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Navicat 12连接PostgreSQL11.3数据库服务器

2019-06-20 20:26:07

PostgreSQL11.3 创建用户和创建数据库

#suroot#切换到root用户#su-postgres#首先切换到postgres#psql-bash-4.2$psqlpsql(11.3)Type"help"forhelp.postgres=#创建用户postgres=#createuserusernamewithpassword'****';C...

2019-06-20 19:49:00

PostgreSQL命令行方式登陆数据库

第一步:获取root权限suroot第二步:登陆PostgreSQL数据库su-postgres第三步:切换数据库psqldrugcentre

2019-06-20 13:49:32

RDkit&mol2vec :基于逻辑回归的靶标抑制剂活性二分类对比

RDKitRDKit是用C++和Python编写的化学信息学和机器学习的工具包。RDKit提供各种功能,如不同的化学I/O格式,包括SMILES/SMARTS,结构数据格式(SDF),Thor数据树(TDT),Sybyl线符号(SLN),Corinamol2和蛋白质数据库(PDB)。子结构搜索;标准SMILES;手性支持;化学转化;化学反应;分子序列...

2019-06-18 23:04:28

Nature | 机器学习在药物研发中的应用

摘要药物研发管线漫长、复杂且取决于许多因素。机器学习(ML)通过丰富且高质量的数据改进指定问题的发现和决策。机器学习在药物发现的所有阶段都有应用:靶标验证、生物标志物的鉴定和临床试验中数字病理学数据的分析。应用程序的范围和方法不同,有些方法可以产生准确的预测和解释。应用机器学习的主要挑战在于ML产生的结果缺乏可解释性和可重复性,可能限制其应用。在所有领域,仍然需要生成系统和全面的高维数据。...

2019-06-18 12:48:18

RDKit:可视化药效团(Pharmacophore)

药效团成药靶点中必定存在着能与药物结合的特异性结合位点。对某个靶点发挥活性的化合物在结构特征上必定有相似之处。这些化合物的最普遍的共有特性被定义为药效团(pharmacophore)药效团模型的重要意义:药效团模型不仅仅利用分子拓扑学相似性而且利用了基团的功能相似性,从而运用了生物电子等排体(bioisosterism)的概念使得模型更加可靠。如果仅仅考虑化合物之间形状的相似性,将会导...

2019-06-17 18:30:33

实战药物分子筛选之一_初探

1.说明基于人工智能的药物分子筛选,是最近在DC大数据平台上看到的一个新比赛.这个题目对于我这种半科盲来说好难.花了一些时间才弄明白它是干嘛的.这是一家药品公词举办的比赛.我理解题目是这样的:给出三种数据:致病蛋白信息(病),小分子信息(药),蛋白和小分子间的亲和力(药和病能否结合),预测N种没见过的致病蛋白与已知的小分子之间的亲和力.简单地说就是知道一些病和药的特征以及它们...

2019-06-07 11:26:28

Jupyter Notebook中显示图像和数学公式

1.可以使用LaTeX表示数学公式#可以使用LaTeX表示数学公式fromIPython.displayimportLatexLatex(r"$\sqrt{x^2+y^2}$")2.SymPy的表达式也可以显示为LaTex%load_extsympyprintingfromsympyimport*x,y=symbols("x,y")sqrt(x*...

2019-05-12 14:05:12

基于随机森林(RF)的机器学习模型预测hERG阻断剂活性

从分子相似性评估到使用机器学习技术的定量构效关系分析各种建模方法已应用于不同大小和组成的数据集(阻断剂和非阻滞剂的数量)。本研究中使用从公共生物活性数据开发用于预测hERG阻断剂的稳健分类器。随机森林被用来开发使用不同分子描述符,活性阈值和训练集合成的预测模型。与先前提取数据集的研究报告相比,该模型在外部验证中表现出优异的性能。#导入依赖库importpandasaspdimpor...

2019-05-06 00:04:21

心脏病预测模型(基于Python的数据挖据)

作者:AbdullahAlrhmoun该项目的目标是建立一个模型,该模型可以根据描述疾病的特征组合预测心脏病发生的概率。为了实现这一目标,作者使用了瑞士ClevelandClinicFoundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1​​到4和0没有疾病。我们有303行人数据,13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典...

2019-04-13 21:20:00

寒冬 winter:代码无捷径,只怕有心人

2018年初冬,在淘宝996乐队的《持续迭代》的余味中,winter在VueConf上以“挖掘Vue的声明式交互能力”为题做了演讲winter,本名程劭非,前手机淘宝前端负责人,阿里高级技术专家,JavaScript专家,带领团队开发了阿里巴巴开源项目Weex移动前端开发框架。说到前端圈内的技术大牛,winter这个名字就不得不提。winter是谁?有人抓取G...

2019-03-31 13:27:39

Python生物信息学⑥绘制热图及火山图

Python生物信息学⑥绘制热图及火山图Python生物信息学③提取差异基因通过上Python生物信息学③提取差异基因得到了该数据集的差异分析的两个关键参数,1.差异倍数(foldchange)以及2.差异的P值。本篇目的是得到满足差异倍数和差异P值的基因,同时进行可视化(包括差异分析常见的火山图和热图)。绘制火山图(1)第一步制作差异分析结果数据框genearray=n...

2019-03-30 22:42:31

Python生物信息学⑤DNA转录RNA

Python实现DNA转录RNAwithopen("rosalind_rna.txt")asf:dna_fragment=f.read().rsplit()rna_fragment=''.join("U"ifx=="T"elsexforxindna_fragment[0])rna_fragment

2019-03-30 18:47:39

Python生物信息学④计算DNA核苷酸A、C、G、T出现次数

计算DNA核苷酸A、C、G、T出现次数withopen("rosalind_dna.txt")asf:fragment_of_dna=f.read()fragment_of_dna.rsplit()print(fragment_of_dna.count("A"),fragment_of_dna.count("C"),fragment_...

2019-03-30 18:44:56

JavaScript权威Douglas Crockford:代码阅读和每个人都该学的编程

作者:PeterSeibel关于JavaScriptSeibel:在程序学习之路上有哪些令你后悔的事情?Crockford:我了解一些语言,但却一直没有机会使用。我花了不少时间学习APL并了解到其衰败的原因,但这门语言真的非常优雅,可我却没有花时间使用它,这太遗憾了。除此以外,我还了解其他一些语言,知道能用它们做什么,但实际上却并没有机会用这些语言思考。Seibel:我听说你喜欢...

2019-03-28 22:25:21

Python生物信息学③提取差异基因

python做生信分析的流程使用的数据集是GSE5583,来自于2006年的基因芯片结果,该芯片目的是提取野生型和HDAC1小鼠胚胎干细胞用于Affymetrix微阵列上的差异RNA。#导入包importmatplotlib.pyplotaspltimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdfromscipyimport...

2019-03-28 20:49:07

差异基因分析:fold change(差异倍数), P-value(差异的显著性)

做基因表达分析时必然会要做差异分析(DE)DE的方法主要有两种:Foldchange t-testfoldchange的意思是样本质检表达量的差异倍数,log2foldchange的意思是取log2,这样可以可以让差异特别大的和差异比较小的数值缩小之间的差距。Q-value,是P-value校正值,P值是统计差异的显著性的。Q值比P值更严格的一种统计。p-value...

2019-03-28 11:28:04

Python笔记:将字典存储为csv格式文件

importpandasaspdpd.DataFrame(col_count,index=[0]).to_csv('col_count.csv')

2019-03-27 10:21:05

Python生物信息学②从PDB文件中提取蛋白序列

环境OSversion:Win10x64python_version:Python3.6.5实例代码aa_codes={'ALA':'A','CYS':'C','ASP':'D','GLU':'E','PHE':'F','GLY':'G','HIS':'H','LYS':'K','ILE':'I','...

2019-03-24 23:23:05

KEGG数据库

KEGG的简介KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。与其他数据库相比,KEGG的一个显著特点就是具有强大的图形功能,它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系,这样可以使研究者能够对其关注的代谢途径有直观全面的了解。KEGG...

2019-03-24 22:35:18
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