基因组云计算开发者大会
人工智能如何改变基因组学?
AI 和加速计算正在为基因组测序流程开辟新的可能性。 全基因组测序领域的进步已经点燃了数字生物学的革命。 随着新一代高通量测序成本的下降,
2023-04-05 00:25:03
北鲲云超算平台对于基因组学研究能够提供哪些帮助?
随着众多生物基因组测序项目的完成,生物学数据正在加速度增长。从高通量/多组学,到单分子/单细胞;从多倍体/单倍型到宏基因组/环境基因组;从精准医
2021-11-15 14:24:21
开源软件关键开发者类型及协作网络鲁棒性综述
文中以开源软件Δ gularis项目为例,探究关键开发者类型和协作网络鲁棒性。通过抽取代码修订关系构建开发者协作网络,分析网络的结构和功能。综合开发者
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佚名
2021-04-23 11:09:58
基于计算分析的高可用弹性宏基因组学计算平台
复杂度测序数据,让研究人员在处理过程中面临诸多困难面,大规模测序数据的分析消耗资源,如硬件资源、时间成本等;另一方面,计算分析过程中必然涉及到的大量宏基因组学
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佚名
2021-04-19 10:54:15
基于树状结构Parzen估计方法的超参数优化方法
宏基因组序列组装在计算和内存上面临着巨大挑战。 Sparc( Spark Reads Clustering)是基于 Apache Spark的宏基因组
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佚名
2021-04-13 14:42:42
全基因组测序的优势 精选资料分享
全基因组测序的优势目前,随着高通量测序技术快速发展、测序成本的进一步降低以及组装方法的不断完善,全基因组测序研究主要包括3个方面。第一种为不参考任何现有序列从头组装测序,是对未知
全基因组数据CNV分析简介 精选资料分享
除了利用aCGH和snp芯片来检测CNV之外,也可以通过NGS数据来分析CNV, 比如全基因组和全外显子测序。针对全基因组CNV的检测,还针对开发
换一换
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