中国科学院开发比较群体基因组学新算法
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/510371.shtm随着基因组测序技术的发展，物种和群体水平基因组数据呈指数增长。这些数据为从基因组水平鉴定和解析自然选择机制提供了前所未有的机遇。但是，目前的分析方法面临着一些技术瓶颈和挑战，其中一个关键问题是如何高效准确地检测作用于非编码区的自然选择效应。另一方面，能够高效、高性能地分析多物种大样本数据也成为方法学方面的迫切要求。中国科学院北京基因组研究所（国家生物信息中心）陈华团队在多物种联合等位基因频谱理论以及HKA（Hudson-Kreitman- Aguadé）检验的框架上构建了CEGA（Comparative Evolutionary Genomic Analysis）方法。CEGA整合微进化过程与宏观进化过程模型，有效刻画自然选择和群体历史在非编码区形成的遗传多态性“印记”，可高效、准确地检测作用于非编码区上的正向选......阅读全文
北京基因组所开发出比较群体基因组学新算法
随着基因组测序技术的发展，物种和群体水平基因组数据呈指数增长。这些数据为在基因组水平鉴定和解析自然选择机制提供了机遇。然而，目前的分析方法面临着技术瓶颈和挑战。其中，关键问题是如何高效准确地检测作用于非编码区的自然选择效应。同时，能够高效、高性能地分析多物种大样本数据，成为方法学方面的迫切要求。
中国科学院开发比较群体基因组学新算法
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/10/510371.shtm随着基因组测序技术的发展，物种和群体水平基因组数据呈指数增长。这些数据为从基因组水平鉴定和解析自然选择机制提供了前所未有的机遇。但是，目前的分析方法面临着一些技术瓶颈和挑战，其中一个
新算法比较分析可搜索癌症基因突变
桑福德伯翰医学研究所(Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute,SBP)承担了前所未有的对一个新兴算法类别的比较分析，该算法通过聚焦内部基因结构，在癌症数据库中挖掘遗传信息（即亚基因像素算法），这与专注于基因视其为单个单元的经典方法形成
基因组算法立功！发现膀胱癌新靶点
膀胱癌是美国第六常见的癌症，根据美国癌症学会（ACS）的统计，2017年美国约有79000人被诊断为膀胱癌，将近17000人死于这种疾病。在过去几年中，逐渐形成了根据基因表达模式对膀胱癌进行分类的趋势。已知一种称为p53样膀胱癌（p53-like bladder cancer）的基因表达模式与侵
新算法TRFill解决生物基因组重复序列组装难题
近日，中国农业科学院农业基因组研究所农业基因组学技术研发与应用创新团队开发出了一种新算法——TRFill，解决了现有工具无法完全填补基因组间隙的难题，显著提升了基因组质量。相关研究成果发表在《基因组生物学》（Genome Biology）上。 动植物基因组的许多区域存在大量高度重复的DNA片段
北京生科院提出基因组重复区域组装新算法
2016年12月，国际学术期刊《核酸研究》（Nucleic Acids Research）发表了中国科学院北京生命科学研究院计算基因组学实验室赵方庆团队题为The combination of direct and paired link graphs can boost repetitive
基因组算法立功！发现膀胱癌新靶点
膀胱癌是美国第六常见的癌症，根据美国癌症学会（ACS）的统计，2017年美国约有79000人被诊断为膀胱癌，将近17000人死于这种疾病。在过去几年中，逐渐形成了根据基因表达模式对膀胱癌进行分类的趋势。已知一种称为p53样膀胱癌（p53-like bladder cancer）的基因表达模式与侵
常见机器学习算法优缺点比较（四）
缺点 · 当观测样本很多时，效率并不是很高； · 对非线性问题没有通用解决方案，有时候很难找到一个合适的核函数； · 对缺失数据敏感； · 对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）： · 第一，如果样本数量小于特征
常见机器学习算法优缺点比较（二）
常见算法优缺点 1.朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否是要求联合分布），非常简单，你只是做了一堆计数。如果注有条件独立性假设（一个比较严格的条件），朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以你只需要较少的训练数据即可。即使
常见机器学习算法优缺点比较（一）
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。假如你在
常见机器学习算法优缺点比较（三）
优点：实现简单，计算简单； 缺点：不能拟合非线性数据. 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法，其主要过程为： 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）； 对上面所有的距离值进行排序； 选前k个最小距离的样本； 根据这k个样本的标签进行
群体基因组分析发表Nature子刊
脂肪有着顺滑的口感，香甜的味道和充足的饱腹感，很多动物对脂肪都垂涎三尺，人类也不例外。但是，我们知道摄入脂肪太多会影响心血管健康，所以对冰淇淋和油炸食品等富含脂肪的食物需要浅尝而止。可是，总有些人无论吃多少高脂肪的食物，也不会得心血管疾病。为什么呢？ 研究人员找到了罗伯塔莫斯（Mylopota
基因组所设计开发出检测密码子使用偏好的新算法
近日，中国科学院北京基因组研究所基因组科学与信息重点实验室“百人计划”章张研究员带领其团队，成功设计开发出检测密码子使用偏好（Codon Usage Bias，简称CUB）的新算法：密码子偏差系数模型（Codon Deviation Coefficient，简称CDC）。该研
新算法提升基因融合检测效率
近日，华大基因公开一种基因融合检测算法SOAPfuse。模拟数据和真实验证数据的综合测评表明，该算法具有准确率高、敏感性强、精度高、资源消耗少等优点。该算法主要采用局部穷举算法和一系列精细的过滤策略，从而对基因融合进行快速、精确的检测。相关研究成果在《基因组生物学》（Genome
比较基因组杂交芯片介绍
比较基因组杂交芯片（Comparative Genomic Hybridization Array）、基于芯片的比较基因组杂交（Microarray-based comparative genomic hybridization）或者阵列比较基因组杂交技术（array comparative g
比较基因组杂交芯片介绍
比较基因组杂交芯片（Comparative Genomic Hybridization Array）、基于芯片的比较基因组杂交（Microarray-based comparative genomic hybridization）或者阵列比较基因组杂交技术（array comparative gen
比较基因组杂交方法介绍
比较基因组杂交是将消减杂交、荧光原位杂交相结合，用于检测DNA序列的拷贝数变异并将其定位在染色体上的方法。CGH 只能检测不平衡的染色体改变。结构染色体变异，例如：平衡的相互易位或倒位不能被检测出来，因为拷贝数没有变化。CGH最初设计是用来检测单一副本缺失的，所以它的的区带长度至少5～10Mbarr
上海生科院开发出肿瘤基因组等位基因特异性表达新算法
7月13日，国际学术期刊Bioinformatics在线发表了中国科学院上海生命科学研究院计算生物学研究所李亦学研究组的最新研究论文cisASE: A likelihood-based method for detecting putative cis-regulated allele-spec
上海生科院开发出肿瘤基因组等位基因特异性表达新算法
7月13日，国际学术期刊Bioinformatics在线发表了中国科学院上海生命科学研究院计算生物学研究所李亦学研究组的最新研究论文cisASE: A likelihood-based method for detecting putative cis-regulated allele-spec
全基因组的比较基因组杂交技术介绍
Whole-Genome and Custom Fine-Tiling Array CGHComparative Genomic Hybridization (CGH) measures DNA copy number differences between a reference genome a
拥有－“嗅觉”－的新神经算法芯片介绍
前言： 人类除视觉、听觉之外，在嗅觉研究上有新突破，带来新想象空间和应用空间，人类对大脑的认知以及类脑芯片、AI芯片又跨上新台阶，未来的芯片发展之路又有可能另辟蹊径。类似人类大脑的神经拟态芯片神经拟态计算一直被寄予厚望。就算摩尔定律终结，它仍能继续带领信息时代向前。神经拟态计算可以大幅度提升
新算法让监控复杂系统变简单
在一个复杂系统中，如包含了2万个互相联系的基因的人类基因组，要想一次监控整个系统几乎是不可能的。据物理学家组织网近日报道，来自美国东北大学、麻省理工大学等单位的研究人员开发出一种新算法，能识别出复杂系统的子单位或必要结点，使监控大型复杂系统成为可能。相关论文发表在最近出版
新算法TarCA用于揭示早期细胞命运决定
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/2/518091.shtm近日，中山大学生命科学学院教授贺雄雷团队基于细胞谱系追踪技术构建的发育细胞谱系树，结合群体遗传学的经典溯祖理论思想，建立了一种估计祖先细胞群体大小的统计方法TarCA，以此来研究胚胎发
国际团队提出一种新量子算法
一个国际研究小组近日在美国《科学进展》杂志上介绍，他们设计了一种新型量子算法，有望推动量子计算在物理、化学等多个领域的应用。 据介绍，在复杂量子系统中存在能量较小的基态，还有能量较高的激发态。过去的量子算法只能对基态问题进行有效且精确求解。针对这个问题，英国布里斯托尔大学、美国微软公司、中国中
预测小分子抗癌活性有了新算法
记者从中科院昆明动物研究所获悉，该所李功华博士在研究员黄京飞的指导下，开发了一个新的基于分子药效团的小分子比对算法，并成功应用于预测小分子的抗癌活性。近日，该研究发表在顶级计算生物学杂志《生物信息学》上。 据李功华介绍，开发新的抗癌药物是科学界和医学界的热点和难点。直接采用实验的方法筛选抗
新算法将物理问题转化为量子语言
原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/515050.shtm科技日报讯 （记者刘霞）谷歌公司科学家设计出一种算法，可将复杂的物理问题转化为量子物理学的语言，这可能使量子计算机变得更有用。相关论文发表于最近的《物理评论X》杂志。 新成果
新算法可大幅提高图像边界识别效率
美国麻省理工学院的研究人员日前称，他们开发出了一种新的图像分割算法，可将传统分割算法的效率提高上万倍。该研究将有助于改善医疗成像系统的识别精度并实现对特定3D物体的连续跟踪识别。 当我们推开窗户向外张望时，马上就能看到汽车、人行道、行人或者远处高大的建筑。这在计算机领域中被称为视觉识别，对人类
新算法可模拟人脑整体神经电路
下一代超级计算机利用新算法，可模拟人脑整体神经电路。图片来自网络 科技日报东京3月28日电 （记者陈超）日本理化学研究所日前宣布，他们的一个国际联合研究小组成功开发出模拟人脑整体神经电路的算法，可在下一代超级计算机上应用。新算法不仅节省内存，也能大幅提高现有超级计算机上的脑模拟速度。 神经
蓝藻和叶绿体基因组的比较研究
原核的蓝藻和真核植物（包括其他藻类）中的叶绿体，都同样进行放氧的光合作用，这为人类和整个生物界提供了赖以生存的食物、氧气、能源和原料。对叶绿体和蓝藻的细胞结构和分子生物学特性作分析，证明真核生物的叶绿体可能起源于蓝藻祖先的内共生。这使蓝藻在20多年来已成为光合作用研究的模式生物。 蓝藻基因组的
蓝藻和叶绿体基因组的比较研究
原核的蓝藻和真核植物（包括其他藻类）中的叶绿体，都同样进行放氧的光合作用，这为人类和整个生物界提供了赖以生存的食物、氧气、能源和原料。对叶绿体和蓝藻的细胞结构和分子生物学特性作分析，证明真核生物的叶绿体可能起源于蓝藻祖先的内共生。这使蓝藻在20多年来已成为光合作用研究的模式生物。蓝藻基因组的作图和测