生物建模

Ode是一种生物建模DSL，用于描述由ODE、SDE和SSA React组成的空间同质数学生物模型。它由模块化建模语言和使用LLVM编译器框架的高性能仿真后端组成。这项工作是在牛津大学计算机科学系的计算生物学研究小组内进行的，研究软件工程实践在数学生物建模领域的应用，最初的重点是心脏电生理模型。也可以从本网站下载由这项工作产生的随附的D.Phil论文。多篇支持这项工作的论文已发表。

KroneckerBio：基于Kronecker积的系统生物学建模工具箱 KroneckerBio是一个MATLAB工具箱，用于使用Kronecker积构建和分析系统生物学模型。它提供了用于模型构造、仿真和分析的函数和工具。KroneckerBio可用于构建各种生物学模型，包括基因调控网络、代谢途径和信号通路。该工具箱具有以下特点： 模型构造： KroneckerBio提供了一组函数来构造Kronecker积模型，包括创建张量、构建网络和定义动力学方程。 仿真： 该工具箱包含各种仿真方法，例如直接积分、事件驱动的仿真和蒙特卡罗仿真。 分析： KroneckerBio提供了分析模型行为的工具，

WHO微生物分析系统提供数据统计、计算、图表功能，并支持数据导出至Excel。

生物芯片技术，特别是在生物领域的应用，是一种高度集成的科学技术，源自核酸分子杂交的基础。它包含高密度的生物信息分子，如寡核苷酸、基因片段、cDNA、蛋白质等，在固相支持介质上固定。生物芯片的核心特点是高通量、微型化和自动化，使得生命科学研究中的分析可以一次性完成。根据不同的载体材料和固定生物分子类型，生物芯片分为多种类型，如基因芯片和蛋白质芯片。生物芯片在医学、生物学、药物研发等领域广泛应用，推动了生命科学和医学的进步。

Python在包括Microsoft Windows、Mac OS X、Linux和UNIX在内的常用计算机操作系统上都可以使用。在Windows上，您通常需要下载和安装Python，因为它不是标准配置。在大多数新的Mac OS X、Linux和UNIX系统中，Python已经作为标准配置包含（实际上，一些Linux操作系统的部分是用Python编写的），尽管您应该检查您所拥有的Python版本：在命令行输入'python'可查看版本。您可以在本书末尾的参考部分或剑桥大学出版社网站：http://www.cambridge.org/pythonforbiology 查看Python在各种平台上

生物信号和生物医学图像处理第五章代码

满足视力受损人群的迫切需求 提供先进的视觉体验，超越传统疗法

BiSiDat 提供丰富的生物信号记录功能，支持心电图（ECG）、脑电图（EEG）和语音信号等。它还具备数据存储、数据挖掘和分析功能，涵盖心率变异性 (HRV)、QT 间期、RR 间期和 ST 段等指标。 该应用程序基于 Java 开发，可在各种设备上运行，并支持桌面或客户端-服务器两种运行模式。

TBtools 是一款生物信息学分析软件，其功能涵盖序列操作和基因表达数据分析。您可以使用 TBtools 进行序列批量提取、格式转换和存储，以及进行转录组数据的富集分析。

生物数据挖掘的技术资源，推荐你一定得看《生物数据挖掘》这篇文章。讲得挺透的，从聚类、分类算法到深度学习，都结合了具体的生物学场景，像基因表达、蛋白质交互这些，真的贴地气。聚类部分比较实用，像用来基因表达数据，还能识别疾病相关的基因群，这类方法在项目里经常用到。顺带一提，这里有个时间序列的聚类算法源码实现，结合着用效果更好。支持向量机（SVM）也讲得不错，不只是讲理论，还贴了多实战链接，像SVM 应用详解、Matlab 实战，如果你搞预测建模的，可以顺便看下。还有一点值得说，文中对神经网络的应用也提到了，像CNN做 DNA 序列识别，RNN基因表达时间序列，还有GAN模拟实验数据，都是蛮有意思的