基因编程

基因编程分类器与Weka的开源应用

“基因编程分类器与Weka”是一个基于开源数据挖掘工具Weka的机器学习模块，专门用于构建和优化预测模型。基因编程（GP）是受生物进化启发的优化技术，模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。在Weka中，这一方法被用来构建分类器，处理各类数据问题。基因编程能够自动生成复杂的决策树模型，解决各种预测任务。对于分类问题，它生成规则来判别数据类别；对于连续问题，它建立数值预测模型。Weka中的工作流程包括初始化种群、评估适应度、选择操作、交叉操作和变异操作，迭代优化直至满足停止条件。开源特性使得WekaGP具备透明性、可扩展性、社区支持和成本效益。

数据挖掘 0 2024-10-21

基因算法与函数优化

基因算法是模拟达尔文生物进化理论的计算模型，通过模拟自然进化过程来搜索最优解。它起始于一个代表问题解集的种群，每个个体都带有基因编码的特征。染色体作为主要的遗传载体，内部表现为某种基因组合，决定个体的外部表现特征，例如黑发。

算法与数据结构 2 2024-07-27

基因表达式编程在软件可靠性建模中的创新应用

基因表达式编程是一种结合遗传算法和遗传编程的先进机器学习技术，其在数据挖掘中表现突出。提出了基于基因表达式编程的非参软件可靠性建模方法，将算法的关键步骤与软件可靠性建模特征相结合，通过训练失效数据集获得模型。研究结果显示，该方法在多个真实数据集上的表现优于传统的神经网络和遗传编程模型。

数据挖掘 3 2024-07-16

磷循环基因分析过滤代码

磷循环基因数据库 (PCyCDB) PCyCDB 数据库包含 138 个基因家族和 10 个代谢过程，并添加了同源基因以降低假阳性率。 通过识别已知的模拟基因数据集和模拟细菌群落，优化了序列相似性搜索工具（例如 BLAST、USEARCH、DIAMOND）生成的比对结果的过滤标准（即同一性、匹配长度），以获得最佳准确性和进一步降低假阳性。

数据挖掘 2 2024-05-12

生物信息学中基因表达与基因对分析的C++实现

生物信息学领域中，基因表达和基因对分析对于肿瘤研究至关重要。详述了如何利用C++编程语言进行基因对的两两配对，并计算在肿瘤和正常样本中出现反转配对的基因。我们讨论了C++在生物信息学中的应用、基因表达的原理以及基因对分析的具体方法。C++因其高效性和性能优势，在处理大规模基因数据时具有明显优势。基因表达和反转配对分析可以帮助识别出肿瘤相关的关键基因对，为后续的病理研究和药物靶点筛选提供重要线索。

数据挖掘 0 2024-09-14

clusterProfiler R包实现基因和基因簇功能分析与可视化

clusterProfiler 该软件包实现了分析和可视化基因组坐标（由支持），基因和基因簇的功能概况的方法。有关详细信息，请访问。 :writing_hand: 作者余光创（南方医科大学基础医学院）使用 clusterProfiler 时，请引用以下文章：于庚，王L，韩Y和何Q。 clusterProfiler：一个R包，用于比较基因簇之间的生物学主题。OMICS：综合生物学杂志*。 2012，16（5）：284-287。

统计分析 0 2024-11-06

SciDB 基因 + 现象数据分析范例

SciDB 笔记本展示使用 SciDB 处理基因型 + 表型数据集，包含简单的聚合和高级计算。该工作基于 SciDB 的横向扩展功能和复杂数学计算能力。

统计分析 5 2024-05-13

利用宏基因组数据组装某物种基因组一组装指南

详细介绍了利用宏基因组数据组装某物种基因组的整个流程，包括数据预处理、三种不同组装工具的应用（Minia、SPAdes和Megahit），以及组装结果的评估和比较。首先进行宏基因组数据的预处理，包括参考基因组的比对、reads的提取和过滤。随后使用Minia、SPAdes和Megahit进行基因组组装，分别介绍了它们的特点和适用情况。最后通过Quast评估组装结果，比较了三种工具的效果。为利用宏基因组数据进行某物种基因组组装提供了详细指南。

数据挖掘 2 2024-07-16

基因示意图-dbSNP数据库

基因示意图展示了基因的表达过程。dbSNP数据库是一个广泛使用的数据库，用于存储和管理单核苷酸多态性（SNP）数据，帮助研究人员理解基因变异对表达的影响。

SQLServer 1 2024-07-30

用Matlab开发高效基因序列搜索工具

Matlab开发的高效基因序列搜索工具。能够搜索特定序列，并准确记录具有偏移位置的相邻代码序列。

Matlab 0 2024-08-08