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OMIA人工智能建模
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质谱知识学习资源
/index.html质谱知识学习资源两个重要专栏分别是Milestones timeline和Collective articles两个专栏。Milestones timeline专栏里面包含了从
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多组学联合分析之:蛋白质组学和代谢组学帮助新冠重症患者分类
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基于机器学习算法的多组学疾病诊断/肿瘤预后预测模型
基于机器学习算法的多组学疾病诊断/肿瘤预后预测模型1 分析目的构建合适的机器学习模型,对样本是否为疾病样本进行预测,或预测肿瘤病人的预后信息(1/3/5年生存率)2 数据来源基因表达谱、拷贝数变异
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蛋白质二级结构测定
复杂的统计方法对单个残基形成的二级结构进行预测,同时对其周围氨基酸残基形成二级结构的倾向性进行分析;第三代测定方法主要特点是采用更为先进的机器学习方法(如神经元网络),将多序列比对的信息作为神经元网络
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蛋白质的二级结构测定
残基形成的二级结构进行预测,同时对其周围氨基酸残基形成二级结构的倾向性进行分析,代表性的方法如GORIII;第三代测定方法主要特点是采用更为先进的机器学习方法(如神经元网络),将多序列比对的信息作为
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学习记忆实验
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小鼠学习记忆实验
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青莲百奥蛋白质组学样本前处理智能机器人
Q: 每天都有做不完的实验,结果还是差强人意,世界那么大,我也想去看看,怎么办?A: MagicOmics-AP-96自主研发蛋白质组学全流程自动化样本前处理智能机器人,高同时处理96例样品,将传统
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青莲百奥蛋白质组学样本前处理智能机器人
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2023仪器产业营收超1万亿,这些仪器公司增长显著
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经费275万元!中国科协2024年度科技期刊项目(第一批)启动申报
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天津发布推动大规模设备更新和消费品以旧换新实施方案
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