高中生物1.1《细胞生活的环境》教案新人教版必修3-8页.pdf

高中生物1.1细胞生活的环境A导学案新人教版必修3.pdf

高中生物1.1细胞生活的环境教学设计新人教版必修3新人教版高一必修3生物教案-5页.pdf

蛋白质终身计划 该python脚本允许用户遵循N端规则获得细胞中蛋白质的寿命，通过该规则，蛋白质半衰期是由蛋白质序列中的最后一个氨基酸计算出来的。 背景 90年代，亚历山大·瓦尔沙夫斯基（Alexander Varshavsky）和他的团队首先描述了N端规则。 它将蛋白质的体内半衰期与其N末端残基的身份联系起来。 他得出的结论是，N-末端规则的相似但截然不同的版本适用于所有生物，从哺乳动物到真菌再到细菌。 因此，据此，应该有可能从蛋白质序列计算蛋白质的半衰期，并使用生物信息学方法估算蛋白质在细胞中的寿命。 代码 该代码是使用Spyder版本4.2.3（是Python开发环境）使用Python3版本3.8开发的。 可以使用跨平台的Anaconda发行版下载Spyder。 Python模块 在使用此脚本之前，建议使用Anaconda Prompt安装以下Python模块： PySimpleG

细胞识别统计系统

细胞统计系统，根据图片计算细胞个数，C++源代码

预测AD调节性免疫细胞 预测AD SNP在免疫细胞类型中的调控活性。 在CMU的Pfenning Lab完成硕士论文工作。 由Andreas Pfenning，Easwaran Ramamurthy监督。 文件指南 cnn.py用于训练单标签和多标签分类模型 nullSet.R用于使用genNullSeqs生成GC匹配的负数。 用法：Rscript nullSet.R hg19 bed_file_name_without_the_extension signal_extraction.py包含用于生成一个热编码序列，添加反向补码，将Satpathy定义的簇分组为8个免疫细胞簇，将称为峰床文件转换为npy文件以进行模型训练和其他中间数据处理方法的代码。 tsv_extract.sh将Satpathy纸张中的原始片段文件转换为SCATE要求的bam文件格式。 联系信息 Snigdha Ag

如何引用： 添加一名作者日期：2015 名称：新型基于元胞自动机的图像分割算法网址： https ： //fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50989-novel-cellular-automaton-based-image-segmentation-algorithm 这是一种基于康威生命游戏第一纪元的全功能高效分割算法。 为了分割屏幕截图中描绘的 400 x 400 图像，该算法花费了 3.045760 秒。 我在脚本中使用了覆盖函数，该函数未在 .zip 中提供，以显示分割中的掩码如何查看原始图像。 充其量，这是一个有趣的概念证明，即可以使用细胞自动机对图像进行分割。 我在写这个算法的时候没有查阅文献，所以可能有更有效的方法来做到这一点。 我从试验这个算法中得到了很多快乐，我希望你觉得它有用/有趣。 这可能会打开计算机视觉中元胞

板材下料MATLAB计算代码文化数据 用于培养实验的 MATLAB 工具箱，用于监测细胞和获取/绘制生长速率数据 概述 该工具箱将从读板器获得的实验培养数据组织成易于操作和导航的形式，可用于绘制日常测量值以监测细胞。 这些函数还计算瞬时、特定和相对增长率，并可用于绘制增长率数据。 该工具箱基于使用 Spark 多模式读板器进行三次重复实验，可将数据导出为 Excel 文件。 “增长率”代码专为涉及众多（至少两个）亚文化的实验而设计。 数据表：读取Spark数据，创建数据表 监控：组织数据，绘制每日/每日两次测量值 增长率：计算特定和相对增长率，绘制增长率数据 数据表 使用 Spark 原始数据（Excel 文件）中的四列为每个亚文化生成一个长数据矩阵。 读取 Spark 数据 要编写的函数。 脚本 1 - 创建包含每种文化的测量时间的字符串数组。 脚本 2 - 创建一个 .txt 表，其中包含每个培养物的测量叶绿素值（作为列）。 脚本 3 - 创建一个 .txt 表，其中包含每个区域性的相应空白值（作为列）。 创建数据表 数据表.m 生成具有 4 列的数据矩阵的函数，第一个包含自第一次

Matlab代码考克斯预测神经母细胞瘤总体生存的转移机制模型 此代码生成该论文中报告的结果和数字： Benzekry，S.，Sentis，C.，Coze，C.，Tessonnier，L.，＆André，N.（2020年）。 使用转移的机械模型开发和验证高危神经母细胞瘤总体存活率的预测模型。 JCO：《临床癌症信息学》，第5卷，第81-90页。 具体来说，该代码由python和matlab脚本以及jupyter笔记本（在python和R中）组成，并执行： 总体生存和无进展生存的预后因素的统计分析（Kaplan-Meier，对数秩，Cox回归） code/statistical_analysis.ipynb 结果导出到statistical_analysis/ 转移机制模型的仿真 code/main_simulate.m 诊断时根据定量临床数据对模型参数进行校准：原发肿瘤大小，乳酸脱氢酶（LDH）和核显像的SIOPEN评分 code/mechanistic.ipynb 结果以mechanistic/导出mechanistic/ 评估基于特定患者的Cox回归模型对整体生存的预测能力 code