分子筛金属骨架

基于信息可视化软件，分析了2000-2019年分子筛领域27519篇英文文献，绘制了知识图谱，揭示研究热点和新趋势。

ReadSTP 允许您从分子成像原子力显微镜 (AFM) 文件中提取选定的数据缓冲区，并将数据加载到 MATLAB 矩阵中，方便后续分析和处理。

分子对接的数据库准备和配体、受体的预，挺像前端开发里拉接口、清数据、调结构的那一套。ZINC、PubChem 这些数据库就像是组件库，直接拉来就能用。配体准备也蛮有意思的，2D 转 3D、加氢加电荷、调 pH 值，就像一张图，要加滤镜、调光、裁剪，变得适合对接这个“前端页面”了。受体准备更讲究，要去水、找口袋、调电荷，像是写布局前先要把容器好。这些环节看似小事，其实决定了后面对接的成败，别小看哦！

Primer5.2 的引物设计功能挺实用的，适合做分子实验的朋友。你只需要把 DNA 序列丢进去，设定下长度、Tm 值、GC 含量，软件就能自动帮你筛出一对靠谱的引物，特异性还挺高，省了不少试错的功夫。 序列那块也不错，DNA、RNA、蛋白质都能搞定。导入序列后能直接比对、翻译、注释，甚至还能自己编辑序列，用起来蛮顺手的，适合整理大段序列数据。 PCR 优化方面，Primer5.2 能预测产物大小，还能退火温度、Mg²⁺浓度这些参数。做 PCR 的应该知道，这些条件调不好，效率和特异性都白搭，Primer5.2 能帮你提前踩坑。 测序质量也有，能看出污染、多峰、低质量区域。是做高通量或是 NG

SCFT2D 是进行高分子材料模拟的一个强大工具，适用于 AB 二嵌段共聚物的结构与性质研究。如果你对高分子系统和自洽场理论感兴趣，这个 MATLAB 开发项目绝对值得一试。SCFT 方法通过考虑溶剂与高分子链的相互作用，精确模拟复杂系统的行为，是在薄膜、胶束等高分子材料的相行为中表现得尤为重要。你可以用scft_AB_2D.m这个主脚本来实现计算，还能通过simpson2d.m来进行积分计算。整体上，这个工具挺适合做科研实验，尤其在物理化学、材料科学中应用广泛。如果你正打算进行高分子材料研究，试试看，会有惊喜哦。

使用数据挖掘算法预测宫颈癌的研究还挺有意思的，尤其是它用了几种常见又实用的算法，比如Boosted 决策树、决策森林和决策丛林。嗯，最关键的是，它还搭配了SMOTE这种不太好调但实用的过采样技术，了数据不平衡的问题。数据集本身也比较全，像年龄、怀孕次数、是否吸烟、性病史这类信息都考虑进来了，适合做临床预测场景练手。 数据用的是UCI开源的那个宫颈癌筛查数据集，不大但经典，起来比较顺手。整套流程用Azure ML来跑的，建模流程和结果可视化都还不错。Boosted 决策树在预测上表现最好，AUROC = 0.978，能打。你要是做医疗类预测的项目，可以参考下它的建模思路，尤其是筛查方式的选择。

如果你从事金属材料的标准化工作，MtrRvw 数据库绝对是个值得一试的好工具。它通过对材料试验报告的智能化审查，大大提升了工作效率。你可以轻松地管理各类金属材料的试验标准，减少手动操作，提高材料报告的审查准确性。它不仅适用于生产金属材料的钢厂，还可以为检测公司、监造工程师等强有力的支持。最重要的是，它的安全机制让数据管理更有保障，避免了不必要的风险。

MaterialsDiscovery 是个挺有意思的工具，适合搞材料科学的同学。它通过挖掘材料项目数据库的电子结构数据，来找出适合用作量子点 LED 的无重金属材料。使用这个工具，你可以设计出有合适导带和价带偏移的可见光 LED 异质结构。值得一提的是，它基于 Python 和 PyMatGen 库，运行起来也比较简单。不过，记得先去注册拿个 API Key 哦，才能顺利使用。 如果你是做相关研究的，MaterialsDiscovery 可以你快速筛选出新型 HTL、ETL 和发射层材料，提升设计效率。，它是个不错的材料发现工具，操作简单，功能强大！ 有需要的小伙伴，记得先安装 Python

MDToolbox是专为MATLAB和Octave设计的工具箱，用于分析分子动力学轨迹的统计特性。它提供了丰富的功能，帮助研究人员深入理解分子系统的动态行为。MDToolbox支持多种数据分析技术，为科学家们在研究复杂生物分子相互作用和结构动态性方面提供了强大的工具。

该项目深入研究了三维点云模型骨架提取算法，并实现了相关算法。