lncRNA SAM

当前话题为您枚举了最新的 lncRNA SAM。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB整合C代码SAM-Learn的SAM数据终端
SAM-Learn为何选择SAM数据终端?了解SAM数据终端的重要性及其在项目中的应用。SAM数据终端是一款专业的数字货币回测引擎,采用零知识证明技术,汇集全球量化策略。我们提供高质量的数据服务,为交易员提供高效稳定的量化回测引擎,为投资人提供透明安全的投顾解决方案服务。从模型研究、策略回测到模拟交易验证,再到交易信号生成及一键跟单,SAM数据终端助您轻松实现。
SAM系统子系统功能概要
调度指挥与现车管理子系统 货运管理子系统 统计分析子系统
SAM相似度度量方法详解
SAM相似度方法是一种主要用于计算光谱相似度的方法,尤其常应用于分析拉曼光谱。在众多文献中,SAM(Spectral Angle Mapper)被视为一种高效的度量工具,能够基于光谱向量之间的夹角来评估不同光谱的相似度。此方法尤其适用于多维光谱数据的分析和处理,在拉曼光谱数据比对方面表现出色。
Modular SAM Code for Analyzing Mother Machine Data in MATLAB
在受控环境中对微通道中生长的细菌进行延时成像很有帮助研究细菌生长的单细胞动力学。这些微流体生长室被称为母机。在这种实验中,细菌生长可以研究多代高分辨率和时间精度。但是和其他任何实验一样,母机数据显示相当可观强度波动、细胞侵入、细胞重叠、成丝等产生的大量数据在此类实验中,很难手动分析和校正此类不需要的像差。我们开发了模块化代码SAM,用于检测此类像差并正确处理,无需人工监督。我们跟踪累积单元格大小并使用自适应分割方法来避免错误检测细胞分裂。SAM目前是使用MATLAB编写和编译的。它很快(大约15分钟/GB的图像)并且可以有效地与shell脚本结合使用以处理大量数据。它已经过许多不同的测试实验数据并在Github上公开提供。
TPGLDA:使用三方图预测lncRNA-疾病关联的工具
TPGLDA 是一款基于MATLAB的工具,可利用三方图(lncRNA-疾病-基因)预测lncRNA与疾病之间的关联。 要求:- 内存:4GB- MATLAB:R2015a 或更高版本 数据准备:将已知的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联加载到三方图中:- known_lncRNA_disease_interaction.txt- known_gene_disease_interaction.txt 使用 TPGLDA:- 加载实验验证的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联数据。- 运行 TPGLDA 推断潜在的 lncRNA-疾病关联。
Linux5.6_x64 安装 Oracle 11g R2详细指南-Sam.docx
Linux5.6_x64 安装 Oracle 11g R2的具体步骤如下:详细介绍了安装过程中的每个步骤和注意事项。包括必要的配置和设置,确保安装过程顺利完成。
MATLAB代码-LPI_KTASLP基于半监督链接预测的lncRNA-蛋白质相互作用与核靶标比对方法
Matlab的LPI_KTASLP方法基于半监督链接预测,专注于lncRNA与蛋白质的相互作用和核靶标的比对。输入数据以矩阵形式表示lncRNA和蛋白质的相似性,其中高斯相似度矩阵由kernel_gip.m构建。核心方法代码存储在LapkronrlsMF.m文件中。所有代码和结果以.rar格式打包,方便下载和上载。要运行程序,请确保.mat和代码文件在同一目录下。使用MATLAB环境,建议4核CPU和20 GB内存,64位Windows操作系统。数据基准数据集详见[1],包括4158个lncRNA-蛋白质相互作用,990个lncRNA和27个蛋白质。结果展示包括AUC.fig、AUPR_loo.fig、AUC_loo.fig、AUPR.fig和results_TKA_LapMFsum.mat。案例研究结果存放在local_cases文件夹中。参考资料:[1]