基因序列搜索

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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。
探究时间序列相似性搜索的广泛应用
时间序列相似性搜索,凭借其在多个领域巨大的应用潜力,正吸引着越来越多的关注。从DNA序列分析到金融数据研判,从传感器网络监控到移动对象追踪,再到运动捕捉,时间序列相似性搜索技术都展现出独特的价值。
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。
基于位符号化的时间序列相似性搜索方法研究
针对当前字符化时间序列距离度量方法的不足,本研究提出一种名为BSAP的全新时间序列表示方法。该方法兼具降维与距离度量功能,可在符号化时间序列上直接进行距离计算。通过合成数据与实际数据的实验验证,BSAP方法展现出高效的计算性能和较低的存储空间需求。
基于时间序列相似性搜索的风电场短期风速预报技术
探讨了风电场短期风速预测技术,提出了一种基于时间序列相似性搜索的新方法。研究采用数据挖掘原理,通过相似性搜索技术有效预测风电场的未来风速。
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。
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。
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。
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。
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