• DogVC A dog breed classification method with multi-CNNs and SVM

    Categories Image analysisTool Type: ApplicationTechnologies: GPU, Python3Download Count: 1723
  • stAPAminer Mining Spatial Patterns of Alternative Polyadenylation for Spatially Resolved Transcriptomic Studies

    Categories Polyadenylation dataTool Type: ToolkitTechnologies: RDownload Count: 1064
  • NetBCE An Interpretable Deep Neural Network for Accurate Prediction of Linear B-Cell Epitopes

    Categories B-cell epitopesTool Type: FrameworkTechnologies: Python3Download Count: 1482
  • Integration of Multi-omics Approach Reveals Circular RNAs Profile and Their Response to Hormone in Moso Bamboo (Phyllostachys edulis) Integration of Multi-omics Approach Reveals Circular RNAs Profile and Their Response to Hormone in Moso Bamboo (Phyllostachys edulis)

  • 分块重构软件包 大病毒的冷冻电镜重构受到柔性和埃瓦尔德球效应影响,很难取得准原子分辨率结构。为此研究人员开发了分块重构软件。利用此软件,在多种大病毒上突破了埃瓦尔德球极限,获得了准原子分辨率的重构。同时大幅减少了病毒柔性影响,显著提升了局部或整体的分辨率。目前分块重构已经成为了解析大病毒结构的主流方法。

    Categories Structure-basedTool Type: ApplicationTechnologies: C++Download Count: 572
  • 高通量原位结构解析软件包 高通量原位结构解析算法主要用于细胞原位等具有叠合蛋白密度样品的目标蛋白结构解析,该算法基于相关性分析,通过施加最优的权重函数,可以在单张冷冻电镜数据上实现目标蛋白质的定位以及高分辨结构解析。由于无需断层重构,原位结构解析的数据采集通量提升了数十倍。

    Categories Structure refinementTool Type: ApplicationTechnologies: C, Python2Download Count: 1607
  • 二维冷冻电镜图像去噪软件 冷冻电子显微镜 (cryo-EM) 是一种广泛使用的超微结构测定技术,它通过一组 2D 显微照片构建蛋白质和大分子复合物的 3D 结构。然而,受电子束剂量的限制,冷冻电镜中的显微照片通常具有极低的信噪比 (SNR),这会影响下游分析的效率和有效性。特别是cryoEM中的噪声不是简单的加性或乘性噪声,其统计特性与自然图像中的噪声有很大不同,极大地束缚了传统去噪方法的性能。在这里,我们提出了 Noise-Transfer2Clean (NT2C),这是一种用于冷冻电镜的去噪深度神经网络 (DNN),用于增强图像对比度和恢复标本信号,其主要思想是通过正确学习冷冻电镜图像的噪声分布并将噪声的统计性质转移到降噪器中来提高去噪性能。特别是针对cryo-EM中复杂的噪声模型,我们设计了一种对比度引导的噪声和信号重加权算法,实现了干净噪声的数据合成和数据增强,使我们的方法真正实现了基于噪声真实属性的信号恢复。 我们的工作验证了基于直接从噪声补丁中挖掘复杂的冷冻电镜噪声模式的去噪的可行性。在模拟数据集和真实数据集上的综合实验结果表明,与常用方法相比,NT2C 在图像去噪方面取得了显着的进步,尤其是在背景噪声去除方面。此外,对真实数据集的案例研究表明,NT2C 可以极大地缓解 SNR 对粒子拾取造成的障碍,简化粒子的识别。

    Categories Structure refinementTool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 1587
  • 三维重构体图像去噪软件 冷冻电子断层成像技术(Cryo-ET)适用于原位结构解析这一电镜成像领域研究最前沿的方向,是新冠病毒整体解析的主要技术,可进行大分子、病毒体的原位状态直接观测。受限于成像设备以及电子剂量等因素,冷冻电子断层重构体图像通常会表现出低信噪比以及低衬度的特性,从而会影响到下游任务的分析与计算。此外,不同于单颗粒电镜图像,断层图像的数据量通常是有限的,并且断层图像中缺乏明确的ground truth的定义,依赖大数据集的有监督深度学习算法将很难适配到断层图像去噪问题当中。为了解决以上问题,我们提出了一种稀疏约束的自监督冷冻电子断层图像去噪网络Sparsity Constrained Network (SC-Net)。通过结合盲点替换的自监督数据构造与基于一阶导数的稀疏性约束,SC-Net实现了单样本训练数据下的自监督深度去噪模型。在保证训练效率的同时也保证了相对可靠的结构恢复与噪声抑制。与最先进的Noise2Void方案相比,我们的方法有着更为可靠的结构恢复性能,与大数据驱动的Topaz相比,我们的方法在低数据量情形下取得了相近的性能。

    Categories Structure refinementTool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 1973
  • VP-Detector 三维颗粒定位和分类软件 冷冻电子断层三维重构技术(cryo-ET)允许以分子分辨率对蛋白质或大分子复合物在其原始环境中进行三维可视化,极大地促进了结构生物学的发展。电子断层三维重构是通过旋转生物样品的倾斜系列成像产生的。然而,电子断层三维重构的分辨率受到两个因素的限制:低电子剂量导致的图像低信噪比(SNR)和倾斜角缺失导致的楔形缺失。当一组电子断层图像中出现感兴趣的复合物的众多噪声副本时,子区域平均技术(STA)可以通过提取、分类、对齐和平均在原始生物环境中的子区域来显著提高其分辨率。作为STA过程的前两个步骤,子区域定位和分类对于提高子区域的最终分辨率至关重要。因为低分辨率的电子断层重构和生物大分子形状大小各异,从复杂和拥挤的原始环境中提取和分类大分子是一个挑战。为了解决STA结构测定的瓶颈问题,我们设计了一种基于三维多尺度密集卷积神经网络(3D MSDNet)的生物大分子定位及分类方法VP-Detector,首先,为了检测低信噪比的冷冻电镜图像中的三维颗粒,我们的网络中提出了三维混合膨胀卷积3D HDC技术,避免了缩放操作造成的分辨率损失。其次,为了在数量有限的冷冻电镜图像上进行训练,本方法采用三维稠密连接,以此鼓励重用特征图,减少可训练参数,实现小数据集上的训练。最后,为了缓解了尺寸各异的颗粒造成的类别不平衡,本方法使用加权焦点损失函数进行网络的训练。我们的VP-Detector在模拟数据集和真实世界数据集的实验中都取得了最先进的性能。VP-Detector在三维颗粒挑选方面取得了最高的F1得分,对于形态大小各异的蛋白质均有良好表现,且可代替手动三维颗粒挑选。VP-Detector可以在很少可训练参数的情况下获得较高的粒子检测精度,并支持小数据集上的训练。它还可以缓解形状大小各异的颗粒造成的类不平衡。

    Categories Protein structure refinementTool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 2056
  • PanGraphViewer Show panenome graphs in an easy way

    Categories Variant visualization, Assembly visualizationTool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 1015
  • Axolotl brain regeneration Axolotl brain regeneration

    Tool Type: Application
  • inMTSCCA pcMTSCCA、hocMTSCCA

    Tool Type: ApplicationDownload Count: 535
  • ARTISTA Axolotl Regenerative Telencehpalon Interpretation via Spatiotemporal Transcriptomic Atlas

    Categories Other toolsTool Type: ToolkitTechnologies: Python3, RDownload Count: 460
  • DeepNoise: Signal and Noise Disentanglement via Deep Learning DeepNoise: Signal and Noise Disentanglement via Deep Learning

    Categories Image analysisTool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 372
  • scEMAIL A source-free and universal cell-type annotation tool

    Tool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 510
  • calClosure Behaviour test

    Tool Type: Application
  • OMIX OMIX

    Tool Type: ApplicationTechnologies: Java
  • DGMP Identifying Cancer Driver Genes by Jointing DGCN and MLP from Multi-omics Genomic Data

    Categories Driver mutation prioritizationTool Type: Pipeline & ProtocolTechnologies: Python3Download Count: 491
  • MAnorm2 Tools for Normalizing and Comparing ChIP-seq Samples

    Categories Normalization, Differential peak callingTool Type: ToolkitTechnologies: RDownload Count: 531
  • SmartGate SmartGate is a spatial metabolomics tool for resolving tissue structures

    Categories Other toolsTool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 235
  • AB-Gen A tool for antibody library design

    Tool Type: ApplicationTechnologies: Python3Download Count: 838
  • 高通量、高分辨率的原位结构解析 目前蛋白质原位结构的解析主要依赖Cryo-ET,然而,这种方法需要收集每个区域的倾转序列,使原位样品的数据收集效率严重降低,因此原位课题通常难以开展。 为了实现高通量、高分辨率的原位结构解析,课题组开发了新型原位结构解析方法-isSPA,在这个方法里,我们将非目标蛋白的密度视为非高斯噪声,在单张高剂量的电镜图像中直接探测目标蛋白,我们推导了最优蛋白质探测函数,极大地提高了在图像中识别目标蛋白的效率。此外,我们还开发了一个排序函数,能有效地消除模型偏差对分辨率的影响。由于不需要收集倾转序列,isSPA较断层方法的数据收集通量提高了至少30倍。 课题组与北京理工大学张法、万晓华课题组合作,对isSPA方法进行了GPU加速-GisSPA,GPU加速将计算效率提高了300-500倍。目前,课题组应用GisSPA已经解析了红藻细胞切片中的藻胆体和光系统II的结构(分辨率分别达到了3.4和3.9埃)和酵母细胞切片中的核糖体结构(分辨率为2.9埃)。

    Categories Protein structuresTool Type: ApplicationTechnologies: C++, Python2Download Count: 182
  • DeepETPicker A deep learning based open-source software with a friendly user interface to pick 3D particles rapidly and accurately from cryo-electron tomograms

    Categories Other toolsTool Type: ToolkitTechnologies: Python3Download Count: 329
  • ART 蛋白质任意分辨率粗粒化模型建立

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  • fastQTLmapping fast molQTL mapping tools

    Categories QTL mappingTool Type: ApplicationTechnologies: C++