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    单细胞亚群的标记基因可以迁移在不同数据集吗

    降维聚类分群后,很容易根据文献里面的标记基因给出来各个亚群的生物学名字,然后对不同亚群,可以找这个数据集里面的特异性的各个亚群高表达量基因作为其标记基因: 特异性的各个亚群高表达量基因 接下来我就在思考...,这样的实验设计在非常多的单细胞数据集都可以看到,因为在小鼠模型里面取脑部进行单细胞测序是很多疾病的首选。...对GSE182803数据集进行同样的处理 可以看到: image-20220102164343172的降维聚类分群 这个数据集里面的 巨噬细胞和小胶质细胞也是很清晰的界限。...接下来把GSE162610的基因去GSE182803进行可视化 在 GSE182803 数据集的工作目录下面, 运行如下行的代码: rm(list=ls()) library(Seurat) library...: 仍然是具有比较清晰的分界线 说明 巨噬细胞和小胶质细胞各自相对标记基因在不同数据集都是具有可区分能力的。

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    在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

    这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器,通过编码器传递输入数据,该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常,编码器和解码器将使用神经网络构建,然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么? ?...此外,来自此数据集的图像已经标准化,使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化,我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...现在对于那些对编码维度(encoding_dim)有点混淆的人,将其视为输入和输出之间的中间维度,可根据需要进行操作,但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像中的像素值,因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。

    3.5K20

    如何使用Lily HBase Indexer对HBase中的数据在Solr中建立索引

    Lily HBase Indexer提供了快速、简单的HBase的内容检索方案,它可以帮助你在Solr中建立HBase的数据索引,从而通过Solr进行数据检索。...1.如上图所示,CDH提供了批量和准实时两种基于HBase的数据在Solr中建立索引的方案和自动化工具,避免你开发代码。本文后面描述的实操内容是基于图中上半部分的批量建立索引的方式。...2.首先你必须按照上篇文章《如何使用HBase存储文本文件》的方式将文本文件保存到HBase中。 3.在Solr中建立collection,这里需要定义一个schema文件对应到HBase的表结构。...注意Solr在建立全文索引的过程中,必须指定唯一键(uniqueKey),类似主键,唯一确定一行数据,我们这里的示例使用的是HBase中的Rowkey。如果没有,你可以让solr自动生成。...7.总结 ---- 1.使用Lily Indexer可以很方便的对HBase中的数据在Solr中进行索引,包含HBase的二级索引,以及非结构化文本数据的全文索引。

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    AUCell:在单细胞转录组中识别细胞对“基因集”的响应

    使用AUCell识别单细胞rna数据中具有活性“基因集”(i.e. gene signatures)的细胞。...AUCell使用“曲线下面积”(Area Under the Curve,AUC)来计算输入基因集的一个关键子集是否在每个细胞的表达基因中富集。...AUC分数在所有细胞的分布允许探索signatures的相对表达。 AUCell允许在单细胞rna数据中识别具有活性基因集(如gene signatures、基因模块)的细胞。...在单细胞数据的下游分析中往往聚焦于某个有意思的基因集(gene set),已经发展出许多的富集方法。...往期回顾 Network在单细胞转录组数据分析中的应用 CNS图表复现06—根据CellMarker网站进行人工校验免疫细胞亚群 ---- ---- ----

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    多变量分析在不同物种研究中的使用频率

    前几天看到一篇综述解读,来源于水生态健康: 微生物生态学中的多变量分析 里面一个表感觉比较有意思:统计了100多年应用各种统计方法的文章比例。...我搜索的条件(数据库,文章类型)比原文还严格,但是得到的文章数远远高于他的结果。...但是PCA数量/比例最多这一规律是一致的。而其他方法使用比例都很低。我也做了一下CA分析,结果如图。 原文中不同方法能分得比较开,细菌和微生物关键词会聚到一起。...而我的结果中不同物种类型分得很开,分析方法则比较集中,离细菌比较近。其中DCA,PCA,CCA,Mantel区分不开。看来不同物种分析方法差距还是比较大的。...点分享 点点赞 点在看 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士,深受拖延症的困扰。想给自己一点压力,争取能够不定期分享学到的生信小技能,亦或看文献过程中的一些笔记与小收获,记录生活中的杂七杂八。

    3.1K21

    PyTorch入门:(四)torchvision中数据集的使用

    【小土堆】时记录的 Jupyter 笔记,部分截图来自视频中的课件。...dataset的使用 在 Torchvision 中有很多经典数据集可以下载使用,在官方文档中可以看到具体有哪些数据集可以使用: image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据集为例,演示下载使用的流程,在官方文档中可以看到,下载CIFAR10数据集需要的参数: image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据为数据集还是训练集.../dataset_CIFAR10\cifar-10-python.tar.gz 98.7% Files already downloaded and verified 可以看到在终端中会显示正在下载,...输出后,在终端中输入命令启动tensorboard,然后可以查看图片: image-20220329090029786.png dataloader的使用 主要参数: image-20220329090711388

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    Excel公式技巧94:在不同的工作表中查找数据

    很多时候,我们都需要从工作簿中的各工作表中提取数据信息。如果你在给工作表命名时遵循一定的规则,那么可以将VLOOKUP函数与INDIRECT函数结合使用,以从不同的工作表中提取数据。...假如有一张包含各种客户的销售数据表,并且每个月都会收到一张新的工作表。这里,给工作表选择命名规则时要保持一致。...在汇总表上,我们希望从每个月份工作表中查找给客户XYZ的销售额。假设你在单元格区域B3:D3中输入有日期,包括2020年1月、2020年2月、2020年3月,在单元格A4中输入有客户名称。...每个月销售表的结构是在列A中是客户名称,在列B中是销售额。...当你有多个统一结构的数据源工作表,并需要从中提取数据时,本文介绍的技巧尤其有用。 注:本文整理自vlookupweek.wordpress.com,供有兴趣的朋友参考。 undefined

    13.1K10

    在PyTorch中构建高效的自定义数据集

    需要重写的函数是不用我说明的(我希望!),并且对在构造函数中创建的列表进行操作。...这个简单的更改显示了我们可以从PyTorch的Dataset类获得的各种好处。例如,我们可以生成多个不同的数据集并使用这些值,而不必像在NumPy中那样,考虑编写新的类或创建许多难以理解的矩阵。...张量(tensor)和其他类型 为了进一步探索不同类型的数据在DataLoader中是如何加载的,我们将更新我们先前模拟的数字数据集,以产生两对张量数据:数据集中每个数字的后4个数字的张量,以及加入一些随机噪音的张量...您可能已经看到过这种情况,但现实是,文本数据的不同样本之间很少有相同的长度。结果,DataLoader尝试批量处理多个不同长度的名称张量,这在张量格式中是不可能的,因为在NumPy数组中也是如此。...测试集的一种方法是为训练数据和测试数据提供不同的data_root,并在运行时保留两个数据集变量(另外还有两个数据加载器),尤其是在训练后立即进行测试的情况下。

    3.6K20

    审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

    在之前的博客中,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制的 需要清除 高度机密 受保护的 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记,并审计该数据上数据库中的事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据的管理员。 敏感数据可以与带有标签的数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以在MySQL Audit中打开常规的插入/更新/选择审计。...但是您要强制执行审计-因此,上面是您的操作方式。 以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...在这种情况下,FOR将具有要更改其级别数据的名称,而ACTION将是在更新(之前和之后),插入或删除时使用的名称。

    4.7K10

    优化在 SwiftUI List 中显示大数据集的响应效率

    同样一段代码,在不同数据量级下的响应表现可能会有云泥之别。...创建数据集 通过 List 展示数据集 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List 中的 item 添加 id 标识,用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定的位置...标识( Identity )是 SwiftUI 在程序的多次更新中识别相同或不同元素的手段,是 SwiftUI 理解你 app 的关键。...使用了 id 修饰符相当于将这些视图从 ForEach 中拆分出来,因此丧失了优化条件。 总之,当前在数据量较大的情况下,应避免在 List 中对 ForEach 的子视图使用 id 修饰符。...如果在正式开发中面对需要在 List 中使用大量数据的情况,我们或许可以考虑下述的几种解决思路( 以数据采用 Core Data 存储为例 ): 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据集的常用方法,

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    使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示

    前言 在.NET应用开发中数据集的交互式显示是一个非常常见的功能,如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表将数据呈现出来,帮助人们更好地理解数据、发现规律,并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库在.NET WinForms中快速实现大型数据集的交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源(采用MIT许可证)的强大.NET交互式绘图库,能够轻松地实现大型数据集的交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型的图表。...tickGen.IntegerTicksOnly = true; //告诉我们的自定义刻度生成器使用新的标签格式化程序 tickGen.LabelFormatter

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    【C++】STL容器——探究不同 种类&在STL中的使用方式(15)

    本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含: 引言: 在C++系列P15中,我们发现sort函数的迭代器参数出现了[RandomAccessIterator]这是什么呢?...让我们继续来探讨吧~ 一.查看STL使用文档时发现"迭代器分为许多种类" 如下文图所示: 二.容器与不同迭代器的关系 不难发现,其实迭代器分为许多种类,不同种类的迭代器由容器的底层结构决定,查阅资料后发现大概能分为以下三类...forward_list/unordered_xxx 双向(bidirectional) list/map/set 随机(random) vector/string/deque 下面是我们查阅文档所得的资料...: 三.容器在使用含迭代器参数相关函数时的注意点 根据迭代器种类来说:单向是双向的一种特殊情况,双向是随机的一种特殊情况 所以总体迭代器兼容程度是【随机>双向>单向】

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    ANFD-HLA在不同人群中的频率数据库

    在研究SNP时,我们有类似1000G,HapMap, Exac 等数据库,提供了不同人群中的频率信息。对于HLA的研究而言,也有存储频率信息的数据库-ANFD。...,其中记录了allel, haplotype, genotype 3种格式的信息,最关键的是,提供了在不同人群中的频率信息。...Allel 在不同人群中的频率 通过该数据库的检索功能,可以查询HLA Allel在不同人群中的频率分布,网址如下 http://www.allelefrequencies.net/hla6006a.asp...2. haplotype 在不同人群中的频率 由于HLA基因簇的紧密连锁性,除了单个Allel的频率外,相关单倍型的频率也是需要关注的。...上述条件的检索结果如下 ? 通过ANFD数据库,我们可以方便的得到HLA的Allel和haplotype在人群中的频率信息,除此之外,官网还提供了许多其他的功能,有待进一步的学习和使用。

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    在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集

    今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理...我们在会话中运行多个线程,并加入队列管理器进行线程间的文件入队出队操作,并限制队列容量,主线程可以利用队列中的数据进行训练,另一个线程进行本地文件的IO读取,这样可以实现数据的读取和模型的训练是异步的,...· 训练完成的模型对test数据集进行预测,并统计准确率 · 计算图中增加了一个提取预测结果Top-1的概率的节点,最后测试集预测的时候可以把详细的预测数据进行输出,方便实际工程中进行调试和优化...完整代码可以直接用于大家自己的数据集进行训练,已经在工业现场经过大量测试,可以在GPU或CPU环境下运行,只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境的切换。...摆脱了以往Python下 需要通过Flask搭建服务器进行数据通讯交互 的方式,现场部署应用时无需配置Python和TensorFlow的环境【无需对工业现场的原有PC升级安装一大堆环境】,整个过程全部使用传统的

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    不同数据库中对以逗号分割的字符串筛选操作处理方案总结

    不同数据库中对以逗号分割的字符串筛选操作处理方案总结 一、需求描述 数据库中存在某个字段存放以逗号分割的字符串类型数据,如"x,y,z,a,b,c" 前端同样传入以逗号分割的字符串作为筛选条件,如"x,...y" 需要实现各类筛选,如等于、不等于、全包含、包含部分、完全不包含等,且不考虑具体顺序,如"x,y"和"y,x"可以视为"相等" 二、实现方案 起初的考虑是用like %字段%组合实现,或者使用不同数据库的正则匹配函数...,如"字段1|字段2",但是都不能很好的实现"不考虑具体顺序的逻辑",在遇到多个字段时,无论时like模糊匹配或者是正则匹配都会造成漏选或多选的问题。...比较好的一个方案是在数据库中手动实现按逗号分割字符串的自定义函数,然后再依次实现比较逻辑,但是在某些不支持扩展自定义函数的第三方需求下,这个方案也无法实现。...最终选取方案是使用数据库中已存在的特定函数组合实现,但缺点是对于不同数据库需要分别处理,缺乏一定的通用性。此处仅列举全包含与不包含的示例,其余情况类似,通过特定函数与and、or组合实现。

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