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Allen Brain Atlas: 在Three.js中利用艾伦脑科学研究所数据实现大脑可视化

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简介：
本项目基于Three.js技术，采用艾伦脑科学研究所的数据资源，致力于构建直观的大脑三维模型，为用户呈现丰富详尽的脑科学研究信息。 艾伦脑图谱使用来自艾伦脑科学研究所的数据在 Three.js 中进行大脑可视化。构建开发环境的命令为：grunt build:dev、grunt test 和 node server.js。该仓库还需要设置 Postgres 数据库，其中包含来自 Allen Institute 基因微阵列表达数据的表。 V2版本直接使用Allen Institute API，无需配置Postgres数据库。

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  • Allen Brain Atlas: 在Three.js中利用艾伦脑科学研究所数据实现大脑可视化
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    本项目基于Three.js技术，采用艾伦脑科学研究所的数据资源，致力于构建直观的大脑三维模型，为用户呈现丰富详尽的脑科学研究信息。 艾伦脑图谱使用来自艾伦脑科学研究所的数据在 Three.js 中进行大脑可视化。构建开发环境的命令为：grunt build:dev、grunt test 和 node server.js。该仓库还需要设置 Postgres 数据库，其中包含来自 Allen Institute 基因微阵列表达数据的表。 V2版本直接使用Allen Institute API，无需配置Postgres数据库。
     
  • Allen-Voxel-Network：艾伦脑科学研究所体素连接数据的处理管道
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    Allen-Voxel-Network是由艾伦脑科学研究所开发的一种创新性处理管道，专门用于分析和解释复杂的体素连接数据，推进了大脑网络研究。 艾伦-体素网络是一个用于处理来自艾伦脑科学研究所的体素级连接数据的工具。 需求： 1. 安装h5py（已通过0.13.1版本测试，但不保证与更高版本兼容）。 2. 安装skimage和mayavi（可选，主要用于可视化）。 操作步骤如下： 生成体素线性模型：编辑run_setup.py文件。这一步用于设置要包含的结构以及正则化参数值等信息。 创建视觉矩阵：运行命令`python create_visual_matrices.py` 。此命令会构建一个目录层次结构以进行带有嵌套交叉验证的模型拟合过程。 执行模型拟合：在项目目录中，使用model_fitting_cmds文件中的命令来执行模型拟合操作。 选择与适配模型：运行 `python model_select_and_fit.py`。该脚本会在内部交叉验证循环中评估误差并进行模型选择。 适合选定的模型：最后，通过运行model_fitting_after_selection_cmds文件中的命令来适应所选的模型。
     
  • 数据科学伦理——研究论文
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    《数据科学伦理》一文深入探讨了在大数据时代中数据科学领域的道德规范与责任，旨在促进技术发展的同时保护个人隐私和社会福祉。 我们正处于“大数据”革命的关键时刻，在这场革命中，庞大的数据集被挖掘出来用于重要的预测和常常令人惊讶的见解。这一变革将带来的影响与工业革命相当，能够彻底改变我们的社会结构。然而，当前的大数据分析使用面临着挑战，并且需要解决默认规范和公开概念的问题，这些问题对于未来几年对大数据的应用至关重要。 本段落认为，在广义上定义的大数据正在促进机构意识的增长，并推动了发展大数据伦理的需求。我们正处在构建一个全新的数字社会的阶段，而这个新社会的价值观将由我们在其中建立或未能确立的原则来决定。如果不能平衡人类价值观（如隐私、保密性、透明度、身份和自由选择）与大数据带来的引人注目用途之间的关系，那么我们的大数据社会可能会因为创新和权宜之计而忽视这些基本价值。 本段落分为三个部分：第一部分回顾了信息革命的起源和发展；第二部分呼吁建立“大数据伦理”，即四个相关原则体系，以指导数据流并为制定规范提供依据。这四大原则包括认识到隐私是信息系统的基本组成部分、共享私人信息可以保持机密性、透明度对于大数据的重要性以及保护身份免受损害。 最后，在第三部分中，本段落提出了如何将这些伦理准则融入社会的具体建议，并指出法律将是其中的重要环节，但同时构建指导政府、企业和用户的道德规范和最佳实践也同样重要。每个人都应参与对话并成为解决方案的一部分。总之，“大数据伦理”适用于所有人。
     
  • 使用Vue3和Three.js实现三维可视化大屏
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    本项目采用Vue3框架与Three.js库构建，旨在创建一个动态、交互性强的三维可视化大屏幕应用，适用于数据展示及监控场景。 该项目包含了一些常用的功能，如场景、灯光和摄像机的初始化，模型与天空盒的加载以及鼠标点击和悬浮事件的交互。 可以通过 `cnpm` 或 `npm install` 命令来下载项目所需的依赖项，并使用 `npm run dev` 启动开发服务器。启动后即可运行该项目。
     
  • 头部脑模拟.rar_comsol_comsol脑刺激示例_医疗应用_大脑研究
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    本资源为COMSOL Multiphysics软件中关于头部脑模拟的实例文件，主要用于医疗领域的脑刺激研究和分析。 使用COMSOL软件模拟大脑电刺激，为临床医疗提供指导建议。
     
  • 大数据经典算法十大可视化实例教学系统的研究与实现.caj
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    本研究专注于探索和实现大数据背景下的十种经典算法的可视化教学系统，旨在通过直观的方式提升学习效率和理解深度。 大数据十大经典算法可视化实例教学系统的研究与实现
     
  • BrainModels:利用BrainPy实现的大脑模型
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    《BrainModels》介绍了使用Python库BrainPy构建的一系列大脑模型。该书深入探讨了如何模拟神经元和突触动态，以及大规模网络结构。 BrainModels 提供了由模拟器实现的标准和规范的大脑模型（包括各种神经元、突触以及网络的直观示例）。此外，我们欢迎用户贡献自己的大脑模型，并通过我们的主页发布它们。这样一来，在新模型完成后就可以轻松地与其他 BrainPy 用户分享。 目前提供的模型有： - 神经元模型 - 突触模型 - 学习规则 安装方法如下： 使用 pip 安装 BrainModels ： ``` pip install brainmodels ``` 使用 conda 安装 BrainModels: ``` conda install brainmodels -c brainpy ``` 从源代码安装: ```shell pip install git+https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels # 或者 git clone https://github.com/PKU-NIP-Lab/BrainModels.git cd BrainModels/ python setup.py develop ```
     
  • 利用MFC实现数据可视化展示
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    本项目运用Microsoft Foundation Classes (MFC)技术进行开发，专注于通过图形界面直观地展示复杂的数据信息，为用户提供高效的数据分析工具。 通过访问程序自带的SQL数据库，实现了将数据库中的表字段以曲线动态可视化的方式展示出来。运行程序前，请先将数据库附加到SQL SERVER中。
     
  • abagen：处理艾伦人脑图谱微阵列表达数据的工具箱
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    Abagen是一款专为研究者设计的Python工具箱，用于简化和优化对艾伦人脑图谱中基因表达数据的操作与分析。 abagen：艾伦大脑图谱遗传数据的工具箱 该软件包提供了一个Python界面，用于获取和使用AHBA（Allen Human Brain Atlas）微阵列表达数据。 2013年，艾伦脑科学研究所发布了这一数据集，包含从六个人脑中收集到的微阵列表达数据。此数据集提供了前所未有的机会来研究人脑的遗传基础，并已经产生了关于大脑区域和网络的新见解。然而，在大多数分析中有效利用AHBA微阵列表达数据通常需要（1）将其折叠到感兴趣的区域（例如包裹或网络）中，以及（2）跨供体进行组合。 尽管这可能看起来简单，但这些步骤中的许多分析选择会极大地影响所得数据及任何下游分析。Arnatkevičiūte等人在一项研究中对此进行了详细的探讨，证明了用于准备原始AHBA数据的技术和代码在已发布的报告中有很大的不同。 当前的Python软件包abagen旨在提供可重现的工作流，以处理和准备AHBA微阵列表达数据。
     
  • 大数据伦理在大农业中的探讨-研究论文
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    本文深入探讨了大数据技术应用于现代农业中所面临的伦理挑战与机遇，并提出相应的解决方案和建议。 本段落探讨了农业大数据的伦理问题，并特别关注农民与孟山都这样的大型农业企业之间存在的权力不对称现象。在收购Climate Corp.之后，孟山都已成为拥有最多数据资源的主要生物技术农业公司之一。通过拖拉机上的无线传感器收集或指示农民做出决策的信息，孟山都能够汇总大量以前专有的农业数据，并在美国三分之一以上的农田中获得独特视角和特权地位。为解决这种权力失衡问题，可以借助开放源代码的数据以及由公共资金支持的复杂且创新性的数据分析工具，在公共服务领域实现与Climate Corp.相匹敌的能力。