一般科技人员光搞研究就够忙的了,很难抽出精力兼顾其他。然而就有这么一位地质工作者,既搞科学研究,又搞科普创作,而且两方面都贡献突出,他就是中化地质矿山总局地质研究院地层古生物专家退休高级工程师李钟模。由于他将科研科普结合起来,相互促进,相得益彰,形成良性循环,使两方面成果都像泉水一样源源不断。然而在他的人生道路上,却经历了无数坎坷和挫折,同时也展现了自强不息的奋斗精神和为国为民的赤子情怀。

根据提供的信息，我们可以总结出MIT 6.047 计算生物学课程的主要知识点和学习内容。本课程是由麻省理工学院（MIT）的Manolis Kellis教授讲授的，主要聚焦于基因组学、生物网络分析以及进化生物学等核心领域。下面将详细介绍该课程的结构与内容。 ### 一、课程介绍 #### 1.1 介绍和目标 ##### 1.1.1 计算生物学课程 计算生物学是一门结合了计算机科学、数学和生物学的交叉学科，旨在利用算法和统计方法来解决生物学中的复杂问题。该课程旨在培养学生掌握这一领域的基础知识和技术，为他们将来在学术界或工业界的研究工作打下坚实的基础。 ##### 1.1.2 目标的二重性：基础和前沿 课程的目标不仅在于教授学生计算生物学的基本概念和工具，而且还鼓励学生探索该领域的最新进展和发展趋势。通过这种方式，学生可以了解计算生物学如何应用于解决实际的生物学问题，并参与到推动该领域发展的过程中。 ##### 1.1.3 学科的二重性：计算和生物学 课程强调了计算生物学作为一门跨学科领域的特点。一方面，它要求学生具备一定的生物学背景知识；另一方面，也需要学生掌握算法设计、数据分析等计算机科学方面的技能。这种跨学科的视角对于理解和解决问题至关重要。 ##### 1.1.4 为什么选择计算生物学？ 随着高通量测序技术的发展，生物学数据呈爆炸式增长，传统的生物学研究方法已经无法满足处理这些大规模数据的需求。计算生物学正是在这种背景下应运而生，它提供了一种高效的数据处理和分析手段，对于揭示生命科学中的基本规律具有重要意义。 ##### 1.1.5 寻找功能元素：一个计算生物学问题 寻找基因组中的功能性元件是计算生物学中的一个重要问题。例如，识别启动子区域可以帮助理解基因表达调控机制；检测保守的非编码区域有助于探究基因组的功能结构。通过开发和应用各种算法，计算生物学家能够从海量的基因组数据中挖掘出有价值的信息。 ### 二、期末项目 #### 1.2.1 期末项目目标 期末项目旨在让学生将所学理论知识应用于实践，解决一个具体的计算生物学问题。通过完成项目，学生不仅可以巩固课程内容，还能培养独立思考和解决问题的能力。 #### 1.2.2 期末项目里程碑 为了确保项目的顺利进行，课程设定了多个里程碑节点，要求学生在规定的时间内提交相应的成果。这有助于监督学生的进度，并及时发现问题并予以解决。 #### 1.2.3 项目交付物 项目结束时，学生需要提交一份详尽的报告，概述研究背景、采用的方法、实验结果及结论等内容。此外，还可能需要提交源代码、数据集等相关材料。 #### 1.2.4 项目评分 项目评分通常基于以下几个方面：问题定义的清晰度、解决方案的创新性、实验设计的合理性、数据分析的准确性以及报告撰写的质量等。 ### 三、附加材料 #### 1.3.1 2015年秋季在线材料 课程提供了2015年秋季学期的教学资料，包括课件、讲座视频、阅读材料等，供学生复习和自学使用。 #### 1.3.2 教科书 推荐了一些经典教科书，如《Introduction to Bioinformatics》等，帮助学生深入理解课程内容。 ### 四、分子生物学速成课程 #### 1.4.1 分子生物学的中心法则 课程首先介绍了分子生物学的核心原理——中心法则，即DNA通过转录形成RNA，再由RNA翻译成蛋白质的过程。这一过程是所有生命活动的基础。 #### 1.4.2 DNA DNA是遗传信息的主要载体。课程重点讲解了DNA的结构特征及其复制、转录等基本生物学过程。此外，还介绍了DNA序列分析的相关技术，如限制性酶切图谱构建、PCR扩增等。 通过以上内容的梳理，可以看出MIT 6.047 计算生物学课程涵盖了从基础知识到高级研究课题的广泛内容，旨在培养学生成为该领域的专家。希望这些信息对您有所帮助。

在显微镜下观察生物世界时，我们经常能够发现一些微小而迷人的生命体，其中浮游藻类就是一群丰富多彩、形态多变的生物。这些微小的藻类生物对环境变化极为敏感，它们的种类和数量往往能够反映其所在水域的健康状况。因此，对浮游藻类进行精确识别和监测变得尤为重要。 近年来，随着机器学习和深度学习技术的飞速发展，基于计算机视觉的自动化检测技术开始被广泛应用于浮游藻类的识别和分类中。在这些技术中，卷积神经网络（CNN）及其衍生技术，如YOLO（You Only Look Once）算法，已经成为实现快速准确检测的重要工具。YOLO算法以其实时性、准确性的特点，在许多快速目标检测任务中得到了应用。 然而，任何高级的机器学习模型都需要大量的标注数据进行训练。因此，一个高质量、大规模、标注精细的数据集对于训练高效准确的检测模型至关重要。本次提供的数据集正是为了满足这一需求而生的。 该数据集名为“显微镜下浮游藻类生物检测数据集”，包含16239张图片，每张图片都经过了精确的手工标注，包括对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。VOC格式广泛应用于物体检测与分割任务中，而YOLO格式则更适用于需要快速检测的应用场景。数据集中的每张图片都附有详细的标注信息，标注包括了80种不同类型的浮游藻类，例如Achnanthidium、Adlafia、Amphora、Anabaena、Aphanizomenon、Aulacoseira等。 此外，数据集中的每一类浮游藻类都标注了相应的框数，例如Achnanthidium框数为443，Adlafia框数为63，这样详尽的信息对于机器学习模型的训练尤为重要。通过这些标注，模型能够在训练阶段学习识别不同类型的浮游藻类，并在实际应用中快速准确地检测出相应的种类。 值得注意的是，该数据集采取的Pascal VOC格式和YOLO格式，为研究者提供了两种不同的数据标注方式，这不仅为不同的研究需求提供了便利，而且也提高了数据的可用性和灵活性。例如，VOC格式中包含的xml文件详细记录了对象的位置和类别，而YOLO格式的txt文件则以简洁的方式记录了物体的中心点坐标、宽度和高度等信息。 该数据集的发布无疑将大大推动浮游藻类生物检测技术的发展，帮助环境科学家和生物学家更加高效地进行水域生物的监测工作，同时也为相关领域的研究者提供了一个强有力的学习和研究工具。

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重要的数据说三遍： 水下生物检测数据集（包含海胆，贝壳，鱼类等生物，1000张图片左右） 水下生物检测数据集（包含海胆，贝壳，鱼类等生物，1000张图片左右） 水下生物检测数据集（包含海胆，贝壳，鱼类等生物，1000张图片左右）

使用HTML+PHP搭建一个生物数据增删查改网站。分为用户模式和管理员模式，用户模式实现对数据库的搜索，管理员模式实现对数据库的增删查改。因为是初学html语言和php，所以代码写得都很简单，具体内容可以参见主页里面的介绍博客。里面附带全部代码。 在本项目中，我们使用HTML和PHP技术搭建了一个专门用于生物数据管理的网站，该网站具备用户模式和管理员模式两种操作界面，实现了对生物数据的增删查改功能。数据库采用了MySQL，数据来源于UNIPROT数据库，这是一项全球性的、免费的蛋白质序列和功能信息资源，涵盖多种生物物种。 一、数据库介绍 1. 数据来源 项目中的数据来源于UNIPROT（Universal Protein Resource）数据库，这是一个国际性的蛋白质信息库，提供了全面、高质量的蛋白质序列和功能信息。UNIPROT涵盖了如拟南芥、噬菌体、果蝇、人类、小鼠、水稻和斑马鱼等多种生物的蛋白质数据，总计约92146条记录。这个数据库对于生物学研究和生物信息学分析具有极高的价值。 2. 数据库表格 - user表：用于存储用户登录信息，包括user_ID（唯一标识）、username（用户名）、password（经过MD5加密后的密码）以及accounttype（账户类型）。其中，user_ID作为主键，由系统自动生成，确保了用户信息的唯一性。 二、用户模式介绍 1. 注册与登录界面 用户可以进行注册和登录操作，注册时需要输入用户名、密码等必要信息，密码通过MD5加密算法进行安全处理，以保护用户的隐私信息。 2. 用户工作页面 用户登录后，可以使用搜索功能来查询UNIPROT数据库中的特定蛋白质信息。页面可能展示蛋白质的基本信息，如序列表、功能描述、物种来源等，供用户浏览和研究。 三、管理员模式介绍 1. 注册与登录界面 管理员注册和登录的界面与普通用户相同，但需要更高的权限，例如通过特定的管理员账号或特定的权限验证。 2. 管理员工作页面 管理员登录后，除了可以进行搜索外，还拥有对数据库的增删查改权限。他们可以添加新的蛋白质数据、编辑现有数据、删除不再需要的数据，以及管理用户账户等。这样的功能设计使得网站能够实时更新和维护数据的准确性。 总结来说，这个项目旨在教授初学者如何利用HTML构建前端界面，PHP处理后端逻辑，并结合MySQL数据库进行数据管理。通过用户和管理员两种角色的设定，实现了数据的交互与管理，为生物科学研究提供了一个简易的在线平台。在实际应用中，这种网站架构可以扩展到更复杂的数据管理和分析场景，对于学习和实践Web开发技术非常有帮助。

数据集介绍 数据内容: 2021年中国软件杯大赛A4赛题团队自搜集数据，包含软件杯要求的99种林业有害生物的图像数据，具体有害生物信息见：http://www.cnsoftbei.com/plus/view.php?aid=588 ,包括有:黑蚱蝉,蟪蛄,蒙古寒蝉等99种生物,共近2000张图片,各生物种类数据数量基本平衡. 数据格式: 所有数据严格按照文件夹名称存放. 数据用途: 常用于图像分类,目标检测任务(需要手动标注) 林业有害生物分类数据集是一个专门针对林业领域内有害生物识别和分类问题而构建的图像数据集。该数据集由参与2021年中国软件杯大赛的A4赛题团队所搜集整理，旨在为相关领域的研究者和开发者提供一套丰富的图像资源，以便于他们开展机器学习、人工智能等相关技术的研究和应用。 数据集包含了99种不同的林业有害生物图像，每种生物大约有20张图像，总计接近2000张图片。这些图像覆盖了如黑蚱蝉、蟪蛄、蒙古寒蝉等多种常见的林业害虫。图像数据集的一个显著特点是，数据集中每种生物的图像数量大致相等，这为数据平衡的机器学习模型训练提供了基础。 数据集的格式设计遵循了严格的组织规范，所有的图像数据都按照生物种类进行分类存放于不同的文件夹中。这种格式的优点是便于用户快速定位所需的数据，同时也有助于在进行图像分类和目标检测等任务时，能够高效地对数据进行抽样和管理。 林业有害生物分类数据集的应用领域非常广泛，包括但不限于自动识别林业害虫、监测森林健康状况、智能预警森林病虫害的爆发等。由于数据集内图像数量较大且种类繁多，因此它特别适合用于图像分类和目标检测任务。利用该数据集进行机器学习模型的训练，可以帮助相关工作者和研究人员在面对实际林业问题时，快速准确地识别和分类不同的林业有害生物。 为了更好地利用这份数据集，开发者可能需要进行一些初步的数据预处理工作，包括图像的格式转换、大小调整、增强等，以适应不同的学习算法和任务需求。此外，由于数据集中的图像并未提供预标注，如果需要用于目标检测任务，开发者还需进行手动标注的工作，包括标记图像中害虫的位置、识别害虫的种类等，这将是一个相对耗时的工作。 总体来说，林业有害生物分类数据集对于推动林业领域的智能化管理具有重要意义。它不仅能够帮助研究人员更有效地开展相关领域的研究工作，还有助于提高林业管理的科技含量，加强森林生态系统的保护力度。

内容概要：本文档详细介绍了基于STM32F103C8T6的体脂秤开发方案，涵盖了硬件架构设计、核心代码实现、关键外设驱动以及开发注意事项。硬件部分包括HX711体重测量模块、AD5933生物阻抗分析模块、OLED显示屏和WiFi数据上传模块。软件部分实现了体重测量、生物阻抗测量、体脂率和肌肉量计算等功能。通过主程序框架将各个模块有机结合起来，实现了完整的体脂秤功能。此外，还提供了滑动平均滤波等优化措施，确保数据准确性。最后，文档还提到了一些扩展功能，如蓝牙连接、语音播报和多用户管理等。 适合人群：具有嵌入式开发基础，尤其是对STM32平台有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：①学习STM32平台下的传感器融合技术；②掌握体重、生物阻抗等数据的采集与处理方法；③理解体脂率计算模型及其应用。 其他说明：文档提供完整C++源码及校准参数配置文档，适合希望深入了解体脂秤工作原理并进行二次开发的技术人员。阅读时建议结合实际硬件进行调试和验证。

内容概要：本文详细介绍了如何利用COMSOL的偏微分方程(PDE)模块构建生物堵塞模型。首先，通过定义关键参数如流体动力粘度、流体密度、细菌附着速率等，建立模型的基础。接着，通过引入运输-反应方程描述生物量演变，并通过孔隙率动态变化方程描述孔隙率的变化。文中还详细解释了边界条件的设置、求解器配置以及后处理方法。此外，文章强调了模型验证的重要性，并提供了一些实用的调试技巧。最后，通过实例展示了如何通过孔隙率分布云图和流速流线图来直观地观察生物堵塞现象。 适合人群：环境工程领域的研究人员和技术人员，尤其是对多孔介质中生物堵塞现象感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于污水处理、地下水污染等领域，帮助理解和预测生物堵塞现象的发生和发展，从而优化相关系统的运行和维护。 其他说明：本文不仅提供了详细的建模步骤，还包括了许多实用的操作技巧和注意事项，有助于读者更好地掌握COMSOL软件的应用。

TCGA-STAD数据集已经整理成LCPM格式，临床数据已经汇总整理。 LCPM格式即log2(CPM+1)格式，现在认为log2(TPM+1)和log2(FPKM+1)格式比较过时了。部分生信文章审稿人推荐使用此格式分析数据