫原性数据 从IEDB数据库收集的所有肽都是病毒来源的,并在实验性免疫分析中得到了证实。从选定的出版物中提取了类似的数据。 ? 2.5 SARS-CoV-2数据分析 2.5.1 HLA等位基因的选择 根据HLA类型在美国和欧洲的发生频率进行选择。 2.5.4 SARS-CoV-2基因组多样性的估计 利用从GISAID数据库和GenBank获得的8 639条完整的基因组序列,对SARS-CoV-2基因组序列的保护性进行分析。 3.2 SARS-CoV-2基因组多样性分析 为了排除源自遗传高度可变区域的肽,计算了SARS-CoV-2基因组内每个氨基酸的突变频率。

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 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、薪水分布情况 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、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    我爬取了全国肺炎感染情况的数据,情况不容乐观

    之前想象中的躺在床上有吃的有WiFi的生活彻底实现了,但是躺的时间太久了,难免有些厌倦,朋友圈里的有些朋友丧心病狂的去晒自己吃小橘子的步骤,简直惨不忍睹,为了打发时间,想了想要不爬一下最近全国肺炎感染信息,小小分析一下 ,那就更简单了,直接get请求发送,解析标签获取内容即可,获取json直接保存到数据库,思路有了,接下来设置一下表结构吧: create table sars_real_num( parent_id host = '*.*.*.*' port = 3306 database = 'sars' user = 'sars' password = 'sars' charset='utf8' connection cursor.close() connection.close() 为了使数据具有时效性,我们可以使用schedule这个模块,设置定时任务,每小时收集一次: get_sars_real_num.py >> get_sars_real_num.log 2>&1 & 在后台数据库我们可以看见数据一点一点的保存了进来: 数据库信息 数据简单分析 作为典型,我们拿出湖北省的数据来进行画图分析,在这里我们用到了

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    新冠病毒的基因序列分析(3):文章分析重现part1

    下面我们就尝试对一些已经发表的文章,进行一些分析重现。 环境安装和工具下载 磨刀不误砍柴工,在进行任何分析前,我们都应当构建与之所需工具对应的环境。另外这也是咱们可进行可重复生信分析重要的一步。 coronavirus | efetch -db sequences -format fasta > raw/coronavirus_20200301.fa 接下来,我们将使用这些冠状病毒FASTA序列创建一个BLAST数据库 -outfmt 7 -query raw/MN908947.fa -db db/coronavirus_20200301 > result/MN908947_blast.txt 使用一个本地的脚本来分析 outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin”这篇文章的分析。 该推文用到的所有数据和脚本都可以到原作者的GitHub中下载:https://github.com/davetang/sarscov2/tree/master/script 该文章整理翻译于Dave Tang

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    Cell Press | 研究人员致力于创建COVID-19病毒表位图

    Craig Venter研究所的研究人员合作,使用SARS-CoV的数据来预测SARS-CoV-2的哪些部分能够激活人类免疫系统。 ? 免疫学家使用了SARS-CoV冠状病毒(目前与SARS-CoV-2的关系最为密切)中的数据来识别免疫系统的B细胞和T细胞可以反应的病毒区域。研究人员说,他们的发现为疫苗设计提供了关键信息。 他们的研究中,研究小组使用了基于LJI的免疫表位数据库(IEDB)的可用数据,该数据库包含来自3600种不同物种的600,000多个已知表位,以及病毒病原体资源(ViPR),这是有关病原病毒信息的补充存储库 该小组从SARS-CoV汇编了已知的抗原决定簇,并将相应区域定位到SARS-CoV-2。 在类似的分析中,T细胞表位也主要与棘突糖蛋白和核蛋白相关。 ? Grifoni博士还使用IEDB托管的表位预测算法来预测线性B细胞表位,该方法还指出了较早发现的两个刺突蛋白表位。

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    文献笔记五十六:武汉新型冠状病毒的进化分析2

    image.png 主要的研究内容 Evolution of the novel coronavirus from the ongoing Wuhan outbreak 武汉新型冠状病毒的进化分析 modeling 武汉新型冠状病毒和SARS/SARS-like冠状病毒聚为一大类,bat coronavirus HKU9-1是其最近的外类群。 和武汉新型冠状病毒聚在一起的SARS/SARS-like 冠状病毒中包括可以感染人类的病毒。 根据进化分析的结果,武汉新型冠状病毒可能与SARS/SARS-like 冠状病毒存在共同的祖先,这个共同祖先与 bat冠状病毒HKU9-1相似。 操作符后geom_cladelabel()函数使用也遇到了问题 以上两个问题暂时还不知道如何解决 rotate_tree()函数是用来旋转进化树的 open_tree()函数用来控制开口 文章中用到的序列数据大家可以自己下载

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    非实验室制造!英美澳科学家最新研究反驳新冠病毒“人工合成”阴谋论

    在这次疫情中相关数据迅速、公开且透明的共享如今正受到关于该疾病起源的谣言和错误信息的威胁。我们在此共同强烈谴责认为该新型冠状病毒疾病 COVID-19 并非自然起源的阴谋论。 该论文综述了从可用基因组序列数据的比较分析中可以推断出SARS-CoV-2的起源和早期进化的方法。 值得注意的是,该论文提出了SARS-CoV-2基因组的显著特征,并讨论了可能出现这些特征的场景。 重要的是,该分析为“SARS-CoV-2不是实验室产物也不是有意操纵的病毒”这一论点提供了证据。 特征1分析SARS-CoV-2的受体结合域的突变。SARS-CoV和SARS类冠状病毒的刺突蛋白中的受体结合域(RBD)是病毒基因组中最易变化的部位。 因此,SARS-CoV-2的刺突似乎是在人或类人的ACE2受体上自然选择的结果,而不是基因工程的产物。 ? 特征2分析: 酶切位点和O-连接聚糖。

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    SARS-CoV-2感染的雪貂支气管肺泡灌洗液单细胞转录组数据挖掘(1)降维聚类分群

    (SARS-CoV-2)免疫应答的理解。 并且目前大多数可用的免疫细胞转录组分析都来自横断面研究,更重要的是,由于缺乏SARS-CoV-2感染前获得的数据,无法将感染状态与未感染状态进行比较。 此外,BAL的侵袭性阻碍了SARS-CoV-2感染期间危重患者序贯标本的采集。这些局限性可以通过分析SARS-CoV-2感染的动物模型来克服。 上游分析流程 02.课题多少个样品,测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因(数据质控很重要) 04. 过滤线粒体核糖体基因 05. 去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较

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