30、生物信息学中的元数据与本体论

生物信息学中的元数据与本体论

1. 基因本体论(GO)概述

基因本体论(GO)包含三个结构化词汇表,其中的 GO 术语相互连接构成有向无环图(DAG),代表一个网络。这些术语的定义借助了《牛津分子生物学词典》等生物学资源。

1.1 GO 本体结构

  • 术语关系 :DAG 中节点间的父子关系通过“is a”或“part of”来建立。“is a”描述更通用术语的特定实例,如“细胞核(GO:0005634)是‘细胞内膜结合细胞器(GO:0043231)’的一个实例”;“part of”指更高层次概念的组成部分,例如“细胞生长(GO:0016049)是‘细胞大小调节(GO:0008361)’的一部分”。
  • 灵活性 :与层次树相比,DAG 结构更灵活,能更好地捕捉生物现实。正在开发的三个 GO 本体被组合到一个名为“all”的单一节点中。

1.2 本体修订规则

GO 联盟成员可对本体进行修订,但需遵循严格规则以确保更新版本的一致性:
1. 从子术语到其顶级父术语的路径必须为真。
2. 术语不应具有物种特异性,应适用于多个分类类或生物体。
3. GO 属性必须附有适当的引用。

2. 基因产物注释

基因目录制定完成后,策展人可根据文献和其他资源的信息为许多基因提供功能注释。每个基因与一组 GO 术语的关联必须准确执行,以确保过程的正确性。关联文件会在每个基因组数据库中独立于 GO 版本进行更新,并且对一个基因产物在一个本体中的注释独立于该基因在其他两个

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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