中國科學院開發比較群體基因組學新算法
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/510371.shtm隨著基因組測序技術的發展，物種和群體水平基因組數據呈指數增長。這些數據為從基因組水平鑒定和解析自然選擇機制提供了前所未有的機遇。但是，目前的分析方法面臨著一些技術瓶頸和挑戰，其中一個關鍵問題是如何高效準確地檢測作用于非編碼區的自然選擇效應。另一方面，能夠高效、高性能地分析多物種大樣本數據也成為方法學方面的迫切要求。中國科學院北京基因組研究所（國家生物信息中心）陳華團隊在多物種聯合等位基因頻譜理論以及HKA（Hudson-Kreitman- Aguadé）檢驗的框架上構建了CEGA（Comparative Evolutionary Genomic Analysis）方法。CEGA整合微進化過程與宏觀進化過程模型，有效刻畫自然選擇和群體歷史在非編碼區形成的遺傳多態性“印記”，可高效、準確地檢測作用于非編碼區上的正向選......閱讀全文
北京基因組所開發出比較群體基因組學新算法
隨著基因組測序技術的發展，物種和群體水平基因組數據呈指數增長。這些數據為在基因組水平鑒定和解析自然選擇機制提供了機遇。然而，目前的分析方法面臨著技術瓶頸和挑戰。其中，關鍵問題是如何高效準確地檢測作用于非編碼區的自然選擇效應。同時，能夠高效、高性能地分析多物種大樣本數據，成為方法學方面的迫切要求。
中國科學院開發比較群體基因組學新算法
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/510371.shtm隨著基因組測序技術的發展，物種和群體水平基因組數據呈指數增長。這些數據為從基因組水平鑒定和解析自然選擇機制提供了前所未有的機遇。但是，目前的分析方法面臨著一些技術瓶頸和挑戰，其中一個
新算法比較分析可搜索癌癥基因突變
桑福德伯翰醫學研究所(Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute,SBP)承擔了前所未有的對一個新興算法類別的比較分析，該算法通過聚焦內部基因結構，在癌癥數據庫中挖掘遺傳信息（即亞基因像素算法），這與專注于基因視其為單個單元的經典方法形成
基因組算法立功！發現膀胱癌新靶點
膀胱癌是美國第六常見的癌癥，根據美國癌癥學會（ACS）的統計，2017年美國約有79000人被診斷為膀胱癌，將近17000人死于這種疾病。在過去幾年中，逐漸形成了根據基因表達模式對膀胱癌進行分類的趨勢。已知一種稱為p53樣膀胱癌（p53-like bladder cancer）的基因表達模式與侵
基因組算法立功！發現膀胱癌新靶點
膀胱癌是美國第六常見的癌癥，根據美國癌癥學會（ACS）的統計，2017年美國約有79000人被診斷為膀胱癌，將近17000人死于這種疾病。在過去幾年中，逐漸形成了根據基因表達模式對膀胱癌進行分類的趨勢。已知一種稱為p53樣膀胱癌（p53-like bladder cancer）的基因表達模式與侵
北京生科院提出基因組重復區域組裝新算法
2016年12月，國際學術期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）發表了中國科學院北京生命科學研究院計算基因組學實驗室趙方慶團隊題為The combination of direct and paired link graphs can boost repetitive
新算法TRFill解決生物基因組重復序列組裝難題
近日，中國農業科學院農業基因組研究所農業基因組學技術研發與應用創新團隊開發出了一種新算法——TRFill，解決了現有工具無法完全填補基因組間隙的難題，顯著提升了基因組質量。相關研究成果發表在《基因組生物學》（Genome Biology）上。 動植物基因組的許多區域存在大量高度重復的DNA片段
常見機器學習算法優缺點比較（四）
缺點 · 當觀測樣本很多時，效率并不是很高； · 對非線性問題沒有通用解決方案，有時候很難找到一個合適的核函數； · 對缺失數據敏感； · 對于核的選擇也是有技巧的（libsvm中自帶了四種核函數：線性核、多項式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果樣本數量小于特征
常見機器學習算法優缺點比較（二）
常見算法優缺點 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯屬于生成式模型（關于生成模型和判別式模型，主要還是在于是否是要求聯合分布），非常簡單，你只是做了一堆計數。如果注有條件獨立性假設（一個比較嚴格的條件），樸素貝葉斯分類器的收斂速度將快于判別模型，如邏輯回歸，所以你只需要較少的訓練數據即可。即使
常見機器學習算法優缺點比較（一）
機器學習算法太多了，分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等，要想找到一個合適算法真的不容易，所以在實際應用中，我們一般都是采用啟發式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇大家普遍認同的算法，諸如SVM，GBDT，Adaboost，現在深度學習很火熱，神經網絡也是一個不錯的選擇。假如你在
常見機器學習算法優缺點比較（三）
優點：實現簡單，計算簡單； 缺點：不能擬合非線性數據. 4.最近領算法——KNN KNN即最近鄰算法，其主要過程為： 計算訓練樣本和測試樣本中每個樣本點的距離（常見的距離度量有歐式距離，馬氏距離等）； 對上面所有的距離值進行排序； 選前k個最小距離的樣本； 根據這k個樣本的標簽進行
群體基因組分析發表Nature子刊
脂肪有著順滑的口感，香甜的味道和充足的飽腹感，很多動物對脂肪都垂涎三尺，人類也不例外。但是，我們知道攝入脂肪太多會影響心血管健康，所以對冰淇淋和油炸食品等富含脂肪的食物需要淺嘗而止。可是，總有些人無論吃多少高脂肪的食物，也不會得心血管疾病。為什么呢？ 研究人員找到了羅伯塔莫斯（Mylopota
基因組所設計開發出檢測密碼子使用偏好的新算法
近日，中國科學院北京基因組研究所基因組科學與信息重點實驗室“百人計劃”章張研究員帶領其團隊，成功設計開發出檢測密碼子使用偏好（Codon Usage Bias，簡稱CUB）的新算法：密碼子偏差系數模型（Codon Deviation Coefficient，簡稱CDC）。該研
新算法提升基因融合檢測效率
近日，華大基因公開一種基因融合檢測算法SOAPfuse。模擬數據和真實驗證數據的綜合測評表明，該算法具有準確率高、敏感性強、精度高、資源消耗少等優點。該算法主要采用局部窮舉算法和一系列精細的過濾策略，從而對基因融合進行快速、精確的檢測。相關研究成果在《基因組生物學》（Genome
比較基因組雜交方法介紹
比較基因組雜交是將消減雜交、熒光原位雜交相結合，用于檢測DNA序列的拷貝數變異并將其定位在染色體上的方法。CGH?只能檢測不平衡的染色體改變。結構染色體變異，例如：平衡的相互易位或倒位不能被檢測出來，因為拷貝數沒有變化。CGH最初設計是用來檢測單一副本缺失的，所以它的的區帶長度至少5～10Mbarr
比較基因組雜交芯片介紹
比較基因組雜交芯片（Comparative Genomic Hybridization Array）、基于芯片的比較基因組雜交（Microarray-based comparative genomic hybridization）或者陣列比較基因組雜交技術（array comparative g
比較基因組雜交芯片介紹
比較基因組雜交芯片（Comparative Genomic Hybridization Array）、基于芯片的比較基因組雜交（Microarray-based comparative genomic hybridization）或者陣列比較基因組雜交技術（array comparative gen
上海生科院開發出腫瘤基因組等位基因特異性表達新算法
7月13日，國際學術期刊Bioinformatics在線發表了中國科學院上海生命科學研究院計算生物學研究所李亦學研究組的最新研究論文cisASE: A likelihood-based method for detecting putative cis-regulated allele-spec
上海生科院開發出腫瘤基因組等位基因特異性表達新算法
7月13日，國際學術期刊Bioinformatics在線發表了中國科學院上海生命科學研究院計算生物學研究所李亦學研究組的最新研究論文cisASE: A likelihood-based method for detecting putative cis-regulated allele-spec
全基因組的比較基因組雜交技術介紹
Whole-Genome and Custom Fine-Tiling Array CGHComparative Genomic Hybridization (CGH) measures DNA copy number differences between a reference genome a
新算法讓監控復雜系統變簡單
在一個復雜系統中，如包含了2萬個互相聯系的基因的人類基因組，要想一次監控整個系統幾乎是不可能的。據物理學家組織網近日報道，來自美國東北大學、麻省理工大學等單位的研究人員開發出一種新算法，能識別出復雜系統的子單位或必要結點，使監控大型復雜系統成為可能。相關論文發表在最近出版
擁有－“嗅覺”－的新神經算法芯片介紹
前言： 人類除視覺、聽覺之外，在嗅覺研究上有新突破，帶來新想象空間和應用空間，人類對大腦的認知以及類腦芯片、AI芯片又跨上新臺階，未來的芯片發展之路又有可能另辟蹊徑。類似人類大腦的神經擬態芯片神經擬態計算一直被寄予厚望。就算摩爾定律終結，它仍能繼續帶領信息時代向前。神經擬態計算可以大幅度提升
預測小分子抗癌活性有了新算法
記者從中科院昆明動物研究所獲悉，該所李功華博士在研究員黃京飛的指導下，開發了一個新的基于分子藥效團的小分子比對算法，并成功應用于預測小分子的抗癌活性。近日，該研究發表在頂級計算生物學雜志《生物信息學》上。 據李功華介紹，開發新的抗癌藥物是科學界和醫學界的熱點和難點。直接采用實驗的方法篩選抗
新算法TarCA用于揭示早期細胞命運決定
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/2/518091.shtm近日，中山大學生命科學學院教授賀雄雷團隊基于細胞譜系追蹤技術構建的發育細胞譜系樹，結合群體遺傳學的經典溯祖理論思想，建立了一種估計祖先細胞群體大小的統計方法TarCA，以此來研究胚胎發
新算法可模擬人腦整體神經電路
下一代超級計算機利用新算法，可模擬人腦整體神經電路。圖片來自網絡 科技日報東京3月28日電 （記者陳超）日本理化學研究所日前宣布，他們的一個國際聯合研究小組成功開發出模擬人腦整體神經電路的算法，可在下一代超級計算機上應用。新算法不僅節省內存，也能大幅提高現有超級計算機上的腦模擬速度。 神經
新算法將物理問題轉化為量子語言
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/515050.shtm科技日報訊?（記者劉霞）谷歌公司科學家設計出一種算法，可將復雜的物理問題轉化為量子物理學的語言，這可能使量子計算機變得更有用。相關論文發表于最近的《物理評論X》雜志。 新成果
新算法可大幅提高圖像邊界識別效率
美國麻省理工學院的研究人員日前稱，他們開發出了一種新的圖像分割算法，可將傳統分割算法的效率提高上萬倍。該研究將有助于改善醫療成像系統的識別精度并實現對特定3D物體的連續跟蹤識別。 當我們推開窗戶向外張望時，馬上就能看到汽車、人行道、行人或者遠處高大的建筑。這在計算機領域中被稱為視覺識別，對人類
國際團隊提出一種新量子算法
一個國際研究小組近日在美國《科學進展》雜志上介紹，他們設計了一種新型量子算法，有望推動量子計算在物理、化學等多個領域的應用。 據介紹，在復雜量子系統中存在能量較小的基態，還有能量較高的激發態。過去的量子算法只能對基態問題進行有效且精確求解。針對這個問題，英國布里斯托爾大學、美國微軟公司、中國中
藍藻和葉綠體基因組的比較研究
原核的藍藻和真核植物（包括其他藻類）中的葉綠體，都同樣進行放氧的光合作用，這為人類和整個生物界提供了賴以生存的食物、氧氣、能源和原料。對葉綠體和藍藻的細胞結構和分子生物學特性作分析，證明真核生物的葉綠體可能起源于藍藻祖先的內共生。這使藍藻在20多年來已成為光合作用研究的模式生物。 藍藻基因組的
藍藻和葉綠體基因組的比較研究
原核的藍藻和真核植物（包括其他藻類）中的葉綠體，都同樣進行放氧的光合作用，這為人類和整個生物界提供了賴以生存的食物、氧氣、能源和原料。對葉綠體和藍藻的細胞結構和分子生物學特性作分析，證明真核生物的葉綠體可能起源于藍藻祖先的內共生。這使藍藻在20多年來已成為光合作用研究的模式生物。藍藻基因組的作圖和測