Публикации по теме 'bioinformatics'


Холангиокарцинома: CDKN2A [3]
Фон В прошлом посте я собрал тексты и подчистил их, чтобы убрать несоответствие в использовании терминов. Теперь мы подошли к шагу использования библиотеки НЛП для анализа этого текста. Канал Изменить описание medium.com Подход 4. Постройте график, используя предложение Немного предыстории обработки естественного языка (NLP). Чтобы анализировать текст, нам нужны способы разбить предложение (я) на части, которые могут быть..
Холангиокарцинома: CDKN2A [1]
Фон В последнем посте я рассказал об извлечении текста из Википедии. Текст будет объединен с текстом из PubMed для анализа. Канал Изменить описание medium.com В этом посте я расскажу, как анализировать текст. Подход Чтобы дать читателю обзор моего подхода, я буду использовать библиотеку Stanza NLP для токенизации текста и выполнения синтаксического анализа зависимостей. Результат будет использован для построения..
Сканирование данных от мутационного оценщика с использованием Rust
Это действует как иллюстрация для начала работы с Rust. Также помогает биоинформатикам сканировать данные о мутациях с сайта. MutationAssessor предлагают свои API для получения данных. Но имейте в виду, что ответ API обычно медленный, поэтому сканирование занимает много времени. Посетите http://mutationassessor.org/r3/ для получения дополнительной информации и использования его API. Входными данными для сканирования является файл ma_input.txt, который выглядит следующим образом:..
Наиболее используемые языки программирования для биоинформатики
Одним из наиболее важных навыков для биоинформатика является способность анализировать большие объемы данных и манипулировать ими с помощью языков программирования. Языки Низкоуровневые компилируемые языки — C, C++, Java Статистические языки — R, MATLAB, Octave Скриптовые языки — Python, Perl, Ruby R R — это бесплатная программа с открытым исходным кодом, используемая для программирования статистики и графики. Это облегчает другим пользователям проверку фактов и ошибок. Это..
Машинное обучение в биоинформатике: достижения и приложения
В быстро развивающемся ландшафте современной науки и техники сочетание машинного обучения и биоинформатики превратилось в революционную силу, изменившую наш подход к анализу биологических данных, прогнозированию заболеваний, открытию лекарств и вне. В этой статье подробно рассматривается сложная синергия между машинным обучением и биоинформатикой, подчеркивающаяся их ключевая роль в открытии новых измерений понимания и инноваций в этой области. Понимание пересечения Машинное..
Визуализация многомерных данных микробиома
Визуализация многомерных данных микробиома Часть 2 - Серия исследований геномных данных Эта статья является частью серии руководств по применению машинного обучения к биоинформатическим данным: Часть 1 - Сбор и предварительная обработка данных Часть 2 - Уменьшение размерности Чтобы продолжить, вы можете либо загрузить нашу записную книжку Jupyter здесь , либо продолжить чтение и ввод следующего кода по мере прохождения пошагового руководства. Вступление Методы машинного..
Наука о данных для вирусной биоинформатики. Образцовый проект на R с использованием данных об использовании кодонов аденовируса.
Этот образец учебника основан на данных аденовируса и программировании R в области иерархической кластеризации. Вы можете ознакомиться с материалами репозитория github здесь: https://github.com/DarkoMedin/Adenovirus_bioinformatics_hc.git а также ссылку на набор данных и информацию здесь https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Codon+usage , полученные из репозитория машинного обучения UCI, а дополнительные ссылки [1,2,3] можно найти по адресу раздел Ссылки в нижней части учебника...