tissue transcriptomes"对不同组织中的线粒体的表达情况进行了统计，发现不同的组织中的线粒体含量有着明显的差异，在心脏，肾脏，大脑等组织中线粒体基因表达比较量比较高[1]。...现在小编为大家展示一下线粒体基因在不同组织的单细胞测序数据中的表达含量。 案例一 :单细胞转录组测序揭示胰腺导管腺癌的肿瘤内异质性和恶性进展 ?...研究目的：揭示PDAC肿瘤内异质性及PDAC进展的机制。 样本情况：原发性PDAC肿瘤(24例)和对照胰腺(11例)中57530个单细胞。...细胞轨迹分析显示，多个肿瘤相关通路和转录因子(TFs)在PDAC进展过程中均有不同程度的表达。一组具有独特增殖特征的导管细胞与肿瘤浸润性T细胞的失活状态有关，为预测抗肿瘤免疫反应提供了新的标记物。...然而，在健康的和成纤维细胞肺中存在的成纤维细胞的多样性是未知的，这阻碍了肌成纤维细胞转录组的具体研究。
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框...，也可以对组进行操作，比如筛选和过滤 stacked_df1 = stack(unstacked_df, select = -ctrl) stacked_df1 这段代码就在stack的时候去掉了ctrl...组，得到的结果如下，就只剩下trt1和trt2这两个组了。
对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。...原图和直方图均衡化比较.png 二者的相关性因子是-0.056，这说明两张图的相似度很低。在上一篇文章 图像直方图与直方图均衡化 中，已经解释过什么是直方图均衡化。...直方图反向投影 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。 ?...直方图反向投影可以根据球员球衣中的某一块区域，来查找图片中拉莫斯所穿的球衣。 ? 直方图反向投影.png 上图是不是很酷炫？...总结 直方图比较和直方图反向投影的算法都已经包含在cv4j中。 cv4j 是gloomyfish和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
，所以在所有聚类分群图上的坐标轴和颜色是不能自动和特定细胞群的聚类分群图统一的。...那么我们需要修改代码来满足取子集的同时，让坐标轴不变化，配色也不变化。...在查看DimPlot()函数介绍的时候发现cells.highlight参数用来高亮显示在降维可视化图(比如UMAP)中特定的细胞。这个参数接受一个向量,包含要高亮的细胞的名称。...然后找到特定细胞群名字在所有细胞群的位置，得到他的颜色。 整体的思路就是要找到特定细胞群的颜色和细胞名称。...：只标定特定细胞群，保持坐标轴和配色不变化。
用户组 linux中可以将一个或者多个用户加入用户组中，用户组是通过GID来唯一标识的。...以后），给用户使用 用户和组的关系 用户的主组：用户必须属于一个切治愈后一个驻足，默认创建用户时会自动创建和用户名的组，做为用户的主要组，由于此组中只有一个用户，称为私有组。...用户和组的配置文件 用户和组的主要配置文件 /etc/passwd 用户及其属性信息（名称、UID、GID等） /etc/shadow 用户密码及其相关属性 /etc/group 组及其属性信息...对目录的权限： r可以使用ls查看此目录中文件列表 w可在此目录中创建文件，也可删除此目录中的文件，和文件的权限无关与文件夹权限有关。...除了文件的所有者，所属组和其他人，可以对更多的用户设置权限 Centos7默认创建的xfs和ext4文件系统具有ACL功能 ACL生效顺序： 所有者，自定义用户，所属组|自定义组，其他人 ACL相关命令
单细胞转录组数据情况 数据链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...提供的是10X格式的标准三个文件，选择下载数据之后需要对数据进行整理，将三个文件分别整理到对应的文件夹中。 #整理文件 fs=list.files('....gsub('features','barcodes',y), to= file.path(x, 'barcodes.tsv.gz' )) }) 整理前 整理后 加载需要的R...降维的resolution一般我们是选择0.1以及0.8，但是这次根据文章里面的结果图，所以还选择了0.2的分辨率 ###### step4: 降维聚类分群和看标记基因库 ###### #原则上分辨率是需要自己肉眼判断.../scRNA_scripts/check-all-markers.R') setwd('../') getwd() last_markers_to_check 那就直接选择0.2进行后续的命名吧！
1 paste的用法 paste(..., sep=" ", collapse=NULL) 本质是把输入的term转变为string，和as.character意思一样。然后进行连接。...通过具体例子来看sep和collapse参数 > paste('Sample',1:10,sep = '') [1] "Sample1" "Sample2" "Sample3" "Sample4...letters[1:5],sep = '-',collapse = '\t')) Sample-a Sample-b Sample-c Sample-d Sample-e #注意区分和上一条命令的区别...n') Sample 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > cat('Sample',1:10, sep = '-') Sample-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10 注意以下两个命令的区别...), collapse = '\t')) Sample A > cat(paste(c('Sample',LETTERS[1]), collapse = '\n')) Sample A 3 sink的用法
很久以前我们介绍过Sushi这个R包可以绘制基因组区域reads覆盖情况，这次我们介绍另外一个功能更强大的R包 Gviz： 全称：Plotting data and annotation information...，依赖于很多bioconductor的基础R包，所以这个时候学习这个R包的速度其实取决于我们自己对其它R包或者R基础知识的掌握程度。...首先是画染色体示意图 既然我们使用R包 Gviz是为了可视化reads的覆盖情况，那么参考基因组的染色体是必不可少的环节，最简单的展示如下： library(Gviz) idTrack 组的所有染色体的任意起始终止坐标位置情况。...画覆盖度 需要读取bw格式的reads覆盖情况文件，这个时候可以使用R包自带的bw文件，使用 函数 DataTrack 来读取bw文件： bgFile=system.file("extdata" ,package
以下文章来源于安全加 ，作者谢公子 Windows中的用户和组以及用户密码破解 目录 用户帐户 Windows 默认账户 Windows 内置用户账户 查看、创建和删除账户 组账户 内置组账户 组的查看...通过本地用户和组，可以为用户和组分配权利和权限，从而限制用户和组执行某些操作的能力。...如果这台计算机已经加入域，则域的Domain Users会自动地被加入到该计算机的Users组中。...的组 net localgroup marketGroup xie /add 将用户xie加入marketGroup组中 net localgroup markGroup...查看markGroup组内的成员 net localgroup marketGroup xie /del 将用户xi从marketGroup组中移除 net localgroup
在分布式事务中，如果一个参与者在执行prepare阶段失败了，整个分布式事务的状态会发生如下变化：协调者会收到该参与者的失败通知，并向其他参与者发送回滚请求，要求它们回滚已经执行的操作。...为了保证数据的一致性，在整个分布式事务过程中，可以采取以下措施：协调者和参与者之间使用两阶段提交（Two-Phase Commit, 2PC）协议进行通信。...通过上述措施，可以保证分布式事务在出现失败的情况下，能够回滚到之前的一致状态，从而保证数据的一致性。...在一个分布式事务中，如果一个参与者执行commit操作失败了，整个分布式事务的状态会发生如下变化：事务管理器会接收到参与者的commit失败的反馈。...处理这个失败情况的步骤如下：事务管理器会记录该参与者的状态为“失败”。事务管理器会根据事务的隔离级别保证其他参与者能够读取到失败状态，并且按照回滚操作进行相应处理。
本文将通过实验和案例分析，对比 DeepSeek 和 ChatGPT 在这两个任务中的表现 1.逻辑推理任务 逻辑推理任务要求模型能够理解复杂的逻辑关系，进行演绎推理或归纳推理，并生成准确的答案。..."}] ) print(response.choices[0].message.content) 3.性能对比 为了更直观地对比 DeepSeek 和 ChatGPT 在逻辑推理和创意生成任务中的表现...创意生成任务：包括模仿特定作家风格（如塞林格、舒曼）的乐评生成，以及策略性游戏中的非常规操作（如国际象棋规则修改）。 评估指标：正确率、响应时间、生成内容风格契合度（人工评分）。...5.结论与建议 DeepSeek 和 ChatGPT 在逻辑推理和创意生成任务中各有优势。...建议： 逻辑推理任务：推荐使用 DeepSeek，尤其是在需要高准确率和快速生成的场景中。 创意生成任务：推荐使用 ChatGPT，尤其是在需要多语言支持和自然语言解释的场景中。
素材来源：网络 编辑整理：strongerHuang 我们使用 printf 打印时基本都会用到 \n 和 \r 之类控制字符，比如： printf("hello world!...\r\n"); 那你知道这些 \n 和 \r 的区别吗？ 一、关于 \n 和 \r 在 ASCII 码中，我们会看到有一类不可显示的字符，叫控制字符，其中就包含\r 和 \n 等控制字符。 ?...这就是"换行"和"回车"的来历，从它们的英语名字上也可以看出一二。 二、\n 和 \r 差异 后来，计算机发明了，这两个概念也就被搬到了计算机上。...'\r'是回车，'\n'是换行，前者使光标到行首，后者使光标下移一格。通常用的 Enter 是两个加起来。 有的编辑器只认\r\n，有的编辑器则两个都认。所以要想通用的话，最好用\r\n 换行。...在微软的 MS-DOS 和 Windows 中，使用“回车 CR('\r')”和“换行 LF('\n')”两个字符作为换行符; Windows 系统里面，每行结尾是 回车+换行(CR+LF)，即“\r\
cellranger的定量流程，仅仅是看上面的推文，会漏掉一些基础知识，仅仅是安装cellranger和跑它的标准代码而已。...(三) Cell Ranger使用初探 单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览 单细胞实战(五) 理解cellranger count的结果 单细胞转录组数据和普通的bulk转录组还是不太一样...，bulk结果一般就是R1、R2，很容易区分；10X单细胞数据比较特殊，它的测序文库中包括index、barcode、UMI和测序reads。...这里我们在解压sra文件变成fastq文件的时候，使用了参数--split-files来输出3个fastq文件，但是它的文件名字并不是 R1和R2这样的格式，而前面的公众号推文给出来了一个示例是： 公众号的示例...去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较
在之前，我们在QC阶段详细的探究了X,Y染色体的覆盖度和测序深度，其中X的平均测序深度才16x，而Y却高达60x，我们完全有理由怀疑测序深度对SNV的准确性影响甚大！...而且Y染色体总共长度才60M，就有一半是N碱基，有效长度就30M不到，却找到了近3万个SNV，这有着很明显的问题，太密集了~ 所以从测序深度和位点间距来看SNV分布情况是非常有必要的！...PCR的duplication，multiple mapping情况，低质量的比对。...正是因为这些多比对情况的reads瞎定位，导致了X,Y染色体的测序深度差异如此之大~ 上面的统计shell代码是： bcftools view -r chrX jmzeng.bcftools.vcf.gzbcftools...和chry.txt文件进行可视化的R代码是： bar_plot <- function(a,prefix){ png(paste0(prefix,'.png'),width = 800) library
下面我们来逐行分析代码的具体实现： import numpy as np import pandas as pd 这两行代码导入了 numpy 和 pandas 库。...在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。...在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...运行结果如下： 总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。
索引数据框中的某一列 df$A可以索引数据框df中列名为A的列的所有值。那么假如列名是一个R对象怎么做？...分别指定为x轴和y轴）指定绘图属性，但如果列名字是一个R对象呢？...这一情况常发生于自定义函数时。 library(ggplot2) ggplot(data=df, aes(x=A, y=B)) + geom_point() 如下：就需要使用sym和!!...看新的例子中，xvariable="A"；xvariable_en 的值传进去了。 # 注意sym和!!
查看表详情 虽然说我们在实际开发中，很少会直接用到 flowable 中的用户体系，但是，也不太可能完全用不到，毕竟官方设计了这个东西，而存在就必然有其合理性，所以，今天松哥还是来和大家聊一聊，在 Spring...组操作 3.1 添加组 组的属性相对来说少一些，添加方式和 user 比较像： @Test void test09() { GroupEntityImpl g = new GroupEntityImpl...ACT_ID_GROUP 表中，如下图： 按照松哥之前在 flowable-ui 中给大家演示的，组创建好之后，接下来还要给组添加用户，添加方式如下： identityService.createMembership...（注意用户和组的关联关系表中有外键，所以需要确保两个参数都是真实存在的）。...删除组方式如下： identityService.deleteGroup("leader"); 删除组的同时，也会删除掉组和用户之间的关联关系，不过不用担心用户被删除。
广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...1=有；macro：基线是否有大量蛋白尿，0=正常蛋白组，1=有；研究问题患者GFR是否受到基线年龄、性别、尿蛋白情况以及化验时间影响。...除此之外，确定组内相关关系，还需要考虑到组内观测之间的相关性是相互独立还是相互依赖等各种情况。...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。...Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to Linear Mixed Effects
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