06 2023 档案
摘要:研究Nipponbare NRT1.1Bjaponica和Nipponbare NRT1.1Bindica的根系微生物群落差异有助于我们更好地了解NRT1.1B基因对水稻根系微生物群落的影响。Nipponbare NRT1.1Bjaponica和Nipponbare NRT1.1Bindica是两个
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摘要:nrt1.1b突变体是指在水稻基因nrt1.1b中发生了突变,导致该基因功能丧失或改变的水稻植株。nrt1.1b基因编码一个硝酸盐转运蛋白,参与调控水稻对硝酸盐的吸收和利用。在nrt1.1b突变体中,由于该基因功能的丧失或改变,水稻对硝酸盐的吸收和利用可能会受到影响。 nrt1.1b基因编码一个硝酸
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摘要:根系(root system)指的是植物体中所有根的总和,包括主根、侧根和须根等。它负责固定植物体、吸收水分和养分,并与土壤中的微生物进行相互作用。 根际(rhizosphere)指的是紧贴植物根系周围的一层土壤,通常厚度为几毫米到几厘米。在这个区域内,植物根系释放出大量的化合物,如有机酸、糖和氨基
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摘要:研究籼稻和粳稻亚种根系微生物群的差异有助于我们更好地了解水稻根系微生物群落的组成和功能。这些微生物与水稻植株有着密切的相互作用,能够影响水稻的生长发育、养分吸收和抗病能力。通过比较不同亚种根系微生物群的差异,我们可以发现哪些微生物在不同亚种中起到重要作用,为水稻栽培和育种提供重要参考。
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摘要:Bray-Curtis是一种用于测量两个样本之间差异的距离度量。它通常用于生态学研究中,用于比较不同样本中物种组成的相似性。 主坐标分析是一种降维技术,它通过将高维数据投影到低维空间来简化数据。在这个过程中,数据的一些变异会被保留下来,而另一些变异则会被丢弃。 第一个主坐标解释了9.2%的变异,意味
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摘要:1、简介 蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)是一种群智能算法,它是由一群无智能或有轻微智能的个体(Agent)通过相互协作而表现出智能行为,从而为求解复杂问题提供了一个新的可能性。 蚁群算法最早是由意大利学者Colorni A., Dorigo M. 等于1991年提
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摘要:交叉验证误差是指在交叉验证过程中,模型在验证数据集上的预测误差。交叉验证是一种常用的模型评估方法,它将数据集分成若干份,每次使用其中一份作为验证数据集,其余部分作为训练数据集来训练模型。然后使用训练好的模型在验证数据集上进行预测,并计算预测误差。这个过程会重复多次,每次使用不同的数据分组。最后,所有
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摘要:1、简介 PSO算法,即粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization),是一种进化计算技术。 它的基本思想源于对鸟类群体行为进行建模与仿真的研究结果的启发。它利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程,从而获得问题的可行解。 PS
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摘要:在LEfSe分钟的特征表中,LDA值代表线性判别分析效应大小(Linear Discriminant Analysis effect size),是一种用于评估不同分类组之间差异性的指标。LDA值越高,意味着该特征在不同分类组之间有更显著的差异性。
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摘要:1.安装prefetch,要安装最新版本 2.用conda安装Ascp 3.确保都安装好之后执行命令 prefetch -O output --option-file SRR_Acc_List.txt
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摘要:LEfSe,即Linear discriminant analysis (LDA) Effect Size,是一种用于发现不同生物群落中不同丰度组之间显著差异的分析方法。LEfSe结合了LDA和Wilcoxon秩和检验的优点,能够针对多个组别进行差异分析,同时考虑到了不同特征之间的相关性。 LEfS
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摘要:在上面的代码中,模型的参数(即权重)保存在模型对象的状态字典(state_dict)中。状态字典是一个字典,其中每个键都对应一个参数张量。可以使用模型对象的state_dict方法获取状态字典。 代码中使用torch.save函数将模型的状态字典保存到文件中。例如,在训练过程中,如果当前轮的准确率高
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摘要:PIL(Python Imaging Library)是一个用于图像处理的第三方Python库。它提供了丰富的图像处理功能,包括图像读取、保存、缩放、裁剪、旋转、滤波等。PIL库已经不再更新,但它的分支版本Pillow仍然在维护。 在上面的代码中,PIL库用于读取图像文件。代码使用PIL库中的Ima
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摘要:前面说的“转换为张量”,其中的“张量”是什么意思 已发送电子邮件. 前面说的“转换为张量”,其中的“张量”是什么意思 张量(Tensor)是一种多维数组,它是深度学习中用于表示数据和计算的基本数据结构。在PyTorch中,张量由torch.Tensor类实现。 在深度学习中,常用的张量形状包括标量(
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摘要:这些代码实现了一个基于深度学习的田间杂草识别项目。项目使用卷积神经网络模型对图像进行分类,以识别田间杂草。 首先,代码定义了一些函数和类,用于读取数据、构建数据集和定义模型。data_set函数用于读取数据集目录下的所有图像文件,并将其路径和标签存储在一个二维数组中。Get_Dataset类继承自t
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摘要:import torchimport mathimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass BasicConv(nn.Module): def __init__(self, in_planes, out_planes, kerne
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摘要:import torchimport torch.nn as nnimport torchvision.utilsfrom torchvision import transformsfrom torchvision import datasetsfrom torch.utils.data impor
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摘要:归一化(Normalization)是指将数据转换为标准的、统一的范围,以便更好地进行处理和分析。在深度学习中,归一化通常用于图像预处理,将图像的像素值从[0, 255]的范围转换为[0, 1]或[-1, 1]的范围。这样做可以加快模型的收敛速度,并提高模型的泛化能力。 在上面的代码中,归一化是通过
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摘要:import osimport pandas as pdfrom torch.utils.data import Datasetfrom torch.utils.data import DataLoaderimport cv2 as cvimport numpy as np# from sklear
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摘要:setwd("D:\\Desktop")library(tidyverse)# 数据处理函数data_clean <- function(otu, design, type=c("relative", "absolute"), threshold=0.001, times=100){ # 函数测试数
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摘要:三元图(Ternary Plot)广泛用于三个分组数据比较、筛选,通过三元图可以直观展示数据在三个分组的分布情况,高效率地筛选离群元素,同时配合方差分析等统计检验方法可以找到不同分组中显著富集的元素。 三元图由三个坐标轴组成等边三角形,轴上数值代表对应分组占比数值,三个顶点标注的信息代表对应的三个分
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摘要:Linux上用命令行解压压缩文件的命令是"tar"命令,具体如下: 解压.tar文件:命令为 tar -xvf filename.tar,其中,x 表示解压,v 表示打印详细信息到屏幕上,f 表示指定被解压的文件。 解压.tar.gz文件:命令为 tar -xzvf filename.tar.gz,
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摘要:fastq-dump --split-files SRR8185591.sra
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摘要:setwd("E:\\20220927宏基因组教学\\02后期分析\\05willcox")library(doBy)gene <- read.table('table.l5.relative-SE.txt', sep = '\t', row.names = 1, header = TRUE, st
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