生成对抗网络（GANs）是一种强大的深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能接近真实数据的假...
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使用GAN网络，生成与药物应答相关的特征
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Github 快速入手如何快速的将自己的项目push 到github上呢？跟着我来一起看下吧~ Github上新建项目 登录Github账户，新建一个本地项目： 新建repositories 也可...
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jupyter notebook导出pdf并支持中文Jupyter Notebook是很好的数据科学创作环境，反正我做数据分析的项目或小练习的时候，基本都是在用jupyter notebook（原先是叫ipython note...
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python脚本处理metadata.json文件
之前以介绍过如何使用perl，R处理由TCGA上下载的metadata.json文件，现在尝试采用python脚本来处理，总有一款适用你。 运行完成的python脚本，会在当...
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clinical.json 数据中注释信息提取
在之前的基础上：TCGA clinical_data.json中临床信息的提取，对之前那的perl脚本进行改进。 这个是处理之后的脚本，相比之前，清爽了许多
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对miRNAs靶基因进行批量预测
1.提取miRNAs 2. 由starbase API数据库进行下载(10s检索完成） 3.将所有的miRNA靶基因进行合并整理 每个文件都有这么一个类似的表头，与lncRN...
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TCGA clinical_data.json中临床信息的提取
上一次讲解了，如何使用perl脚本进行metadata中分组信息的提取，对于更详细的临床病例信息还需要从clinical_data.json中提取进行分析。当然，用R语言也可...
