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生物信息学：序列与基因组分析（Bioinformatics）.pdf

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《生物信息学：序列与基因组分析》是一本专注于生物信息学领域的专业书籍，深入探讨了DNA和蛋白质序列分析、基因组注释及比较基因组学等核心概念和技术。本书适合从事生命科学及相关领域研究的学者参考使用。 Bioinformatics, or biological informatics, is the study of how to use computational and statistical techniques to understand and manage biological data. It focuses particularly on sequence analysis and genomic studies. This PDF document covers topics such as DNA sequencing, gene annotation, comparative genomics, and other essential areas in bioinformatics research.

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  • 生物信息学：序列与基因组分析（Bioinformatics）.pdf
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    《生物信息学：序列与基因组分析》是一本专注于生物信息学领域的专业书籍，深入探讨了DNA和蛋白质序列分析、基因组注释及比较基因组学等核心概念和技术。本书适合从事生命科学及相关领域研究的学者参考使用。 Bioinformatics, or biological informatics, is the study of how to use computational and statistical techniques to understand and manage biological data. It focuses particularly on sequence analysis and genomic studies. This PDF document covers topics such as DNA sequencing, gene annotation, comparative genomics, and other essential areas in bioinformatics research.
     
  • 生物信息学入门课程：Bioinformatics
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    《Bioinformatics》是一门面向初学者的生物信息学入门课程，旨在介绍该领域的基本概念、工具和技术，帮助学生理解如何运用计算方法解决生物学问题。 生物信息学 这是“生物信息学”课程的资料库。您可以在其中找到讲座、实践和其他内容。所有资源都是公开可用的。 您可以克隆存储库，并通过单击或命令更新它，以确保拥有文件的最新版本。 点击下面链接可以直接查看HTML演示文稿。 实用知识： - 实用知识： - 实用知识： 实践项目： - 实践：
     
  • 遗传学、基因组学、蛋白质组学及生物信息学百科全书
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    《遗传学、基因组学、蛋白质组学及生物信息学百科全书》是一部全面覆盖生命科学核心领域的权威著作，为研究者和学生提供详尽的知识框架与最新进展。 《遗传学、基因组学、蛋白质组学与生物信息学百科全书》是一本关于生物学关键领域的英文原版书籍。该书涵盖了从分子层面到系统层面的多个学科，为读者提供了深入理解生命科学复杂性的宝贵资源。这本书详细介绍了遗传学的基本原理以及其在现代科学研究中的应用，并探讨了基因组学、蛋白质组学和生物信息学等前沿领域的发展趋势和技术进步。
     
  • 生物信息学分析脚本
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    简介：本项目汇集了一系列用于生物信息学研究的自动化脚本，旨在简化DNA序列分析、基因表达数据处理及蛋白质结构预测等任务。 在Linux系统上使用Python编写脚本来转换RNA数据格式。
     
  • 单个基因生物信息学分析教程视频-完整版.zip
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    本资源为《单个基因生物信息学分析教程》完整版视频合集，涵盖从基础理论到高级应用的全方位教学内容，适用于科研人员及学生自学和研究。 单个基因生物信息学分析视频教程-完整版.zip
     
  • 关于真核生物基因组基因分析与预测的代码
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    本项目致力于开发用于解析和预测真核生物基因组中基因特性的软件工具。通过先进的计算方法，为生物学研究提供强大支持。 通过研究真核生物基因组的基因分析和预测相关代码，可以加深对基因预测基本原理的理解（如密码子偏好性、内含子外显子剪切识别序列等）。同时了解同源基因预测的意义，并熟悉现有的基因预测工具的应用（例如GenScan、GeneWise等）。
     
  • 基于深度学习的生物信息学聚类方法：Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics
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    简介：本文介绍了一种利用深度学习技术进行生物信息学数据聚类的方法。通过创新算法实现更高效、准确的数据分类，为基因组研究提供强大工具。标题为Deep-Learning-for-Clustering-in-Bioinformatics。 本仓库包含了论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码及补充材料，并将定期更新，特别是会添加更完整的Jupyter笔记本内容。 在该文中，我们回顾了利用深度学习进行聚类分析的方法，包括网络训练、表示学习、参数优化以及制定聚类质量指标。此外，文章还讨论了不同场景（如生物成像和基因表达数据的分类）下使用不同的自动编码器架构（例如普通、变异、LSTM及卷积等），相较于传统的机器学习方法（比如PCA），基于深度学习的方法在表示学习方面更为有效。 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法列表，包括相关论文链接和代码。此外，还会列出发表的新研究方法及其相关的文章，请继续关注更新内容。
     
  • R语言生物信息学分析
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    《R语言生物信息学分析》是一本介绍如何利用R编程语言进行生物学数据处理与统计分析的专业书籍，涵盖基因表达、序列比对等主题。 在R语言的生物信息分析中，可以使用vegan包进行Anosim分析。
     
  • MIRA生物信息学序列拼接软件
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    MIRA生物信息学序列拼接软件是一款强大的工具，专为高效准确地处理和组装各种测序数据而设计。它支持多种测序技术，适用于从头组装、参考映射等应用场景，是科研工作者的理想选择。 在生物信息学领域，通常使用软件来清洗和拼接序列数据。有许多成熟的工具可供选择，MIra就是其中之一，它是一个非常优秀的序列拼接软件。
     
  • 基于QIIME 2的微生物组16S rRNA基因扩增子序列数据分析方法
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    本研究介绍了一种利用QIIME 2软件进行微生物群落分析的方法，专注于处理和解释16S rRNA基因测序数据，为微生物生态学提供深入见解。 软件和数据库QIIME 2可以在以下四种环境中运行：Linux服务器（推荐，适合处理大数据）、Windows 10子系统Ubuntu 20.04。