各种各样的高通量测序和分析平台的运用，使得在一次实验中就能产生数以百计的候选基因，这个时候就需要对其进行注释和筛选。这个过程需要了解每个基因的功能描述和生物学过程以及明确它们是否是G蛋白偶联受体，是否...
Transcriptomics基因注释工具－Metascape使用教程
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Transcriptomics
Machine Learning卷积神经网络(CNN)学习笔记：模型训练
上篇博文主要对CNN的基本网络结构及连接方式做了简单的介绍，还介绍了一个界内经典的LeNet-5模型。下面重点介绍CNN模型的训练过程/参数学习，在阅读本文之前，最好需要有以下方面的预备知识： 神经网...
Machine Learning卷积神经网络入门
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的...
Epigenetics评估测序文库复杂度 Library Complexity
在制备测序文库时，经常会增加PCR的步骤来扩增DNA片段。如何评估PCR的效果和影响，本文主要分享ENCODE中针对ChIP-Seq和ATAC-Seq标准来说明。 ENCODE中主要通过三个参数来反应...
Machine LearningTensorflow一些常用基本概念与函数（2）
摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。为‘Tensorflow一些常用基本概念与函数’系列之二。 1、tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单...
Statistics置换检验（Permutation test）
置换检验 置换检验，是Fisher提出的一种基于大量计算（computationally intensive），利用样本数据的随机排列（置换检验的核心思想，故名Permutation test），进行...
Machine Learning卷积神经网络CNN斯坦福教程
卷积神经网络 (CNNs / ConvNets) 卷积神经网络和上一章讲的常规神经网络非常相似：它们都是由神经元组成，神经元中有具有学习能力的权重和偏差。每个神经元都得到一些输入数据，进行内积运算后再...
Machine Learning卷积神经网络(CNN)的参数优化方法
著名： 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论...
Machine Learning十图详解tensorflow数据读取机制（附代码）
在学习tensorflow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。确实这一块官方的教程比较简略，网上也找不到什么合适的学习材料。今天这篇文章就以图片的形式，用最简单的语言，为大家详细解释一下...
Machine Learning【论文阅读】Transformer简介
近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域中横扫千军，以BERT、GPT为代表的模型屡屡屠榜，目前已经成为了该领域的标准模型。同时，在计算机视觉等领域中，Transf...