多組學分析
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-04
多組學分析的視頻教程
基于workbench的滑輪組瞬態動力學分析，視頻免費無聲音，操作細致，建模需購買。
本視頻教程為基于workbench的滑輪組瞬態動力學分析，視頻免費無聲音，操作細致，主要包括DM詳細建模，運動副及其載荷的設置，以及最后的后處理，step by step（附件沒有提供，建議自己跟隨視頻在DM中建模（需購買）），建議0.5倍速觀看，歡迎私信討論學習，。
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ABAQUS案例-多體動力學分析詳細講解及Dynamic Implicit分析步的應用
本課程詳細講解了在ABAQUS中模擬多體動力學分析，介紹了connector、interaction及方程約束的使用方法。本案例中采用的Dynamic Implicit分析步，在模擬復雜多體動力學中具有較大的優勢。本案例旨在較為全面的介紹ABAQUS中動力學約束及邊界條件聯合應用技巧及所需要注意的問題。
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多組學分析的實例教程
? 深度學習介紹，常用神經網絡架構介紹? 監督學習介紹，神經網絡在轉錄組學+代謝組學的疾病預測為例
? 無監督學習介紹，高維組學數據降維，聚類分析，以單細胞轉錄組數據為例
2 案例實踐五：基于t-SNE和UMAP進行單細胞轉錄組學數據降維，細胞亞型聚類分析。
進階大綱
多組學聯合分析，闡明疾病分子機制 （入門及實戰）
背景：研究影響疾病表型變化影響的因素包括DNA,RNA,蛋白質和代謝物等。單一組學的數據難以系統全面地解析復雜生理過程的調控機制，多組學聯合分析通過對來自基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組和脂質組等不同生物分子層次的批量數據進行歸一化處理、比較分析和相關性分析等統計學分析，建立不同層次分子間的數據關系，從而共同探究生物體內潛在的調控網絡機制，為生物體作用機制提供了更多證據。
目標：從常見的多組學聯合分析策略出發，如轉錄組+代謝組，蛋白組+代謝組等，對常用的數理統計分析方法進行介紹，之后學習如何利用數據庫如KEGG等進行生物功能富集分析，結合機器學習方法進行生物標志物的挖掘，疾病預測以及生物分子作用機制等。
展開 進階大綱
多組學聯合分析，闡明疾病分子機制 （入門及實戰）
背景：研究影響疾病表型變化影響的因素包括DNA,RNA,蛋白質和代謝物等。單一組學的數據難以系統全面地解析復雜生理過程的調控機制，多組學聯合分析通過對來自基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組和脂質組等不同生物分子層次的批量數據進行歸一化處理、比較分析和相關性分析等統計學分析，建立不同層次分子間的數據關系，從而共同探究生物體內潛在的調控網絡機制，為生物體作用機制提供了更多證據。
目標：從常見的多組學聯合分析策略出發，如轉錄組+代謝組，蛋白組+代謝組等，對常用的數理統計分析方法進行介紹，之后學習如何利用數據庫如KEGG等進行生物功能富集分析，結合機器學習方法進行生物標志物的挖掘，疾病預測以及生物分子作用機制等。
常用生物組學實驗與分析方法，如轉錄組學，代謝組學常用組學數據庫介紹，如TCGA,PathBank,HMDB,KEGG
Python批量處理組學數據-歸一化處理，差異分析，相關性分析
生物功能分析：GO 功能分析、代謝通路富集、分子互作等
基于轉錄組學的差異基因篩選，疾病預測
基于差異基因，聯合代謝組學分析疾病分子發生機制
? 組學數據可視化，如火山圖，t-SNE降維，代謝通路網絡分析
? 組學特征（基因，蛋白，代謝物）選擇（隨機森林分析）
? 單細胞轉錄組學數據分析及可視化分析
2 案例實踐三：（包含以下內容）
2 轉錄組+代謝組的多組學分析胃癌
2 從海量的數據中篩選出關鍵基因、代謝物及代謝通路
2 深度解析胃癌腫瘤標志物解釋腫瘤發生發展的復雜性和整體性案例
深度學習神經網絡進階(入門及實踐)
目標：學習前沿神經網絡如卷積神經網絡，循環神經網絡，注意力機制，自編碼器，圖神經網絡在生物組學及藥物篩選的應用，遷移學習應用等。
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? 常用組學數據庫介紹，如TCGA,PathBank,HMDB,KEGG
? Python批量處理組學數據-歸一化處理，差異分析，相關性分析
? 生物功能分析：GO 功能分析、代謝通路富集、分子互作等
? 基于轉錄組學的差異基因篩選，疾病預測
? 基于差異基因，聯合代謝組學分析疾病分子發生機制
? 組學數據可視化，如火山圖，t-SNE降維，代謝通路網絡分析
? 組學特征（基因，蛋白，代謝物）選擇（隨機森林分析）
? 單細胞轉錄組學數據分析及可視化分析
案例實踐教學三：（包含以下內容）
轉錄組+代謝組的多組學分析胃癌
從海量的數據中篩選出關鍵基因、代謝物及代謝通路
深度解析胃癌腫瘤標志物解釋腫瘤發生發展的復雜性和整體性案例
深度學習神經網絡進階(入門及實踐)
學習目標：學習前沿神經網絡如卷積神經網絡，循環神經網絡，注意力機制，自編碼器，圖神經網絡在生物組學及藥物篩選的應用，遷移學習應用等。
展開 了解更多 請關注公眾號：第一性原理計算與應用
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分子動力學結果分析
3.1軌跡文件觀察
3.2能量數據作圖
3.3 軌跡修正處理
3.4 回旋半徑分析
3.5 計算蛋白構象的rmsd 變化
3.6計算原子位置的rmsf變化
3.7 蛋白配體構象聚類
3.8蛋白配體相互作用氫鍵分析
3.9 蛋白配體相互作用能分析
實例講解與練習：
（1）水中的溶菌酶純蛋白模擬
（2）t4溶菌酶及配體復合物模擬
答疑 針對后三天學習問題的答疑
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在飛機工程領域，起落架、艙門、水平及垂直面等作動系統是飛機設計的關鍵組成部分。運用多體動力學方法對這些系統進行建模與分析時，需兼顧仿真工具特性與行業工程經驗。為此，海克斯康推出基于多體動力學的飛機系統參數化建模與分析工具，深度融合軟件功能與工程實踐，顯著提升行業工程人員的工作專業性與便捷性。
飛機機構系統多體動力學建模與仿真常面臨三大挑戰：如何快速構建專業級典型飛機系統模型
本案例適合哪些人學習：
1、學習型仿真工程師
2、理工科院校學生
3、對有限元分析感興趣的工程師
你會得到什么：
1、學習挖掘機的三維模型處理
2、學習挖掘機接觸相關的接觸設置
3、學習多體動力學分析步的建立
4、學習挖掘機多體動力學分析的載荷施加
案例介紹：
所使用軟件為ANSYS workbench2020r2.
案例介紹了ANSYS workbench
作者：Bejoy Mandumpala Devassy
翻譯：張一丹、張恩源
郵箱：cfd_support_china@avl.com
原文發布于公眾號：AVL先進模擬技術
隨著全球環境問題日益嚴重，傳統汽車行業面臨的壓力也越來越大。需要開發出滿足性能要求，同時排放減少、燃油經濟性更高的發動機。對于汽油機來說，目前的主流燃油噴射技術為汽油直噴技術（Gasoline
摘 要：針對目前3D打印機打印回轉體類型零件速度慢、插補復雜、效率低等缺陷，設計一種3D打印機，由底座、行星齒輪組、Z軸運動機構、橫向絲杠機構和料架等組成。通過ADAMS仿真軟件進行運動學虛擬仿真分析。3D打印機可通過增加打印噴頭數量來提高打印速度。通過對多噴頭的協作打印方案進行運動仿真模擬計算，得到運動學特性。通過對比分析不同時刻的末端執行器的速度、加速度和受力情況，驗證3D打印機機械機構運動可行性
1、概述
本文以公司某產品行走機構為研究對象，該機構主要包括機架、鋼輪總成、驅動油缸、搖臂、絲杠。通過MotionView建立該產品行走機構的多體動力學模型，通過多體動力學仿真分析，獲得了關鍵部件的工作載荷歷程，確定了部件的最大載荷。通過在HyperMesh中建立關鍵部件的有限元模型，加載MotionView輸出的載荷信息，通過OptiStruct計算分析，找到了結構的主要受力位置
1.模型的建立
建模忽略實際車輛的不對稱性，懸架左右側所有硬點、部件質量屬性和彈簧、減震器及襯套性能參數均認識完全一致。利用懸架模型導入整理后的硬點數據文件，定義部件和連接關系后建立的麥弗遜前懸架模型如下圖所示：
圖1 麥弗遜前懸架模型
模型主要由車輪、轉向節、轉向橫拉桿、下控制臂、減震器、螺旋彈簧、柔性穩定桿、橡膠襯套及轉向系組成。下控制臂內端通過前、后兩個襯套與車體相連
在多體動力學模型仿真之前，一般需要把模型設置為平衡狀態，原因主要有：
如果模型不是平衡狀態，仿真開始后受到重力作用，模型中的部件會發生明顯的波動，使仿真前幾秒甚至更長時間的數據振蕩比較大，不是真實的數據，沒有價值；
非平衡狀態的模型產生非常大的振蕩會使求解器解算困難，甚至產生報錯，仿真停止；
實際物理模型是平衡狀態的（一直受重力作用），非平衡狀態的仿真模型不符合實際的物理模型狀態
導讀： 多體系統動力學是研究多體系統(一般由若干個柔性和剛性物體相互連接所組成)運動規律的科學。多體系統動力學包括多剛體系統動力學和多柔體系統動力學。多體系統動力學分析涵蓋建模和求解兩個階段，其中建模包括從幾何模型形成物理模型的物理建模、由物理模型形成數學模型的數學建模兩個過程，求解階段需要根據求解類型(運動學/動力學、靜平衡、特征值分析等)選擇相應的求解器進行數值運算和求解。
軟服之家數據研究中心整理了一些多體動力學分析軟件合集給到大家
進階大綱
多組學聯合分析，闡明疾病分子機制 （入門及實戰）
背景：研究影響疾病表型變化影響的因素包括DNA,RNA,蛋白質和代謝物等。
rosetta從頭蛋白抗體設計、結構優化及在藥物研發中的應用（篇二）
一. 從蛋白質折疊到蛋白質設計
目標：了解本方向內容、理論基礎、研究意義。
1 蛋白質折疊與結構預測簡介
1.1 主鏈二面角與二級結構
1.2 側鏈堆積與三級結構
2 蛋白質設計簡介
2.1 蛋白質設計的分類及應用
am10:00~10:50
二. rosetta基礎
三. 蛋白質結構
