潜在因素混合模型：LFMM—— R包lfmm
在自然群体（区别于强人工选择）中，如果我们感兴趣的数量性状表现出与特定的地理环境变量有高度的关联性，随着环境变量的改变而变化，则这些环境变量往往反映了环境作用于个体表型的选择性压力，并最终反映在群体水平的遗传统计量，进而可以探究连续环境变量梯度下不同的选择压力以及群体的适应模式。
单变量潜在因素线性混合模型（LFMM）可用于基因组中环境适应特征的筛选，可以理解为另一种类型的全基因组关联分析（GWA
人工智能
最新11+单基因泛癌纯生信，值得学习！
影响因子：11.6
关于单基因泛癌分析，我们已经介绍了很多。小编最近也筛选到一些结果比较好的基因，需要做深入分析的可以联系小编喔。
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研究概述：APOBEC(载脂蛋白B mRNA编辑酶)家族介导的诱变在人类癌症中广泛存在。然而，现在对APOBECs和APOBEC突变在癌症中的生物学特征和临床相关性的了解仍然有限。
本研究通过一系列的生物信息学和统
跟着Nature Communications学作图：R语言箱线图和拟合曲线展示泛基因组中的基因家族数量
论文
Chromosome-level assemblies of multiple Arabidopsis genomes reveal hotspots of rearrangements with altered evolutionary dynamics
拟南芥NC_panGenome
测量与误差定律 —— 读《醉汉的脚步》（八）
这一章实际讲的是测量一定有误差；在误差没有朝着特定一个方向偏离的情况下，得到的是正态分布（钟形曲线）：
在揭示钟形曲线重要性的3个人中，其发现者分到的功劳却是最少。亚伯拉罕·棣莫弗（Abraham De Moivre）的突破产生于1733年，当时他正是65岁左右的年纪，而直到5年后他的《机率论》（Doctrine of Chances）第二版出版，人们才知道了这个突破。棣莫弗要找的，是那个被我们在
OpenHands：解放双手，让AI替你写代码！
OpenHands 是一个开源的AI驱动的软件开发代理平台，它集成了多种AI功能，如代码编写、安全漏洞检测、工作流程自动化等，旨在帮助开发者减少编码工作量，提高开发效率，并促进创新，同时支持与各种大型语言模型提供商的兼容性，允许开发者在不同的开发环境中灵活地使用AI技术。
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深度解析六大AI爬虫工具：crawl4ai、FireCrawl、Scrapegraph-ai、Jina、SearXNG、Tavily技术对比与实战指南
一、引言在AI大模型时代，数据获取与处理是构建智能应用的核心环节。传统爬虫面临技术门槛高、反爬应对复杂、动态内容处理困难等挑战，而AI驱动的爬虫工具通过融合大语言模型（LLM）、图神经网络、自动化解析等技术，正在重塑数据抓取范式。本文将深度测评6款主流AI爬虫工具，从技术原理、核心功能、实战场景到性能对比
