科学

在量子力学中，量子力学认为自然界所有的粒子，如光子、电子或是原子，都能用一个微分方程，如薛定谔方程来描述。这个方程的解即为波函数，它描述了粒子的状态。波函数具有叠加性，它们能够像波一样互相干涉。同时，波函数也被解释为描述粒子出现在特定位置的几率幅。这样，粒子性和波动性就统一在同一个解释中。 一个微观物理体系的状态由波函数完全描述，波函数的任意线性叠加仍然代表体系的一种可能状态。对应于代表该量的算符对其波函数的作用；波函数的模平方代表作为其变量的物理量出现的几率密度。 量子力学是在旧量子了论的基础上发展起来的。 旧量子论包括普朗克的量子假说、爱因斯坦的光量子理论和玻尔的原子理论。 普朗克的辐射量子假说：假定电磁场和物质交换能量是以间断的形式（能量子）实现的，能量子的大小同辐射频率成正比，比例常数称为普朗克常数，从而得出普朗克公式，正确地给出了黑体辐射能量分布。 爱因斯坦引进光量子（光子）的概念，并给出了光子的能量、动量与辐射的频率和波长的关系，成功地解释了光电效应。其后，他又提出固体的振动能量也是量子化的，从而解释了低温下固体比热的问题。 玻尔建立起原子的量子理论：原子中的电子只能在分立的轨道上运动，在轨道上运动时候电子既不吸收能量，也不放出能量。原子具有确定的能量，它所处的这种状态叫“定态”，而且原子只有从一个定态到另一个定态，才能吸收或辐射能量。

流平衡分析（FBA） Flux Balance Analysis 本文参考 流平衡分析简介 流 （flux） 流就是代谢网络中化学反应的反应速率 在稳态下，各代谢物浓度不变，反应速率满足一定的分布（流分布） 分子类型转化流指单位时间内的转化量 平衡 平衡就是约束 约束来自两个方面： 基本物理规律的约束，物质不灭，能量守恒等 边界条件的约束，底物的供应量（上限），产物的生成量（下限）等 因此流平衡分析又称为基于约束的模型（constraint-based model） 线性规划问题 流平衡分析即线性规划问题（linear programming），在限制条件下求最优解 线性规划算法详解 Matlab线性规划实例 优化目标： 生长最快（生物量biomass最大） 某代谢物(ATP、次级代谢物)产量最大或最小（致死） 应用 生长速率模拟预测 次生代谢产物最大化 微生物致死的研究（抗生素研发） 动植物特定组织或发育过程中特定阶段的代谢分析等 流程 构建代谢网络 把代谢网络表示成计量学矩阵 基于稳态假设，根据物料平衡，得到线性方程组（即约束条件） 定义优化目标（函数） 求解约束下的优化问题，得到流分布和相应的目标值 图片来自文献：What is flux balance analysis? 2010 此处补充： 线性代数笔记2――向量（向量简介） 示例 经典文献（里程碑） FBA模型的提出

毕业之际，以此博文总结一下研究生三年来对于学术论文撰写的心得感悟。 通读相关邻域资料，确定研究方向（自己具体要研究的内容） 首先，要明确自己的研究方向。这个方向要具体，例如要研究聚类算法，就要明确研究聚类算法中的哪一个具体聚类算法，dbsacn，or k-means，or dpc算法等等。确定具体研究内容的方法，采取缩圈法，先大致了解各算法的大概原理，优缺点，研究现状，可以通过泛读一些相关研究的论文研究现状分析及综述性论文。然后，结合自己当前能力范围及兴趣点逐渐缩小范围，最终确定研究的具体算法。 阅读相关研究论文，确定研究切入点（自己的研究具体要解决的问题） 针对确定好的具体算法搜索一些近几年的论文，最好是学术水平高一点的，一般来说看文章源选择水平高一点的期刊会议。因为一开始对相关研究不太了解的情况下，可以通过读一些相关的高水平论文，了解当前研究动态，研究切入点，通俗的说，就是现在大家都在对该算法的哪些缺点进行改进，具体有哪些改进思路。动手实现一些感兴趣的研究，看看还存在哪些缺陷可以改进。根据前人们的研究动态及现状，确定自己的研究切入点（要改进算法的那一缺陷）。 寻找解决方法 明确了自己的研究具体要解决的问题后，则针对具体问题寻找解决方法。查找一些类似算法关于此类问题处理的论文，精读其中解决方法，从中找到启发解决当前问题。 文章来源: https://blog.csdn.net

“全科学理论体系” 是 百度贴吧 反相吧 里的 一个 网友 。 全科学理论体系 对 质能公式 E = mc ^ 2 的 解释 是 ： 很简单：质体内力做功，没有外力的情况之下，只有内部的两部分之间相互作用，因此就是：2倍的mu^2/2等于mu^2，然后由于结构分化的结果是量子辐射，所以u=c。 这个 解释 很精彩 。 一直以来， 我一直有一个想法， 用 直观的 、宏观的 、经典力学 的 模型 来 解释 质能公式， 说白了， 就是 寻找 动能公式 E = 1/2 * mv ^ 2 里的 1/2 跑到哪里去了， 全科学理论体系 的 解释 解开了 这个 谜 。 来源： https://www.cnblogs.com/KSongKing/p/11765197.html

1.XML全称为： 2.语法： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 02.标签元素： a.文件有且只有一个根标签，其他标签都必须封装在根标签里面 b.非空标签必须有"开始标签"和"结束标签"组成，空标签没有 "开始标签"和"结束标签" 03 属性 ： 3.特殊字符： 文章来源: 简析java XML

共线性又称同线性，是一个物种的基因组中相互连锁的基因，在另一物种的基因组中也是连锁关系， 而且在两个物种的遗传图上的位置也是相同的 。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11754538.html

Evaluation and Validation of Assembling Corrected PacBio Long Reads for Microbial Genome Completion via Hybrid Approaches 通过 混合方法 对微生物基因组完成的 校正PacBio长读 进行评估和验证 摘要 尽管不断增加的下一代测序数据和发展中的装配，几十到数百的差距仍然存在于新的微生物组装不均匀的覆盖和大量的基因组重复。第三代单分子实时(SMRT)测序技术避免了扩增伪信号，产生千倍长序列，具有完成微生物基因组组装的潜力。 然而，由于第三代序列的精度较低(约85%)，需要相当数量的长读(>50X)来进行自校正和后续的从头组装。 最近开发的混合方法，使用下一代测序数据和最少5倍长的读取，已经被提出来提高微生物组装的完整性。 在这项研究中，我们评估了当代的混合方法，并证明装配校正长读数(由runCA)生产最佳的装配相比长时间阅读脚手架(例如，AHA, Cerulean和SSPACE-LongRead)和间隙填充(黑锹)。 为了生成正确的长读，我们进一步研究了长读校正工具，如ECTools、LSC、LoRDEC、PBcR流水线和proovread。我们已经证明了三种微生物基因组，包括大肠杆菌K12 MG1655、小地黄DSM1279和肝杆菌DSM2366

全文共 2149 字，预计学习时长 4 分钟 数据科学家是当下最受欢迎的技术人才之一。美国职场网站Glassdor的数据显示，数据科学家已连续四年位居美国职业之首，并日益成为业务增长的重要组成部分。随着对数据科学人才需求的增加以及人们对数据科学重要性认识的加深，有必要进一步规范这一职业。那么，数据科学家到底扮演着怎样的角色？为什么他们的专业认证越来越重要？ 数据科学家的角色 数据科学家与企业领导人和关键决策者合作，通过准备、分析和理解数据来洞察、预测新趋势并提供建议以优化结果，最终解决问题。这些专业人士的影响因行业而异。例如，在医疗领域，数据科学家正在使用认知计算技术帮助医生提供个性化、精确的医疗服务。 由于全球数据的多样性、更新速度和数量均呈指数增长，我们需要数据科学家来解读这些数据。最近，互联网数据中心（IDC）的报告称，全球产生的数据量将在2025年增加10倍，达到每年175 ZB（zettabytes），其中60%的数据会由企业创造和管理。肯在技术与人才上投资，来解读数据的企业，发展将更上一层楼。数据指数增长下，市场对相关人才会保持强劲的需求，这些人才解决难题的方法往往超出人们想象，他们还能抓住新的机遇。 数据科学家工作中会用到各种数据(结构数据、非结构数据物联网流)、 分析工具、人工智能工具和编程语言。云计算基础设施通常用来处理数据流的数量和准确性

信号与系统的相互作用 1、如何来描述这种相互作用？ 2、这种相互作用有什么特点？ 3、如何来理解这种相互作用？ 相关的概念： 1、衡量两个信号的相似程度 2、用来描述最优检测这类特殊的信号与系统的相互作用过程 3、最小平方估计的基础 也是描述噪声的必不可少的工具。 来源： https://blog.csdn.net/dream_201306/article/details/102547498

文献名： Global Proteomic Analysis of Lysine Succinylation in Zebrafish ( Danio rerio )（斑马鱼赖氨酸琥珀酰化的全球蛋白质组学分析（斑马鱼）） 期刊名： Journal of Proteome Research 发表时间： （ 2019 年 10 月） IF ： 3.86 单位： 庆北国立大学 国立首尔科学技术大学 中国科学院上海药物研究所 物种： 斑马鱼 技术： 全蛋白质组学 一、 概述： （用精炼的语言描述文章的整体思路及结果） 本研究使用基于质谱的蛋白质组学技术和免疫沉淀技术富集赖氨酸琥珀酰化（ Ksu ）肽段，进行了斑马鱼的 Ksu 全谱分析。结果在 164 种蛋白质中鉴定了 552 个 Ksu 位点，发现 Ksu 在多种代谢过程（例如碳代谢和三羧酸环）中起着重要作用。此外，本研究还定义了五个新的琥珀酰化基序：（ su ） KA ，（ su ） KxxxxA ，（ su ） KxxxxL ，（ su ） KxA 和（ su ） KxV 。总之，本研究结果提供了一个蛋白质组范围的数据库来研究斑马鱼中的 Ksu ，促进了我们对 Ksu 在代谢途径中的作用的了解。 二、 研究背景： （简要介绍研究进展动态、研究目的和意义） 赖氨酸琥珀酰化（ Ksu ）是一种可逆翻译后修饰，从原核生物到真核生物都是保守的