RNA Secondary Structure Prediction

科学路径 通过整合途径改善单细胞RNA-seq聚类 内容描述 我们设计了一个框架（sciPath），以通过整合途径来研究现有单细胞聚类的准确性和鲁棒性，包括10种最新的单细胞聚类方法和4种途径数据库，途径整合方法和一套完整的评估指标。 准备工作 1.数据集演示数据集保存在".//Demo_data" ，包括scRNA-seq矩阵(".//Demo_data//matrix") ，路径(".//Demo_data//pathway")和单元格标签(".//Demo_data//label") 。 2.软件包安装脱机软件包和联机软件包的安装代码保存在".//package//package_install.R" 。 代号 1. clustering_by_gene_only.R 仅考虑基因水平信息的单细胞聚类，包括（1）K均值，（2）分级，（3）光谱，（4）DBSCAN，（5）SC3，（6）

提供RNA二级结构预测的一个实例，基于氢键数量最大化。请勿用于商业用途。

kmeans 分析matlab代码CS 221 最终项目代码 2015 年 12 月 8 日 我的大部分分析都是在 python 中完成的。 请按以下顺序查看代码： 自编码器.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我加载数据，然后使用 Keras 训练各种自动编码器。 我还测试了另一个 python 包 Theanet，但它没有给我想要的那么多控制权。 训练完自动编码器后，我会保存它并将其传输到服务器，在那里我可以执行更重的计算。 Method_pipeline.m。 此 MATLAB 文件加载编码数据和表达式矩阵。 它运行 ADMM (jz_ADMM.m)，在某些点使用收缩算子 (jz_shrink.m)，求解方程。 5 在纸上。 此代码为各种 lambda 输出一系列 U。 分析.ipynb。 在这个 ipython notebook 中，我使用各种函数对 Method_pipeline.m 生成的矩阵执行 kmeans 聚类和可视化 (PCA)。 请参阅代码中的注释以获取更多详细信息。

yeast_data:酵母RNA-seq数据分析

oxDNA是一种模拟代码，最初被认为是TE Ouldridge，JPK Doye和AA Louis（http://dx.doi.org/10.1063/1.3552946）引入的粗粒度DNA模型的实现。 此后进行了重新设计，现在已成为可扩展的仿真+分析框架。 它本身支持在CPU和NVIDIA GPU上进行DNA，RNA，Lennard-Jones和斑块粒子模拟。

scNym-用于单细胞分类的半监督对抗神经网络 scNym是一个神经网络模型，用于根据单细胞分析数据（例如scRNA-seq）预测细胞类型，并从这些模型中得出细胞类型表示形式。 尽管细胞类型分类是主要的用例，但是这些模型可以将单个细胞概况映射到任意输出类别（例如实验条件）。 我们已经在Genome Research的最新论文中详细描述了scNym 。 如果您发现此工具有用，请引用我们的工作。 我们也有一个研究网站，介绍scNym简报- 用于单细胞分类的半监督对抗神经网络。 雅各布·金梅尔（Jacob C.Kimmel）和大卫·凯利（David R.Kelley）。 基因组研究。 2021. doi： ： BibTeX @article{kimmel_scnym_2021, title = {Semi-supervised adversarial neural networ

【doc】RNA二级结构的最小自由能算法.doc

rna分析工具，分析建模

安全技术-网络信息-水稻抗病相关基因的RNA表型阵列分析及EST网络数据库的构建.pdf