MATLAB代码存储库-Nat-Commun-2018解耦共表达基因的正交核糖体动态分配

Matlab KPCA程序动态神经正交映射用于故障检测，可直接运行“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”获取图表1中的DPCA、DKPCA和DNOM结果。文件“Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”、 “KPCA.m”和“constructKernel.m”需放置同一目录下。Matlab版本为R2017b。未在其他版本测试过。为了GPU加速和快速计算，使用PyTorch开发了Python代码。在运行Python代码前，请安装所需库文件：“dnom.py”。详细信息参见跑步在Linux上：python3 dnom.py。

这篇文章讨论了物种之间共表达网络的比较分析，使用了名为“compare_PCMs.m”的Matlab管道脚本。输入数据来自Excel中的标准化基因表达样本表，每个表代表单个物种的数据集。测试数据集“expression_per_species_test.xlsx”是原始数据的子集。输出结果“ggc_（今日日期）.mat”包含多个结构化数据：成对相关矩阵（PCM）、每个数据集的表达相关性分析结果、比较监管相似性评分表等。

Matlab代码优化MSR基因组信号的多尺度表达（MSR）是基因组信号在不同空间尺度上的分段集合。利用显著倍数变化（SFC）分数对每个比例特定的细分进行信号富集或耗竭评分。MSR的创建包括两个主要组件，第三个组件为可选。为了检测MSR中相关但非冗余的段，计算修剪的多尺度分割证监会被创建。我们在Matlab的msr_example_script.m中描述了这些组件。此外，我们还提供了一个脚本，用于从ENCODE数据创建MSR，并为Unix和Windows提供Matlab编译器运行时，无需安装Matlab即可运行MSR应用程序。需要注意，根据数据大小和参数设置，计算MSR可能会消耗大量内存和CPU

介绍了基于自组织映射（SOM）神经网络的MATLAB代码，用于多智能体任务分配的方法。该方法由李昕在上海海事大学水下航行器与智能系统实验室开发。

生物信息学领域中，基因表达和基因对分析对于肿瘤研究至关重要。详述了如何利用C++编程语言进行基因对的两两配对，并计算在肿瘤和正常样本中出现反转配对的基因。我们讨论了C++在生物信息学中的应用、基因表达的原理以及基因对分析的具体方法。C++因其高效性和性能优势，在处理大规模基因数据时具有明显优势。基因表达和反转配对分析可以帮助识别出肿瘤相关的关键基因对，为后续的病理研究和药物靶点筛选提供重要线索。

提供针对MCM2018美赛的Matlab代码，包括Lasso算法、模拟退火算法等现代启发式算法。 重点算法： 统计理论的基础算法： Lasso、k-nn、FS、LAR、PCA、LDA、BIC、SVM 现代启发式算法： 模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法 参考： Trevor Hastie，《统计学习基础》 Jorge Nocedal，《数值优化》 Mehryar Mohri，《机器学习基础》 Ian Goodfellow，《深度学习》

磷循环基因数据库 (PCyCDB) PCyCDB 数据库包含 138 个基因家族和 10 个代谢过程，并添加了同源基因以降低假阳性率。 通过识别已知的模拟基因数据集和模拟细菌群落，优化了序列相似性搜索工具（例如 BLAST、USEARCH、DIAMOND）生成的比对结果的过滤标准（即同一性、匹配长度），以获得最佳准确性和进一步降低假阳性。

详细介绍了MATLAB中的动态缩放代码，作者包括Matthew Walker等人，在《实验生物学杂志》上发表。主脚本为Dynamic_Scaling.m，该代码模拟了自由落体动态缩放模型，用于估算物体的下沉速度。代码利用球体Cd（Re）关系和实验数据拟合样条曲线，预测3D打印放大模型的动力学行为，适用于模拟生物形态或重力作用下的颗粒。详细数据包括物体参数和流体性质，均以国际单位制（SI单位）表示。如需进一步了解或获取示例数据，请联系作者。

本研究利用 Illumina RNA SEQ 平台获取了 462 个淋巴母细胞系样本的基因表达数据，构建了包含 1000 个基因的表达谱。所有基因表达水平均基于基因编码 V12 注释，并以 RPKM 格式进行测量。