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我从事脂质和水结构的研究。我必须从脂质(组2)中选择每个低于4A的水(组1)。另一种方法是选择脂相4A内的所有水残留物吗？提前感谢！
浏览 3提问于2020-06-05得票数 0
我想要创建一个包含两个数据集的路径“粒子/脂质/位置”的组，例如粒子是主组，脂类是包含脂质名称的数据集，而位置将包含每个帧中脂质的位置。for now) ('col
浏览 8提问于2021-09-14得票数 0
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))# col1 counts# 2 gene2 66.22452# 4protein1 59.82686# 6 protein3 41.14576# 8 protein59 lipid1 49.41954# 11 lipid3 37.46451
因此，我希望以"g
浏览 8修改于2022-05-30得票数 3
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第一桌脂： 1 | PC 32:2 | 700 | PC |第四表LC： 1 | PC | 75 所以我会输入hg = PC和m
浏览 1提问于2014-05-06得票数 0
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CLASS edge.color=ifelse(WeightedMatrix > 0, "palegreen4","red4")legend(x=-1.5, y=-1.1, c(unique(ConnectedVertexColor)), pch = 19, col=Node_Colors, bty="n")
ConnectedVertexCol
浏览 2提问于2017-08-16得票数 2
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这是我关于脂质传感器的代码。关于锂传感器的代码：char buf2[8192]="^\0";
int c=0; { strcat(sd,sb->name);
浏览 1修改于2015-09-30得票数 2
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在努力调整这些实例的大小时，我看到的问题是，它们中的很多几乎只使用任何cpu，并且有一个小于5%的cpu使用率的基线，但是它们需要合理的内存，也许是4gb的RAM。我们目前正在使用T3实例类型，因此从理论上讲，这些实例中有许多在纳米或微t3实例上做得很好，但是它们需要的内存比这些大小中提供的内存更多。换句话说，我不认为T系列cpu和内存产品适合我们的工作负载。理想情况下，我希望实例类型提供较低的cpu基线百分比，但具有合理的RAM数量(至少4GB)。
我知道有一些内存优化的实例类型，但是这些都提供了大量的RAM，这对于我们需要的东西来说太过
浏览 0修改于2023-01-26得票数 0
例如：Data set two (1, 2, 3, 4, 5)
所以我应该得到一些东西，比如(1 - (1 .. 5))，(2 - (1..5))，等等。从技术上讲，我试图找出PDB文件中每个原子与同一个PDB中每个脂质原子之间的距离，并打印距离小于5A的ResID。
浏览 7修改于2014-10-02得票数 0
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)”，“糖尿病(目前)”，“低高密度脂蛋白”)，2nd =c(“高血压(阶段)”， “低体力活动”，“甘油三酯”，“甘油三酯”)，3rd =c(“糖尿病(Y/N)"， "SBP"，"SBP"，“")，4th种族，年龄，教育程度，低Hb"， "eGFR\ \& ACR\ (全模型)，降压治疗，男性，年龄“， “种族，吸烟，年龄，冠心病，男性”，"HOMA-IR")，Non-significant =c(“脂质”， “"
浏览 29修改于2021-09-23得票数 1
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我正在尝试运行python脚本来计算脂质交互。python脚本从：下载。
binding_site_size = 4
浏览 11修改于2022-01-25得票数 -1
上图为脂类"GD1a“，在y轴上有千级刻度。其余脂质的底部图表，在y轴上有数百个标度。gyrus Total.GM1 138. 4
浏览 4修改于2019-08-04得票数 0
我必须与之进行比较(字符串比较)的数据帧，数据框列中的list1格式为0“核磁共振波谱”，“质谱”，“纳米...1 "plk1"，”阳离子二烷基组氨酸“，”晶体s.2“病例对照”，“孩子”，“燃料”，“碳氢化合物”，"... 3 "Ca2+处理“，"CaMKII"，”心肌细胞“，”持续...4.row['keywords']]
#df12.insert(index,"
浏览 1提问于2020-04-27得票数 0
整个数据集的形状为( 10,11214,3)，每帧10帧有11214行4列。这是。我想读的块将具有形状(11214.3)。我可以使用预定义数组打印，但我不确定如何从hdf5文件中读取数据。the location in the dataset to be overwritten
std::vector<int> offset; int offset_raw[2] = {4,4数据集存储在粒子/脂质/盒/位置路径中。dataset name值保存框架
浏览 1修改于2021-10-23得票数 1
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RQHR~OOPBILL~P ~P~11/06/2018~A0000000000 ~HE，NE ~17/06/1970 ~F ~P8111235 ~AITO，谐波~GLUFA~标签~A1CHB~PRENA~脂质~TSHFU~FRT4 4 ~U/A ~MA/C ~EGFR1~UMICU ~ eol ~OOPBILL~C1~NIPMC~13/06~A11111111 ~ZEN，DA /04/1928 ~M ~8132387
浏览 0修改于2018-09-26得票数 0
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; };
velarry<double> coor; double y;}==22458== 48 bytes in 2 blocks are definitely lost in loss record 11 of 106
==22458== at 0x4A0666E
浏览 5修改于2011-08-02得票数 2
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第一组为/h5md 组，/粒子/脂质组为组。前者只包含一个直接属性'version‘(=1.0)和两个组creator和author及其属性，因此这里没有数据集。在粒子/脂类组中，唯一缺失的位是框组。最小信息是两个属性:维度(=3)和边界条件，例如字符串数组("none“、"none”、"none")。for now)
gro_dt = np.dtype([('col1', 'S7'), ('col2&
浏览 6提问于2021-09-19得票数 0
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不是检查gnum4..。不是检查挠曲..。不是检查挠曲..。不是去哪里找目标脂..。主机工具检查在哪里找到目标讣告。主机工具检查在哪里找到目标ranlib..。
浏览 2提问于2017-09-19得票数 1
ValueError: Shape tuple is incompatible with data arr[row] = np.array((float(fields[3]), float(fields[4]
浏览 8修改于2021-09-21得票数 0
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