搜索资源列表
search_genome
- 一个自制的生物信息学程序。 这个程序目的是在基因组文件bsubt168_whole.nuc（部分）中查找设置文件ss.ini所记录的短核苷酸序列CTTAAG（这种短核苷酸一般称寡核苷酸）及其互补序列在该基因组的每10000个碱基中出现的次数。 程序先将碰到的寡核苷酸及其互补序列的位置保存在临时文件ss.tmp中，然后利用这个文件统计每10000个碱基中它们的出现次数并记录在ss.csv中（可用excel打开）。如果某10000个碱基中的出现次数为0，则不被记录。
GA
- 在自然界中生物从其亲代继承特性或性状，这种现象称为遗传（Heredity），研究这种现象的科学叫遗传学（Genetics）。 在构成生物的细胞（Cell）中含有染色体（Chromosome），生物的遗传信息都包含在染色体中。遗传信息由基因（Gene）组成，基因是DNA（Deoxyribonucleic Acid）或RNA（Ribonucleic Acid）中占有一定位置的基本遗传单位。在DNA中遗传信息在长链上按照一定模式排列，即进行了遗传编码。遗传基因在染色体中占据的位置称为基因座（Loc
bioinformatics by Baxevanis 中文版
- 随着人类基因组计划的实施，通过基因组测序，蛋白质序列测定结构解析等实验，分子生物学家提供了大量的有关生物分子的原始数据，需要利用现代计算技术对这些原始数据进行收集、整理、管理以便于检索使用。而为了解释和理解这些数据，还需要对数据进行比对、分析，建立计算模型，进行仿真、预测与验证，因而出现生物信息学，它的出现，极大的促进了分子生物学的发展。-With the human genome project implementation, through genome sequencing, protei
GEP
- 基因表达式程序设计（Gene Expression Programming，GEP）是葡萄牙科学家Câ ndida Ferreira于1999年发明的一种基于基因组(Genome)和表现型组(Phenome)的新的遗传算法。 -Gene Expression Programming (Gene Expression Programming, GEP) is a Portuguese scientist Câ ndida Ferreira invented in 1999, b
new
- Bowtie比对结果进行聚类，然后该程序完成提取聚类中与基因组错配碱基位点的A、T、C、G碱基的覆盖情况-Bowtie than clustering the results, and then extract the clustering process is complete mismatch with the genomic base sites A, T, C, G bases coverage
BioinformaticsToolbox3.2
- 为用户提供了一个开放的、可扩展的环境，用于在药品研究、遗传工程和其他与基因组、蛋白质等相关的项目中进行原型算法的开发以及应用。-Bioinformatics Toolbox™ offers computational molecular biologists and other research scientists an open and extensible environment in which to explore ideas, prototype new algorithms, a
Rearrangement-Algorithm
- 基因组重构是改变基因在基因组中排列顺序的生物过程,可归结为三种主要操作:移位、反转和转位。重组距离即从一个基因组转化为另一个基因组所需的最少重组次数。双重基因组中每条染色体都是成对出现的。双重基因组重构问题,即要求计算一个与给定基因组移位距离最短的双重基因组。对于该问题,Nadia El-Mabrouk等人给出了一个多项式时间算法。本文利用Delphi集成开发环境,将该算法实现为双重基因组重构软件:(1)设计了优化的数据结构 (2)给出了详细的实现方法。(3)调试验证了算法的正确性。 本文首先介
1
- 澳洲淡水鳄线粒体基因组全序列的测定及结构分析.-failed to translate failed to translate
SGA_DEMO
- 基于C语言编写，利用Rosenbrock二维方程实现对简单遗传算法和进化策略的模拟，基因组长度2等位基因，群体大小100，进化概率0.001-0.02，为保持代码易读性，设定为只支持固定数量后代。-Based on C, use Rosenbrock 2D function to implement SGA and ES, genome length is 2 alleles, group size 100, mutation set 0.001-0.02, to keep code easy
PyGEP-0.2.1.beta-r100
- 比较完备的GEP算法实现，GEP算法的基本过程和GA的过程非常相似，GEP处理的对象可以是单基因或多基因组成的染色体（基因组）-More complete GEP algorithm, the process and the basic process GEP algorithm GA is very similar objects can be handled GEP chromosomes consisting of a single gene or multiple genes (geno
mathematical-modeling-problem
- 2014“深圳杯”数学建模夏令营B题 基因组组装 将读长序列组装成基因组,能较好地解决测序中可能出现的个别碱基对识别错误、基因组中存在重复片段等复杂情况.-2014 Shenzhen Cup Mathematical Modeling Camp B title Genome assembly Assembled into the read length genomic sequence, preferably the nucleotide sequence of the
NatureDeepReview
- 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th