基因数据相关论文
随着基因检测技术日渐成熟，测序成本下降，直面消费者基因检测出现依托网络平台的新兴商业模式。通过梳理该类型基因检测的流程和方法......
作为数据分析和知识获取的有效工具,概念格在大数据背景下具有广阔的发展空间。通过高效挖掘数据深层信息,快速建立数据之间的联系......
【主干知识】1.举例说出对转基因生物安全性问题的不同观点及论据;2.简述克隆人、试管婴儿、基因检测等生物技术在应用中可能和已......
随着生物学与基因技术的发展，基因被视为人类了解各种生物的最基本的工具。由于基因染色体本身具有庞大的数据量，基因片段分割作为基......
神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成，可以显著地提高学习系统的推广能力。它不仅有助于科学家对机器学习和神经计......
眼下，机器学习、数据挖掘等技术已经普遍运用于医疗、生命科学、经济学等社会各行各业。 本文的主要内容是机器学习方法在生物数......
生物学和医学的迅速发展以及基因芯片的逐步实用化都使得同时比较和研究大量基因的特性成为可能，随之产生了海量的基因数据。通过分......
当前,集成学习是机器学习和数据挖掘领域中热门的研究方向。集成学习是使用一系列学习器进行学习,再按照某种规则把各个学习器结果......
目前,癌症疾病的高发病率和死亡率成为死亡的首要原因,基因测序为早期利用机器学习技术发现异常基因并建立癌症预测模型提供技术手......
叶军衣着朴素，开着普通的家庭用面包车，日常生活和一般的硅谷工程师无异。 其实，叶军是个硅谷资深创业玩家，属于“创业就像做玩具”......
miRNA是近年来发现的一种非编码的小分子单链RNA，一般长度约为22个核苷酸。从被发现命名、大规模挖掘、对靶基因进行鉴定和预测以来......
对高维度基因数据研究的一个重要目标就是识别和疾病的发生和发展有关的基因标记,其中十分有代表性的例子是微阵列数据的预后分析......
精准医疗，是将个体疾病的遗传学信息用于指导其诊断或治疗的医疗。精准医疗因人而异，针对基因下药，将带来医学史上新的革命，未来前景广......
在研究疾病几百年后,医学才发展到现在的诊断、治疗和科研水平.在本世纪70年代,研究还限于分析异常细胞生化改变和研究各种蛋白的......
科学可视化技术是进行生物数据挖掘的重要手段.本文综合介绍了主要的基因数据可视化技术:各种基因调控网、层次树显示、信息壁技术......
人类基因数据是破译人类遗传信息的重要科学数据。随着DNA测序技术的发展,人类基因数据量呈爆发式增长。研究和探讨人类基因数据资......
在后工业社会中，随着智能化个性化、人性化产品和服务，一步步在更多领域具备实现可能，市场上新的朝阳领域正在冉冉升起 经济下行的......
把主分量分析（PCA）方法和自组织特征映射网络（SOM）相结合，应用到基因数据聚类分析中。首先对基因数据集进行PCA分析，提取出少量的特征主......
基因数据越来越多 世界上没有两片完全相同的叶子，也没有两个完全相同的人，而背后基因是关键。简单来讲，基因数据有几个特点：一是基......
多序列比对是生物信息学中的基本问题。由于生物序列数据库的快速增长,即使优秀的串行算法已不能满足实际的需要。研究了Gusfield......
第一个消瘦基因 在发现了一系列肥胖基因之后，科学家又发现了苗条基因。苗条基因和肥胖基因有着刚好相反的效果，能让人体重超轻，甚......
本文提出了一种基于遗传算法的基因微阵列数据特征提取方法。首先对原始数据进行标准化，然后利用方差分析方法对数据进行降低维数处......
本文介绍了一种基于DSP和CPLD技术的ISA总线高精度基因数据AD采样、传输系统。具体描述了采样、传输系统的系统构成及各部分功能。......
针对海量基因数据，提出了分布式双向聚类算法，该算法是基于现有流行的MapReduce计算框架。实验结果表明，该算法具有很高的加速比，并且......
<正>经过欧盟议会长达4年的讨论,欧盟《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation,GDPR)在2018年5月25日生效。条例......
为保障用户免遭侵犯隐私的风险,提出了一种特别支持基因数据的可搜索加密方法.针对目前密文搜索方案大多数仅支持通过关键字进行搜......
10月22日，阿里巴巴携手英特尔、华大基因在深圳签署战略合作备忘录，宣布启动共建中国乃至亚太地区首个定位精准医疗应用云平台。这是......
结构关系模式挖掘是数据挖掘领域一个全新的分支，它包括并发关系模式挖掘、互斥关系模式挖掘、重复关系模式挖掘及有序关系模式挖掘......
随着DNA双螺旋结构的发现,基因组研究开始进行,中心法则也成为了研究生命科学的核心。这对近年来分子生物学及检测技术的迅猛发展......
介绍数据安全相关法案以及现有的基因数据安全算法,阐述国内外基因数据安全使用与共享模式,分析基因医疗数据安全存在的问题并提出......
随着下一代、第三代等测序技术的快速发展,DNA等生物序列数据快速增长.如何高效地处理这些大数据是目前所面临的一个挑战.研究发现......
肿瘤是世界上严重的致死因素之一,危及人类生命健康。而在女性死亡因素之中,乳腺癌位居前列。治愈乳腺癌的关键点在于疾病的早期诊......
护理学大数据时代对护理学发展具有助力作用,有助于解决现阶段护理工作中存在的问题,提升护理科研、精准护理以及循证护理质量,为......
基因存储着生命从孕育到凋零的全部信息,研究这些基因数据意义重大。但由于类型复杂,并且数据量大,研究基因数据具有一定的难度。......
随着二代测序技术的快速发展,数据量不断累积,肿瘤学家的目光逐渐由多物种测序转移至高通量测序数据的分析和比对。基因数据分析方......
目的探讨LASSO方法用于高维度、强相关、小样本的生存资料分析。方法介绍LASSO的基本原理及方法步骤,分别拟合Van’tVeer等的乳腺......
阿尔茨海默病一种最常见的痴呆病，估计目前国内患有该病的人数达到900万。但是目前治疗该病并没有有效的药物，仅仅是缓解病情的发展，......
目的：基因表达数据存在着高维度、强相关以及小样本的特点,不满足经典的统计方法的要求。因此用传统的Cox比例风险模型进行基因数据......
斯坦福大学的生物信息学专家阿图尔·巴特(Atul Butte)在今年对谷歌的这一计划进行了详细了解之后,就表示“这就像是传统旅行社在......
文章在分析两种基因数据分析技术的基础上，提出一种基于K－S检验与Relief特征选择算法相结合的基因识别方法。首先采用K-S检验选择出......
在生物科研领域,基因组测序是科学探索的重要手段.但由于基因组测序价格高、数据体量大,使不同研究机构之间难以共享.新兴的区块链......
为处理癌症多分类问题,已经提出了多类支持向量机递归特征消除（MSVM-RFE）方法,但该方法考虑的是所有子分类器的权重融合,忽略了各子......
