바이오 대표

Molecular Structure을 컴퓨터가 이해하기위해 숫자화된 Molecular Descriptors로 바꿔야 한다. Constitutional descriptors - molecular weight, # of H-bonds ,,, Physicochemical descriptors - lipophilicity, polarizability ,,, Topological descriptors - atomic branching ,,, Electric, geometrical, and quantum-chemical descriptors Fragmental/Structural Keys (Finger Print) - MACCS keys, ECFP Descriptor ..

내가 맥북이니까,, 내 노동시간을 줄이기 위한 알짜배기 단축키들 ⌘: Command ⌃: Control ⌥: Option ⇧: Shift ↩: Enter ␣: Space ⇥: Tab ↩: 에디트모드로 변경 D,D(d,d): 선택한 셀 삭제 A(a): 선택한 셀의 위에 새로운 셀 삽입 B(b): 선택한 셀의 아래에 새로운 셀 삽입 X(x): 선택한 셀 잘라내기 C(c): 선택한 셀 복사 V(v): 선택한 셀의 아래에 복사한 셀 삽입 Y(y): 셀을 코드셀로 변경 M(m): 셀을 마크다운 셀로 변경 R(r): 셀을 서식없는셀로 변경 1: 헤딩1의 마크다운 셀로 변경 2: 헤딩2의 마크다운 셀로 변경 3: 헤딩3의 마크다운 셀로 변경 4: 헤딩4의 마크다..

# 아래의 Dataframe 에서 중복되는 Row Drop df = df.drop(df[df.duplicated()].index) # by "Y" df = df.sort_values("Y") df = df.reset_index(drop=True) # 만약 drop=True 옵션을 넣어주지 않는다면 그전 index가 새로운 column으로 형성된다.

Text Similarity 를 구하는 방법에는 String-based, Corpus(말뭉치)-based, Knowledge based가 있다 논문에서 Side Effect to Side Effect, Disease to Disease Similarity 를 위해 간단히 String-Based Text Similarity 를 적용하였다. String-Based Text Similarity: [1] Character-based [2] Term-based ( Cosine Similarity, Jaccard Similarity) Jaccard Similarity number of shared terms over the number of all unique terms in both strings Cosine S..