GT序列 GT-seq基因分型的标准操作程序，脚本和数据 仓库内容： （1）示例协议：从原始序列读取到完整过滤的SNP数据集的完整基因分型流水线以多种格式。 在浏览器中下载并打开GT-seq_SOP.html （2）示例数据：运行示例协议/ SOP的数据（3）探针序列运行管线所需的数据（4）GT-seq脚本：更新了GTseq管道脚本的存储库（5）面板信息：有关标记的信息，例如引物序列，来源，注释等（6）面板作图：将GTseq标记扩增子与参考基因组作图的结果

项目预算自述文件 项目预算允许用户创建，编辑，查看和删除项目，以及添加和删除链接到那些项目的预算。 产品特点 现有功能 注册页面 现有用户的登录页面 “项目”页面，可以在其中查看，编辑或删除现有项目。 也可以添加新项目。 预算页面，可以查看或删除每个项目的现有预算。 也可以添加新预算。 未来增加 添加允许用户输入实际支出的页面，这些页面链接到预算项目 添加仪表板页面，该页面向用户显示每个项目有多少预算，实际支出之后剩余的值以及随着时间的推移发生实际支出的时间。 使用的技术 CSS HTML 字体真棒 物化 Flask MongoDB jQuery 测验 单击所有链接以确保它们转到正确的路径，如果没有，我相应地更新了路径 部署方式 通过github更新自动部署到Heroku 致谢 感谢Glen，Cheryl和Neville为我提供了许多用户测试帮助

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#Table.js HTML 表格控制器（添加/删除/排序/搜索行） ＃＃下载 通过bower install table.js或npm install table.js ##API 快速入门 表构造器 var myTable = new Table ( { 'id' : 'myTable' , // id of table element 'class' : 'table' , // classes of element 'columns' : [ 'Column1' , 'Column2' , 'Column3' ] , // name of columns 'data' : [ [ 'value1' , 'value2' , 'value3' ] , // values of first row [ 'value1' ,

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深层 一个Tensorflow DL框架，用于使用兆碱基规模的DNA序列预测Hi-C染色质相互作用。 描述 该存储库包含核心deepC python代码，R脚本和用于下游分析的功能，以及教程和示例数据的链接。 核心代码在python（v3.5 +）和tensorflow（v1）中实现。 对于下游分析和可视化，我们使用R和自定义函数来处理HiC数据和deepC预测。 要求 python 3.5 + 张量流（tensorflow-gpu） GPU支持对于预测是更可取的，对于培训来说是必不可少的 其他python模块： numpy（v1.16.4或以上） pysam（已通过v0.15.2测试） pybedtools和已安装的兼容版本的bedtools R版本3.4.4 + 套餐： tidyverse（v1.2.1或更高版本） RColorBrewer（v1.1-2或更高版本）

Web-3D-HMI-演示 带有node.js，Three.js和Nodes7的基于Web的3D Roboter动画演示 这是为机器人手臂创建基于Web的3D HMI的演示，可以从S7控制器进行控制。 机器人模型是从Kuka KR300 CAD模型（STEP格式）创建的，该模型使用FreeCAD软件分成了单个部分。 单个零件以OBJ格式导出，以我的经验，在相对较小的文件大小的情况下，可获得最佳效果。 然后，由three.js附带的OBJLoader加载OBJ格式的零件。 从S7程序中读取5个轴中每个轴的设定值。 通过robot.html上的一些Java脚本将旋转到所需的设定点。 可以从Web GUI配置轴跟随设定点的转速。 安装 必需的Javascript模块是通过npm下载并安装的。 在工作目录中调用： npm install 会下载它们并将其中的three.js文件复制到公共目录

数学编辑器 MathEditor 是用 Javascript 和 HTML 开发的 LaTeX、AscciMath 和 MathML 编辑器。 它在网络上或本地独立运行。 它具有许多功能和菜单，可帮助输入方程式并允许其发布和备份。 ##Molded by Adnan Shafique

薪水预测-烧瓶部署 这是一个演示项目，用于详细说明如何使用Flask API在生产环境中部署机器学习模型 先决条件 您必须安装Scikit Learn，Pandas（用于机器学习模型）和Flask（用于API）。 项目结构 该项目包括四个主要部分： model.py-这包含我们的机器学习模型的代码，以预测hiring.csv文件中训练型数据上缺少的员工薪水。 app.py-包含Flask API，这些API通过GUI接收员工详细信息，根据我们的模型计算推定值并返回。 模板-此文件夹包含HTML模板，允许用户输入员工详细信息并显示预测的员工薪水。 运行项目 确保您在项目主目录中。 通过运行以下命令来创建机器学习模型- python model.py 这会将我们模型的序列化版本创建到文件model.pkl中 使用以下命令运行app.py以启动Flask API python app.