“《超越学科的认知基础》2015颜峻学习报告-第八周”版本间的差异

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#尝试去改变自己的思维习惯，开始由被动学习转向主动学习
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#学习观念上的转变，学习已经不只是局限在一个狭小的老师，笔记和题目的狭小空间里，互联网以及计算机技术的飞速进步正在不断地刷新我们的世界观和人生观
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#开始注重群体学习的重要性，开始体会到讨论的作用
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#开始体会到语言的重要性并且开始应用
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#不再拒绝机器的强大之处，开始以一个全新的视角看待计算机
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神经网络算法是一项根据人脑的结构和思维方式构建的一种算法，试图使得计算机拥有逻辑性的思维。'''[1]'''神经算法虽然起步较晚，发展较慢，但是在某些方面，它展示出了强大的威力。类似的，细胞因子之间的网络错综复杂，但是却能够高度有序地传递信息，这表明其中一定存在某种模式，这种模式能够帮助细胞快速有效地传递信息。通过对细胞中的肿瘤调控因子网络的研究能够帮助我们提炼出一种新的算法模式。
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输出的结果应该是一个Wolfram Mathematica程序或者展示项目，这个程序应该是有动态效果的，并且能够根据效果过滤信息（参考 [[Hepatocellular Carcinoma Gene-Protein Networks]]        [http://demonstrations.wolfram.com/HepatocellularCarcinomaGeneProteinNetworks/]) '''[2]'''
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Wolfram作为一个兼容性非常强的平台，其语言的简洁性能够让我们很方便地整合各形式的信息，绘制出关系网络图，其中的超级函数能够让我们很容易地识别其中的模式。在对肿瘤因子调节关系的研究的过程中，我们需要调用许多数据库，而Wolfram mathematica则恰恰满足了这一需求。Wolfram有着强大的函数库[http://reference.wolfram.com/language/]  '''[3]'''  Wolfram还为我们提供了一个良好的学习环境[http://www.wolfram.com/language/?source=frontpage] '''[4]'''
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#首先需要学习Wolfram Language （希望老师能够提供一些有关Wolram语言架构的介绍）
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#学习Mathematica的使用，特别是笔记本和演示项目的使用
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#学会基本的编程方式
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#选择合适的数据库，如：PDB[http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do] '''[5]'''  Genbank[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/] '''[6]'''等等
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#选择合适的程序架构
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#绘制出关系图
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#分析细胞因子调节的模式
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#类比提出算法
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=====输入=====
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#软件资源 Wolfram Mathematica， Wolfram Alpha， Github， Teambition等等
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#图书馆资源，特别是Springer[http://link.springer.com/]和Wiley[http://onlinelibrary.wiley.com/]
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#印刷本图书，如< the Biology of Cancer>[http://www.garlandscience.com/product/isbn/9780815342205]
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#网络教程
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#Wiki
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=====背景=====
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超越学科的认知基础课能够给我们一个使用Mathematica以及Wolfram Language的环境，同时我对肿瘤的产生特别是因子调控有着强烈的兴趣
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=====目标=====
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将肿瘤因子数据库导入Mathematica，绘制各个因子之间的关系图，通过高级的图论算法得到调控的基本模式，类比神经算法提出一种新的算法
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=====外部因素=====
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#课业压力，期中考试
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#软件的学习
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#时间安排压力
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====关键人物====
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#Stephen Wolfram [https://en.wikipedia.org/wiki/Stephen_Wolfram]
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#A.Robert Weinberg [https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Weinberg]
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#W·Mcculloch
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#W·Pitts [https://en.wikipedia.org/wiki/Michael_William_Pitt]
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#John von Neumann [https://en.wikipedia.org/wiki/John_von_Neumann]
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#F·Rosenblatt
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#John Hopfield [https://en.wikipedia.org/wiki/John_Hopfield]
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====关键技术====
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# Wolfram Language [https://en.wikipedia.org/wiki/Wolfram_Language]
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# Wolfram Mathematica [https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematica]
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# Artificial Neural Algorithm [http://baike.baidu.com/link?url=MZOfLLC0AoRV43ITAw8F2R3Ww8lHb8mDh2g5un2L9A26P2lAsFRlvzQUk9TelZlN_0AeK2lO8vedSlCi_JuD4q]
 +
# Artificial Neural Network [https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network]
 +
# Hopfield神经网络 [http://baike.baidu.com/link?url=-Aggedv60HX-iLcLldf2LeFS6Q-PIiMdOzmUYOmf2dFCWpG9sealIuG4gohLxHGn2kCjtG8ZSj9UOJF8N1mdmK]
 +
# 模拟退火算法 [http://baike.baidu.com/view/18185.htm]
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====关键组织和制度====
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# Whitehead Institution [https://en.wikipedia.org/wiki/Whitehead_Institute]
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# Wolfram Int.
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# Massachusetts Institute of Technology (MIT)
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# Springer
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# Wiley
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# Genbank
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# PDB
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# Garland Science
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===参考文献===
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#Artificial Neural Networks Method and Applications in Bio-/Neuroinformatics[M]. Petia Koprinkova-Hristova, Valeri Mladenov, Nikola K. Kasabov. ISBN: 978-3-319-09902-6 (Print)  978-3-319-09903-3 (Online)
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#http://demonstrations.wolfram.com/HepatocellularCarcinomaGeneProteinNetworks/
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#http://www.wolfram.com/language/?source=frontpage
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#http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do
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#http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
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#http://link.springer.com/
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#http://onlinelibrary.wiley.com/
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#''the Biology of Cancer'' [M] A. Robert Weinberg.

2016年4月6日 (三) 03:02的最后版本

第八周作业

关键词

  1. 肿瘤因子
  2. 细胞因子
  3. 信号转导与调控
  4. Wolfram Language
  5. Wolfram Develop Platform
  6. Cloud Display
  7. 网络构建
  8. 模式识别
  9. 神经网络[1]
  10. 神经网络算法[2]
  11. 细胞因子算法

本文

题外话

在开始本文的主要内容之前，首先来简单谈一谈这门课给我的一些改变，这些改变在我自己看来是非常明显的。

  1. 传统的思维在这个瞬息万变的世界里可能会被淘汰
  2. 尝试去改变自己的思维习惯，开始由被动学习转向主动学习
  3. 学习观念上的转变，学习已经不只是局限在一个狭小的老师，笔记和题目的狭小空间里，互联网以及计算机技术的飞速进步正在不断地刷新我们的世界观和人生观
  4. 开始注重群体学习的重要性，开始体会到讨论的作用
  5. 开始体会到语言的重要性并且开始应用
  6. 不再拒绝机器的强大之处，开始以一个全新的视角看待计算机
  7. 懂得了更多的学术规范，特别是学术诚信的重要性
  8. 开始懂得组织的基本原理，学会可一些展示的小技巧，特别是如何作为一个学者展示自己的成果

个人逻辑模型

File:逻辑模型.pdf

600px


过程 时间安排
学习Wolfram Language 2015.11.15-17
选择数据库 2015.11.18-19
构建程序的基本架构 2015.11.20-22
程序编写与调试 2015.11.23-25
效果

细胞因子之间构成了一个复杂的关系网络，它们之间的调节关系错综复杂，它们之间的调控关系非常复杂，于此同时也有很高的参考价值。通过Wolfram Mathematica能够合理地绘制关系图，而Wolfram Language中的超级函数能够帮助我们高效率地研究调控模式。

神经网络算法是一项根据人脑的结构和思维方式构建的一种算法，试图使得计算机拥有逻辑性的思维。[1]神经算法虽然起步较晚，发展较慢，但是在某些方面，它展示出了强大的威力。类似的，细胞因子之间的网络错综复杂，但是却能够高度有序地传递信息，这表明其中一定存在某种模式，这种模式能够帮助细胞快速有效地传递信息。通过对细胞中的肿瘤调控因子网络的研究能够帮助我们提炼出一种新的算法模式。

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输出

输出的结果应该是一个Wolfram Mathematica程序或者展示项目，这个程序应该是有动态效果的，并且能够根据效果过滤信息（参考 Hepatocellular Carcinoma Gene-Protein Networks [3]) [2]

Wolfram作为一个兼容性非常强的平台，其语言的简洁性能够让我们很方便地整合各形式的信息，绘制出关系网络图，其中的超级函数能够让我们很容易地识别其中的模式。在对肿瘤因子调节关系的研究的过程中，我们需要调用许多数据库，而Wolfram mathematica则恰恰满足了这一需求。Wolfram有着强大的函数库[4] [3] Wolfram还为我们提供了一个良好的学习环境[5] [4]

活动

1000px

  1. 首先需要学习Wolfram Language （希望老师能够提供一些有关Wolram语言架构的介绍）
  2. 学习Mathematica的使用，特别是笔记本和演示项目的使用
  3. 学会基本的编程方式
  4. 选择合适的数据库，如：PDB[6] [5] Genbank[7] [6]等等
  5. 选择合适的程序架构
  6. 绘制出关系图
  7. 分析细胞因子调节的模式
  8. 类比提出算法
输入
  1. 软件资源 Wolfram Mathematica， Wolfram Alpha， Github， Teambition等等
  2. 图书馆资源，特别是Springer[8]和Wiley[9]
  3. 印刷本图书，如< the Biology of Cancer>[10]
  4. 网络教程
  5. Wiki

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背景

超越学科的认知基础课能够给我们一个使用Mathematica以及Wolfram Language的环境，同时我对肿瘤的产生特别是因子调控有着强烈的兴趣

目标

将肿瘤因子数据库导入Mathematica，绘制各个因子之间的关系图，通过高级的图论算法得到调控的基本模式，类比神经算法提出一种新的算法

外部因素
  1. 课业压力，期中考试
  2. 软件的学习
  3. 时间安排压力

关键人物

  1. Stephen Wolfram [11]
  2. A.Robert Weinberg [12]
  3. W·Mcculloch
  4. W·Pitts [13]
  5. John von Neumann [14]
  6. F·Rosenblatt
  7. John Hopfield [15]

关键技术

  1. Wolfram Language [16]
  2. Wolfram Mathematica [17]
  3. Artificial Neural Algorithm [18]
  4. Artificial Neural Network [19]
  5. Hopfield神经网络 [20]
  6. 模拟退火算法 [21]

关键组织和制度

  1. Whitehead Institution [22]
  2. Wolfram Int.
  3. Massachusetts Institute of Technology (MIT)
  4. Springer
  5. Wiley
  6. Genbank
  7. PDB
  8. Garland Science

参考文献

  1. Artificial Neural Networks Method and Applications in Bio-/Neuroinformatics[M]. Petia Koprinkova-Hristova, Valeri Mladenov, Nikola K. Kasabov. ISBN: 978-3-319-09902-6 (Print) 978-3-319-09903-3 (Online)
  2. http://demonstrations.wolfram.com/HepatocellularCarcinomaGeneProteinNetworks/
  3. http://www.wolfram.com/language/?source=frontpage
  4. http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do
  5. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/
  6. http://link.springer.com/
  7. http://onlinelibrary.wiley.com/
  8. the Biology of Cancer [M] A. Robert Weinberg.
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