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最新推荐文章于 2024-10-21 03:14:47 发布
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大模型在生物信息学中的应用前景
AI天才研究院
12-15 999
大模型在生物信息学中的应用前景 关键词：大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景 摘要：本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先，我们将介绍大模型的基础知识，包括其定义、特点和优势。接着，我们将分析大模型在生物信息学中的
AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用
AI大模型应用之禅
07-17 2510
在过去的十年里，人工智能（AI）和深度学习技术在各个领域都取得了突破性的进展。其中，生物信息学作为一个交叉学科，正在经历一场由AI驱动的革命。生物信息学结合了生物学、计算机科学和统计学，旨在解析和理解海量的生物数据。随着高通量测序技术的发展和生物大数据的积累，传统的数据分析方法已经难以应对日益增长的数据规模和复杂性。在这种背景下，AI特别是深度学习算法，凭借其强大的模式识别和预测能力，正在为生物信息学带来前所未有的机遇和挑战。
生物信息学简明教程 等两本
06-10
生物信息学培训教材（北京华大基因研究中心） 生物信息学简明教程
生物信息学的核心课程
weixin_34310369的博客
05-29 378
1、数学：高数（上册，下册）、线代、概率论、随机过程，离散数学；2、生物：普通生物学、生物化学、分子生物学、细胞生物学、遗传学、基因组学、蛋白组学等；3、计算机：计算机基础、C语言、C++、JAVA、Perl、数据结构、数据库、数据挖掘、计算机算法、软件工程。这是最基本的，根据方向还有其他很多要学习的。...
生物信息学相关网站
立身以力学为先，力学以读书为本。 —郑耕老《劝学》
04-09 3512
生物信息学与生物计算：http://bioinformatics.weizmann.ac.il/      这是生物信息学和生物计算学的网站，由Weizmann科学研究所，生物服务部和Crown人类基因组学中心支持。研究领域主要涵盖序列分析，蛋白质组学和基因组学等。该网站提供了数据库，电子论坛，教育，新闻，软件，招聘启事等。该网站还提供了相关链接，包括欧洲分子生物学以色列国家网点，以色列国家基因组...
生物信息学Bioinformatics学习笔记（一）
cling5899的博客
03-21 8507
文章目录生物信息学第一章 绪论History（根据19年的一份综述）生物信息学的研究内容生物信息学的应用领域第二章 模式生物和生物信息学数据库资源第一节 模式生物测序第二节 三大核酸数据库第三节 蛋白质数据库第三章 生物信息学数据库查询第一节 生物信息数据库的储存第二节 GenBank中序列的获取第三节 数据库文献的检索第四章 序列分析第一节 序列比对的内容Sequence Alignment第二节 BLAST应用示例第五章 进化与系统发生分析第一节 生物进化的分子基础第二节 基本概念第三节 系统发生树的构
【生物信息学】现在及未来，学习规划及入门
qq_43337249的博客
02-23 2193
生物信息学学习规划及Linux常用命令、常用软件入门
BioQt:生物信息学工具-开源
05-27
10. **持续更新**：随着生物信息学领域的快速发展，BioQt团队会不断跟进最新的算法和技术，以满足日益增长的生物数据分析需求。 在提供的压缩包"BioQt-1.0.0-win32"中，包含了适用于Windows 32位系统的BioQt库和...
大模型知识更新：提示词设计持续学习机制
最新发布
AI天才研究院
10-21 1114
《大模型知识更新：提示词设计持续学习机制》 关键词： 大模型、知识更新、提示词设计、持续学习机制、自然语言处理、深度学习、优化算法、数学模型、项目实战、案例分析 摘要：
生物信息学在线服务器,48个实用的生信在线工具强烈推荐，不看是你的损失！...
weixin_42536058的博客
08-02 1979
在线工具一般具有“功能强大、操作简单、无需安装、用完就走”的特点，轻松实现“用别人的服务器分析自己的数据”。基因结构绘制1.Exon-Intron Graphic Maker工具链接：RNA二级结构2.Mfold工具链接：3.RNAfold工具链接：http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAWebSuite/RNAfold.cgi蛋白互作网络4.String工具...
生物信息学--赵国屏
10-11
生物信息学--赵国屏 生物信息学--赵国屏
Python库 | mutalyzer_algebra-0.0.1-py3.7.egg
03-25
资源分类：Python库 所属语言：Python 使用前提：需要解压 资源全名：mutalyzer_algebra-0.0.1-py3.7.egg 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
variantValidator:VariantValidator项目的公共存储库
04-07
VariantValidator 关于 VariantValidator是一种用户友好的软件工具，旨在根据HGVS序列变异命名法验证DNA变异描述的语法和参数。 VariantValidator可确保通过HGVS术语的复杂性为用户提供指导，例如，如果用户犯了错误，VariantValidator会自动纠正错误（如果可以的话），或者如果错误则提供有用的指导。 此外，VariantValidator可以在HGVS和变异调用格式（VCF）中的转录变异描述和基因组变异描述之间准确地进行相互转换。 VariantValidator与hgvs包接口以解析，格式化和操作生物序列变体。 有关hgvs软件包的详细信息，请参见 VariantValidator是一个功能强大的平台，可实现的功能的高吞吐量和可嵌入利用 特征 的基本功能和VarinantValidator记录在这里 VariantVali
Python库 | mutalyzer_spdi_parser-0.2.0.tar.gz
03-06
python库。 资源全名：mutalyzer_spdi_parser-0.2.0.tar.gz
生物信息学入门知识
wangprince2017
09-24 5932
1957年9月，克里克在论文“论蛋白质合成”中正式提出，遗传信息流的传递方向是：DNA→RNA→蛋白质，后来被称为“中心法则”。 中心法则的基本内容： 遗传信息是DNA上的核苷酸序列 基因表达包括转录（transcription）和翻译（translation）两个阶段 转录（transcription）：生物体以DNA为模板合成RNA的过程，是基因表达的核心步骤 翻译（translation）：生物体以mRNA为模板，在核糖体内合成蛋白质的过程 二代测序 生物信息学分析现在分析..
生物信息学习的方法论
悟道西方
08-31 276
1. 很有意思的图，零散的知识散落在脑海中并不能直接为我们所用。就像我们看一本书、看一篇文章、一个视频，看过了，感觉什么都没记住。回想时什么都想不起来。难道白看了吗？也没有，知识散落在脑袋各处，还没能被我们提取出来。2. 实践中的思考和积累的经验，把知识连城网络，促进了知识的提取和利用，又可以反过来促进更好的实践。不断的练习、思考、总结，学以致用，学而时习，知识就活跃起来了。3. 想的多了，做的多...
生物信息学简介
wangprince2017
09-04 548
学习生物信息学的十条准则
Xingze_Li
11-05 1064
介绍 测序技术正变得比以往任何时候都更加先进和实惠。作为回应，不断壮大的国际联盟，例如地球生物基因组计划 (EBP) 、万种脊椎动物基因组计划 (G10K)、全球无脊椎动物基因组联盟 (GIGA) 、5000种昆虫基因组(i5K)、万种植物基因组计划(10KP)，还有许多组织制定了对地球上所​​有生命进行测序的宏伟计划。 这些联盟旨在利用基因组数据来揭示我们星球生物多样性的生物学秘密，并将这些知识应用于现实世界的问题，例如提高我们对物种进化的理解，协助保护受威胁的物种，以及确定新的医学目标，农业或工业用途。
【哈佛大学：计算生物学 & 生物信息学】学习记录（一）
陈有朴的博客
01-29 2430
第一部分 —— 关于计算生物学 & 生物信息学 & 本课程内容 （1）Protein Wave 【技术】Sanger测序了一个蛋白质序列 【算法】Needleman-Wunsch algorithm 【数据库】PDB（Protein Data Bank，蛋白质3D结构数据库） 【算法】BLAST —— instead of pairwise sequence alignment 【比赛】CASP —— predicting the protein structure 【数据库】BLOCKS
在线持续学习：应对数据流与分布变化
因此，研究者开始探索将持续学习转化为在线设置，即数据以流的形式不断到来，没有明显的任务边界，模型需要实时处理和学习新信息。 在这个在线设置中，关键挑战在于如何有效地更新模型权重以适应新数据，同时保持对...
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