代谢建模

MetMAP MATLAB包用于代谢建模、分析和优化

MetMAP是一个专为代谢建模、分析和优化而设计的MATLAB工具包。它允许您从理论角度研究代谢系统，分析通路的结构和动力学。此外，您还可以利用该工具包进行生物技术应用，评估遗传改良过程中的最佳解决方案。所有这些计算都基于S系统形式主义（生化系统理论的一部分，即BST）和间接优化方法（如Torres、Voit等人开发的IOM）。更多信息请访问我们的网站：http://webpages.ull.es/users/sympbst/pag_ing/metmap.htm

Matlab 5 2024-10-03

新陈代谢的灰色预测R程序码

通过改进一般灰色预测，在新陈代谢中实现趋势项的预测，以提高时间序列预测的准确性。

算法与数据结构 8 2024-05-25

甲亢患者血清和尿液代谢组学研究

血清胆碱、葡萄糖、三甲胺升高，脂质、乳酸、糖蛋白、丙氨酸下降 尿液葡萄糖、柠檬酸、牛磺酸、肌氨酸升高，马尿酸、肌酸降低

统计分析 13 2024-05-01

甘氨酸对大肠杆菌代谢的影响分析 (2011年)

在全合成培养基中，甘氨酸作为限制性氮源，利用GC-MS分析方法分析了大肠杆菌野生型菌株Y1.1566和琥珀酸脱氢酶基因缺失突变株AsdhAB(S)的胞内代谢产物。多变量统计分析表明，两株菌的代谢产物中至少8种化合物显著变化，尤其是D-葡萄糖苷的变化最为显著。对检测到的主要细胞内氨基酸进行相关分析后发现，脯氨酸、异亮氨酸和谷氨酰胺的关系显著变化，可能是为了适应渗透压变化的需要。

统计分析 7 2024-09-22

MongoDB 数据建模

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

MongoDB 13 2024-05-13

PowerDesigner建模指南

创建数据库与模型：建立数据架构的基础。 创建表、表空间、序列：定义数据存储结构。 创建用户：管理数据库访问权限。 设置关系：建立表之间的关联。 生成数据库脚本：将模型转换为可执行代码。 连接数据库：与外部数据库建立通信。 反向工程：从现有数据库生成模型。 修改数据模型：调整数据结构。 更新数据库：将模型更改同步到数据库。 生成数据字典：记录数据库元数据。 生成测试数据：填充数据库以进行测试。 配置数据源：连接到不同类型的数据源。

SQLServer 12 2024-05-20

提升建模技术

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

数据挖掘 7 2024-07-15

实体关系建模

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。

Oracle 8 2024-08-08

数学建模与算法

数学建模涵盖四大问题类型：分类、优化、评价和预测。 运用数学模型解决实际问题，首先需要根据具体问题构建模型，然后求解模型，最后将结果应用于实际问题。 算法在这一过程中扮演着至关重要的角色。

算法与数据结构 16 2024-05-12

数学建模预测方法

数学建模中应用的预测方法提供了对未来事件或趋势的定量估计。这些方法包括回归分析、时间序列分析和神经网络，它们利用历史数据来创建模型，并根据该模型对未来做出预测。预测方法在各种建模应用中至关重要，包括需求预测、风险分析和决策支持。

算法与数据结构 19 2024-05-13