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微生物群落研究-宏基因组测序 参考视频 名词解释 高通量数据 高通量筛选技术是指： 以分子和细胞水平的实验方法为基础、以微孔板作为实验工具载体，以自动化操作系统执行实验过程，以灵敏快速的检测仪器采集实验结果，以计算机分析处理实验数据，从而可在同一时间检测千万量级样品的技术。它具有微量、 快速、灵敏和准确等特点，可以通过一次实验获得大量的信息。 根据实验模型的不同，高通量筛选可以分为分子水平的筛选和细胞水平的筛选；根据筛选策略的不同，又可分为基于靶点的筛选和基于表型的筛选。 分子水平的药物筛选一般多为基于靶点的筛选，围绕拟开发药物作用的靶点设计实验。一般而言这些作用靶点是具有特定生理功能且具有明确靶标的蛋白质，如激酶、甲基化酶、去乙酰化酶和受体等。此外，一些编码功能明确的DNA也越来越多地成为了药物作用的靶点。 分子水平的药物筛选操作相对简单，且成本较低 但这种方法的前提是靶点明确，且易大量获得，还要有相对成熟的实验体系。 通常将候选化合物与靶点混合后，通过酶联免疫、荧光共振能量转移、荧光偏振、表面等离子体共振、Alphascreen、ADP-glo等方法定量测定化合物与靶点的相互作用， ...

巴尔的摩老化追踪研究的纵向表型老化指标 在巴尔的摩衰老纵向研究（BLSA）中作者基于BLSA数据（该数据由巴尔的摩长寿研究（Baltimore Longitudinal Study of Aging），是美国国家老龄化研究所（National Institute on Aging）的一个持续招募的队列研究，旨在研究健康老化的过程，数据为非公开数据需要申请）提出一个基于生物学、表型和功能三个层次的衰老概念框架，以及一个基于四个表型领域（身体成分、能量代谢、稳态机制和神经退行性/神经可塑性）的衰老表型框架，作者纵向收集了四个领域（身体成分、能量学、稳态机制和神经退行性/神经可塑性）和功能结果的表型综合列表，证明加速纵向表型老化与更快的身体和认知衰退、更快的多病积累和更短的生存期有关。作者认为纵向数据相比于横断面数据更能解释个体的差异，且之前的分析衰老速度的方法对对没有疾病临床证据的年轻人的信息量要小得多，生物学水平的损伤积累与衰老的表型和功能表现的出现之间存在相当大的延迟，为了改善这些问题推进老年科学研究作者提出了上文所述的分层框架来研究身体机能变化，认知功能变化，多病等对纵向表型衰老评分 ...

文章及其思维概要 通过双图像自适应可学习滤波器改善夜间驾驶场景分割开源代码看第二个 概要 主要内容： 这篇文章的第一部分主要介绍了一种改善夜间驾驶场景分割的方法，称为双重图像自适应可学习滤波器（DIAL-Filters）。该方法的目的是利用不同照明条件下驾驶场景图像的内在特征，提高语义分割的性能。DIAL-Filters包括两个部分，一个是图像自适应处理模块（IAPM），另一个是可学习的引导滤波器（LGF）。¹[1]作者设计了有监督和无监督的分割框架，可以端到端地训练DIAL-Filters，并在几个夜间分割数据集上进行了实验，证明了其有效性和优越性。 算法： 这篇文章使用了以下的算法： CNN-PP: 一个基于卷积神经网络的参数预测器，用于根据输入图像的亮度、对比度和曝光信息，自适应地预测不同的图像滤波器的超参数。 DIF: 一组可微分的图像滤波器，包括曝光、伽马、对比度和锐化，用于增强输入图像的质量和细节。 LGF: 一个可学习的引导滤波器，用于在分割网络的输出后，保留边缘和细节，提高分割性能。 DeepLabV2，RefineNet，PSPNet: 三种经典的语义分割网络，用于 ...

白板推导 笔记 统计学习jupyter参考1 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution） P15 点积内积的区分特别是点积=矩阵积【往往带有转置】的转换 w的转置对w求导并不是1这个在工程矩阵里也有涉及 P19 判别式模型和生成式模型 MLE和MAP：最大似然估计和最大后验估计 P21 朴素贝叶斯就朴素在这个假设。P(x1,x2|y)=P(x1|y)P(x2|y);因此可以得到7分钟那个最下面的式子 Categorical Distribution 将一个小球放入两个桶，记变量x 为第一个桶里面有的小球个数，那么只有 0 个或者 1 个，所以是服从伯努利分布； 将 n 个小球放入两个桶，记变量 x 为第一个桶里面的小球个数，那么最少可能有 0 个，最多可能有 n 个，所以服从二项分布； 将一个小球放入 k 个桶，记变量 x 为 k 个桶内的小球个数，所以是一个向量，并且是One-hot的形式，因为这个小球只能在一个桶里面，所以是服从Categorical分布； 将 n 个小球放入 k 个桶，记变量 x ...

4a073aef6f17ceb90153b60dc70c7df28c4a95ddb955ee51f4107897434437f3cad464cae9e7b643631e9d94ade4470ba4d2da6ec8f6d9a9b7d85ad30b8e7205ffb481622f1ca76e00b7f804cda5feec526bd78ca492af7613b3242373a7f9ff756f64510ce03b8433022fac49f17c1499abce371ed1436d6824151e2b3013231e353f3c87249b1d0daf8543600dadc22ebf298d791d94ea165604ac63ed3b24a957d187b6b5adfe678fb4e28833305c25dd2f3f65f09f8c764bb99aeb06a5125f7a074f5beb010ed011432a8b6c98bcda1dab2bf1ddd870db43102a382f1c92cca35fd8f27199408f99085896e910902139e6de6c48a6910 ...

第一章、线性空间和线性映射 第一节：线性空间 第三章 行列式因子 定义：λ-矩阵A(λ)的全部的非零k阶子式的首项系数为1的最大公因式Dk (λ)称为k阶行列式因子。比如-2λ+1就不属于 不变因子和行列式因子的关系：不变因子di ，行列式因子Di 。通常d1 =D1=1 ，d2 =D2 /D1 …,dr =Dr /Dr-1 。Dr其实是r阶矩阵的最大公因式，又能被前一项整除因此可以方便的确定 要是给出的矩阵是对角形式的，用行列式因子能很快的求解出不变因子，从而求出Smith标准型。 初等因子：把不变因子分解成一次因式子的方幂，λ2是而（λ2+1）就属于二次因式，如果有形如（λ+1）2的不变因子则初等因子直接就是（λ+1）2不用再次细分 如果是对角线矩阵那么他的对角线元素就是初等因子，可以先化为对角阵再求初等因子(已知初等因子可求得Jordan矩阵)，再根据初等因子求不变因子,已知不变因子可求Smith矩阵(非零次不变因子次数的总和即为数字方阵的阶数)。 或者用标准方法（速度慢）：求数字矩阵的初等因子，不变因子，smith,jordan应该先把A->A(λ)【λE-A】-> ...

4a073aef6f17ceb90153b60dc70c7df28c4a95ddb955ee51f4107897434437f3f3019e0ad04bd6d12c1366ccfa317a873b9cb5df65e24bc3176b5ab6acf8febc8ea751d3d0dad6ea1556d658ac4a4c06a8087ff771d19af303996bba3a588bd495e2057490be3b878e8859f7843586af21ceddb5f1e997c6bf3e440eb45e02878385e43894f03f997d05694823700d4369a118469b61948ffb235e6eb4e01ff5b5776a5d15501db3a5b032d0ac92bc3c54bd07523a5a961114988adab50bc8cbcfc85eccc8bb2d35f9e283615737f2d37789e6b79616382163039d6b8e33750d94e3dfcac2c1c82a6762d3663d29fad02e855012ff27fb478 ...

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摘要 与世隔绝，特别是在早期生活中，会导致有害的生理和行为后果。在这里，我们利用新的高通量工具，从行为、分子和神经解剖学的角度全面研究隔离对大黄蜂的影响。我们在完全隔离的情况下饲养新出现的大黄蜂，以小组形式或在它们出生的群体中饲养，然后分析它们单独或与另一只蜜蜂配对时的行为。我们发现，当独处时，每种养育条件下的个体都表现出不同的行为特征。当与同种蜜蜂配对时，以小群或在出生群体中饲养的蜜蜂表现出类似的行为特征。然而，与世隔绝的蜜蜂表现出更多的社交互动。为了确定这些差异的神经生物学相关性，我们量化了大脑基因的表达，并测量了来自每种养育条件的一部分人的关键大脑区域的体积。总体而言，我们发现，与世隔绝增加了社会互动，扰乱了基因表达和大脑发育。在小群体中有限的社会经验足以保存大脑发育和社会行为的典型模式。 1.结果和讨论 群居动物依靠与同种生物的互动才能生存。与社会群体隔绝会对身体健康、健康甚至长寿造成不利影响。1-6在敏感的发育时期，例如在生命的早期，社会隔离的影响甚至更为深远，当时社会经历可能强烈地影响个人的社会能力，即根据社会环境的变化调整行为的能力。7-9这可能导致较差的发育或健康结果。 ...

Numpy Numpy是一个模块 序章：数组和矩阵的区别 • matrix是array的分支，matrix和array在很多时候都是通用的，用哪一个都一样； • 如果两个可以通用，那就选择array，因为array更灵活，速度更快，很多人把二维的array也翻译成矩阵。 • 相同点：索引方式相同，都可以使用a[i][j]，a[i,j]进行索引 • matrix（矩阵）：具有相对简单的运算符号，比如两个matrix相乘（求内积），就是用符号* • array（数组）：两个一维数组相乘用*，对应元素相乘 由于Python:是先循环遍历再计算，Numpyi直接计算，计算数量越大越节省时间 一维数组相加： 123456import numpy as npdef 数组相加(n): a=np.arange(1,n+1)**3 b=np.arange(1,n+1)**2 return a+bprint(数组相加(3)) 一维数组相乘，若用sum(a*b)则可以把内部元素相加 123456mport numpy as npdef 数组相乘(n): a=np.arange(1,n ...