问题解决方案最大权重子矩阵MWS 源码
实用程序最大重量子矩阵(MWS)的Pfa-Résolution:随机优化算法(ROA),遗传算法(GA)和进化规划(EP) 癌症是由遗传变化(例如DNA的体细胞突变)引起的所有疾病的名称。 这些突变发生在细胞分裂过程中。 基因组测序是一种已用于分析体细胞突变的技术。 因此,为了应对这些体细胞突变,启动了许多项目,例如国际癌症基因组联盟,其目的是绘制最危险的癌症类型的基因突变图。 为了评估来自这些项目的数据,生物信息学的挑战之一是要找出导致肿瘤发生的驱动子突变与乘客突变之间的区别,已知这些突变是中性的,在癌症的发展中没有任何作用。 为了解决这个问题,使用了几种方法和技术。 在这个最终项目(PF
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Resolution-du-Probleme-de-Maximum-Weight-Submatrix-MWS--main.zip
(预估有个2文件)
Resolution-du-Probleme-de-Maximum-Weight-Submatrix-MWS--main
README.md
2KB
PfaApp.py
31KB
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