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最新推荐文章于 2025-11-27 18:56:38 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-27 18:56:38 发布 · 157 阅读 · 0 ·
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只需要修改两个文件Makefile和Utilities.hpp即可。

HawkChow
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推动RNA结构预测与生物医药发展
Mr数据杨
11-21 399
Stanford Ribonanza RNA Folding竞赛的目标是通过构建预测RNA分子结构的模型，帮助生物学家和生物技术专家更好地理解RNA结构，进而为医学和生物技术领域的多种问题提供解决方案。RNA分子在生物体内的作用至关重要，但如何准确预测其结构仍然是一个挑战。通过本次竞赛，参与者将面临的任务是开发一个能够预测RNA化学反应性数据的算法模型，进而推测RNA分子的结构，并与实际的化学反应性数据进行对比，最终提高RNA药物、mRNA疫苗、以及基因治疗等领域的研究水平。模块名称。
TransUFold：用假结解锁短和长 RNA 的结构复杂性
cc0319cc的博客
07-08 2107
RNA 在将遗传信息从 DNA 转移到蛋白质的过程中发挥着关键作用 [1]，但它还具有其他功能，例如酶活性 [2] 和细胞调节 [3]。要了解RNA的功能，获得其结构至关重要。RNA结构可分为三级：一级、二级和三级。由于涉及多种因素，预测三级结构具有挑战性[4]。X 射线晶体学 [5] 和 NMR [6] 等实验方法既耗时又昂贵。因此，准确预测RNA二级结构至关重要。为了满足高通量数据的需求[7]，RNA二级结构预测的计算方法被创建。有望通过RNA的一级结构来预测更高阶的RNA二级结构。
RNA二级结构预测深度学习方法--UFold
cc0319cc的博客
06-28 4272
Ufold提出了一种将rna序列也就是一级结构通过操作生成二维图像的表示形式，然后通过全卷积神经网络Unet进行处理。可以实现预测包含假结在内的rna二级结构。
RNA结构预测竞赛圆满落幕，且看前三名团队飞桨论道(下篇)
PaddlePaddle
07-07 721
点击左上方蓝字关注我们由百度飞桨举办的螺旋桨RNA结构预测竞赛圆满结束。本次竞赛依托百度研究院在RNA结构预测上的算法优势和百度大脑AI Studio平台优势，汇聚生物计算、人工智能领域从...
GCNfold：一种具有有效提取子的新型轻量级模型，用于 RNA 二级结构预测
cc0319cc的博客
08-05 1395
RNA二级结构对于预测三级结构和理解RNA功能至关重要。最近的研究倾向于堆叠大量模块来设计大型深度学习模型。这可以将准确率提高到70%以上，同时也会带来显著的训练成本和预测效率。我们提出了一个具有三个特征提取器的模型，称为 GCNfold。Structure Extractor 利用三层图卷积网络 （GCN） 来挖掘 RNA 的结构信息，例如茎、发夹和内部环。Structure and Sequence Fusion 使用 Transformer Encoders 将结构信息嵌入到序列中。
RNA二级结构预测--MXFold2
cc0319cc的博客
07-06 3025
近年来的研究表明，功能性非编码RNA（ncRNA）在转录调控和指导修饰等方面发挥着重要作用，参与从发育到细胞分化等多种生物过程，其功能缺陷与多种疾病有关1.众所周知，ncRNA 的功能与其结构而非一级序列密切相关，因此发现 ncRNA 的结构可以阐明 ncRNA 的功能。然而，由于实验成本高且RNA测量的分辨率限制，通过核磁共振和X射线晶体结构分析等实验测定来确定RNA三级结构存在很大困难。尽管近年来冷冻电镜研究在RNA三级结构测定方面取得了相当大的进展2，但这些局限性尚未完全克服。
Contrafold的使用
hanging_cloud的博客
10-09 850
官网上的手册： 根据参考手册安装：我安装的时候出现了两次报错，于是根据AI的建议分别进行了两处修改，如下面代码块中注释内容所写 contrafold预测模式的参数 contrafold有预测模式和训练模式，大多数使用者一般只用得到预测模式`./contrafold predict [OPTIONS] INFILE(s)`默认以fasta格式输出到控制台--parens PRENSFILE 将parenthesized fasta格式结果输出到文件。例：./contrafold predi
提交 GitHub 代码仓库报错 remote: Repository not found. 解决方案
m0_37993340的博客
06-25 3123
如果系统提示您输入密码，则表示钥匙串条目已被删除。重新拉代码或者重新提交代码。Git 会提示你输入 GitHub 的账号密码。这里的密码并不是你登录 GitHub 的密码，而是登录的 token。如果您在 GitHub 上更改用户名、密码或个人访问令牌，则需要在助手中更新已保存的凭据。能够解决这个问题的方法就是先把老的凭据删掉，再重新创建新的凭据。通过命令行，您可以直接使用凭证助手来删除钥匙串条目。找到 的“互联网密码”条目 github.com。在“钥匙串访问”中，搜索github.com。
12、RNA二级结构预测：基于能量模型的方法
resnet7explorer的博客
07-06 59
本博客深入探讨了基于能量模型的RNA二级结构预测方法，包括热力学模型、机器学习方法以及综合方法的原理、优缺点和应用场景。文章详细介绍了RNA二级结构预测中的最近邻模型、参数化策略和折叠算法，并通过对比分析帮助读者理解不同方法的适用场景。最后，文章展望了RNA二级结构预测的未来发展趋势，并提供了实际操作建议，旨在为RNA结构预测提供全面的理论基础和实践指导。
23、基于模糊随机模型的快速RNA二级结构预测
arduino9maker的博客
06-27 27
本文探讨了基于模糊随机模型的快速RNA二级结构预测方法，重点比较了传统和替代采样策略的效率与准确性。研究发现，替代策略在精确预处理下具有更高的准确性，而近似方法虽然降低了时间复杂度至O(n²)，但需要更大的样本大小以保证预测精度。实验表明，通过并行化可以有效应对样本大小增加带来的计算负担。此外，文章还讨论了方法的局限性及改进方向，如优化样本选择、拓展实验范围以及探索不同SCFG设计对预测质量的影响。
3、Rtools：用于单RNA序列多种二级结构分析的网络服务器
resnet7explorer的博客
06-27 81
本文介绍了Rtools网络服务器，该平台能够并行计算RNA二级结构的多种特征，弥补了传统基于热力学概率预测的不足。Rtools集成了多种工具，如CentroidFold、CentroidHomfold、IPknot等，支持分析碱基配对概率矩阵、局部结构上下文、片段可及性以及突变能量变化等内容。通过详细的功能介绍和参数设置说明，帮助用户更全面、准确地分析RNA的二级结构，从而深入理解RNA的功能和作用机制。
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
11-26 413
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 307
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 814
提示：java总结学习之路。
15：00开始面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
2301_78843735的博客
11-24 635
【摘要】本文分享了一位软件测试工程师的求职经历和面试经验。文章首先描述了作者遭遇降薪后寻求新工作的过程，并反思了在面试中因基础知识不足而失利的情况。随后系统整理了软件测试岗位的常见面试知识点，涵盖16个技术栈：包括测试理论、Linux、MySQL、Web/API/App测试、Python基础、性能测试等核心内容。其中详细列举了各技术栈的高频面试题，如测试步骤设计、Linux命令使用、Python编程题、MySQL优化等。最后提到完整的面试宝典包含近200页内容，旨在帮助求职者高效准备面试，提升通过率。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 277
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
qiao_yue的博客
11-24 813
本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 400
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
ubuntu20.04搭建YOLOv11 GPU运行环境
最新发布
qing2019的博客
11-27 162
本文记录了在Ubuntu系统上安装NVIDIA显卡驱动、CUDA和cuDNN的全过程。首先通过ubuntu-drivers devices查询并安装NVIDIA驱动535版本（实际应安装570版本），重启后验证驱动安装成功。接着从NVIDIA官网下载CUDA 12.8工具包，通过一系列命令完成安装并配置环境变量。然后下载对应版本的cuDNN v8.9.7，复制相关文件到CUDA目录并设置权限。最后安装与CUDA 12.8兼容的PyTorch版本，测试确认安装成功。整个过程涵盖了驱动安装、CUDA环境搭建到深
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