04 2023 档案
摘要:深度神经网络(dnn)通过从数据中直接学习特征,无需人为干预或专业知识,可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成,每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法,模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时,
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摘要:1、背景 每一个物种的参考基因组序列(reference genome)的产生都要先通过测序的方法,获得基因组的测序读段(reads),然后再进行从头拼接或组装(英文名称为do novo genome assembly),最后还原测序物种的各条染色体的序列,即ATGC四种碱基的排列顺序。 之所以要进
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摘要:dna序列数据处理通常包括以下步骤: 数据预处理:首先,需要对原始dna序列数据进行预处理。其中包括测序错误的纠正、碱基质量过滤和去除低质量序列等。这个阶段是非常重要的,因为数据预处理的质量直接影响后续的特征提取和模型学习。 特征提取:在dna序列分析中,会涉及到许多不同的特征提取方法。例如,可以从
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摘要:当然可以!kraken是一种流行的高效序列分类器,使用 k-mer (k个连续碱基组成的子串)方法对不同分类下的序列进行分类。以下是kraken序列分类算法简要说明: 数据预处理 首先,kraken会将参考数据库中的序列分割为固定长度的 k-mers,这些k-mer会被记录到一个查询表中。 样品序列
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摘要:lca投票是一种用于树状结构中找到最近公共祖先(lca)的算法。在一些应用场景下,需要对n个节点进行m次询问,每次询问给出两个节点x和y,并询问它们的最近公共祖先。lca投票的时间复杂度为o(n+m),效率较高,因此广泛应用于各种算法竞赛等场合。 lca投票的过程如下:从任意一个节点开始,通过dfs
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摘要:dna序列是由四个不同的核苷酸(腺嘌呤,胞嘧啶,鸟嘌呤和鳙嘌呤)组成的字符串,在神经网络中输入dna序列通常需要进行编码转换。以下是一些将dna序列输入到神经网络的方法: one-hot编码: one-hot编码是将dna序列中每个核苷酸表示成一个固定长度为4的二进制序列。例如: a: [1, 0,
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摘要:k-mer是一种用于描述序列数据的概念。在生物信息学中,k-mer通常指的是长度为k的连续子序列。例如,在dna序列中,4-mer(k=4)是四个连续的碱基;在蛋白质序列中,3-mer(k=3)是三个相邻的氨基酸。 k-mer在基因组学、转录组学和蛋白质组学等领域中广泛使用。它们可以用于许多任务,例
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摘要:这句话中的“从头分箱策略(de novo binning)”是指一种用于组装大型基因组序列的方法。 在宏基因组学研究中,从环境或生态系统中收集样本,然后对其中的微生物进行dna提取、测序和拼接,以了解微生物多样性、功能等信息。由于在大多数情况下,该样品中所含有的微生物可能是未知、未描述或难以根据序列
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摘要:假阳性(false positive)指的是在实验或测试中,被错误地判断为“有某种物质”、“某种情况存在”等,而事实上并不存在该物质或情况的情况。例如,在进行病毒检测时,病毒检测呈现了阳性结果,但事实上患者并未感染病毒。 假阴性(false negative)指的是在实验或测试中,被错误地判断为“没
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摘要:测序的读段指的是dna或rna样本经过测序分析之后,得到的含有基因信息的短片段。这些读段可以用于鉴定微生物,比对它们已知的基因组/基因来确定它们所属的分类和可能的生物学功能。在微生物学研究中,测序的读段通常会被拼接成完整的基因组序列,从而更好地理解细菌、真菌和病毒之间的差异性,并推断它们的生态和微生
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摘要:宏基因组学是在生物技术和计算机科学的帮助下发展起来的,它的出现可以追溯到上世纪90年代后期。传统微生物学侧重于使用培养方法研究单个微生物菌落,而宏基因组学则通过分析环境中的dna,可以同时研究数百万个微生物群体。这种方法能够提供关于整个微生物群落的结构、功用潜力和相互作用等信息。 宏基因组学对于微生
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摘要:在 Humann 工具中,-o 是 --output 参数的简写形式,用于指定生成的输出文件的路径和名称。该参数通常用于自定义输出文件的名称和路径。 Humann 可以生成多种类型的输出文件,包括功能注释结果、物种组成结果、代谢通路丰度和覆盖度等。当您运行 Humann 时,使用 -o 参数可以指定
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摘要:要在conda上安装MetaPhlAn3,可以按照以下步骤进行操作: 首先,打开终端或Anaconda Prompt(如果您正在使用Windows)。 激活您的conda环境。如果您还没有conda环境,请创建一个新环境。 运行以下命令以添加Bioconda和conda-forge channels
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摘要:1、创建虚拟环境: Anaconda创建环境:比如,创建pyhon=3.7的版本环境取名叫mpa conda create -n mpa python=3.72、删除虚拟环境操作(谨慎操作) conda remove -n mpa --all 3、激活环境 conda activate mpa 4、
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摘要:在Linux上彻底删除conda的步骤如下: 删除conda安装目录 首先要删除conda的安装目录。通过以下命令可以找到conda的安装位置: 复制代码 which conda 根据输出的路径,使用以下命令删除conda的安装目录: 复制代码 rm -rf /path/to/conda 注意将/p
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摘要:在生信分析领域利用博客记录和分享代码的好处如下: 方便知识共享:博客可以帮助研究人员将自己的经验和知识分享给其他人。通过记录自己的实验过程、数据分析流程以及代码实现,可以使得其他有类似问题的人快速了解相关知识。 提高交流效率:生信领域涉及到很多复杂的数据处理和分析技术,交流起来有时会比较困难。但如果
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