文章清单

总篇数：1174

2019/02/01 【5】机械药代动力学-药效学模型在生物制剂开发中的应用(Application of Mechanistic Pharmacokinetic–Pharmacodynamic Modeling toward the Development of Biologics)
2019/01/29 【3】理解，预测和减轻翻译后物理化学修饰（包括聚集）对生物制药药品稳定性的影响
2019/01/24 【2】生物模态优化的计算方法
2019/01/23 【5.1.6】ig-like domain
2019/01/23 【2.11.5】特殊人群--驾驶人员的合理用药
2019/01/23 【2.11.4】特殊人群--哺乳期妇女合理用药
2019/01/22 【2.11.3】特殊人群--妊娠期妇女的用药指导
2019/01/21 【1.2】matplotlib-text包
2019/01/21 【2.11.2】特殊人群--老年人用药
2019/01/21 【2.11.1】特殊人群--小儿用药
2019/01/20 【2.9】上呼吸道感染及用药
2019/01/19 【2.10】高脂血症及用药
2019/01/16 【1.1】matplotlib详解图像各个部分
2019/01/10 【5.7.1】IgG分子的二硫键结构
2019/01/09 【5.1.4】双特异性单克隆抗体（Bispecific monoclonal antibody，BsMAb, BsAb)
2019/01/09 【1.3】国际非专利名称（INN）
2019/01/07 【4.1】seaborn一页多图subplots
2019/01/07 【3.5.2】matplotlib-label
2019/01/07 【2.3】seaborn直方图（seaborn-distplot）
2019/01/06 【1】计算在生物药物开发中的应用
2019/01/03 【0】生物治疗学的可发展性前言
2019/01/02 【5.6.2】表位 epitope
2019/01/02 【5.6.1】主要组织相容性复合物--MHC
2019/01/01 【5.6.2】T细胞和B细胞表位预测的基本原理和方法
2019/01/01 【4】生物治疗药物的临床前免疫原性风险评估(Preclinical Immunogenicity Risk Assessement of Biotherapeutics)
2019/01/01 【2.8】急性胃肠炎
2018/12/27 【5.5.4】改进了抗体VL-VH方向的预测
2018/12/27 【3.5】蒙特卡罗方法(Monte Carlo Method)
2018/12/27 【1.5】氨基酸温度因子 b-factor
2018/12/26 统计学概论
2018/12/26 【5.5.3】抗体中重链和轻链可变结构域的关联：对抗原特异性的影响
2018/12/26 【5.5.2】描述抗体中的VH-VL方向--ABangle
2018/12/25 【5.1.5】抗药物抗体（ADA）和抗核抗体（ANA）
2018/12/24 【7.3】大样本肿瘤组织中的突变数据及其分析--intOgen
2018/12/24 【5.6】肿瘤细胞系的百科全书--ccle
2018/12/24 【5.5】人类mRNA与蛋白表达量查询相关的数据库--GTEx
2018/12/24 【5.4】人类mRNA与蛋白表达量查询相关的数据库--proteomicsDB
2018/12/24 【5.3】人类mRNA与蛋白表达量查询相关的数据库--ProteinAtlas
2018/12/24 【3.10】一级核酸数据库-ICGC
2018/12/24 【3.9.2】GDC
2018/12/24 【3.9.1】大样本肿瘤组织基因表达量分析的好工具--GEPIA
2018/12/24 【1.2】肿瘤基因组学
2018/12/24 【1.2.4】参考基因组版本
2018/12/24 【1.2.2】基因信息的综合数据库GeneCards--获取gene symbolo
2018/12/23 【2.7】泌尿道感染
2018/12/23 【2.6】缺铁性贫血
2018/12/20 【4.2.1】深度学习的实践层面(Practical aspects of Deep Learning)
2018/12/19 【4.12】Python 字符串大小写转换--upper/lower/capitalize/title
2018/12/19 【5.2】html如何让标签不转义
2018/12/19 【4.4.1】html间距--字间距
2018/12/19 【4.3】字体（等宽字体Monospace、font）
2018/12/19 【4.1.4】深层神经网络(Deep Neural Networks)
2018/12/17 【4.1.3】浅层神经网络
2018/12/13 【9.1.6】通过moe对抗体批量renumber
2018/12/12 【9.1.5】moe不能下载pdb
2018/12/12 Linux【9】-进程管理1--捕获信号trap
2018/12/11 【4.11】Python打包元素-zip
2018/12/11 【2.5】消化性溃疡用药
2018/12/08 【5.8.1】分子对接
2018/12/08 【2.4】糖尿病用药
2018/12/06 【5.6】小分子三维结构构建与优化--Discovery Studio （DS）
2018/12/06 【5.5.2】蛋白质三维结构演示-pymol
2018/12/05 生信分析软件包--emboss
2018/12/05 Linux【6】-硬盘管理3-文件系统--block
2018/12/02 【2.3】支气管哮喘
2018/12/01 Composer 安装与使用
2018/11/25 【6.2】帕博利珠单抗(pembrolizumab)注射液（Keytruda）临床报告
2018/11/25 【6.1】临床试验终点--OS/PFS/ORR/DFS/TTP/TTF/DCR
2018/11/24 【1.2.3】https、http、socks认知
2018/11/24 【1.2.1】TCP/IP分层模型
2018/11/24 【1.2】交换机、路由器、集线器
2018/11/24 【1.1】OSI七层模型
2018/11/23 【2.5】使用SwitchyOmega设置Chrome代理,助力Shadowsocks
2018/11/21 Linux【12】-其他2--阿里云centos 7 创建postfix服务器
2018/11/21 Linux【12】-其他2--CentOS 7 中使用 Sendmail 通过 PHP 发送邮件
2018/11/19 【3.1】seaborn调节ticks
2018/11/19 【2.2】冠心病
2018/11/18 Linux【7】-网络管理6-/etc/resolv.conf、/etc/hosts、/etc/sysconfig/network
2018/11/18 Linux【7】-5-连接网络-talnet
2018/11/15 【2.1.6】python list 删除元素(remove / pop / del)
2018/11/15 【4.1.2】神经网络基础
2018/11/14 【4.1.1】深度学习概述
2018/11/13 【5.4.1】先导化合物性质设计优化
2018/11/12 【5.5.1】序列预测抗体夹角-PAP(Packing Angle Prediction)
2018/11/08 【5.3.3】间接药物设计
2018/11/08 【5.3.2】直接药物设计
2018/11/08 【2.5】评论系统--hashover
2018/11/06 【1.2】nginx “403 Forbidden” 错误的原因及解决办法
2018/11/06 【6.5.2】tensorflow--多GPU并行
2018/11/02 Centos7 PHP的安装和配置
2018/10/31 Linux【9】-进程管理1--htop
2018/10/29 【5.3】基于结构的药物设计
2018/10/26 【6.5.3】配置分布式TensorFlow
2018/10/24 【5.2】药物靶点及理论
2018/10/24 【5.1】药物设计学概述
2018/10/24 【9.3】tensorflow--tf.global_variables_initializer | tf.initializers.global_variables |tf.initializers.global_variables
2018/10/24 【9.2】tensorflow--tf.add_to_collection与get_collection
2018/10/24 【9.1】tensorflow--tf.pack
2018/10/18 【4.1】基于AI预测组合药物副作用
2018/10/17 【3】数据分析-9-gen annoation -- mygene
2018/10/17 Linux【9】-进程管理7-集群管理--slurm
2018/10/12 【6】网络与网页-6-可视化交互--pyxley
2018/10/12 【6】网络与网页-6-可视化交互--Plotly
2018/10/12 【6】网络与网页-5-可视化交互--dash
2018/10/12 Linux【2】-管理文件12--1--win10给linux共享文件夹
2018/10/12 【1.6】win10端口查看与开启
2018/10/12 【1.5】解决win10 ping不通Windows10电脑
2018/10/11 【5.4】igblast简介及参数设置
2018/10/04 【4】Flask-url_for和redirect
2018/10/02 Linux【2】-管理文件23-正则表达
2018/10/01 【4.6】查找文件的神器--Listary
2018/09/30 【6.1.3】回复突变（back mutation / reverse mutation）
2018/09/30 【5.1.3】单链可变片段（Single-chain variable fragment，scFv）
2018/09/30 【5.1.2】单克隆抗体( monoclonal antibody，mAb)
2018/09/29 【2】文件读写-8-打印表格多种样式--tabulate
2018/09/29 【1.7】符合语言习惯的Python优雅编程技巧
2018/09/25 假设检验[7]– 柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验（Kolmogorov–Smirnov test，K-S test）
2018/09/25 【1.4】win10序列号永久激活win10
2018/09/21 【9.1.4】moe标记α碳
2018/09/21 【4.3.2.3】量化预测结果--分类变量--准确率，召回和F-措施
2018/09/21 【4.3.2.1】量化预测结果--分类变量
2018/09/20 【4】进程管理-16-协程管理-gevent
2018/09/19 tensorflow--神经网络--7--sigmoid_cross_entropy_with_logits
2018/09/19 tensorflow--张量变换--3--矩阵提取（ tf.gather_nd ）
2018/09/19 tensorflow--张量变换--2--tf.squeeze
2018/09/19 tensorflow--math--6--减少--tf.reduce_sum
2018/09/19 【6.5.1】tensorflow中gpu的设置
2018/09/18 【4.5】怎么做好PPT？
2018/09/17 【7.2】线性代数--向量组的线性相关、秩（最大无关组）
2018/09/17 tensorflow--稀疏张量--4--tf.SparseTensor
2018/09/17 【6.1.2】TensorFlow中的placeholders
2018/09/16 【6.1.2】somatic和germline突变
2018/09/16 【5.4】国际免疫遗传学数据库-IMGT数据库
2018/09/15 【3】数据分析-1-数据的处理--numpy--5--逻辑函数(all, any)
2018/09/15 【3】数据分析-1-数据的处理--numpy--4--数据读写
2018/09/14 【4.1】seaborn调节图片大小-figsize
2018/09/14 【6.4】tensorflow输出所有的变量
2018/09/14 【6.3】tensorflow保存和调取网络
2018/09/13 【3.7.5】matplotlib-循环用色
2018/09/13 【2.1】seaborn小提琴图（seaborn-violinplot）
2018/09/13 【2.1】箱线图（seaborn-boxplot）
2018/09/13 tensorflow--层--汇总
2018/09/13 tensorflow--神经网络--5--tf.nn.l2_normalize标准化数据
2018/09/13 tensorflow--神经网络--汇总
2018/09/13 tensorflow--生成图--汇总
2018/09/13 tensorflow--稀疏张量--Sparse Tensors
2018/09/13 tensorflow--变量--汇总
2018/09/13 tensorflow--控制流--汇总
2018/09/13 tensorflow--张量变换--汇总
2018/09/13 tensorflow--变量/序列/随机数-汇总
2018/09/13 tensorflow--math--2--基本数学函数--列表相加（ tf.add_n ）
2018/09/13 tensorflow--math--1--算术运算符- tf.add
2018/09/13 tensorflow--math
2018/09/13 tensorflow-api-guides汇总
2018/09/12 Linux【13】-报错2-linux系统很卡的基本排查方法
2018/09/12 【3.1.2】认识python类的super函数
2018/09/12 【2.7】小提琴图（matplotlib-violinplot）
2018/09/12 tensorflow--神经网络--1--tf.nn.dropout防止过拟合
2018/09/12 tensorflow--稀疏张量--3--tf.sparse_retain
2018/09/12 tensorflow--稀疏张量--2--稀疏矩阵转密集矩阵（ tf.sparse_to_dense ）
2018/09/12 tensorflow--变量--2--获得可训练变量 ( tf.trainable_variables ）
2018/09/12 tensorflow--变量--2--tf.assign
2018/09/12 tensorflow--控制流--3--tf.equal
2018/09/12 tensorflow--张量变换--3--合并矩阵（ tf.concat ）
2018/09/12 tensorflow--张量变换--2--为张量+1维（ tf.expand_dims ）
2018/09/12 tensorflow--张量变换--2-- tf.shape 、tf.reshape
2018/09/12 tensorflow--张量变换--1--数据类型转换（ tf.cast ）
2018/09/12 tensorflow--变量/序列/随机数--3--随机重排（ tf.random_shuffle ）
2018/09/12 tensorflow--变量/序列/随机数--3--随机矩阵（tf.random_normal | tf.truncated_normal | tf.random_uniform）
2018/09/12 tensorflow--变量/序列/随机数--2--tf.linspace | tf.range
2018/09/12 tensorflow--变量/序列/随机数--1--创建一个常量tensor（tf.constant）
2018/09/12 tensorflow--变量/序列/随机数--1--tf.ones/tf.ones/tf.ones_like/tf.zeros_like/tf.fill
2018/09/12 tensorflow--math--9--指定轴axis上的最大值/最小值的位置( tf.argmax | tf.argmin ）
2018/09/12 tensorflow--math--3--矩阵乘法 ( tf.matmul ）
2018/09/12 【6.1.3】tensorflow神经网络操作--变量作用域（ get_variable | variable_scope | name_scope Variable ）
2018/09/11 【2.7.4】集合相似性--Dice系数
2018/09/11 【2.7.3】集合相似性--Overlap coefficient
2018/09/11 【2.7.2】集合相似性--谷本系数（Tanimoto Coefficient）
2018/09/11 【2.5.1】概率分布之间的距离--海林格距离(Hellinger Distance)
2018/09/11 【2.4.1】字符串编辑距离--JaroWinklerDistance
2018/09/11 tensorflow--张量变换--3--矩阵提取（ tf.gather ）
2018/09/11 tensorflow--张量变换--3--矩阵填充（ tf.pad ）
2018/09/11 tensorflow--math--3--矩阵数学函数--tf.eye
2018/09/11 【2.4.1】编辑理论--Lee distance
2018/09/11 【2.1.6】--坎贝拉距离(Canberra Distance)
2018/09/11 【2.1.3】--标准化欧氏距离（Standardized Euclidean Distance）
2018/09/10 NGD(Normalized Google Distance)
2018/09/10 点对互信息(PMI,Pointwise Mutual Information)
2018/09/10 【2.5.2】概率分布之间的距离--K-L散度(Kullback-Leibler Divergence，相对熵)
2018/09/10 【2.3.1】字符串编辑距离--Levenshtein距离(编辑距离)
2018/09/09 马氏距离(Mahalanobis Distance)
2018/09/09 【2.6.2】向量相似性--Ochiai Coefficient
2018/09/09 【2.6.1】向量相似性--余弦相似度（Cosine Similarity）
2018/09/09 【2.4.2】编辑理论--汉明距离(hamming-distance)
2018/09/09 【2.1.5】--切比雪夫距离(chebyshev distance)
2018/09/09 【2.1.4】--曼哈顿距离(manhattan-distance)
2018/09/09 【2.1.1】--闵氏距离(闵可夫斯基距离,minkowski-distance)
2018/09/07 【3】数据分析--15--levenshtein--两字符串相似度比较
2018/09/07 【3.7.4】matplotlib-cmap-将为0的值的颜色设为black
2018/09/07 【3.7.3】matplotlib-colormap(色图的例子)
2018/09/07 【3.7.2】matplotlib-颜色（不同颜色的名字）
2018/09/07 【3.1】seaborn添加title
2018/09/07 【2.6】热电图（matplotlib-heatmap）
2018/09/06 【7.2.8】信号的终止(Termination of the signal)
2018/09/06 【7.2.7】嗅觉信号转导(Olfactory Signal Transduction)
2018/09/06 【7.2.6】视觉信号转导(Visual Signal Transduction)
2018/09/06 【7.2.5】受体酪氨酸激酶系统(The RTK System)
2018/09/06 【7.2.4】一氧化氮系统(Nitric oxide system)
2018/09/06 【7.2.3】蛋白质激酶G系统(The PKG System)
2018/09/06 【7.2.2】蛋白质激酶C系统(The PKC System)
2018/09/06 【7.2.1】蛋白质激酶A系统(The PKA System)
2018/09/06 【7.1.7】通过胞内受体的激素作用(Hormone action by intracellular receptors)
2018/09/06 【7.1.6】蛋白质激酶(Protein kinases)
2018/09/06 【7.1.5】G蛋白(G-proteins)
2018/09/06 【7.1.4】第二信使(Second messengers)
2018/09/06 【7.1.3】受体(Receptors)
2018/09/06 【7.1.2】放射免疫测定(Radioimmunoassay,RIA)
2018/09/06 【7.1.1】激素(Hormones)
2018/09/05 【2.4】箱线图（matplotlib-boxplot）
2018/09/05 【11.1】维生素(Vitamins)
2018/09/05 【6.8.4】同工酶(Isozyme)
2018/09/05 【6.8.2】蛋白酶(Proteases)
2018/09/05 【6.6.5】调节蛋白的激活和抑制 (Stimulation and inhibition by control proteins)
2018/09/05 【6.6.4】水解激活(Proteolytic activation)
2018/09/05 【6.6.3】共价修饰调节(Regulation by covalent modification)
2018/09/05 【6.6.2】别构调节(Allosteric control)
2018/09/05 【6.6.1】酶活性的调节(Regulation of Enzyme Activity)
2018/09/05 【6.5.9】共价催化(Covalent catalysis)
2018/09/05 【6.5.8】金属催化(Metal catalysis)
2018/09/05 【6.5.7】静电催化(Electrostatic catalysis)
2018/09/05 【6.5.6】广义的酸碱催化(General Acid-base catalysis)
2018/09/05 【6.5.5】临近和定向催化(Catalysis by proximity and orientation)
2018/09/05 【6.5.1】底物形变(Substrate strain)
2018/09/04 Linux【13】-报错1-Centos 操作系统常用log日志（last）
2018/09/04 【6.8.3】别构酶(Allosteric Enzymes)
2018/09/04 【6.8.1】抗体酶-催化性抗体
2018/09/04 【6.5.4】“过渡态稳定”学说
2018/09/04 【6.5.3】序变模型(The Sequential Model)
2018/09/04 【6.5.2】齐变模型(The Concerted Model)
2018/09/04 【6.4.7】自杀型抑制剂(Suicide Inhibitor)
2018/09/04 【6.4.6】底物类似物(Substrate Analogue)
2018/09/04 【6.4.5】基团特异性试剂(Group Specific Reagent)
2018/09/04 【6.4.4】反竞争性抑制剂
2018/09/04 【7.1】python3 raise ImportError(This package should not be accessible on Python 3）
2018/09/03 【2.4】MathJax 支持的 Latex 符号总结(各种箭头符号)
2018/09/03 【6.4.3】非竞争性抑制剂
2018/09/03 【6.4.2】竞争性抑制剂
2018/09/03 【6.4.1】酶抑制剂
2018/09/03 【6.3.4】米氏方程--双倒数作图
2018/09/03 【6.3.3】酶的催化常数(Kcat)
2018/09/02 【6.3.2】米氏方程
2018/09/02 【6.3.1】酶动力学
2018/09/01 【6.2.3】三点附着模型(Three-point attachment model)
2018/09/01 【6.2.2】诱导契合模型(The induced fit model)
2018/09/01 【6.2.1】锁与钥匙模型(Lock and key model)
2018/09/01 【6.1.4】活性中心(The active site)
2018/09/01 【6.1.3】核酶(Ribozymes)
2018/09/01 【6.1.2】辅酶因子(Cofactors)
2018/09/01 【6.1.1】酶
2018/08/31 【4.3.9】透析和超滤
2018/08/31 【4.3.8】层析
2018/08/31 【4.3.7】电泳
2018/08/31 【4.3.6】蛋白质的颜色反应
2018/08/31 【4.3.5】蛋白质水解
2018/08/31 【4.3.4】蛋白质的变性和复性
2018/08/31 【4.3.3】蛋白质和核酸的酸碱解离和等电点（PI）
2018/08/31 【4.3.2】蛋白质和核酸的沉淀（Precipitation）
2018/08/31 【4.3.1】蛋白质和核酸的紫外吸收（uv）
2018/08/31 【3.7.3】核酸的水解
2018/08/31 【3.7.2】DNA Tm
2018/08/31 【3.7.1】核酸的变性和复性
2018/08/31 【2.2】优化seo
2018/08/30 【3.5】PD1相关
2018/08/30 【3.6.1】RNA世界假说
2018/08/30 【3.5.2】核小体
2018/08/30 【3.5.1】RNA蛋白质复合物
2018/08/30 【3.3.2】RNA的三级结构
2018/08/30 【3.3.1】DNA的三级结构
2018/08/30 【3.2.5】RNA二级结构
2018/08/30 【3.2.4】几种不常见的DNA二级结构
2018/08/30 【3.2.3】Z型DNA
2018/08/30 【3.2.2】A型DNA
2018/08/30 【3.2.1】B型DNA
2018/08/30 【3.1】核酸的一级结构及测序技术的发展
2018/08/29 【4】进程管理-15-内存消耗监控-heapy
2018/08/28 【2】监督学习--1--分类-支持向量机(svm)
2018/08/28 【2】监督学习--1--分类-贝叶斯(naive_bayes)
2018/08/28 【2】监督学习--1--分类-决策树(DecisionTreeClassifier)
2018/08/28 【2】监督学习--1--分类-K近邻分类器
2018/08/28 【7】图形相关-5-graphviz
2018/08/28 【2.6】直方图（Histograms）和频数多边形（frequency polygons）
2018/08/27 【3.4】shell bash判断文件或文件夹是否存在
2018/08/27 【4】进程管理-14-进程和系统管理工具--psutil
2018/08/27 【5.3】体细胞超突变--shm
2018/08/27 【4.4】在线文件格式转换器
2018/08/27 【2.9】网页返回顶部
2018/08/26 【7.1】线性代数--矩阵运算--乘法
2018/08/23 【3】数据分析-1-数据的处理--numpy--5--转置（transpose/t/swapaxes）
2018/08/23 【5.7】药效团(Pharmacophore、QASR)
2018/08/23 【2.3】RCSC PDB数据库
2018/08/23 【5.10】python 读取大文件越来越慢
2018/08/22 【2】监督学习--3--多项式变形--PolynomialFeatures
2018/08/22 【3】数据分析-1-数据的处理--numpy--4--Numpy中stack()，vstack(), hstack()函数区别
2018/08/22 【6.1.1】TensorFlow中的name有什么用
2018/08/21 【3】数据分析--14--科学计算--Scipy--5--sparse稀疏矩阵
2018/08/21 【3】数据分析--14--科学计算--Scipy--5--sparse函数
2018/08/21 【3】数据分析--14--科学计算--Scipy--1--简介
2018/08/21 【3】数据分析-1-数据的处理--numpy--3--sequeeze
2018/08/20 【2.3】在阿里云里申请免费Https证书SSL
2018/08/19 【2.3】解决谷歌浏览器打开时默认为桔梗导航页面的问题
2018/08/19 【2.3】charles抓包网页数据
2018/08/17 【4.4.1】模型的保存与调用
2018/08/17 【4.5.3】验证曲线--绘制学习曲线
2018/08/17 【4.5.2】验证曲线--绘制验证曲线
2018/08/17 【4.5.1】验证曲线--欠拟合和过拟合
2018/08/17 【4.3.1】量化预测结果
2018/08/16 【5.2】bash获取路径
2018/08/16 【9.1.4】蛋白-配体相互作用指纹图谱（PLIF）
2018/08/16 【9.1.1】moe安装
2018/08/16 【8.3.6】胎儿血红蛋白(Fetal hemoglobin, HbF)
2018/08/16 【8.3.5】镰状细胞贫血血红蛋白(Sickled hemoglobin, HbS)
2018/08/16 【4.1.3】别构效应
2018/08/16 【4.1.2】波尔效应
2018/08/16 【4.1.1】正协同效应
2018/08/16 【2.6】各种各样的RNA(Versatile RNAs)
2018/08/16 【2.5】核酸(Nucleic Acids)
2018/08/16 【2.4】核苷酸
2018/08/16 【2.3】核苷(Nucleosides)
2018/08/16 【2.2】互补异构(Keto-enol tautomerism)
2018/08/16 【2.1】碱基(Nitrogenous Bases)
2018/08/16 Linux【9】-进程管理10-系统服务(service)管理--chkconfig
2018/08/15 【2.4】散点图线性拟合（matplotlib-linear）
2018/08/14 【2】监督学习
2018/08/14 【8.3.4】肌红蛋白和血红蛋白
2018/08/14 【8.3.3】胶原蛋白
2018/08/14 【8.3.2】β角蛋白
2018/08/14 【8.3.1】α角蛋白
2018/08/14 【8.1.2】兼职蛋白(Moonlighting proteins)
2018/08/14 【3.1】蛋白质结构与功能
2018/08/14 【1.4】蛋白质组与蛋白质组学
2018/08/13 【5.1】bash-传参数
2018/08/13 【8.2】脘病毒
2018/08/13 【6.8.5】肽酰脯氨酰顺反异构酶
2018/08/13 【3.6.4】蛋白质二硫化物异构酶(Protein disulfide isomerase, PDI)
2018/08/11 【2.15】抗病毒药
2018/08/09 【9.1.3】moe序列标记
2018/08/09 【2.14】抗生素
2018/08/03 【2.4】分子对接库需要注意的问题
2018/08/02 【3.6.3】表面
2018/07/29 【2.13】精神健康，药物帮忙
2018/07/29 【2.1】抗高血压药物
2018/07/28 【2.12】对抗肿瘤的化学武器
2018/07/28 【1.2】天然产物与新药发现
2018/07/27 【9.1.2】moe叠合两分子结构
2018/07/27 【3.6.1】蛋白质折叠
2018/07/27 【1.1】药
2018/07/26 【8.1.1】holoprotein(全蛋白)与分子伴侣（Molecular Chaperones）
2018/07/26 【3.5.1】蛋白质四级结构
2018/07/26 【3.4.1】蛋白质三级结构
2018/07/25 【2.7.1】集合相似性--杰卡德相似度（Jaccard index）
2018/07/18 【3.1】tomcat服务
2018/07/18 【8.1】tensorflow报错
2018/07/18 【3.2】卷积神经网络的应用
2018/07/17 【6.9.1】激酶构象--DFG-out
2018/07/17 【3.3】三大经典药之二--Penicillin（青霉素、盘尼西林）
2018/07/17 【3.2】三大经典药之三--Diazepam(安定，地西泮)
2018/07/17 【3.1】三大经典药之一--Aspirin（阿司匹林）
2018/07/16 【3.3.1】蛋白质二级结构
2018/07/16 【3.2.2】肽键
2018/07/16 【3.2】蛋白质一级结构
2018/07/16 【1.3】蛋白质
2018/07/16 10.耿贝尔分布(Gumbel distribution)
2018/07/13 【3.6】Seliciclib
2018/07/13 【3.4】Imatinib-伊马替尼
2018/07/12 【3.6.2】蛋白质折叠问题50年的历程
2018/07/12 【2.2.1】python--tuples
2018/07/12 【3.1】卷积神经网络
2018/07/11 【2】文件读写-2-python写Excel的(xlsxwriter--同一个cell不同格式)
2018/07/11 【2.3.1】outlook2016打开包含附件的邮件会报错，停止工作，重启无效果
2018/07/11 【2.3】MNIST 数据集输出手写数字识别准确率
2018/07/11 【5.9】优雅的传参数
2018/07/10 【2.2】tensorflow神经网络优化
2018/07/09 【2.1】tensorflow搭建神经网络
2018/07/08 【2.1.2】--欧氏距离（Euclidean Distance）
2018/07/06 【2.1.5】python list 增加元素(append/extend/insert)
2018/07/05 【3】无监督学习--3--聚类--基于距离--kmeans
2018/07/05 【5.1】matplotlib-报错--tkinter.TclError no display name
2018/07/05 【4.3.2.9】量化预测结果--分类变量--MCC、RI
2018/07/05 13.综合评价方法
2018/07/05 12.多维标度法MDS
2018/07/04 11.典型分析
2018/07/03 【2.1】修改HOSTS文件实现翻墙的原理及方法
2018/07/03 10.对应分析
2018/07/03 8. 因子分析
2018/06/29 【5.2】抗体编号系统（CCG/Kabat/Chothia/IMGT 与ANARCI）
2018/06/27 8. 主成分分析
2018/06/26 7. 聚类分析
2018/06/25 Linux【6】-硬盘管理12-centos7下swap分区创建（添加）,删除以及相关配置
2018/06/25 6. 判别分析
2018/06/24 5. 广义与一般线性模型
2018/06/23 4.多元相关与回归分析
2018/06/21 3.多元数据直观表示
2018/06/21 2.多元数据的数学表达
2018/06/21 1.多元统计分析概述
2018/06/08 Linux【9】-进程管理12-安全模块--selinux
2018/06/06 【4.3】matplotlib-savafig(保存图片)
2018/06/06 【4.2】matplotlib-多图合并-subplot/subplots/subplot2grid
2018/06/06 【3.6】matplotlib-ticks
2018/06/06 【2.1】散点图(matplotlib-scatter)
2018/06/06 【1.6】JupyterHub——让Jupyter支持多用户
2018/06/06 【1.5】jupyter
2018/06/05 【9.2.1】helm
2018/06/05 【3.7.1】matplotlib-colors(matplotlib可识别代表颜色的字符)
2018/06/05 【3.5】matplotlib-font
2018/06/05 【3.4】matplotlib-axis
2018/06/05 【3.3】matplotlib文本标注（text、annotate）
2018/06/05 【2.3】线条（ matplotlib-line ）
2018/06/04 【3.1】matplotlib-legend
2018/06/04 【2.2】柱形图(matplotlib-hist)
2018/06/01 【4.2】matplotlib-多图合并
2018/06/01 【4.1】matplotlib-断坐标轴
2018/06/01 【2.1】条形图(matplotlib-bar)
2018/05/31 【1.2】氨基酸密码子表
2018/05/30 9.幂律分布(power law distribution)
2018/05/23 【1.7】坐标中断(axis breaks)-- plotrix
2018/05/23 【1.6】散点图加入关联分析曲线--ggscatter
2018/05/16 【4.1.1】模型选择与评估--1--交叉检验（Cross Validation）
2018/05/16 NPM脚本
2018/05/16 NPM 使用初识
2018/05/16 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--1--简介
2018/05/16 Linux【8】-软件管理-2-安装(yum)
2018/05/15 Install Miredo on macOS (xx-net)
2018/05/15 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--2--Series
2018/05/14 【5.1】抗体及基因重排（Antibody,Ab）
2018/05/13 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--3--Dataframe创建与读取
2018/05/13 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--3--excel的读写
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2018/05/12 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--3--Dataframe索引的修改
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2018/05/10 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--3--Dataframe(合并，转换，拼接)
2018/05/10 Linux【2】-管理文件12--3--两台Linux系统之间传输文件(scp)
2018/05/09 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--3--Pandas的dbtyes
2018/05/08 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--4--计算
2018/05/08 【1.2】tensorflow的安装
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2018/05/07 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--4--DataFrame对行和列求和及添加新行和列
2018/05/06 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--5--排序
2018/05/05 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--6--Pandas中常用的分析
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2018/04/26 【1.5】使用命令行参数运行R程序（Args）
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2018/04/25 Linux【6】-硬盘管理9-测试硬盘读写速度（hdparm / dd）
2018/04/25 【3.3】HTML列表
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2018/04/23 Linux【6】-硬盘管理8-RAID技术
2018/04/23 Linux【6】-硬盘管理3-文件系统（xfs/ext3/ext2/reiserFS/JFS）
2018/04/22 Linux【6】-硬盘管理5-存储（DAS,NAS,SAN）
2018/04/22 【1.2.2】传输层协议（TCP/UDP）
2018/04/22 Linux【2】-管理文件22-列出打开文件信息lsof
2018/04/19 Linux【6】-硬盘管理2-挂载（mount/umount/fuser/fstab）
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2018/04/17 Linux【13】-报错5-std::bad_alloc
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2018/04/11 Linux【9】-进程管理8-开机启动服务/脚本
2018/04/08 Linux【5】-用户管理2-切换用户su
2018/04/03 Linux【11】-软件安装4-md5sum
2018/04/03 【3】数据分析--10--科学计算--Pandas--9--与数据库交互
2018/04/02 Linux【7】-网络管理3-Failed to start LSB
2018/03/23 【2.2】pdb文件格式
2018/03/23 【1.1】氨基酸
2018/03/23 均方根差（RMDS）
2018/03/20 Linux【6】-硬盘管理7-NFS的部署
2018/03/20 Linux【11】-软件安装3-nvidia(显卡驱动,cuda)
2018/03/20 Linux【9】-进程管理7--集群管理--sge
2018/03/19 Linux【13】-报错3-Fsync failed
2018/03/15 Linux【7】-网络管理2-防火墙与端口（iptables和firewalld）
2018/03/14 Linux【11】-软件安装2-gitlab
2018/03/13 【Books】-乌合之众-大众心理学
2018/03/09 Linux【1.2】Centos7安装
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2018/02/23 【7.3】疾病的预防和控制
2018/02/23 【7.2】偏倚
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2018/02/08 【4.2】RefSeq数据库
2018/02/08 【3.11】一级核酸数据库-1000 GENOME
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2018/02/08 【3.6】一级核酸数据库-SRA(二代测序的原始数据)
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2018/02/08 【3.3】一级核酸数据库-UCSC
2018/02/08 【1.6.2】Entrez
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2018/01/17 【3.1】多序列比对
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2018/01/16 【5.2】一级蛋白质结构数据库-PDB
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2018/01/16 【4.1】rRNA数据库-sliva
2018/01/16 【4】二级核酸数据库
2018/01/16 【3.4】一级核酸数据库-JCVI(微生物宏基因组数据库)
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2017/08/22 Linux【2】-管理文件7-软连接和硬链接（ln）
2017/08/21 【8.3】gwasdb
2017/08/21 【1.2.1】常用数据库ID表示方式
2017/08/15 One-Based和Zero-Based区别
2017/08/10 Linux【2】-管理文件8-打包压缩（tar/gz/zip/rar/unzip...）
2017/08/01 【6.2】爬虫模拟登陆
2017/08/01 Linux【2】-管理文件9-查找命令和文本--which,find,locate,whereis
2017/07/28 【1.2】解析pdf--pdf2htmlEX
2017/07/22 Linux【2】-管理文件10-通配符
2017/07/21 【6.2】--books--深入浅出统计学
2017/07/16 Linux【2】-管理文件11-文件内容查阅(cat/tac/nl/more/less/head/tail)
2017/07/15 Linux【2】-管理文件12--2--Centos与Windows之间ftp传输文件（ftp/ncftp/lftp）
2017/07/15 Linux【2】-管理文件12-linux常用下载命令(wget/curl/myget/axel)
2017/07/14 Linux【2】-管理文件13-Linux排序与统计指令（sort,wc,uniq）
2017/07/13 Linux【2】-管理文件14-linux文件的合并，去重，分割(cat/uniq/split/paste)
2017/07/12 【6.3】--books--深入浅出数据分析
2017/07/12 Linux【2】-管理文件15-查看文件和文件夹大小(df/du)
2017/07/11 Linux【2】-管理文件16-选取命令(cut/grep)
2017/07/11 【1.3】医学常用词汇的比较
2017/07/10 Linux【2】-管理文件17-文本行处理（awk）
2017/07/10 排序【1】--PCA主成分分析
2017/07/10 排序【0】--排序（梯度分析）
2017/07/10 【9.1】医学中常用的统计学知识
2017/07/10 【2.2.4】spearman correlation coefficient（斯皮尔曼相关性系数）
2017/07/10 【2.2.3】kendall correlation coefficient（肯德尔相关性系数）
2017/07/10 【2.2.1】皮尔森相关系数 (Pearson's correlation coefficient)
2017/07/10 【2.6】动态数列及其指标
2017/07/10 【2.5】粗率的标准化法
2017/07/10 【2.4】疾病统计常用指标
2017/07/10 【2.3】医学人口统计常用指标
2017/07/10 【2.2】定性定量资料的统计描述
2017/07/10 【1.9】统计表与统计图
2017/07/10 7.超几何分布
2017/07/10 6.泊松分布
2017/07/10 【1.3】–两样方距离的几种计算方法
2017/07/10 5.正态分布( Normal distribution/ Gaussian distribution)
2017/07/10 4.几何分布
2017/07/10 3.二项分布
2017/07/10 【1.1】医学统计学绪论
2017/07/10 1.分布
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2017/07/09 排序【2】--RDA冗余分析
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2017/07/08 GFF3格式
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2017/03/28 cram压缩bam
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2017/02/23 【4.1】 Shell脚本--字符串截取
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2017/02/22 【5.1】数据可视化--数据准备
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2017/02/20 【2.3】latex中常见的符号与公式
2017/02/20 【2.2】latex字体
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2017/02/19 【4.4】Python的startswith和endswith
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2017/02/19 【4.3】python assert用法
2017/02/19 【7.5】HLA基因
2017/02/16 【5.1】html文件的上传与下载
2017/02/16 【3.7】HTML里面Textarea换行总结
2017/02/15 【3】HTML CSS + DIV实现整体布局
2017/02/15 AJAX
2017/02/13 reads mapping and variants calling
2017/02/13 基于保守性和规则性的预测方法SIFT和PolyPhen
2017/02/13 【7.1】遗传变异主要的数据库
2017/02/13 【5.1】python几种取整的方式
2017/02/12 【2.1】google搜索的几个小技能
2017/02/09 【3.2】shell script条件判断式
2017/02/09 【3.1】 shell script判断
2017/02/09 【5.3】shell script 的追踪
2017/02/09 【3.3】 shell script循环
2017/02/09 【1.1】shell script入门
2017/02/08 【3】数据分析-7-由煮面条到图论到图论--NetworkX
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2017/02/07 【1.3】集中趋势（central tendency）--平均数/中位数/众数
2017/02/07 【1.2】常用相对数指标
2017/02/07 【1.1】变量
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2017/02/06 Annovar--位点注释
2017/02/06 假设检验[4]--秩和检验
2017/02/06 假设检验[3]--T检验和方差齐性检验
2017/02/06 假设检验[2]--Fisher精确检验（超几何分布、富集分析、Fisher's Exact Test）
2017/02/06 显著检验[1]-概述
2017/02/05 【4.1】aria2--一个轻量级的下载神器
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2017/01/21 【5.1】blast原理介绍(序列数据库的搜索)
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2017/01/21 【1.2】一致度、相似度和同源度
2017/01/21 【1.1】打分矩阵
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2017/01/20 sam格式
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2017/01/19 切除引物--Bamclipper
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2017/01/18 【1.0】windows上加速你的工作效率
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2017/01/17 【6.2】samtools
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2017/01/02 【7.4】CYP基因
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2016/11/24 【6.1】Rmarkdown
2016/11/24 【4.1】R生成随机数
2016/11/24 VCF格式文件
2016/11/24 bed文件格式
2016/11/20 【3.12】Summarizing data
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2016/10/25 【5.2】UnicodeEncodeError ascii
2016/09/27 基因组定位的转换(liftover)
2016/09/27 【3.1】文本的添加--text()
2016/09/27 【2.4】R图片的导出
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2016/09/26 【2.3】ggplot—散点图(geom_point)
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2016/09/25 【3.1】ggplot2--legend图例的修改
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2016/09/25 【4.2】R--关于set.seed()
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2015/12/02 【7.3】MUC基因
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2015/09/30 Bootstrap【1】--简介
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2015/08/16 【2.0】JavaScript HTML DOM
2015/08/16 【1.7】JavaScript 运算符
2015/08/16 【1.6】JavaScript 函数
2015/08/16 【1.3】JavaScript 变量与数据类型
2015/08/16 【1.5】JavaScript 语句
2015/08/16 【1.4】JavaScript 输出
2015/08/16 【1.2】JavaScript 使用
2015/08/15 【1.0】JavaScript简介
2015/08/15 JSON
2015/08/15 【6.1】html中文乱码
2015/08/15 【4.1.1】HTML字符实体
2015/08/15 【3.6】HTML表单和输入
2015/08/15 【2.1】HTML布局
2015/08/13 【3.4】HTML 图像
2015/08/13 【3.5】HTML 超链接（链接）
2015/08/13 【3.2】HTML表格（tabLe）
2015/08/13 【3.1】HTML标题与段落
2015/08/12 【1.1】HTML简介
2015/08/09 【4】进程管理-2-多线程操作--threading
2015/08/08 【4】进程管理-1-时间管理--time
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2015/07/19 【2.7】IUPAC Ambiguity Codes
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2015/05/22 【6.4】tRFLP中酶切位点的统计
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2015/05/12 【2.1】R读写数据
2015/05/11 DNA Sequence formats
2015/05/11 【2.3】单端测序与双末端测序
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Sam's note

专注生物信息，专注转化医学

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