XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPython3
FAIRSCAPE：面向生物医学研究的不断发展的人工智能准备框架
结果：FAIRSCAPE 框架生成、打包和集成关键的预模型 XAI 描述元数据，包括深度来源图和数据字典，以及对上传数据、软件和计算的功能验证，特别参考生物医学数据集。它提供数据集的道德和语义特征以及许可和可用性信息，并与 NIH 推荐的通用存储库无缝集成。该服务器符合云标准，并以 Python3 实现。Python3 中的客户端软件可以从命令行或直接作为 Python 函数调用。我们提供 REST API 和基于 JavaScript 的 GUI 客户端。
AI带有Python课程课程| codeproAI带有Python课程课程| codepro
1。Python和AI概念简介2。用Python3。深度学习和神经网络4。AI项目发展与道德5。高级AI主题和趋势6。自然语言处理（NLP）7。计算机视觉8。强化学习9。使用AI10。医疗保健中的AI11。AI在财务12中。自治系统中的AI 13。可解释的AI和模型可解释性14。未来的指示和顶峰项目
REDInet：基于 TCN 的 A-to-I RNA 编辑检测分类器，利用数百万个已知事件
和 WGS 数据中存在 A-to-G 证据或所有样本中均无 A-to-G 证据的位点被标记为阳性。相反，在 WT、SI 和 WGS 数据中存在 A-to-G 证据或所有样本中均无 A-to-G 证据的位点被标记为阴性。RNAseq 的最小深度为 50，WGS 的最小深度为 10。如果每个 A-to-G 变化至少有 3 个 G 支持或显示替换率 > = 1%，则将其视为阳性和阴性候选者。最终使用 REDItools [12, 19] 包中兼容 python3 的 AnnotateTable.py 脚本版本对阳性和阴性候选者进行注释。重复性位点
与Heteroskedastic的事件的机器学习...
门fisher是主要在Python3中写的软件包，可用于创建，分析和可视化系统基因组数据集，这些数据集由真核生物构成蛋白质序列。与许多现有的phyLogenomic管道不同，门fisher具有240个蛋白质编码基因的手动策划数据库，这是从304个真核生物分类群采样的先前系统发育数据集的子集。软件包还可以利用用户创建的真核蛋白数据库，这可能更适合浅层进化问题。门fofisher还配备了一套公用事业，以帮助进行常规分析，例如基于数据集的占用/完整性的替代遗传代码的预测，去除基因和/或分类单元，测试氨基酸组成的氨基酸组成异质性，序列之间的异质性和快速型号的依次，超级或快速的综合型，超级或快速抗衡的位置，超级抗体，超级抗体，超级超级脉络性，超级超级可超过型，超级依赖，超级超出型号，超级超级依次，超级超出型号，超级超级超出型号，超级依赖性，超级超出型号，超级超级可超过量的超级量。由随机重采样基因创建，并从核苷酸序列创建超髓质。©2024 Wiley Wendericals LLC。
lovis4u：比较基因组学的基因座可视化工具
可用性和实现：Lovis4U在Python3中实现，并在Linux和MacOS上运行。命令行接口涵盖了最实际的用例，而提供的Python API允许在Python程序中使用，集成到外部工具中以及其他自定义。源代码可在github页面上获得：github.com/art- egorov/lovis4u。详细的文档，其中包括示例驱动指南，可以从软件主页上获得：art-egorov.github.io/lovis4u。简介微生物基因组数据库的指数增长已解锁了许多比较基因组分析的机会（1）。各种任务，例如对基因邻域保护的分析（2,3），功能短ORF（4,5）的注释以及基因组变异性热点（6-8）的研究通常需要可视化多个基因组基因局基因局基因局基因局基因局基因局。为此目的开发了几种软件工具。这些子集具有图形用户界面（GUI），例如Artemis比较工具（9），EasyFig（10），Genespy（11）和Geneious Prime（Geneious.com）。另一个类别包括基于Web的应用程序，例如基因图形（12）。此外，还有库，例如r套件genoplotr（13）和gggenes（14），以及python包装Genomediagram（15）。一些工具集成了多种方法，创建混合解决方案。例如，GenView是一种与交互式Web应用程序（16）相结合的Python管道（16），Clinker＆ClusterMap.js（17）是一种流行的工具，具有命令行界面和可以生成矢量图形的交互式Web应用程序。尽管这些工具中的许多工具都通过GUIS或Web应用程序具有交互性，但缺乏适用用户友好的命令行工具