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SIMER:用于生命科学和育种的数据模拟工具

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简介:
SIMER是一款专为生命科学研究及作物、动物育种领域设计的数据模拟软件工具。它能够高效地生成大规模遗传数据,支持研究人员进行假设检验与预测分析,加速创新研究进程。 西蒙生命科学与育种的数据模拟作者设计并维护了该工具。撰稿人包括唐振双、徐静亚、李新云、朱梦津、袁晓慧和赵树红,欢迎提出问题、建议或错误报告。 内容安装: 我们强烈推荐在Microsoft R Open上安装SIMER。 可以使用以下命令从GitHub安装最新版本的开发版: ```R # 安装devtools包(如果尚未安装) install.packages(devtools) # 使用devtools从github下载并安装simer程序包 devtools::install_github(xiaolei-lab/SIMER) ``` 成功安装后,可以通过键入以下命令加载SIMER: ```R library(simer) ``` 输入`?simer`可以获取所有参数的详细信息。 资料准备: 基因型数据应为数字格式(m行和2n列,其中m代表SNP数量,n代表个体数量)。如果您的原始数据是PLINK二进制格式、VCF或单体型文件,请先将其转换成上述所需格式。

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  • SIMER
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    SIMER是一款专为生命科学研究及作物、动物育种领域设计的数据模拟软件工具。它能够高效地生成大规模遗传数据,支持研究人员进行假设检验与预测分析,加速创新研究进程。 西蒙生命科学与育种的数据模拟作者设计并维护了该工具。撰稿人包括唐振双、徐静亚、李新云、朱梦津、袁晓慧和赵树红,欢迎提出问题、建议或错误报告。 内容安装: 我们强烈推荐在Microsoft R Open上安装SIMER。 可以使用以下命令从GitHub安装最新版本的开发版: ```R # 安装devtools包(如果尚未安装) install.packages(devtools) # 使用devtools从github下载并安装simer程序包 devtools::install_github(xiaolei-lab/SIMER) ``` 成功安装后,可以通过键入以下命令加载SIMER: ```R library(simer) ``` 输入`?simer`可以获取所有参数的详细信息。 资料准备: 基因型数据应为数字格式(m行和2n列,其中m代表SNP数量,n代表个体数量)。如果您的原始数据是PLINK二进制格式、VCF或单体型文件,请先将其转换成上述所需格式。
  • Populus: 与进化
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    Populus是一款专为研究种群遗传、生物地理和进化过程设计的计算机模拟软件,适用于探索生态学中的复杂问题。 Populus 是明尼苏达大学的官方 Git 存储库,它是一个教育软件包。该软件允许学生操作生态与进化模型,并生成动态图形表示。此外,它还包含一个集成的帮助系统,提供每个模型的相关讨论。 版权信息: 唐·阿尔斯塔德(Don Alstad) 生态、进化和行为系 明尼苏达大学 1987年 布福德圈 圣保罗, 明尼苏达州 55108-6097 运行方法: 安装程序将通过主 Populus 页面提供。如果需要从源代码构建并运行,请使用顶级目录中的 gradle 包装器: ``` $ .gradlew bootRun ``` 对于 JDK 14 或更高版本的用户,可以为您的操作系统类型创建安装程序打包程序: ``` $ .gradlew jpackage ``` 生成的映像和安装文件将位于 build 目录中。请注意,在 Windows 系统上运行时,请使用 `gradlew.bat` 并确保已正确配置用于打包所需的环境。 以上就是 Populus 的基本介绍与操作指南,希望对您有所帮助。
  • 习H3C交换机
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    这是一款专为学习和练习H3C交换机命令设计的模拟工具。它提供了真实的操作环境,帮助用户熟练掌握配置技巧及故障排除方法。 用于学习交换机命令的模拟器可以模拟大部分命令。
  • Zfit:绘制、合阻抗MATLAB开发
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    Zfit是一款专为MATLAB设计的工具箱,提供了一系列功能强大的函数,旨在帮助用户高效地绘制、模拟及分析阻抗数据。 `Zfit(数据)` 用于绘制阻抗数据,该数据必须是一个包含三列的矩阵 [FREQ、RealZEXP、ImagZEXP]。可以通过按钮在复平面上获取阻抗、导纳、电容和模量表示。其他用法可以在帮助行中找到示例描述。
  • LORA-AP-SIM:STIoTLoRa@FIIT成器
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    LORA-AP-SIM是一款专为智慧物流物联网设计的数据包生成器模拟工具,基于LoRa技术,在FIIT框架下进行高效能、低功耗的应用开发与测试。 LoRa @ FIIT接入点和终端节点模拟器 STIoT数据包生成器能够模拟LoRa @ FIIT无线访问点及LoRa @ FIIT终端节点。 支持的功能与待办事项: - **LoRa PHY功能**:根据分布随机生成每个节点的位置;依据距AP的可变距离计算路径损耗;使用人类正常行走速度移动节点。 - **接入点功能**:提供LoRa集中器支持,包括伪随机RSSI、SNR生成,在STIoT消息中发送频率数据;具备命令行界面(CLI)操作,遵守占空比限制与刷新机制; - **线程安全特性**:采用无阻塞套接字通信以提高可伸缩性,并确保线程安全的消息队列。 - **QoS支持**:紧急信息优先级处理及传输。 - **碰撞模拟**:上行和下行数据冲突的仿真测试。 - **终端节点功能**:遵守占空比限制并进行刷新;调整网络参数以适应通信需求,计算消息广播时间(TOA);在发生冲突时重新发送数据; - 支持MABP奖励模型及信道选择机制,支持上置信度界线参数的选择。
  • Bio2RDF-Scripts: 成RDF格式脚本
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    Bio2RDF-Scripts是一款便捷实用的工具脚本集合,专为用户将各种生物医学资源转换成RDF(Resource Description Framework)格式设计,旨在促进科学数据集的互操作性和重用性。 Bio2RDF是一个开源项目,旨在将生物学、药学及医学领域的数据转化为RDF(资源描述框架)格式。这不仅促进了这些领域内不同数据源之间的互操作性,并且使得语义网分析成为可能。项目的实现主要依赖于一系列自动化脚本,用于连接和整合不同的数据集。 在bio2rdf-scripts:Bio2RDF用户创建的脚本以生成RDF版本的科学数据集中,我们了解到这些脚本是由社区成员开发,并且其目的是将各种科学研究中的原始数据转换为遵循统一标准格式(即RDF)的数据。这有助于实现跨学科领域的信息共享和分析。 该Git存储库包含了所有用于创建Bio2RDF链接数据所需的各种转换器脚本。这意味着用户可以下载这些工具来处理自己感兴趣的特定科学数据集,并将其转化为标准化的RDF形式,以利于后续的研究工作或数据分析任务。 尽管描述中没有提供详细的依赖性和许可信息,但标签中的“Java”提示我们这些脚本可能使用了这种编程语言编写而成。由于Java具备良好的跨平台兼容性与灵活性,这使得Bio2RDF项目能够支持多种操作系统环境下的运行需求。 通过将不同来源的数据集(如基因、蛋白质、疾病和药物等)映射到统一的URI空间内,Bio2RDF的目标是促进生物医学信息资源之间的开放性和互操作性。该过程通常涉及到对原始数据源文件格式(例如XML或CSV)进行解析,并将其转换为由主体-谓词-客体三元组组成的RDF结构。 作为一种标准化的数据模型和W3C推荐的方法,RDF适合于构建语义网及链接数据集框架中使用。它使得机器能够理解和处理这些信息资源,进而推动了自动化集成以及智能化应用的发展进程。 压缩包内包含了一个名为“bio2rdf-scripts-master”的文件夹名称,很可能是Git仓库的主分支目录,其中包含了所有脚本源代码、文档及其他相关材料。通常来说,在这种类型的项目结构中会有一个README文件来详细介绍如何安装配置并运行这些工具,并且可能会提供一些示例和使用案例作为参考。 利用Bio2RDF脚本可以帮助科研人员及开发者们将各种科学数据转换成标准化的RDF格式,从而实现更高效的数据集成与知识发现过程。结合Java编程语言的支持功能,这为原本孤立存在的生物医学信息之间建立起了全球性的语义网连接桥梁,并促进了整个科学研究领域的合作与发展创新。
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    Orange3教育是一款专为教学设计的数据挖掘和机器学习工具包,兼容Orange 3平台,提供丰富的可视化组件和教程资源,助力学员轻松掌握复杂算法。 Orange3-教育提供了用于机器学习和数据挖掘的教育用组件。 该软件包遵循CC-BY-NC-3.0许可协议,商业用途需获得许可证。 Educational Add-on中的小部件演示了几个关键的数据挖掘和机器学习过程。这些小部件对于初学者非常有用,可以帮助他们理解数据挖掘中关键算法的工作原理,并使教师能够直观地向学生解释各种方法。 安装 使用pip命令进行安装: ``` pip install Orange3-Educational ``` 从源代码安装插件,请运行以下命令: ``` python setup.py install ``` 若要在开发目录中保留代码,而不将其复制到Python的site-packages目录中,则执行以下操作以向Orange注册此附加组件: ``` python setup.py develop ``` 用法 成功安装后,该附加组件中的小部件已向Orange进行了注册。 要从命令行启动Orange,请使用: ``` python3 -m Orange.canvas ``` 新的小部件位于工具箱栏的“教育”部分下。
  • VisIt:网格可视化与分析
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    VisIt是一款强大的开源软件,专门设计用于复杂网格科学数据的可视化和数据分析。它为用户提供了直观的操作界面以及高度定制化的特性,适用于广泛的科研领域。 访问 VisIt 科学可视化和数据分析应用程序的源代码存储库 | 文献资料 | 开发人员资源 执照 VisIt 根据特定条款进行许可,所有新的贡献必须遵循这些条款。有关详细信息,请参见相关文档。