【ネットワーク解析】CytoscapeのstringAppを使って、タンパク質間相互作用ネットワーク解析を行う【Cytoscape】 - LabCode
タンパク質間相互作用ネットワーク解析とは？ タンパク質間相互作用ネットワーク解析（Protein-Protein Interaction Network Analysis）は、タンパク質同士がどのように相互作用し、生物学的プロセスやシグナル伝達経路に関与するかを研究する方法です。この解析は、細胞内のタンパク質が形成する複雑なネットワークを理解するために使用されます。 ネットワークの構築: 同定された相互作用を基に、タンパク質間の関係を示すネットワークを構築します。このネットワークは、ノード（タンパク質）とエッジ（相互作用）で構成されます。 データの解析と解釈: 構築されたネットワークを分析して、重要なタンパク質、相互作用のハブ、機能的なクラスターなどを同定します。これには、ネットワークトポロジーの解析や機能的注釈などが含まれます。 PPIは、細胞の振る舞いや疾患のメカニズムを理解するための
【画像解析】画像データ内の粒子の形状分類・検出【ImageJ】 - LabCode
形状分類について 形状分類（Shape Classification）は、さまざまな形状を識別し、分類するプロセスです。これは、コンピュータビジョン、パターン認識、機械学習などの分野で広く使用されています。形状分類の目的は、画像や物体内の特定の形状を識別し、それらを事前に定義されたカテゴリに分類することです。このプロセスは以下のステップで構成されます。 データ収集と前処理： 形状を含む画像や物体のデータセットを収集し、ノイズの除去やサイズの調整などの前処理を行います。 セグメンテーション：前処理された画像は、個々のオブジェクトを識別するためにセグメンテーションされます。 特徴抽出：各オブジェクトから形状記述子（面積、周囲長、円形度、アスペクト比、丸み、固体度など）を計算し、形状を識別するために重要な特徴を抽出します。 分類と評価： 抽出された特徴を使用して形状を分類し、例えば機械学習（ニュ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
