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《生物信息学与机器学习》公众号专栏

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发表于 2017-9-11 11:22:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 黑马王子 于 2017-9-11 11:30 编辑

写点读书笔记,做点辩证分析,揭秘机器学习,一起走出生信pipeline的陷阱,致力于将最好的最合适的机器学习算法引进生信和基因组医学领域,锻造出基因场景化应用的伟大产品!


系列一:生信基础-抽丝剥茧系列

3年的自学感悟:从生物到生信到机器学习
三大文件解剖之1:FASTQ文件
三大文件解剖之2:SAM&BAM文件
三大文件解剖之3:VCF&GVCF文件
WGS与WES(或小panel)测序pipeline搭建过程中的陷阱剖析
三大肿瘤对照分析工具之1:MuTect&MuTect2
三大肿瘤对照分析工具之2:strelka小陷阱
三大肿瘤工具之3:VarScan2也能指定测序区间
感恩教师节特稿:三大肿瘤工具MuTect2/strelka/varscan2比较

三大注释工具之1Annovar剖析
三大注释工具之2VEP剖析
三大注释工具之3snpEff剖析
三大注释工具VEP/Annovar/snpEff的比较分析


系列二:生信机器学习-登峰造极系列



GATK VQSR与高斯混合模型
GATK BQSR与协变量模型
PSI-BLAST算法初探
SIFT与Dirichlet priors评分矩阵
Polyphen与SWISS-PROT关系初探
CADD模型与致病性分析
MetaLR、MetaSVM模型与致病性分析
M-CAP模型与致病性分析
REVEL模型与致病性分析



系列三:python机器学习实战系列

sklearn框架子系列

sklearn子框架系列之一:史上最全的ROC原理与AUC计算
sklearn半监督算法--欲仙欲死的标签传播算法LP成就小样本的变异数据


PyMC框架子系列
tensorflow框架子系列
keras框架子系列
theano框架子系列
NLTK子系列


[url=http://mp.weixin.qq.com/s/8uw2ftfxBPBTUiFFy_nYsw][/url]







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发表于 2017-9-12 08:53:05 | 显示全部楼层
赞一个!
初学菜鸟,欢迎交流!刚学习了《Python生物信息学数据管理》。
https://github.com/zd200572/
http://www.zd200572.com
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 楼主| 发表于 2017-9-12 17:21:28 | 显示全部楼层

看了你的github,写得很好,一起学习!
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