ProteinContactMap.z​ip 蛋白质接触图的视觉化-MATLAB开发

fastAlign算法代码解析 本仓库包含fastAlign算法的MATLAB源代码，该算法用于蛋白质-蛋白质相互作用网络的快速全局比对。 代码结构 examples/: 包含mat3_greedy算法的运行示例，可通过运行example.m文件进行测试。 data/: 存放示例所需的数据文件。 code/: 存放算法实现的脚件，包括： MAT3_rank.m: 根据输入网络的邻接矩阵、alpha值、迭代次数和首选项矩阵计算相似性矩阵。 greedy_match.m: 根据输入网络对的相似性矩阵计算匹配矩阵M。 align.m: 根据输入的两个邻接矩阵和匹配度计算两个网络的对齐图。 bio_components.m: 计算并输出输入网络对的对齐图中的（强连接）组件。 其他说明 大部分实验还解析了iso_greedy、iso_hungarian和mat3_auction的输出结果，并将结果保存在对应数据集文件夹中。 数值计算部分使用了MATLAB文件，并可能调用了netalign项目中的其他代码。 IsoRank计算使用了本机二进制文件，具体使用方法请参考其文档。

在MAI的CI主题背景下开发的项目，解决蛋白质折叠问题，应对自回避路径约束下的优化挑战，并利用MATLAB的optimtool支持代码执行。其主要功能包括：能量函数利用构象指标测量填充正方形空间中每个H氨基酸邻居的能量；初始化阶段有两种实现方式：随机线圈和完全扩展，前者尝试从随机排序的可能方向进行选择，后者则使用所有构象的's'；突变阶段随机选择可能的变异，并通过调用acceptance函数实现之前描述的决策；交叉阶段仅实施1点交叉，并要求接受。代码结构随时间演化温度，加速程序。

为了深入了解贝叶斯分层模型中超参数重估计技术的实施，我们在BayesPI中采用了贝叶斯模型正则化和生物物理建模，引入了拉普拉斯和柯西先验。我们还根据神经网络的结构属性将超参数（模型的正则化常数）分成多个类别。新的BayesPI模型已在合成和真实ChIP数据集上进行了测试，以识别蛋白质结合能矩阵。

蛋白质组学质谱分析的基本原理与方法介绍。2. 使用GPM（X!tandem）进行蛋白质组学数据库检索的技术解析。3. TPP软件在蛋白质组学数据统计分析中的应用详解。

对73个小麦品种的36个性状进行了详细统计分析，筛选出对蛋白质百分含量(GPC)、单粒蛋白质产量(GPY)、单株籽粒蛋白质产量(PPY)具有显著影响的5个性状。进一步探讨了蛋白质性状与必需氨基酸、非必需氨基酸、产量因素、形态性状和生育期性状之间的关系，并得出了在蛋白质性状综合改良中最关键的8个性状。讨论了蛋白质产量作为育种材料评价和提升蛋白质生产力的重要性。

开发一个简单而专业的MATLAB工具，用于创建可自定义的蜘蛛图或雷达图。每个轴的限制都可以手动设置。详细文档请参阅GitHub页面（https://github.com/NewGuy012/spider_plot）。提供三种不同的实现函数：spider_plot()兼容大多数MATLAB版本；spider_plot_R2019b()适用于R2019b及更高版本，使用新参数验证功能；spider_plot_class()适用于R2019b及更高版本，使用新图表类功能。

数据可视化是一个不断演进的概念，涵盖了广泛的高级技术方法，利用图形处理、计算机视觉和用户界面来解释数据，包括表达、建模以及显示立体、表面、属性和动画。

这是在UNC-CH RAPID程序包中找到的三角形重叠代码的Matlab优化转换。原始代码未经过Matlab的深度优化。三角形的定义为t1 = [v1x, v1y, v1z; v2x, v2y, v2z; v3x, v3y, v3z]。以下是测试代码片段：%%测试三角形碰撞代码clf;坚持，稍等;设置（gcf，'渲染器'，'zbuffer'） t1 = [1,1,1; 1,2,1; 2,2,2]; 补丁( t1(:,1), t1(:,2), t1(:,3), [0.5,0.5]) t2 = [1.5,1.5; 1.2,3,-1; 0.5,2.4,1.0]; patch（t2（：，1），t2（：，2），t2（：，3），[0.75,0.5]） t3 = [2.5,3.5; 1.2,3,-1; 0.5,2.4,1.0]; 补丁( t3(:,1), t3(:,2)

提取口、U形坡口的特征参数算法，并研究了焊缝的自动识别与特征参数提取。利用Visual C++6.0开发了结构光视觉传感焊缝实时检测和识别软件，系统界面友好。期刊论文张俊英、朱凯荣在电脑知识与技术中讨论了基于一阶微分算子的玻璃碎片检测与识别。边缘检测是图像处理、计算机视觉的基础内容，分析了几种代表性的边缘检测算法，并设计了边缘检测演示系统，包括图像文件管理和边缘检测功能模块。介绍了边缘检测的基础和设计思路，展望了未来发展。