Выбор функций и обучение модели Пожалуйста, ознакомьтесь с Частью 1 и 2 серии GSoC, если вы еще этого не сделали. Весь код можно найти здесь . Теперь, когда мы собрали данные как из Ensembl, так и из RefSeq, пришло время сгенерировать функции, которые будут входным слоем для наших моделей машинного обучения. А) Генерация признаков Всего мы создали 12 и более фич, здесь я расскажу о самых важных — Функция перекрытия: перекрывающийся ген — это ген , экспрессируемая..

Подробное описание работы смотрите в Часть 1 , 2 и 3 . Найдите весь мой код здесь . Ученик: Шриджан Верма ( vermasrijan ) Организация: гены, геномы и вариации ( ансамбл ) Наставник: Даниэль Зербино Какая работа была проделана? Данные, собранные из Ensembl. → Использовались RESTful API для получения числовых данных. → Для получения данных последовательности использовались файлы gff3 и fasta. Данные собраны из RefSeq → Для этого использовались файлы gff3 и fasta...