- 网关：网关实质上是一个网络通向其他网络的IP地址。比如有网络A和网络B，网络A的IP地址范围为“192.168.1.1~192. 168.1.254”，子网掩码为255.255.255.0；网络B的IP地址范围为“192.168.2.1~192.168.2.254”，子网掩码为255.255.255.0。在没有路由器的情况下，两个网络之间是不能进行TCP/IP通信... 网关：网关实质上是一个网络通向其他网络的IP地址。比如有网络A和网络B，网络A的IP地址范围为“192.168.1.1~192. 168.1.254”，子网掩码为255.255.255.0；网络B的IP地址范围为“192.168.2.1~192.168.2.254”，子网掩码为255.255.255.0。在没有路由器的情况下，两个网络之间是不能进行TCP/IP通信...
- 本文目录 前言基本用法实现原理 前言 在前面实践组件的开发中，我们做了一个登录的界面，里面有一个组件Hero，不知道大家是否记得？当时没有展开来说，是因为它属于动画的内容，本文就要重点讲解Hero动画。 做过Java开发Android的程序员应该都清楚，Shared Element Transition可以让Activity或Fragment做出流... 本文目录 前言基本用法实现原理 前言 在前面实践组件的开发中，我们做了一个登录的界面，里面有一个组件Hero，不知道大家是否记得？当时没有展开来说，是因为它属于动画的内容，本文就要重点讲解Hero动画。 做过Java开发Android的程序员应该都清楚，Shared Element Transition可以让Activity或Fragment做出流...
- 本文目录 前言路由栈的详解pushReplancementNamed方法popAndPushNamed方法pushNamedAndRemoveUntil方法popUntil方法 前言 在前面，我们介绍了动态路由，静态路由以及路由的传参，博主也提到过“路由栈”的基本概念。但在实际项目中，路由的控制方法并不仅仅只有这些，这是因为实际情况更加的复杂多变，所... 本文目录 前言路由栈的详解pushReplancementNamed方法popAndPushNamed方法pushNamedAndRemoveUntil方法popUntil方法 前言 在前面，我们介绍了动态路由，静态路由以及路由的传参，博主也提到过“路由栈”的基本概念。但在实际项目中，路由的控制方法并不仅仅只有这些，这是因为实际情况更加的复杂多变，所...
- 1、介绍netmask netmaks可以在 IP范围、子网掩码、cidr、cisco等格式中互相转换，并且提供了IP地址的点分十进制、16进制、8进制、2进制之间的互相转换！ 2、安装netmask sudo apt-ge... 1、介绍netmask netmaks可以在 IP范围、子网掩码、cidr、cisco等格式中互相转换，并且提供了IP地址的点分十进制、16进制、8进制、2进制之间的互相转换！ 2、安装netmask sudo apt-ge...
- 1. 背景 DNA/RNA测序的最新进展实现了通过“精确”定位个性化疾病模块来快速识别新靶标并重新利用已批准的药物治疗异质性疾病。基因组学时代，药物开发已成为高度集成的系统性问题，互补多组学与计算方法成为新的研究范式，由于基因组学和系统生物学最新技术和计算方式的进步，使得利用导致人类疾病的癌症类型特异性机制来识别新靶向药物与治疗药物成为可能。... 1. 背景 DNA/RNA测序的最新进展实现了通过“精确”定位个性化疾病模块来快速识别新靶标并重新利用已批准的药物治疗异质性疾病。基因组学时代，药物开发已成为高度集成的系统性问题，互补多组学与计算方法成为新的研究范式，由于基因组学和系统生物学最新技术和计算方式的进步，使得利用导致人类疾病的癌症类型特异性机制来识别新靶向药物与治疗药物成为可能。...
- 1. 研究背景 RNA与蛋白质之间的相互作用在转录后的调节中起重大作用，因此需对RNA-蛋白质（RBP）之间的结合进行预测，但是实验手段的应用难以广泛开展。结构生物学实验只能检测某一个特定RNA与蛋白间的相互作用，而不能提供统计意义上的结合偏好的信息。而assay的方法可以提供结合的亲和力，但是没有办法抓住具体的结构上的结合构象的差异和细... 1. 研究背景 RNA与蛋白质之间的相互作用在转录后的调节中起重大作用，因此需对RNA-蛋白质（RBP）之间的结合进行预测，但是实验手段的应用难以广泛开展。结构生物学实验只能检测某一个特定RNA与蛋白间的相互作用，而不能提供统计意义上的结合偏好的信息。而assay的方法可以提供结合的亲和力，但是没有办法抓住具体的结构上的结合构象的差异和细...
- 本期介绍2019年3月发表在Nature Communications的研究工作，该工作由哈佛医学院、东北大学和Dana-Farber癌症研究所等机构的研究人员完成。药物组合能够增加治疗功效和降低毒性，在治疗多种复杂疾病中起重要作用。然而，识别和验证有效组合的能力受到药物组合爆炸增长的限制，由大量药物对和剂量组合驱动。本文提出了一种基于网络的... 本期介绍2019年3月发表在Nature Communications的研究工作，该工作由哈佛医学院、东北大学和Dana-Farber癌症研究所等机构的研究人员完成。药物组合能够增加治疗功效和降低毒性，在治疗多种复杂疾病中起重要作用。然而，识别和验证有效组合的能力受到药物组合爆炸增长的限制，由大量药物对和剂量组合驱动。本文提出了一种基于网络的...
- 今天给大家介绍2019年11月发表在Nature Genetics的论文“Activity-by-contact model of enhancer-promoter regulation from thousands of CRISPR perturbations”，该工作由剑桥大学-哈佛大学-麻省理工学院联合研究所的Fulco团队联合完成。本研... 今天给大家介绍2019年11月发表在Nature Genetics的论文“Activity-by-contact model of enhancer-promoter regulation from thousands of CRISPR perturbations”，该工作由剑桥大学-哈佛大学-麻省理工学院联合研究所的Fulco团队联合完成。本研...
- 2019年12月，洛桑联邦理工学院和瑞士生物信息研究所的研究者在nature methods上提出使用分子表面的化学和几何指纹，来预测蛋白质和其他分子间的相互作用。 1 介绍 蛋白质与其他生物分子之间的相互作用是大多数生物过程中蛋白质功能的基础。仅从结构预测这些相互作用仍然是结构生物学中最重要的挑战之一。许多程序通过利用蛋白质序列和结构中的进化特征有效... 2019年12月，洛桑联邦理工学院和瑞士生物信息研究所的研究者在nature methods上提出使用分子表面的化学和几何指纹，来预测蛋白质和其他分子间的相互作用。 1 介绍 蛋白质与其他生物分子之间的相互作用是大多数生物过程中蛋白质功能的基础。仅从结构预测这些相互作用仍然是结构生物学中最重要的挑战之一。许多程序通过利用蛋白质序列和结构中的进化特征有效...
- 今天给大家介绍的是2019年11月发表在Nature Communications的一篇文章，“A Bayesian machine learning approach for drug target identification using diverse data types“。药物靶标识别是药物开发的关键步骤。为了解决这个问题，作者开发了BA... 今天给大家介绍的是2019年11月发表在Nature Communications的一篇文章，“A Bayesian machine learning approach for drug target identification using diverse data types“。药物靶标识别是药物开发的关键步骤。为了解决这个问题，作者开发了BA...
- 工具简介 来自德国海德堡大学的Hamprecht团队开发了一款使用简便的开源交互式工具—ilastik。ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务，这对于在计算机专业知识方面有所欠缺而又想使用机器学习来做图像分析的用户来说是一个福音。（文末附ilastik下载链接） 研究背景 随着成像技术的... 工具简介 来自德国海德堡大学的Hamprecht团队开发了一款使用简便的开源交互式工具—ilastik。ilastik能够给用户提供良好的基于机器学习的生物信息图像分析服务，这对于在计算机专业知识方面有所欠缺而又想使用机器学习来做图像分析的用户来说是一个福音。（文末附ilastik下载链接） 研究背景 随着成像技术的...
- 2020年1月6日哈佛医学院Mohammed AlQuraishi和Peter K. Sorger研究团队合作在Nature methods上发表题Biophysical prediction of protein–peptide interactions and signaling networks using machine learning的研究成果。该研究利用机... 2020年1月6日哈佛医学院Mohammed AlQuraishi和Peter K. Sorger研究团队合作在Nature methods上发表题Biophysical prediction of protein–peptide interactions and signaling networks using machine learning的研究成果。该研究利用机...
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- 今天给大家介绍2019年12月发表在Nature Machine Intelligence的论文“Prediction of drug combination effects with a minimal set of experiments”，该工作由芬兰分子医学研究所（FIMM）的研究者完成。本研究建立机器学习模型，通过极少量的实验就可以对药物... 今天给大家介绍2019年12月发表在Nature Machine Intelligence的论文“Prediction of drug combination effects with a minimal set of experiments”，该工作由芬兰分子医学研究所（FIMM）的研究者完成。本研究建立机器学习模型，通过极少量的实验就可以对药物...
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