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Protein interaction|insight QUANTA|SYBYL COMPOSER|MODELLER|SWISS_MODEL|WHAT IF|3D-JIGSAW|CPH-ModelGPCRs|Membrane protein|

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生命组学蛋白质之间的互作可以有以下应用： Eg ：改变蛋白质基因，从而组改变结构，削弱蛋白质之间的相互作用。 Eg ：数据模拟出蛋白质的靶点，即结合腔，将此数据存入结合化合物的 dataset ，用于制药结构预测：通用方法：首先将得到序列采用 Fasta （全局序列比对） &blast （局部序列比对）在 PDB 中（此数据库中有实验数据和计算预测得到的数据）找模板 modeling 。找模板的方法可以基于 sequence similarity 。可以基于 structure 相似性，因为存在氨基酸序列不同但是最终组成相似结构的情况，此方法 quality 高。可以基于研究目的（ ligands and cofactors ）。对于 alignment 方面，最好采用全局比对，多模板序列比对可得到低相似度结果但比较准确， pair 模板序列比对结果具有高相似度，可用于保守区验证。 model building 方法： 1. 满足钢铁模型直接把保守区域的 copy 到给未知序列。 2. 方法一对于序列要求很高，必有没能连上的部分，没连上部分 fragment assembly ，这样得到的结构与膜件相似度高 3. 通过空间限制条件，利用打分机制判断，结果准确同时与膜件相似度低。用于 assembly 的 software 有 insight QUANTA 和 SYBYL

推荐系统论文笔记（5）：Tag-Aware Recommender Systems:A State-of-the-art Survey

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一、基本信息论文题目：《Tag-Aware Recommender Systems:A State-of-the-art Survey》发表时间：Journal of Computer Science & Technology, 2012, 26(5):767. 论文作者及单位：GZhang Z K , Zhou T , Zhang Y C .（Hangzhou Normal University）论文地址： http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JSKB201105003.htm 我的评分：5颗星二、摘要在过去的十年中，社会标签系统获得了来自物理学界与计算机科学届的持续关注。这篇文章主要总结了近期在标签感知推荐系统上取得的进步，着重介绍了三个主流的视角与途径：基于网络方法、基于感知方法和基于标题方法。最后列出了其他的标签相关的工作以及将来标签感知推荐系统所面临的挑战。三、论文的工作 1、介绍了基于标签的推荐系统形成的原因及优点，还有其解决冷启动问题的原理。一个基于标签的推荐系统允许用户来添加属性标签，这些标签甚至在字典中都找不到，因此这些用户定义的标签能够很好地反映用户的行为与偏好，基于这些标签用户之间还能很快地熟识、合作、形成社群。 2、讲述了标签系统的局限不能识别单复数无法区分多义词和同义词

MATLAB取消坐标轴刻度科学计数显示

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set(gca,'xticklabel',get(gca,'xtick'),'yticklabel',get(gca,'ytick')); 　　来源： https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/11542859.html

单细胞转录组测序技术及各类数据分析方法总结

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自从2009年单细胞转录组测序（single-cell RNA-seq，scRNA-seq）技术首次问世，至今已经有几十种不同的scRNA-seq技术相继被开发出来。在过去的十年里，单细胞转录组测序技术得到了蓬勃的发展，从而使得可在单细胞水平揭示全基因组范围内所有基因的表达情况，可以更精准的开展细胞间的表达异质性研究、鉴定新的细胞亚型、解析早期胚胎的发育等。单细胞测序流程(图片来源：http://learn.gencore.bio.nyu.edu) 目前，单细胞转录组测序技术（scRNA-seq）已经广泛应用于各类物种，特别是人、小鼠等典型的模式生物。和单细胞转录测序技术相比，传统的转录组测序技术（bulk RNA-seq）是基于群体细胞开展的，每个样本都包含成千上万个细胞，所以传统转录组测序反映的是基因在群体细胞中平均的表达水平，从而无法有效检测不同细胞之间的表达异质性（更多精彩请关注微信公众号：AIPuFuBio）。我们之前写了一系列的文章，总结了单细胞转录组测序技术的种类及单细胞转录测序数据的各类分析方法，这里再给大家汇总一下（直接点击就可以查看哦）。 1. 单细胞转录组测序技术(scRNA-seq)及细胞分离技术分类汇总 2. 单细胞测序数据的降维方法及细胞亚型的鉴定聚类方法总结 3. 单细胞测序数据的差异表达分析方法总结 4. 基于单细胞测序数据构建细胞状态转换轨迹

地理坐标系与投影坐标系的区别

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1.基本概念平时开展GIS开发、研究、应用工作，总会接触到坐标系，也会遇到坐标转换的问题，如地理坐标系、投影坐标系等。地理坐标系是球面坐标，参考平面是椭球面，坐标单位是经纬度；投影坐标系是平面坐标系，参考平面是水平面，坐标单位是米、千米等。地理坐标系转换到投影坐标系的过程理解为投影，即将不规则的地球曲面转换为平面。在当前的信息化的技术条件下，直接使用地理坐标系是不是更加真实准确，像谷歌地球；投影毕竟存在各种变形。地理坐标系的WKID介绍： Geographic Coordinate Systems 投影坐标系的WKID介绍： Projected Coordinate Systems 2. 地理坐标系 2.1 地球的三级逼近 2.1.1 大地水准面地球的自然表面不是平整的，需要想办法用数学公式描述地球表面，只能设想一个近似的数学面。大地水准面是地球表面的第一级逼近。假设当海水处于完全静止的平衡状态时，从海平面延伸到所有大陆下部，而与地球重力方向处处正交的一个连续、闭合的曲面，这就是大地水准面。地球椭球体是地球表面的第二级逼近。大地水准面可以近似成一个规则成椭球体，但并不是完全规则，其形状接近一个扁率极小的椭圆绕短轴旋转所形成的规则椭球体，这个椭球体称为地球椭球体。地球椭球体的基本参数：长半轴（赤道半径） a 短半轴（极半径） b 椭球体的扁率 à=(a-b)

强者定律------《科学》杂志（Science Magazine）

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强者定律------《科学》杂志（Science Magazine） 1 、蓝斯登原则：在你往上爬的时候，一定要保持梯子的整洁，否则你下来时可能会滑倒。提出者：美国管理学家蓝斯登。点评：进退有度，才不至进退维谷；宠辱皆忘，方可以宠辱不惊。 2 、卢维斯定理：谦虚不是把自己想得很糟，而是完全不想自己。提出者：美国心理学家卢维斯点评：如果把自己想得太好，就很容易将别人想得很糟。 3 、托利得定理：测验一个人的智力是否属于上乘，只看脑子里能否同时容纳两种相反的思想，而无碍于其处世行事。提出者：法国社会心理学家托利得点评：思可相反，得须相成。 4 、刺猬理论：刺猬在天冷时彼此靠拢取暖，但保持一定距离，以免互相刺伤。点评：保持亲密的重要方法，乃是保持适当的距离。 5 、鲦鱼效应：鲦鱼因个体弱小而常常群居，并以强健者为自然首领。将一只稍强的鲦鱼脑后控制行为的部分割除后，此鱼便失去自制力，行动也发生紊乱，但其他鲦鱼却仍像从前一样盲目追随。提出者：德国动物学家霍斯特点评： 1 、下属的悲剧总是领导一手造成的。 2 、下属觉得最没劲的事，是他们跟着一位最差劲的领导。 6 、雷鲍夫法则：在你着手建立合作和信任时要牢记我们语言中： 1 、最重要的八个字是：我承认我犯过错误 2 、最重要的七个字是：你干了一件好事 3 、最重要的六个字是：你的看法如何 4

基因组测序、外显子测序和靶向测序有什么样的区别，如何选择？

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自从第一代测序技术Sanger测序发明以来，使得人们可以不断在单碱基水平研究各物种的基因组序列。由于Sanger测序价格昂贵，测序通量低等劣势，2005年左右二代测序相继被开发出来，极大地降低了测序的价格和提升了测序的通量。现在测一个人的基因组序列，只需不到1000美元。测序可以在很多不同的层面开展，包括基因组层面、转录组层面、甲基化层面、免疫共沉淀测序等。今天我们重点讨论一下基因组层面的测序。基因组层面的测序主要可以分为三大类：全基因组测序（whole-genome sequencing，简称WGS）、全外显子测序（whole-exome sequencing，简称WES）、靶向测序（targeted sequencing或panel sequencing）（更多精彩请关注微信公众号：AIPuFuBio）。全基因组测序，顾名思义就是对整个基因组的所有碱基进行测序，这样就可以获得整个基因组的序列情况，主要应用有基因组组装、各类基因组变异的鉴定，包括结构变异等。全基因组测序示意图（图片来源：http://www.genomesop.com/）全外显子测序，是对基因组的所有外显子进行测序（通常是编码基因的外显子）。对于人来说，外显子序列大概占到人类基因组序列的2%左右。主要应用于鉴定单核苷酸变异或少量碱基的插入或缺失等。全外显子测序示意图（图片来源：http:

基因组测序、外显子测序和靶向测序有什么样的区别，如何选择？

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