基因组

【AI大模型：前沿】43、Mamba架构深度解析：为什么它是Transformer最强挑战者？

但随着序列长度需求的增长（如128K长文本处理、基因组学超长序列分析），其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。

无心水·2025-07-29 05:05

古四倍体多年生生物质作物芒草的基因组生物学

我们报道了一个染色体级别组装的古四倍体芒草基因组，为芒属植物与相关的二倍体高粱和复杂多倍体甘蔗的链接提供了一个资源。

Bioture·2025-07-29 02:11

逆转录：遗传密码的逆向流动与现代生物学的划时代意义

该过程突破了传统中心法则对遗传物质传递方向的限定，成为基因工程技术体系中获取目的基因的核心策略：通过分离特定mRNA并逆转录生成互补DNA（cDNA），实现了从转录本到遗传蓝图的精准追溯，为功能基因组学研究和遗传操

优宁维生物·2025-07-22 13:34

AI推演人类进化：计算人类学与基因仿真的融合革命

本文通过多智能体仿真、古基因组重建与文化演化建模三大技术支柱，揭示AI如何推演人类从南方古猿到智人的百万年征程，并预测未来千年的进化轨迹。一、进化动力学的基础模型1.1扩展的哈迪-温

·2025-07-22 01:36

医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（上）

然而，医疗数据具有极度的异构性（包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组JSON/图结构、传感器时序等），传统数据架构难以高效整合。

Allen_Lyb·2025-07-20 16:46

Python 生物信息学秘籍第三版（四）

机器学习在该领域有着无数的应用，最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析（PCA）通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展，还有许多其他潜在的应

绝不原创的飞龙·2025-07-20 14:30

医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（下）

Multi-modalDataFusionDB）医院引入一款支持图、向量、表、流的融合数据库（如OracleADW、Milvus+PostgreSQL、或某国产平台），完成了以下集成：数据类型来源系统格式/模型示例内容基因组数据

Allen_Lyb·2025-07-20 09:24

【杂谈】- AlphaGenome：解锁基因组奥秘的强大AI引擎

AlphaGenome：解锁基因组奥秘的强大AI引擎文章目录AlphaGenome：解锁基因组奥秘的强大AI引擎1、解读遗传指令的挑战2、理解AlphaGenome3、突破背后的科学4、性能基准5、实际应用和研究影响

视觉与物联智能·2025-07-05 21:34

科学的第五范式：人工智能如何重塑发现之疆

从基于经验的第一范式（描述自然现象），到以理论推演为核心的第二范式（牛顿定律、麦克斯韦方程），再到以计算机模拟为标志的第三范式（气候模型、分子动力学），直至以大数据挖掘为驱动的第四范式（基因组学、高能物理

田园Coder·2025-07-05 16:58

DeepMind 发布 AlphaGenome，1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测

该模型建立在DeepMind此前的基因组模型Enforme

·2025-07-02 18:45

继 Evo 2 之后，Arc Institute 发布首个虚拟细胞模型 STATE，训练数据涉及 70 种不同细胞系

尽管这些细胞在功能和形态上差异巨大，但它们几乎都拥有相同的基因组。细胞的独特性并非来自DNA序列本身的差异，而是源于它们如何调控和使用相同的基因信息。

·2025-06-30 16:33

AI助力基因数据分析：用Python玩转生命密码的秘密

基因组测序技术让我们能够获取人体细胞内数以百万计的DNA序列变异信息。但数据量巨大、

Echo_Wish·2025-06-28 07:28

“组学”的数据结构与概念

核心特征：全局性(Global)：目标是对该分子层面尽可能完整的覆盖（如全基因组、全转录组、全蛋白质组），而非单个分子。

不秃的卤蛋·2025-06-25 18:36

2025.06.20【pacbio】|PB甲基化分析结果的统计与可视化介绍

文章目录引言1.甲基化分析结果文件简介2.甲基化位点统计分析2.1统计不同类型修饰的数量和分布示例R代码：统计m6A/m4C位点数可视化：不同修饰类型的柱状图2.2甲基化比例分布2.3染色体/基因组分布

·2025-06-23 21:48

大模型在生物信息学中的应用前景

大模型在生物信息学中的应用前景关键词：大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景摘要：本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先，我们将介绍大模型的基础知识，包括其定义、特点和优势。

AI天才研究院·2025-06-21 13:11

linux bam文件格式,pysam - 多种格式基因组数据（sam/bam/vcf/bcf/cram/…）读写与处理模块（python）...

masaki叔还是这么可爱·2025-06-20 04:28

基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展

随着基因测序成本断崖式下降（单人类全基因组低于100）和CRISPR基因编辑技术成熟，全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。

知识产权13937636601·2025-06-14 08:11

向量数据库简介

在机器学习中，我们通常使用向量数据库来存储来自BERT或OpenAI等模型的嵌入文本数据；图像数据（来自CNN或CLIP的嵌入）以及音频/视频/基因组数据。

Morpheon·2025-06-12 23:16

PostgreSQL 在生物信息学中的应用

1.多类型数据存储基因组数据：存储DNA/RNA序列、基因注释（如GTF/GFF文件）、变异数据（VCF格式）等。例：将基因组序

belldeep·2025-06-05 23:46

靶向捕获探针设计软件包

问题描述问题：目前正在自学靶向捕获测序中的探针设计需要探针设计的软件包，目前我查到的资料设计流程包括：1.根据基因组文件构建索引。2.输入目标区域的bed文件；3.

bug菌¹·2025-05-31 07:24

机器学习在代谢组学、蛋白质组学、微生物组学、基因组学研究中的应用

如果您在从事生物医学方面的研究并且有发顶刊的想法下面这篇内容会给你思路和方法四大专题内容专题一：机器学习在蛋白质组学实践应用专题线上培训专题二：机器学习在代谢组学实践应用专题线上培训专题三：深度学习在基因组学实践应用专题线上培训专题四

MR_WCJ·2025-05-27 23:38

【AI模型学习】ESM2

2.2.2讲解2.2结构预测3.任务类型总结1.蛋白质结构预测（ESMfold）2.特征嵌入提取（esm-extract）3.零镜头变体预测（ESM-1v/ESM-2）4.逆向折叠（ESM-IF1）5.宏基因组图谱数据

千233·2025-05-22 23:44

Nature | 基因密码中的远古回响：东南亚人群基因组揭示人类演化新篇章

然而，当前的人类基因组数据库中，MSEA人群的代表性严重不足。近日，中国科学院昆明动物研究所联合东南亚多国科研机构在东南亚人群基因组研究领域取得里程碑式突破。

阔跃生物·2025-05-22 06:57

三维基因组：diffHic 差异分析

diffHicdiffHic是一款R包，几乎包含了Hi-C数据分析的全部流程。它从对原始数据（.fastq格式）进行比对开始，接着进行过滤、分箱、标准化，然后运用HiCCUPS方法来识别loop，利用directionalityindex来识别拓扑关联域（TADs），并且基于edgeR的统计框架开展差异分析。diffHic的比对过程是通过一个Python脚本实现的，该脚本需要借助Bowtie2，并

·2025-05-21 15:50

David Baker 团队最新研究，利用蛋白质序列生成模型实现重叠基因设计，成功率极高

1977年，英国生物化学家弗雷德里克·桑格（FrederickSanger）在解析ΦX174噬菌体基因组时，首次发现了一个颠覆认知的现象：这个仅5.4kb的DNA分子编码的蛋白质总长度，远超其物理容量限制

·2025-05-19 15:11

TCGA 数据分析实战 —— 突变及拷贝数分析

TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析文章目录TCGA数据分析实战——突变及拷贝数分析前言基因组分析数据预处理识别recurrentCNVrecurrentCNV基因注释基因组变异可视化OncoPrintcircosplot

名本无名·2025-05-16 07:14

讲解人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

医疗诊断：人工智能技术可以帮助医生进行影像诊断和基因组学分析，提高疾病诊断的准确性和效率。人工智能助手：如智能音箱、智能助手等，可

qq_33421488·2025-05-12 13:41

TWAS——Transcriptome-wide Association Study

它通过对全基因组的基因表达数据进行统计分析，以识别与特定疾病或表型相关的基因表达变异。这种方法可以帮助科学家们理解疾病的遗传基础，并发现潜在的治疗靶点。

m1chiru·2025-05-11 19:36

比对质量得分（MAPQ）的意义，为什么需要过滤低质量的比对reads，以及如何使用工具（如SAMtools）进行这类操作

**比对质量得分（MAPQ）的意义****MAPQ**（MappingQualityScore）是指在测序数据比对到参考基因组时，每个read的比对质量得分。

请你喝好果汁641·2025-05-11 18:33

AI服务器通常会运用在哪些场景当中？

AI服务器可以运用在医疗教育当中，用于医学图像分析和基因组学研究等场景中，能够帮助其加速医学研究的速度，并且可以提高医学诊断的准确性，对国家医学领域发

wanhengidc·2025-05-10 09:56

人工智能与生命科学的深度融合：破解生物医学难题，引领未来科技革命

从药物研发到疾病预测，从个性化医疗到基因组学，AI的深度融入不仅加速了生物医学的进步，还在多个领域打破了传统科学研究的局限，开创了新的医学前沿。

跨界科技汇·2025-05-08 16:57

【单倍型理解及计算系列之二】单倍型基本概念以及其与遗传定位中Bin的定义区别

但bin是人为划分的，如以固定SNP数量/固定长度设置，将基因组分成连续的区间，用于简化分析等。如果依赖LD结构，这时候与单倍型有交集。

梦仔生信进阶·2025-05-08 04:44

Newcpgreport：CpG岛甲基化差异分析

在人类基因组中，约60%的基因启动子区域都蕴藏着特殊的DNA序列——CpG岛。

简说基因-专业生信合作伙伴·2025-05-03 22:26

AIGC赋能智慧医疗：从影像诊断到个性化治疗的革命性突破

1.1医疗场景技术挑战医疗环节行业痛点AIGC解决方案影像诊断人工阅片效率低多模态病灶分割与分级系统病历管理结构化程度低语音转文本+智能编码药物研发周期长成本高分子生成与虚拟筛选个性化治疗方案标准化不足基因组学

VI8664956I26·2025-05-02 10:22

生物医学工程导论：学习笔记（四）

研究内容基因组

Zodornus·2025-04-21 18:15

个性化禁忌预警系统的构建与实现路径（2025版）

一、技术框架与核心逻辑个性化禁忌预警系统通过整合基因组数据、代谢组学和药物相互作用模型，构建动态风险评估体系。以"甘草-甘遂"配伍为例，其技术实现路径如下：

百态老人·2025-04-21 11:10

生信小白记录4-宏基因组上游分析流程记录和常用工具说明

宏基因组上游分析是研究复杂微生物群落基因组的关键步骤，根据是否有参考基因组，可分为有参分析和无参分析。

giraffb·2025-04-21 03:22

探索人工智能在医疗诊断中的前沿应用：深度学习助力精准医疗

实时诊断与远程医疗的潜力5.个性化医疗的推动二、深度学习在医学影像识别中的应用1.肿瘤检测与分类2.眼科疾病筛查3.病变识别4.脑部疾病诊断5.骨折检测与评估6.多模态影像融合分析7.自动化报告生成三、深度学习在基因组学中的应用

Thanks_ks·2025-04-20 18:21

高光谱相机：温室盆栽高通量植物表型光谱成像研究

此外，基因测序技术的快速发展（如全基因组关联分析GWAS）远超表型数据的获取能力，形成“基因型-表型数据鸿沟”，限制了作物育种的精准性。

中达瑞和-高光谱·多光谱·2025-04-18 19:15

染色体可视化工具-生信工具40

1.MG2C_v2.1MG2C(MapGenetoChromosome)是一个基因组数据可视化工具，主要用于将基因、标记、QTL等功能性元素映射到染色体上。

让学习成为一种生活方式·2025-04-18 11:51

matlab在生物学中的应用,MATLAB在生物信息学分析中的应用.doc

MATLAB在生物信息学分析中的应用MATLAB在生物序列信息分析中的应用生物技术(生物制药方向09)杨清松0909501162摘要：MATLAB生物信息工具箱为广大用户提供了一个用于基因组和蛋白质组分析的综合环境

weixin_39599097·2025-04-18 06:17

用Python实现生信分析——隐马尔可夫模型（HMM）在生物信息学中的应用详解

在生物信息学中，隐马尔可夫模型（HMM）被广泛应用于基因组注释、蛋白质结构预测、基因预测等领域。以下是针对生物信息学应用的详细讲解，包括案例、Python实现、运行结果和分析。

写代码的M教授·2025-04-18 06:45

生物信息学技能树（Bioinformatics）与学习路径

对基因组结构、蛋白质功能及其相互作用有基本理解。2.编程能力掌握至少一种脚本语言（如Python或Perl），用于数据处理和自动化任务3。学习R语言进行数据分析和可视化。3.统计学与

lisw05·2025-04-18 06:45

全基因组测序（WGS）实验和分析流程

1.实验准备准备样本和实验材料，样本一般为DNA提取物，通常从血液、组织或细胞中提取。实验准备包括质控检查、DNA文库构建和测序芯片准备等。2.DNA文库构建将样本的DNA片段转化为适合测序的文库。这通常包括以下步骤：（1）DNA片段化：将长的DNA片段切割成较短的片段，通常为几百到几千碱基对；（2）末端修复：修复DNA片段的末端，使其适合连接测序适配体；（3）接头连接：将测序接头连接到DNA片段

生信与基因组学·2025-04-15 19:51

二代和三代测序数据的生殖系变异分析最佳实践综述

然而，快速的技术创新已将我们带入了测序的第三个时代，长读长技术使得对非常隐蔽的基因组区域进行测序成为可能。通过SGS或三代测序（TGS）分析生殖系变异是人类遗传学和分子医学的一个关键领域。