- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏DrugOne
LinearDesign算法生物实验结果公布
mRNA疫苗研发：百度LinearDesign算法被验证实际有效性 从理论走向实践：百度LinearDesign算法生物实验关键指标超基准序列20倍 新冠疫情期间，mRNA疫苗以更高的安全性和有效性，以及更快的研发和生产速度被寄予厚望 百度研究院早在几年前就预见了计算生物学和生物信息学的重要性，更是在 2018 年便开展了 RNA 二级结构领域的研究。 基于在生物计算领域长期前瞻性的研究积累，百度研究院在疫情之初快速响应，在2020年4月成功推出LinearDesign mRNA序列优化算法。 近日，百度和行业领先的mRNA药物公司斯微生物联合，公布了mRNA疫苗序列设计算法LinearDesign的新冠病毒疫苗生物实验结果：在稳定性、蛋白质表达水平以及免疫原性等多个衡量疫苗的重要指标上，LinearDesign 百度LinearDesign算法设计的七条疫苗序列（A-G）以及基准序列（H）等相关信息 百度LinearDesign算法从理论层面和生物学实验层面得到有效性验证，为将AI应用于生命科学探索出一条实际可行的道路
67930发布于 2021-10-21 - 来自专栏生命科学
动物实验 | 模式生物——大鼠| MedChemExpress
多年来，老鼠已被用于许多实验研究，相比于小鼠，大鼠因其体型较大，容易操作 (如芯片植入)，生理学特征也易于观察，具有一定的适应性和攻击性，逐渐成为研究人类多种疾病的重要模式动物。 CMS 模型主要模拟抑郁症的快感缺乏症状，使用蔗糖偏好实验进行检测。 目前用于 1 型糖尿病的大鼠模型包括生物育种 (BB) 糖尿病易感大鼠，Komeda 易患糖尿病 (KDP) 大鼠和 IDDM (LEW.1AR1-iddm) 大鼠等[4]。 其它模型大鼠常被用作研究饮食对胆固醇和脂蛋白代谢的影响，是第一种用于营养学研究的实验模型。 科研之路漫漫其修远兮，而大鼠又会在实验室续写怎样的传奇呢？未来的无限可能掌握在大家手中哦！
51400编辑于 2023-03-28 - 来自专栏全栈程序员必看
Java实验三_生物总结必修三
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 JAVA第五周作业 Java实验报告三 第一题 1.已知字符串："this is a test of java".按要求执行以下操作：（要求源代码、结果截图 实验代码 （1）统计该字符串中字母s出现的次数。 ;i<c.length;i++) { if(c[i]=='s') { count++; } } System.out.println(count); } } 运行结果 实验代码 =-1) { count++; i=str.indexOf("is",i)+1; } System.out.println(count); } } 运行结果 实验代码 实验代码 import java.util.*; public class Change { public static void main(String args[]) { Scanner
47540编辑于 2022-09-20 - 来自专栏LN生物笔记
分子生物学实验技术——荧光素酶实验
报告基因/报告基团（reporter）：是一种可被实验仪器非常方便检测到的化学基团、蛋白质或酶以及编码它们的基因。reporter可以通过实验手段非常容易被鉴定与检测，因此在实验中广泛应用。 荧光素酶可以催化luciferin被氧化成oxyluciferin的反应，在luciferin被氧化的过程中会发出生物荧光，然后可以通过仪器测定luciferin氧化过程中释放的生物荧光。 ，提供转录活力的内对照，使测试结果不受实验条件变化的干扰。 ✅海肾荧光素酶通常作为内参报告基因，在实验操作的过程中，常遇到由于个人操作造成的实验误差，比如细胞数目不均一、细胞代次不统一、转染效率不一致等。 在细胞生物学与分子生物学中，GFP基因常用做报告基因(reporter gene)。 ✅与传统荧光染料相比，GFP的主要优势在于它无毒，并且可以在活细胞中表达，从而可以研究动态的生理过程。
1.8K30编辑于 2023-02-23 - 来自专栏Listenlii的生物信息笔记
Microbiome Helper: 微生物实验及分析的宝藏资源
Journal: mSystem Year: 2017 Link: https://msystems.asm.org/content/2/1/e00127-16.abstract 本文中，作者为微生物组测序和生物信息学分析提供了一个开放的 生物信息资源，包括SOP和自定义脚本，以及全面的教程，都可以通过Microbiome Helper(https://github.com/mlangill/microbiome_helper/wiki) 访问~ 实验及分析流程 Github上的主要内容： Microbiome Amplicon Sequencing Prep Workflow 从DNA提取到测序的详细步骤及用时 Amplicon SOP
68021发布于 2020-06-01 - 来自专栏全栈程序员必看
常用分子生物学实验技术–整理「建议收藏」
常用的分子生物学实验技术： 离心技术： 是分离纯化蛋白质、酶、核酸（DNA、RNA）、细胞的最常用方法之一。 可用于分离不同分子量的生物大分子。 1.蛋白质的电泳： 用途：蛋白质的定量。 2.核酸的电泳： 用途：用于核酸的分离、鉴定、纯化、回收。 原理： 真核生物的转录因子（尤其是酵母转录因子GAL4），包括两个彼此分离、但功能必需的结构域：一个是与DNA结合的结构域-BD；一个是转录激活域-AD。 （4）免疫共沉定技术（co-immunoprecipitation，Co-IP） （5）GST pull-down技术 （6）生物信息学预测蛋白质 核酸分子杂交（nucleic acid （3）引物的5`末端：引物的5`末端可以进行一定程度的修饰，如加酶切位点、标记生物素、荧光、地高辛，引物突变位点或突变序列、引入启动子序列等。
3.1K13编辑于 2022-09-07 实验记录安全共享：生物医药科研协作的智能引擎
而另一团队采用智能实验记录共享平台后，同类项目的跨机构协作效率提升40%。这一对比揭示了生物医药领域实验记录分享的核心矛盾：既要确保数据安全与合规，又要实现多团队无缝协作。 一、实验记录分享的三大核心价值实验记录分享并非简单传输数据，而是构建安全、高效、合规的科研协作生态： 安全共享：数据加密传输 + 权限分级控制（如：仅授权人员可编辑，其他人仅可查看） 协同增效：多终端实时同步 智能水平（Intelligence） 生物医药大模型的赋能场景： 智能摘要生成：自动提炼实验核心结论（节省科研人员70%报告时间） 矛盾数据预警：识别非常规结果（如：突变率异常飙升）并提示复核 研发决策链优化： 共享数据池 > AI预测活性 > 毒性模拟 > 专利壁垒扫描 > 研发路径生成 案例：英矽智能通过共享平台复用肺癌药物失败数据，节省研发成本2000万 四、未来图景：共享生态如何重塑生物医药创新 附：生物医药实验记录智能共享流程图
26510编辑于 2025-07-23- 来自专栏全栈程序员必看
中科院计算机生物学,中科院计算生物学重点实验室揭牌
德国马普学会副主席Herbert Jaeckle和中科院副院长李家洋共同为重点实验室揭牌 3月29日下午，中科院计算生物学重点实验室在上海生科院计算生物学所正式揭牌。 德国马普学会副主席Herbert Jaeckle教授、德国马普学会分子植物生理所所长Lothar Willmitzer教授、中科院副院长李家洋院士、中科院生命科学与生物技术局局长张知彬研究员、国际合作局局长吕永龙研究员 揭牌仪式由计算生物学所所长Andreas Dress教授主持。 张知彬局长代表中科院宣读了中科院计算生物学重点实验室成立的批文，李林副院长代表上海生科院宣读了重点实验室主任的批文。 大家畅所欲言、各抒己见，为促进实验室发展建言献策，专家们建议，作为一个以计算生物学研究的重点实验室，一要保持自身特色，坚持以“干性”研究为主，注重加强与兄弟所的合作，努力为生命科学研究提供工具和方法。 (生物谷 Bioon.com) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157409.html原文链接：https://javaforall.cn
66120编辑于 2022-09-18 - 来自专栏百味科研芝士
免费领取数十G最全分子生物实验资源包，科研小白也能成为实验达人
点击蓝字关注我们 你有没有爱过一个实验 你有没有恨过一个实验 在面对实验的时候， 你有没有茫然过 失望过紧张过 张皇过无措过 ? 【比师姐细心，比父母专业，比对象温柔的】 百味科研芝士实验小分队为你带来 超超超超全面的13G全套生物实验设计资源 ? 目录 一、实验方案设计 二、高分文献解析 三、分子生物学技术 四、细胞生物学技术 五、转录组、代谢组、蛋白组测序 六、生物医学实验方法PDF汇总 ? 分子生物学技术 1.实时荧光定量PCR(real time-QPCR) 2.Western blot技术大全 3.分子克隆技术 4.miRNA.mRNA.IncRNA的引物设计 5.染色质免疫沉淀chip ) 13.高分辨熔解曲线分析技术(HRM) 14.手把手教你质粒DNA转染 细胞生物学技术 手把手教你细胞传代 手把手教你细胞冻存 手把手教你细胞复苏 手把手教你细胞培养 手把手教你siRNA转染实验
1.1K10发布于 2019-05-23 - 来自专栏智药邦
计算+实验变构药物开发｜宇道生物完成4000万美金A+轮融资
关于宇道生物 宇道生物（Nutshell Therapeutics）在基于蛋白构象调节的药物开发领域拥有深厚的学术积累，并在此基础上构建了商业化的计算+实验变构药物开发平台ALLOSTARTM。 长期以来，以调节蛋白构象为机制的药物分子研发主要依靠在实验中偶然发现，缺乏系统性的研究方法，开发效率低下；同时，该领域亦拥有海量的靶点空间及临床需求。 宇道生物主要针对这一领域的行业需求进行深度开发，构建系统性的计算+实验方法论，并逐渐覆盖针对各类靶点的高亚型选择性变构抑制剂、高突变选择性变构抑制剂、克服多个临床耐药突变的新一代变构抑制剂、酶变构激动剂 ，致力于通过计算+实验的模式来为领域提供富有吸引力的解决方案，并积极推动变构药物管线进入临床，造福患者。 过去依赖实验的变构药物开发效率低且缺乏方法论，宇道生物基于创始团队对变构领域的深刻理论研究和全球领先的变构药物数据库，将AI算法应用在变构药物开发，并已基于其药物发现平台推进了多个新药管线。
65520编辑于 2022-04-13 - 来自专栏实验室信息管理系统
有几点必须要说的生物医疗实验室管理系统设计思路
有一个前提大家必须要知道，一个设计精良的生物医疗实验室管理系统，能够显著提升运营效率、保障数据合规性并推动科研创新。 所以说生物医疗实验室管理系统的设计思路，综合了功能规划、技术实现和管理要求，这样设计的系统实用性才会更强，接下来就一起来看一看具体的设计思路。 3.环境监控集成对接实验室HVAC系统，实时显示各区域压差梯度(如BSL-2核心区需维持-30Pa)、粒子浓度。 关注数据安全与合规性：生物医疗数据敏感，系统必须采取严格的安全措施，如用户身份验证、权限控制、数据加密、安全审计和定期备份等。系统设计需符合相关法规的要求。 最后理想的生物医疗实验室管理系统，已不再是简单的信息记录工具，而是一个深度融合物联网感知、数据智能和精益管理思想的协同平台。希望这些设计思路能为你提供有益的参考。
15010编辑于 2026-01-08 - 来自专栏百味科研芝士
干湿实验鉴定胰腺癌诊断和预后生物标志物=6.8分SCI
识别用于PC诊断和预后的候选生物标志物是必不可少的。本研究旨在探讨PC的诊断和预后生物标志物。 进行功能分析和蛋白质-蛋白质相互作用网络分析以探索DEG的生物学功能。使用ROC曲线分析确定PC的诊断标记。通过对TCGA数据进行生存分析来确定预后标记。 ROC曲线分析表明TMPRSS4，SERPINB5，SLC6A14，SCEL和TNS4可用作诊断PC的生物标志物。 TCGA数据的生存分析表明，TMC7，TMPRSS4，SCEL，SLC2A1，CENPF，SERPINB5和SLC6A14可能是PC预后的潜在生物标志物。 本文的整体研究思路清晰，也比较简单，通过生物信息学分析筛选出胰腺癌预后生物标志物，并在蛋白层面得到了验证。通过实验进一步确定了预后相关基因编码蛋白的功能。 后台回复“胰腺癌”获取原文链接
85420发布于 2020-03-05 - 来自专栏全栈程序员必看
生物识别指纹_生物指纹识别技术
锁屏要使用指纹解锁，首先要注册指纹服务，我看过的一些大厂项目中，实际上是在KeyguardUpdate.java类中发起注册的，一般是根据当前状态，是不是已经处于上锁状态（侧边指纹机器，是不等上锁即进行指纹服务注册，屏下指纹需要等上锁后，才发起指纹服务注册）。
5.3K31编辑于 2022-09-22 实验记录安全存储：生物医药科研数据管理的智能解决方案
这一案例揭示了生物医药领域实验记录安全存储的核心痛点：既要确保数据的完整性与可追溯性，又要满足多团队协作的高效需求。 衍因科技基于生物医药大模型开发的智能电子实验记录本（ELN），正是为解决这一矛盾而生。 > ELN自动抓取 > 智能校验 > 大模型生成报告 兼容主流设备：Thermo Fisher仪器、Bio-Rad分析软件等30+品牌 智能水平（Intelligence） 生物医药大模型的关键应用 ：安全存储如何重构生物医药创新链从成本中心到价值引擎 某CRO企业将实验记录转化为AI训练数据，新药靶点发现效率提升3倍 多中心科研协同网络自主可控的国产化替代undefined衍因科技已实现核心技术的全栈国产化 专家洞察：实验记录安全存储的终极目标不是“锁住数据”，而是构建可信数据生态。正如医渡科技的实践所示，当90%的质控流程由AI完成，科研人员便能专注那10%的核心创新——这才是生物医药智能化的真正价值。
36000编辑于 2025-07-22- 来自专栏机器之心
之江实验室携手全球顶级研究团队开展生物计算国际科学合作
机器之心发布 机器之心编辑部 11 月 5 日，之江实验室主办的首届生物计算国际学术会议在实验室南湖总部成功举行。 “BioBit Program 为生物计算这一新兴领域建立了一个跨越边界的科研交流合作平台，充分体现了之江实验室作为一个国际化、战略性新型研发机构的担当。 之江实验室生物计算研究中心高级研究专家王宝俊说，“细胞无时无刻不在接收外界的各种信号，然后通过基因调控网络进行信息的处理与转换，并产生特定的响应。 之江实验室作为一家新型研发机构，看到了生物计算破局 “摩尔定律” 困局并形成全新计算范式的无限可能，因此，实验室将生物计算作为智能计算的重要方向之一进行布局，并以生物计算为研究重点开展国际科研合作。 会上，之江实验室主任朱世强宣布启动生物计算国际合作科学计划 - BioBit Program。
59120编辑于 2022-12-15 - 来自专栏DrugOne
招聘 | 德克萨斯大学西南医学中心王涛实验室生物信息学与计算生物学博士后研究员
The University of Texas Southwestern Medical Center (UTSW) is an elite research institution, with ongoing support from the National Institutes of Health and other federal agencies, foundations, individuals, and corporations providing more than $360 million per year to fund research. The faculty includes many distinguished members who have inspired the development of the Medical Center over this time, including 6 Nobel laureates, 22 National Academy of Science members, 16 National Academy of Medicine members and 13 investigators in the Howard Hughes Medical Institute.
19910编辑于 2024-11-26 - 来自专栏技术开发——你我他
实验六 异常处理实验
实验六 异常处理实验 一、实验目的与要求 1、理解异常的概念，掌握Python中重要的内建异常类以及处理异常的几种方式。 二、实验原理 在Python中，程序在执行的过程中产生的错误称为异常，比如列表索引越界、打开不存在的文件等。所有异常都是基类Exception的成员，它们都定义在exceptions模块中。 三、预习与准备 1、提前预习Python异常以及模块的语法知识，实验之前编写好程序代码。 2、练习关于Python异常处理以及模块使用的常见操作。 四、实验过程记载 （对实验的主要过程与步骤进行记载；若有较多的截图或代码，可以单独用附件的形式列出） 实验题1 假设成年人的体重和身高存在此种关系：身高（厘米）-100=标准体重（千克）。 except AssertionError as reason: print(reason) 实验题3 创建一个模块文件，它用于互换两个数的值。
2.5K30发布于 2020-06-08 - 来自专栏文武兼修ing——机器学习与IC设计
神经网络压缩实验-Deep-compression实验准备剪枝实验量化实验
首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳 实验准备 基础网络搭建 为了实现神经网络的deep compression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络 /base.ptb") 剪枝实验 剪枝是deep compression的第一步，含义是将部分较小（小于某个阈值)的权值置位为0，表示这个连接被剪掉，且在之后的微调过程中，这个连接的梯度也将被置位为0， 即不参加训练 准备相关工具 剪枝实验需要准备一些函数：剪枝函数，梯度剪枝函数和稀疏度评估函数 剪枝函数 剪枝函数输入模型和阈值，将所有绝对值小于阈值的权值置位为0 def puring(model,threshold weight 0.5765625 fc2.bias 0.7 Total: 0.01398429139292775 由上发现，经过权值微调后，在保持原有的稀疏度的情况下将准确率提高到了90%以上 量化实验
2.8K20发布于 2018-10-09 - 来自专栏往期博文
【FPGA实验】流水灯实验
管脚绑定 管脚绑定参照正点原子给的管脚图： 实验效果
77620编辑于 2022-06-14 - 来自专栏企鹅号快讯
机器正在生物化＆生物正在工程化
但是，科学家门似乎并没有动手试验，而更喜欢把这个命题作为思想实验，来保持其理想化的形式。 KK认为，当今世界是一个充满了镜像的世界。 很不幸，在KK成书之后“生物圈2号”并没有冒出。“生物圈2号”先后迎来两批居民，但是两次实验都以失败告终。 下个世纪将是生物学的世纪，注意不是仿生学，因为有机体和机器的混成物中，在天生和人造缓慢的混合过程中，最终获胜的总是生物逻辑——“机器的未来是生物”。 KK说：试想，18世纪本杰明·富兰克林很难让朋友们相信，他实验室里产生的弱电流与荒野中发生的雷电本质上是一回事。 今天，汤姆.雷也难以让他的同事们信服，他在实验室里人工合成的进化与自然界的进化本质上是相同的。 生物是与自身特殊的硬件绑定在一起的——以碳为基础的DNA分子。
1.9K00发布于 2017-12-28
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号