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搜索结果: 1-15 共查到生物信息学相关记录15条 . 查询时间(0.966 秒)
本发明公开了一种批量分析微卫星数据的生物信息学方法。本发明所提供的批量分析微卫星数据的生物信息学方法综合运用了检测微卫星无效等位位点的Cervus、MICROCHECKER软件,计算群体遗传结构的STRUCTURE分析和PCoA分析,以及结合Perl脚本语言编程等方法。实验证明,本发明所提供的批量分析微卫星数据的生物信息学方法全面而系统,去除无效等位位点的微卫星数据更加准确,整个批量处理过程只需...
2021年12月3日-5日,第六届中国计算机学会生物信息学会议在青岛召开。本次会议由中国计算机学会(CCF)主办,中国计算机学会生物信息学专委会和山东大学共同承办,青岛科技大学协办。中国计算机学会生物信息学会议旨在为从事生物信息学研究的专家学者、学生提供一个学术交流平台,促进我国生物信息学领域的学术交流与合作研究。本次会议共有2组主会场报告和6组分会场报告,其中特邀报告7个、邀请报告19个、会上交...
吉林大学人工智能学院李向涛教授指导的2020级硕士研究生侯子龙同学的论文iDeepSubMito: Identification of protein sub-mitochondrial localization with deep learning近日被Briefings in Bioinformatics杂志接收。Briefings in Bioinformatic 是Oxford Acade...
2021年5月21—23日,中国人工智能学会生物信息学与智能信息处理2021年学术会议(BIIP2021)在武汉召开。本次会议由中国人工智能学会主办,华中农大信息学院、生物信息学与人工生命专业委员会承办,湖北省农业大数据工程技术研究中心协办,350名领域内专家学者参与交流。
为迎接即将到来的全国第五个科技工作者日,庆祝中国人工智能学会40周年。2021年5月21日至23日,生物信息学与智能信息处理2021年学术会议(BIIP2021)在武汉召开。该会议由中国人工智能学会主办,CAAI生物信息学与人工生命专委会、华中农业大学信息学院共同承办,350名专家学者参会并进行学术交流。
为了进一步繁荣我省的生物信息学研究,经理事会研究决定,浙江省生物信息学学会第四届学术年会暨多组学大数据专题研讨会拟于2016年10月14-16日在湖州召开。
2011年11月3日至5日,中国科学院长春光学精密机械与物理研究所期刊编辑部派代表参加了在苏州召开的第二届国际生物电子与生物信息学会议International Symposium on Bioelectronics and Bioinformatics (ISBB2011),该领域多位国际知名科学家参会并做邀请报告。会议的主题之一是长春光机所与Nature出版集团合作出版的英文新刊的投稿范围,编...
随着脑疾病相关的各种大规模生物学数据的产生,生物信息学的研究方法与策略正开始深入到脑疾病研究的各个层面,并取得了很多振奋人心的科研成果;同时,不断涌现的各种脑疾病全基因组数据也从生物信息学计算理论与方法层面上对信息科学以及系统科学提出了巨大的挑战。本文分别从基因组、转录组及蛋白质组、表型组以及交互作用组等不同层次总结阐述生物信息学在脑疾病研究中的具体应用。
生物信息学是结合了信息科学和生命科学的一门交叉学科,兴起于人类基因组计划.随着人类基因组计划的完成与深入,生物信息的研究工作由原来的计算生物学时代进入后基因组时代,后基因组时代中一个最重要的分支就是系统生物学.本文从信息科学的视角出发,详细论述了机器学习方法在计算生物学和系统生物学中的若干应用.
双序列比对算法是进行生物信息学研究的基础算法。在FPGA上实现大规模脉动式阵列对双序列比对算法进行加速能够大幅度提高比对的效率。然而现有的设计方法在比对序列长度较短的情况下,处理单元利用率很低;在序列的长度较大时,需要占用大量的片内存储资源。通过将两条序列同时送入阵列进行比对减少比对时间。将比对数据送入外部存储器,优化比对过程中的数据存储调度,有效降低了对片内存储器的需求。以Smith-Water...
采用智能方法力求生物信息学中的急待解决的问题,完成了工作:提出了一种基因芯片杂交反应的自动识别方法;设计了基因芯片微点阵仪控制系统,提出了点阵路径的优化算法,实现自动生成点阵最优路径,提高了点阵仪工作速度;提出了有针对性的联机分析处理实现方案,被视为OLAP技术在生物信息学中的成功探索;对氨基酸序列的聚类问题,提出了基于中心方K法的解决方案。是将数据挖掘应用于生物信息学方面的一次有益探索。在基因芯...
阐述了生物信息学研究中重要的数据库及其应用,并对其发展进行了展望.
2006中国科学院智能计算与生物信息学学术研讨会于2006年11月12日到14日举办,是在中国科学院的领导下,由中科院合肥智能机械研究所、中国科技大学生命科学院和自动化系承办的一次团结国内外在生物信息学、计算生物学、智能计算及其相关领域优秀科研人员的一次学术高峰会议,届时还将邀请国内外相关领域著名专家学者作综述或专题报告。
分析了机器学习技术的内容,介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术,同时探索了机器学习技术对生物信息挖掘应用的途径.这些方法有助于加速生物分子结构预测、基因发现、基因组学和蛋白组学等方面研究的进展.

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