DNA-Sequence-Machine-learning:了解DNA结构以及如何使用机器学习处理DNA序列数据

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文件名称：DNA-Sequence-Machine-learning:了解DNA结构以及如何使用机器学习处理DNA序列数据
文件大小：1.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-27 21:41:11
machine-learning genome dna Python 使用机器学习进行DNA测序 双螺旋是DNA的正确化学表示。 但是脱氧核糖核酸是特别的。 它是由四种类型的氮碱基组成的核苷酸：腺嘌呤（A），胸腺嘧啶（T），鸟嘌呤（G）和胞嘧啶。 我们总是称它们为A，C，GandT。 基因组是生物体中DNA的完整集合。 所有生物物种都有一个基因组，但是它们的大小差异很大。 作为数据驱动的科学，基因组学广泛地利用机器学习来捕获数据中的依存关系并推断出新的生物学假设。 尽管如此，要从成倍增长的基因组数据量中提取新见解的能力需要更强大的机器学习模型。 通过有效利用大型数据集，深度学习已重构了计算机视觉和自然语言处理等领域。 它已成为许多基因组建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调控机制（如DNA接受性和剪接）的影响。 因此，在这里，我们将了解DNA结构以及如何使用机器学习来处理DNA序列数据。 前提条件： Biopython ：是python模块

【文件预览】：
DNA-Sequence-Machine-learning-master
----PX000098_PRESENTATION.jpeg(108KB)
----test.fasta(23KB)
----human_data.txt(5.29MB)
----Basics_dna_data_explore.py(3KB)
----dog_data.txt(1.59MB)
----example.fa(3KB)
----README.md(2KB)
----chimp_data.txt(3.11MB)
----DNA_sequence_classification.py(7KB)