Sumyee Blog

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pFind导出文件数据处理

简单实用的蛋白质组学数据处理脚本

提取OX或者OS import pandas as pd import requests import re files = { "Archaea": "annotated_Archaea.xlsx", "Bacteria": "annotated_Bacteria.xlsx", "Fungi": "annotated_Fungi.xlsx" } for gro...

pFind结果解读

pFind处理阿塔卡马沙漠蛋白质样本报告解读

以细菌搜索结果为例:),目前只有这个结果还比较拿得出手 实验参数设置 参数 说明 NoEnzyme U _ C 非酶切方式,允许肽段在任意位置断裂,U和C为可能的断裂残基(非标准酶切位点)。 MS/MS Tolerance 20 ppm...

pFind使用记录

pFind处理阿塔卡马沙漠蛋白质样本质谱数据

数据格式 数据来源:中科新生命,极微量蛋白质组学 从文件夹中的文件扩展名和结构来看,可以初步判断这是Bruker timsTOF 系列质谱仪采集的数据,具体可能是 timsTOF Pro 或 timsTOF fleX 平台。 依据 tdf 和 .tdf_bin 文件:这是 Bruker timsTOF 系列专属的 TIMS(Trapped Ion Mobility Spec...

Metagenomic data analysis code

宏基因组生信方法以及代码记录

Metagenomics Basic Data Processing Code Manual link catalogue Data Acquisition (prefetch) Quality Control (fastqc) Adapter Removal and Contaminant Filtering (cuta...

RepVGG+CSRA

记录论文中提到的repvgg_b0与csra模块结合方法

论文链接:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37795420/ 第一篇文章啊,现在看看有瑕疵,也是我的进步… 这里记录一下组合方法,防止以后需要复盘(虽然这也是忘记后再想出来的)。 RepVGG完整代码 import torch.nn as nn import numpy as np import torch import copy from se_b...

立体匹配系列笔记

标号1-2

1、【关于立体视觉的一切】Deep Depth Completion 基于深度学习的深度图补全 (该系列不记录,打工时没精力写……) https://zhuanlan.zhihu.com/p/44801508?utm_campaign=&utm_medium=social&utm_oi=678336375149957120&utm_psn=161912858...

细菌学篇(形态与培养)

微生物学710考纲内容归纳


深度学习授课记录1

2022人工智能竞赛软件组深度学习代码讲解

本节介绍代码结构 库的安装跳过不介绍:) from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import torch import torch.nn as nn import os from PIL import Image 这是个好习惯,比赛...

深度学习授课记录3

2022人工智能竞赛软件组深度学习训练过程讲解

本节介绍深度学习网络模型的训练过程 22年人工智能赛题只要求输出loss,所以没有输出训练时每次epoch准确率,这个还是要有吧,假设训练集和验证集的acc输出的话,是可以很好地判断模型是否拟合,比赛并不要求这一点。 但是这个我觉得还是很有必要提醒一下,避免因为这个比赛导致了一些误区。 通常训练一个模型是需要划分成,训练集,验证集和测试集的。在测试集和验证集上训练,在测试集上测试,...

深度学习授课记录2

2022人工智能竞赛软件组深度学习网络讲解

本节介绍竞赛所写的网络结构 观察一下我对NET做了什么,加了很多个print,.shape的用法自己去搜,我只会和你说.shape方法就是输出tensor的shape,学会这样,方便调整你的网络。 class NET(nn.Module): def __init__(self, len): super(NET, self).__init__() ...