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awesome-bioie::petri_dish: 生物医学信息提取相关资源精选(含BioNLP)

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简介:
Awesome-BioIE 是一个汇集生物医学信息提取资源的精选库,特别聚焦于BioNLP领域,为研究者提供全面的工具、数据集和论文列表。 从非结构化生物医学数据和文本中提取信息是一项重要的任务。BioIE指的是任何用于从不一致或无结构的生物学、临床或其他生物医学数据中抽取结构化信息的工作。这些数据源通常是一系列使用专业术语撰写的文档集合。如果获取的信息在不同来源间是可验证且一致的话,我们就可以将其视为知识。 为了从生物数据中提取信息并生成知识,需要采用针对其他类型非结构化数据开发的方法进行适应性调整。这里列出的资源主要集中在无需付费即可获得,并对许可要求有限的内容上。方法和数据集应当公开可用并且持续维护更新。 请查阅相关文献、视频讲座及在线课程以获取更多关于此主题的信息。您可以通过提出请求来添加您认为有用的资源,涵盖内容讲解导游、代码库特定数据集回购工具平台和服务注释工具技巧文字嵌入词嵌入语言模型以及生物医学文本来源带注释的文本数据蛋白质相互作用注释语料库和其他相关数据集本体和受控词汇等。

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  • awesome-bioie::petri_dish: BioNLP
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    Awesome-BioIE 是一个汇集生物医学信息提取资源的精选库,特别聚焦于BioNLP领域,为研究者提供全面的工具、数据集和论文列表。 从非结构化生物医学数据和文本中提取信息是一项重要的任务。BioIE指的是任何用于从不一致或无结构的生物学、临床或其他生物医学数据中抽取结构化信息的工作。这些数据源通常是一系列使用专业术语撰写的文档集合。如果获取的信息在不同来源间是可验证且一致的话,我们就可以将其视为知识。 为了从生物数据中提取信息并生成知识,需要采用针对其他类型非结构化数据开发的方法进行适应性调整。这里列出的资源主要集中在无需付费即可获得,并对许可要求有限的内容上。方法和数据集应当公开可用并且持续维护更新。 请查阅相关文献、视频讲座及在线课程以获取更多关于此主题的信息。您可以通过提出请求来添加您认为有用的资源,涵盖内容讲解导游、代码库特定数据集回购工具平台和服务注释工具技巧文字嵌入词嵌入语言模型以及生物医学文本来源带注释的文本数据蛋白质相互作用注释语料库和其他相关数据集本体和受控词汇等。
  • MATLAB自代码-awesome-var:的向量自回归列表
    优质
    awesome-var是针对向量自回归模型的MATLAB自相关代码集合,提供一系列优质资源和工具,助力于VAR模型的研究与应用。 MATLAB中的自相关代码在处理向量自回归(VAR)模型方面表现出色。以下是精选的资源列表: 1. MATLAB工具箱:提供了多种用于执行向量自回归分析的例程。 2. 向量自回归模型:由Ambrogio Cesa-Bianchi整理,收集了用于进行VAR分析的MATLAB程序。 3. 经验宏工具箱(F.Ferroni和F.Canova):为宏观经济建模提供了实用工具。 4. 宏观经济建模工具箱:包含贝叶斯估计、分析及回归功能。 5. 贝叶斯估计,分析和回归工具箱(BEAR):专注于全局VAR模型的构建与评估。 6. 全球VAR建模收集代码:涵盖了各种计量经济学方法的应用。 此外,还有以下资源: - 计量经济学中的贝叶斯方法 - 用于金融及宏观经济学的方法 - TVP和SV相关研究(例如BVAR、LP以及BLP) - RCRAN上的VAR模型构建工具包 具体功能包括: 1. 符号限制的向量自回归模型实现。 2. 数据驱动识别SVAR模型技术。 3. 含有随机波动率与时变参数的贝叶斯分析方法。 4. 提供了用于矢量自回归模型进行贝叶斯推断的功能函数。 5. 分层贝叶斯向量自回归的应用研究 6. 混合贝叶斯VAR模型的研究进展 7. 向量自回归过程中的岭估计技术 8. 结构贝叶斯矢量自回归模型的探索性分析 9. 面板向量自回归建模方法的研究 10. 贝叶斯全局矢量自回归的应用案例研究 这些资源为用户提供了广泛的VAR相关工具,从基础到高级应用均有涵盖。
  • 与工具汇总
    优质
    《生物信息学资源与工具汇总》是一份全面收集和整理各类在线数据库、软件及算法的指南,旨在为研究生命科学数据提供高效便捷的支持。 在生物信息学领域,这个压缩包集合提供了一系列的资料和工具,对于初学者或正在进行相关研究的人来说具有极高的价值。让我们逐一分析其中包含的知识点。 首先,“生物信息学资料及工具集合”这一标题暗示了这是一个全面的学习资源,涵盖了生物信息学的基础知识以及实用工具的介绍。生物信息学是生物学与计算机科学交叉的一门学科,它利用计算机和统计方法来处理生物数据,在基因组、蛋白质组和进化分析方面尤为重要。 描述中提到的基础介绍可能涉及生物信息学的基本概念,如基因序列、DNA测序、基因功能预测等。Perl是一种在生物信息学中广泛使用的编程语言,因其灵活性和处理文本数据的能力而受到青睐。Perl入门资料将帮助学习者掌握如何利用Perl编写脚本,以处理和分析生物数据。 Blast(Basic Local Alignment Search Tool)和Fast(Fast Alignment Search Tool)是两个常用的生物序列比对工具。Blast用于快速查找数据库中的相似序列,而Fast则可以更快地处理大量数据。这些工具的使用指南将教导用户如何进行序列比对,这是许多生物信息学任务的基础,例如寻找基因同源性或构建系统发育树。 此外,“PhylipGuide.htm”可能包含关于PHYLIP(Phylogeny Inference Package)的指导,这是一套用于进化树构建的程序集合。“mcalign-stochastic alignment of noncoding”的资料可能是关于非编码区域序列的随机对齐方法。这对于理解非编码RNA和基因调控区域的功能至关重要。 生物信息学软件及使用技巧的PPT文档可能涵盖了多个软件的应用和最佳实践,例如基因注释工具、序列分析软件、结构预测软件等。这些技能对于提高数据分析效率和准确性非常重要。“部分生物软件中文说明书.rar”包含了各种生物信息学软件的中文说明,这对于中文使用者来说是宝贵的资源。 “生物信息学软件资源.txt”很可能列出了更多可用的生物信息学工具及其获取途径。这对扩展学习者的研究工具箱非常有帮助。 总的来说,这个压缩包提供了从基础理论到实践技能的全面路径,在编程语言的学习、序列比对工具的应用、进化分析方法以及多种软件介绍等方面都进行了详细阐述。无论是学生还是研究人员,都能从中受益匪浅,并提升他们在生物信息学领域的专业素养。
  • LMD分解号及系数筛熵特征
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    本研究提出了一种基于LMD(局部均值分解)的方法来分析和处理复杂非线性信号,并通过计算信号间的相关系数进行特征选择,最后采用信息熵技术从选定的特征中进一步提炼关键变量。这种方法能够有效识别并量化不同信号之间的相互作用及其内在特性,在多个领域展现出广泛的应用潜力。 这是一个样本实验,在该实验中对振动信号进行LMD分解以获取PF分量,并计算各分量的相关系数来筛选出有用的分量。接下来,我们将求取每个PF分量的样本熵特征并构造相应的特征向量。希望这些信息对你有所帮助,如果有任何问题,请随时联系我。
  • awesome-implicit-representations: 隐式神经表示清单
    优质
    Awesome-Implicit-Representations是一个全面收集隐式神经表示相关资源的项目。它为研究者和开发者提供了一个方便的入口,涵盖了论文、代码库及教程等内容,助力于这一领域的学习与创新。 很棒的隐式神经表示精选资源清单给了我很多启发。这份清单并不旨在面面俱到,因为隐式神经表示是一个快速发展的研究领域,已有数百篇相关论文问世。相反,该列表意在展示介绍跨应用领域的关键概念与基础理论的重要文献。如果您想涉足这一领域,这将是一份不错的阅读推荐!对于大多数文章,我会简要概述它们的主要贡献。 我也是以下论文的作者之一:《什么是隐式神经表示?》 隐式神经表示(有时也称为基于坐标的表示)是一种新颖的方法来参数化各种信号。传统上,信号通常以离散形式存在——例如图像由像素网格构成、音频信号是振幅样本序列、3D形状则常通过体素或点云等结构进行描述。然而,隐式神经表示将这些信号视为连续函数的输出结果,该函数接受坐标作为输入(如图像是基于其每个像素的位置)并返回相应的值(例如RGB颜色)。尽管如此,这类函数通常在数学处理上较为复杂且难以直接解析。
  • Awesome-Deno:的与Deno有彩内容列表
    优质
    Awesome-Deno 是一个精心策划的资源集合,为开发者提供一系列关于 Deno 的实用教程、文章和项目示例。它是探索 Deno 生态系统及功能的强大入口。 awesome-deno:与Deno相关的精选内容列表。
  • 中特征择的方法
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    本研究探讨了生物信息学领域内多种特征选择方法,旨在优化数据集、提高预测模型性能,并促进对复杂生命科学问题的理解。 本段落回顾了特征选择的主要原理及其在生物信息学中的最新应用。我们将特征选择视为组合优化或搜索问题,并将特征选择方法分为穷举搜索法、启发式搜索法以及混合法,其中启发式搜索法可以进一步细分为是否结合数据特征重要程度的排序的方法。这种分类方式比常规以滤波、封装和嵌入式的分类更为合理。
  • 作业:“”课程的练习题
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    这是一份专为“生物信息学”课程设计的作业练习题,旨在通过实践加深学生对生物信息学原理和方法的理解与应用。 生物信息学作业是为生物信息学课程以及基因组实验室的作业提供的解决方案集合。每个文件夹包含实验文本及建议的Python代码解决方案。 概要如下: - 基因组数据的基本操作,包括随机FASTA文件生成器、统计提取和FASTA文件比较; - 使用动态规划进行全局与局部对齐搜索以识别共识区域; - 单核苷酸多态性(SNP)及其缺失的分析; - 对蛋白质编码基因原始读数计数进行T检验,用于差异表达分析; - 利用基因表达数据构建A型和B型Luminal乳腺癌亚型分类器。
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    本资料包包含了用于C3D(Convolutional 3D)网络模型训练和测试所需的视频特征提取代码、预处理工具及相关数据集。适合进行动作识别研究者使用。 C3D视频特征提取-附件资源
  • 科2020年考试试题.docx
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    这份文档《医院信息科2020年考试精选试题》包含了针对医疗信息技术专业人员设计的一系列测试题目,旨在评估和提高相关人员的专业知识与技能。 有许多从事IT管理的人想转行到医院担任IT技术岗位,在技术水平上通常不会有太大问题,但面对医院的考试可能会感到有些迷茫。我参加了几次此类考试,并结合相关资源进行了总结与整理,希望能为大家提供一些帮助。