微生物组-扩增子16S分析和可视化(2024.10)

从分析平台搭建、Linux和R基础、图表解读和绘图实战、扩增子分析标准流程、功能预测、差异统计分析以及各类高级分析(进化树、网络、环境因子、随机森林、Adaboost和来源追溯等),和CNS级图片编辑和排版。3天时间,老司机带您完成自学需要3个月甚至是3年的崎岖之路,助力您真正玩转扩增子分析。课程大纲每节课1小时一个...

3200余名数字员工助力,浙江移动加快数智化转型

“这个机器人帮我了大忙,以往在投诉工单聚类分析过程中,需要人工逐条阅读,并手工提取投诉类型、投诉门店、投诉业务、办理时间等关键信息进行整理分类、抽样稽核,不仅耗时耗力,而且覆盖面有限”,宁波移动员工描述工作经历,“用了这个机器人后,只需要输入投诉内容,即可迅速识别并提取关键信息,同时可通过调用接口实现全量工单...

重磅!为让国内神经科学领域大步向前,多位国内知名学者联合举办...

(2)PCA分析作图;(3)三种常见的聚类分析:K-means、层次分析与SOM(4)热图和hcluster图的R语言实现;C4一组代谢组学数据的降维与聚类分析的R演练(1)数据解析;(2)演练与操作;第四天D1在线代谢组分析网页Metaboanalyst操作(1)用R将数据清洗成网页需要的格式;(2)独立...

引领药物研发新革命,AlphaFold3太强了!专家团队手把手教授AI蛋白...

计算机辅助药物设计(computeraideddrugdesign)是以计算机化学为基础,通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的关系,设计和优化先导化合物的方法。计算机辅助药物设计实际上就是通过模拟和计算受体与配体的这种相互作用,进行先导化合物的优化与设计。计算机辅助药物设计大致包括活性位点分析法、数据库搜寻、...

2023年David Baker团队连发5篇Nature和Science论文,开启AI蛋白质...

结合用于生成建模和序列分析的新型架构,这些方法在过去几年里显著地革新了蛋白质设计领域,提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力。深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征,预测它们与其他生物分子的相互作用,并且有潜力创造用于治疗疾病的新有效药物。深度学习在蛋白质设计领域的前沿研究主要集中在蛋白...

AIGC应用与开发@硅创社AIGC3月图书推荐榜

《深度对话GPT-4提示工程原埋与实践》、《AI智能办公从训练ChatGPT开始》、《ChatGPT速学通-知识学习与变现》、《智能分析ChatGPT+Excel+Python-超强组合玩转数学分析》、《大模型应用开发极简入门基于GPT-4和ChatGPT》、《ChatGPT原理与应用开发》、《Prompt魔法-提示词工程与ChatGPT行业应用》、《AIGC助理...

会计大数据分析与处理技术:助推数据赋能财务新未来

5.数据分析。数据分析可分为数据探索和数据算法两部分。数据探索是介于数据清洗和数据算法之间的重要环节,是通过作图制表、计算统计量等方法来探索数据内在结构和规律,了解数据集自身特点以及数据间的相互关系的一种开放性分析方法,可帮助了解数据的整体情况,对数据的主要特征、规律进行概括,为后续数据算法模型的构建和...

simpleEnrichment--对GO富集分析结果进一步处理!

通常我们进行功能富集分析,对基因集进行功能注释的时候,往往会得到大量显著富集的功能,今天小编给大家介绍的simplifyEnrichment包,就可以通过binarycut的方法,将GOSemSim得到的GO相似度矩阵进行划分,从而将GO划分为几个类,通过注释就可以知道每个类对应的功能是什么。

(生信实操)用R语言处理芯片数据及结果可视化分析

基因芯片数据分析方法分为差异基因表达分析:主要筛选出不同条件下表达明显差异的基因。可用GEO2R在线工具帮助寻找差异基因。用标准的统计学方法如t检验、方差分析、回归分析等方法进行差异基因表达分析。(操作步骤可参阅上一期的。)聚类分析:分析基因或样本之间的相互关系。常用聚类方法包括分层聚类和K-均值聚类。

微生物扩增子测序图表解读(实例数据)

7.1PCoA分析PCoA(principalco-ordinatesanalysis)是一种研究数据相似性或差异性的可视化方法,通过一系列的特征值和特征向量进行排序后,选择主要排在前几位的特征值,PCoA可以找到距离矩阵中最主要的坐标,结果是数据矩阵的一个旋转,它没有改变样品点之间的相互位置关系,只是改变了坐标系统。