回答情况：
提问时间：
问题标签：
；数字)’来消除所有的东西：
在所有生物中，从细菌到人类，DNA和染色质总是与结合蛋白联系在一起，而结合蛋白组织着它们的结构(1；2；3)。在真核生物中，转录因子和RNA聚合酶的复合物能稳定增强子-启动子环(5；6；7；8)，而HP1 (9)、组蛋白H1 (10)和多梳-抑制子复合物PRC1 1/2 (11；12)则形成非活性染色质。分子桥与染色质活性区和非活性区的选择性结合也被认为是形成富含局部相互作用的拓扑相关结构域(-regions)的一种可能机制。/2则形成非活性</
浏览 5提问于2017-03-30得票数 1
回答已采纳
我正在用一些生物实验数据训练一个人工神经网络。简单地说，我的输入数据集(特征)包括不同样本(细胞系)的基因水平(RNA表达水平)。在这个数据集中，我复制了相同的生物样本，这意味着我已经测量了两次(或更多次)相同细胞株或细胞系的RNA表达水平。我包括了所有不同的测量(不同的细胞系，同一细胞系的不同测量等等)。作为不同样本的训练集，为了增加人工神经网络的灵活性，而不是只计算平均值而仅使用(对同一细胞株的不同测量)。
我在想，我是否可以用同一细胞株的不同测量值的平均值作为我的验证测试--你认为呢？
浏览 1修改于2020-04-23得票数 0
回答已采纳
这里的背景是我有8个表:产品，有害生物，活性物质(即活性成分)，作物，active_product，pest_product，crop_product和active_pest。我的表单收集有关所选(农化)产品的信息-在该表单中，用户选择与该产品相关的虫害、活性物质和作物。对于任何给定的产品，通常有1或2个活动和3-8个有害生物，我希望将这些id值添加到active_pest数据透视表中。
浏览 28提问于2019-02-21得票数 1
回答已采纳
这个想法来自论文“超越炒作:深度神经网络优于使用ChEMBL生物活性基准集的既定方法”，其中作者描述了一个具有3个隐藏层(4000,2000,1000)和一个输出层的MT-NN，其节点数量与任务数量相同该数据集由针对不同蛋白质靶标和标签"1“和"0”测试的分子组成，将它们描述为活性/非活性。此外，一个分子可以被归类为在多个目标中具有活性。我测试了上面的函数，当我向它传递张量时，它可以工作，但由于输入的形状错误，训练失败。
浏览 28提问于2019-05-28得票数 2
我已经全职编写perl代码几个月了(生物信息学)，并且一直在努力提高自己的技能。就在今天，我突然意识到我从来不使用map或grep。回顾我的代码，我意识到这些工具可以为我节省几行代码，但代价是foreach循环的灵活性。
浏览 1修改于2011-04-07得票数 14
回答已采纳
1回答
在约书亚·布洛赫的“有效Java”第66项中，他通过未能在线程之间传递变量来说明生命的失败。public class StopThread { public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread backgroundThread = new Thread(new
浏览 1修改于2015-05-28得票数 2
0回答
你能帮我改进它的语言表达，逻辑结构或内容质量吗？
overlap、sequence、论文、软件、数据
随着剩余的有机物进一步被微生物分解代谢，含量逐渐减少，堆体温度又逐渐开始降低，进入降温期。此时嗜中温微生物重新活跃，并逐渐占据主导地位，嗜热性微生物数量降低，残余的大分子有机物(纤维素、木质素)被进一步分解。该阶段会产生大量的腐殖质，需氧量和含水率下降幅度较大。此阶段微生物的活性较低，堆肥基本趋于稳定，有机物被分解完全，堆温基本接近环境温度。该阶段的特征是堆体体积缩小，没有难闻异味，堆体变为黑褐色或者棕黑色。氧气是好氧微生物生长繁殖所必要的条件，通风是为了给堆体提供充足的氧气，以供给微<
浏览 110提问于2024-05-21
CEA_VAL是生物测试值.TEST_DAYS是从治疗开始到一天进行生物测试的时间间隔.
如果将每个患者视为一个亚组，则在不同的亚组之间有相同的TEST_DAYS是可以的。一天之内对同一个病人进行几次生物测试结果是不合逻辑的.因为生物测试通常在几周后再次进行。
浏览 0修改于2020-01-08得票数 0
回答已采纳
在我的项目中，我们使用BiometricPrompt添加了这个生物特征认证功能。生物识别可以在应用程序的设置中启用，但如果用户的设备上支持面部生物识别，则应用程序也需要显示。根据我的研究，检查android设备是否具有面部生物特征的官方方法是通过以下代码：
val hasFaceBiometric = packageManager.hasSystemFeature(PackageManager.FEATURE_FACE我在三星Galaxy S9和S10上测试了我们的应用程序，它们似乎都支持面部生物
浏览 2提问于2020-07-04得票数 4
回答已采纳
我正在开发一个使用蓝牙从生物识别设备读取数据的应用程序，当我向生物识别设备发送发送数据的请求时，生物识别设备通过更新其显示屏显示响应，但当我调用读取输入流的函数以获取响应时，函数in_stream.available我已经用其他一些应用程序测试了相同的生物识别设备，它工作正常。如果任何人对这个问题有想法，请帮助我。提前谢谢。
浏览 4提问于2011-12-08得票数 0
回答已采纳
我需要一个表来存储测试类型。我得到了两个excel电子表格，一个用于微生物测试，一个用于病原体。微生物5柱，致病菌10柱，这5柱均在表中。所以其中一个有5个额外的列。IncubationStage1
那么，有一张微生物表和一张用于病原体的表格更好，还是最好有一张用于测试的表格，并且两者都有？在我知道只有一半的柱子会被利
浏览 0提问于2017-05-03得票数 0
回答已采纳
我正在使用xamarin表单实现一个测试应用程序。这个应用程序有一些屏幕。例如,|案例1有一个错误。Base.cs +Base.xaml(有圆圈视图)衍生物1.cs+衍生物1.xaml-衍生物2.cs+衍生物2.xaml
案例2有一个错误。
浏览 0提问于2018-07-10得票数 0
问题
然后，biometricPrompt.authenticate(prom
浏览 1修改于2019-11-29得票数 10
我们目前正在尝试使用生物识别技术对数据进行签名，我们使用androidx.biometric库来实现。原因: java.security.InvalidAlgorithmParameterException: java.lang.IllegalStateException:必须至少注册一个生物识别才能创建每次使用都需要用户身份验证的密钥在开始密钥生成之前，我们按如下方式测试是否存在生物特征：
boolean isAva
浏览 7提问于2020-05-09得票数 14
为了融入地形，我用温度值和降雨值计算出哪一个生物群落最适合位置，并通过以下方法得到平方值：然后利用这个值得到影响点最大的生物群落(只有3个生物群落被测试)，即1/(squared value)，这意味着理想条件越近，生物群落对地
浏览 2修改于2020-06-22得票数 0
回答已采纳
我是一名生物系的学生，在我们的实验室里，我们正在用老鼠来测试某种药物。在正常状态下，我们有许多组生物复制的基因表达数据：gene replicate 1 replicate2 gene10.815476 -0.737112 .... gene 20000 我的问题是，我如何将那些真正受影响的基因与那些仅仅是生物变异训练数据是我的复制数据，然后我可以测试药物治疗后
浏览 2提问于2017-05-15得票数 1
在被禁止使用生物计量法之后，你需要输入你的密码。奇怪的是，如果您的密码输入正确，那么这不会导致success在evaluatePolicy回调中。相反，你会被提示重新测试你的生物计量学。我如何才能得到一个通知，密码是正确输入后，被锁在生物测量之外？
浏览 3提问于2015-04-19得票数 1
我试图为一个生物模拟器创建一个非常简单的进化算法，我想要的是，这两种生物都有一个特性和一个优势水平，都是由国家统计局注意到的。他们的孩子的特征将是一个随机数之间的生物A和生物的特征，然后倾斜到更占优势的。因此，如果A的性状为5，优势为2，B为10，优势为7，则偏斜为-5，因此它更倾向于B。他们的孩子更可能有8而不是6。我把它想象成这样:A5-6--7--8-9-10B谢谢大家抽出时间来帮助我。
浏览 0修改于2013-03-08得票数 3
回答已采纳
12回答
在工作中，我们目前仍在使用JUnit 3来运行我们的测试。我们一直在考虑为正在编写的新测试切换到JUnit 4，但我已经关注TestNG有一段时间了。哪一种似乎更适合于大量的测试？编写测试的灵活性对我们来说也很重要，因为我们的功能测试涵盖了广泛的方面，需要以各种方式编写才能获得结果。
旧的测试不会被重写，因为它们做得很好。然而，我希望在新的测试中看到的是测试编写方式的灵活性、自然的断言、分组和易于分布式的测试
浏览 48修改于2016-06-09得票数 126
回答已采纳
微生物与活动(1对M)和活动与生物活性(1对M)相连。我想以数组的形式展示来自Microbe的巢直到Bio-Activities。activities.size", }}]).pretty()
但是我得到了这个输出，它显示了空的“生物活动
浏览 4提问于2017-12-05得票数 0
回答已采纳
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