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学习scRNAseq这个R

前 · 言 第三单元前四讲:学习scRNAseq这个R 内容在: https://github.com/jmzeng1314/scRNA_smart_seq2/blob/master/scRNA/study_scRNAseq.html...要使用scRNAseq这个R,首先要对它进行了解,中内置了Pollen et al. 2014 的数据集(https://www.nature.com/articles/nbt.2967),到19...只不过原文完整的数据是 23730 features, 301 samples,这个中只选取了4种细胞类型:pluripotent stem cells 分化而成的 neural progenitor...---- 然后主要看这个中的数据 第一次见不会怎么办?看帮助文档和Bioconductor相关的教程 # 先看帮助文档 library(scRNAseq) ?...这个中的数据都是以SummarizedExperiment对象形式存放的,那么什么是SummarizedExperiment对象? 使用?

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这个R大卸八块

本来应该这是一个很正常的学习过程,之前总结了一篇博文Bioconductor的质谱蛋白组学数据分析,对蛋白组学定量那块比较感兴趣,正好看到一个R-MSstats,其可用来对DDA,SRM和DIA的结果进行蛋白差异分析...,这R发表于2014年,那时来说还是很不错的(还在不断更新维护),并且其还支持Maxquant查库结果文件作为输入(主要我有些此类测试文件),非常有兴趣的想尝试下看看结果,然后就入坑了。。。...从其官网http://msstats.org/可看出,其现在的功能还是非常全面的,当然我只暂时用到其一小部分功能 正常流程一般是从Biocondutor上其R的使用说明看起,然后拿自己的测试数据走一遍流程...其实有些R并不复杂,而且看源码的过程也是一种学习的过程,等以后自己写R的时候也能用上一些技巧嘛 下面则是我看了MSstats的几个重要函数后的随笔,记录了个人理解下的其运行的原理(主要其发表的文章中并未提起原理部分...虽然这个R对我的数据来说无法正常使用(因为必须先修改其函数中的部分代码才行),但理解其思路才是最主要的!

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    常见的地图绘制方法,这个全包了~~

    这就让我想到一个优秀的地图绘制可视化-R-cartography,虽然之前也有简单介绍过,本期就具体分享下该绘制的地图可视化作品(我们大部分绘图所使用的数据都是基于该自带)。...cartography 图层功能介绍 cartography提供了提供了许多优秀且功能强大的绘制函数用于绘制各类地图可视化作品,下面就一一介绍: Choropleth Layer library(sf..."quantile"), col = carto.pal("blue.pal", 5), nodata = FALSE ) Wordcloud Layer 除此之外,cartography还提供用于绘制定制化图例的函数...dev.off() 可视化结果如下: Example Of USA 总结 本期推文我们系统介绍了cartography中常用的地图图层绘制,几乎包括了常见的地图类型,希望小伙伴们可以多多安利这个

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    什么是TCP粘?怎么解决这个问题

    1.Q:什么是TCP粘问题?...TCP粘就是指发送方发送的若干数据到达接收方时粘成了一,从接收缓冲区来看,后一数据的头紧接着前一数据的尾,出现粘的原因是多方面的,可能是来自发送方,也可能是来自接收方。...这样一来,如果TCP接收数据到缓存的速度大于应用程序从缓存中读取数据的速度,多个就会被缓存,应用程序就有可能读取到多个首尾相接粘到一起的。 3.Q:什么时候需要处理粘现象?...如果发送方发送的多组数据本来就是同一块数据的不同部分,比如说一个文件被分成多个部分发送,这时当然不需要处理粘现象 如果多个分组毫不相干,甚至是并列关系,那么这个时候就一定要处理粘现象了 4.Q:如何处理粘现象...(2)应用层 应用层的解决办法简单可行,不仅能解决接收方的粘问题,还可以解决发送方的粘问题。

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    常见的地图绘制方法,这个全包了~~

    这就让我想到一个优秀的地图绘制可视化-R-cartography,虽然之前也有简单介绍过,本期就具体分享下该绘制的地图可视化作品(我们大部分绘图所使用的数据都是基于该自带)。...cartography 图层功能介绍 cartography提供了提供了许多优秀且功能强大的绘制函数用于绘制各类地图可视化作品,下面就一一介绍: Choropleth Layer library(sf...Wordcloud Layer 除此之外,cartography还提供用于绘制定制化图例的函数,这部分大家可自行探索哈~~ cartography 实例绘制 上面的绘图都来自于cartography官网...Example Of USA 总结 本期推文我们系统介绍了cartography中常用的地图图层绘制,几乎包括了常见的地图类型,希望小伙伴们可以多多安利这个~~

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    试试这个样本整合

    Harmony, LIGER, mnnCorrect, and fastMNN 以及三种Bulk RNAseq的整合方法(ComBat、ComBat-seq,and limma)整合仍然不能很好的解决这个问题...github.com/KaiyangZ/PRIMUS/blob/master/vignettes/quickstart.html PRIMUS 流程使用 数据准备 在上期我们说过,一般情况下作者都会提供的使用方法及示例数据...PRIMUS R的示例数据就如此。作者提供的Counts 文件和Meta 文件都不明原因丢失了,这个时候就需要自己下载其他的示例文件。...这里将sizeFactor 存放到mt数据中,后续需要该数据 mt$sizeFactor <- colData(simData)$sizeFactor 作者在原文中提及的是,胰腺癌数据使用PRISM (...从出发点来说,该解决了多样本异质性的问题,某些细胞群只在单个样本中有,而在另一个样本中无,这种情况下的样本整合。

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    深度学习时代,调包侠没有未来,但是这个”有

    那么作为调参侠的哥们调包侠呢,估计也不一定会有未来,那这会代表这个”也没有未来吗? 今天我们就以NumPy举例。...NumPy用于黑洞成像 当然了,大家都知道了真正的黑洞不是下面这个网页版黑洞: 也不是下面这样很拉丝很炫酷的黑洞: 而是这样的“蜂窝煤之眼”的黑洞: 黑洞 M87 (图片来源: Event Horizon...当然引力波也不是下面这个双龙戏珠的样子: 而或许可能是这个骷髅之脸的样子?...所以,以NumPy为例,调包侠不一定有未来 ,但是这个”会有。 那么如何能像NumPy一样也一路成长,不断扩展自己的技术栈和影响力呢做到何时都不被淘汰,这或许是个很大的挑战。

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    io timeout , 希望你不要踩到这个nethttp的坑

    这其实是最近排查了的一个问题,发现这个坑可能比较容易踩上,我这边对代码做了简化。...比如网络不好的情况下,传输层TCP使劲丢重传之类的原因。 网络没问题,客户端到服务端链路整个收发流程大概耗时就是100ms左右。客户端处理逻辑问题导致超时。...一般遇到问题,大部分情况下都不会是底层网络的问题,大胆怀疑是自己的问题就对了,不死心就抓个看下。 抓结果 分析下,从刚开始三次握手(画了红框的地方)。...第一次访问http://baidu.com 域名的时候会建立一个连接,用完之后放到空闲连接池里,下次再要访问http://baidu.com 的时候会重新从连接池里把这个连接捞出来复用。...而这个注册事件就是netpollDeadline。注意这个netpollDeadline,待会会提到。 读写协程定时器事件 设置了超时事件,且超时事件是3s后之后,发生。再次期间正常收发数据。

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    这个绝对值得你用心体验一次!

    今天讲解的这个将所有的任务量缩减到一句代码! library("rvest") URL<-"https://www.aqistudy.cn/historydata/monthdata.php?...使用RCurl请求!...似不似,有点儿惊讶,rdom后台调用了plantomjs浏览器渲染了整个html目标文档(包含里面的所有script标签里面的js动态脚本),所以readHTMLTable函数才有机会提取里面的表格(而这个过程...(而这个渲染过程现行R中所有请求器都无法办到)。你可以提供给rdom函数一个css路径,来从HTML文档中抽取一部分内容返回。...对R语言数据抓取感兴趣的各位小伙伴儿,这个绝对能给你带来惊喜,如果你有兴趣,甚至可以阅读它的源码,看大神什么是如何神不知鬼不觉的在底层封装plantomjs无头浏览器来解析动态js脚本的HTML文档的

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    io timeout , 希望你不要踩到这个nethttp的坑

    这其实是最近排查了的一个问题,发现这个坑可能比较容易踩上,我这边对代码做了简化。...比如网络不好的情况下,传输层TCP使劲丢重传之类的原因。 网络没问题,客户端到服务端链路整个收发流程大概耗时就是100ms左右。客户端处理逻辑问题导致超时。...一般遇到问题,大部分情况下都不会是底层网络的问题,大胆怀疑是自己的问题就对了,不死心就抓个看下。 ? 抓结果 分析下,从刚开始三次握手(画了红框的地方)。...第一次访问http://baidu.com 域名的时候会建立一个连接,用完之后放到空闲连接池里,下次再要访问http://baidu.com 的时候会重新从连接池里把这个连接捞出来复用。 ?...而这个注册事件就是netpollDeadline。 注意这个netpollDeadline,待会会提到。 ? 读写协程定时器事件 设置了超时事件,且超时事件是3s后之后,发生。再次期间正常收发数据。

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    当你装不上Python外部时,试试这个网站

    之前我们介绍过如何在Python中安装第三方的: 如何安装 Python 的第三方模块 Python以第三方丰富而著称,你想要的功能几乎都可以通过pip命令安装,避免什么都要自己重新造轮子尬尴。...这不,凡是Windows无法正常安装的都可以通过下面这个网站解决 ? 例如MySQ驱动,对应有2.7,3.5,3.6,3.7,3.8 多个版本,同时还分32位和64位。 ?...最后再补充一下,如果你要下载的包在这个网站找到不怎么办?比如 mitmproxy 这个库,直接用 pip 也无法成功安装?...之所以装不了是因为它依赖的某些库不支持直接pip安装,事先在这个网站找到对应的whl文件进行安装就可以解决了。 ?...比如我在安装mitmproxy的时候,出现安装 brotlipy 安装错误,这个库刚好在 https://www.lfd.uci.edu 这个网站能找到。安装好依赖库之后,就可以正常安装你要的库了。

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    这个空的 NPM 竟然超过 80万次下载!!!

    ❝让我告诉你这个不起眼的,它在过去一年中产生了超过 80 万的下载量。...❞ 这个npm是- 我们在Runkit尝试打印出它导出的模块,返回的是null,这个npm就是一个赤裸裸的空包 为什么需要下载它? ❝令人难以置信的是,人们实际上正在下载这个。...它被用作超过 60个npm的依赖项。 我们随便打开一个依赖-的仓库,以black-ts为例子 这个-安静的躺在dependencies依赖项,而且还是dependencies!!!...注意-和g的间距 npm i - g package // ❌ 也就是作者发现了我们这种行为方式,专门搞了这个-,真是个鬼才 最后作者Dmitry澄清说,虽然该软件目前没有做任何事情,但他计划扩展它...虽然这听起来毫无意义,但它最终可以为您节省1kb的大小。 为什么-可能是危险的?

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    试一试这个R做单细胞分析-scMetablism

    这个R来源于2021年发表在 Cancer Discovery 的一篇文章, Yingcheng Wu, Shuaixi Yang, Jiaqiang Ma, Zechuan Chen, Guohe...它的github地址为:https://github.com/wu-yc/scMetabolism 在某乎平台某生物公司利用这个做起了需求,搞起了联系客服。...这里我们直接带大家攻破,免费的代码用起来,不过感觉这个没那么好用,功能并没有那么强大,大家看需使用吧~ 此限制: 细胞数不超过6万5 只支持人类 scRNA-seq 数据 0.安装此: install.packages...ave_sMetaByCelltype.csv') 简单的使用到这里就完了,发现如果想查看代谢通路评分高的通路里是哪些基因的表达进行贡献的,有点无从下手,还是不知道,又得跑个富集通路分析KEGG才可以呢,如果你使用这个...scMetablism R,你是看上它的啥呢?

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    如果这个R真的不存在了肿么办

    有学员看了我们的甲基化芯片教程(大概是两年前),想跟着代码来跑自己的数据,但是卡在安装R包上面,就是一个很简单的注释(IlluminaHumanMethylation450k.db),注释我们甲基化芯片设计的探针到对应的基因组坐标...学员来求助于我,下意识的我会检查他的R或者bioconductor版本,然后看是不是R名字输入错误。...版本是:Bioconductor version 3.9 (BiocManager 1.30.4), R 3.6.1 (2019-07-05) 看起来没有问题,R名字我也谷歌搜索了:https://www.bioconductor.org...也就是说,这个是被删除了,在 https://bioconductor.org/about/removed-packages/ 可以看到是很早之前,就被删除了。...如何安装被移除的R这个其实跟我之前讲解的如何安装旧版R有异曲同工之妙。 留给读者解决吧,相信你粉了我们生信技能树这么久,这一点实力,还是可以有的!

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    这个空的 NPM 竟然超过 80万次下载!!!

    ❝让我告诉你这个不起眼的,它在过去一年中产生了超过 80 万的下载量。...❞ 这个npm是- 我们在Runkit尝试打印出它导出的模块,返回的是null,这个npm就是一个赤裸裸的空包 为什么需要下载它? ❝令人难以置信的是,人们实际上正在下载这个。...它被用作超过 60个npm的依赖项。 我们随便打开一个依赖-的仓库,以black-ts为例子 这个-安静的躺在dependencies依赖项,而且还是dependencies!!!...注意-和g的间距 npm i - g package // ❌ 也就是作者发现了我们这种行为方式,专门搞了这个-,真是个鬼才 最后作者Dmitry澄清说,虽然该软件目前没有做任何事情,但他计划扩展它...虽然这听起来毫无意义,但它最终可以为您节省1kb的大小。 为什么-可能是危险的?

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    🤔 Aba | 全自动biomarker分析神!~(原作者用这个发了三篇Nature啦~)

    1写在前面 今天介绍一个Github上的神吧, 主要是用于Biomarker的临床分析, 原作者用这个已经发了3篇Nature了, 一起看看吧: ---- 在一些针对Biomarker的临床研究中...这个可以完美解决这些问题, 并且直接输出发表级图表, 简单介绍一下用法给大家吧. 2用到的 rm(list = ls()) #devtools::install_github("ncullen93/...模型数据 拟合完以后我们就获得了模型的结果, 大家可以大致看一下. model_summary % summary() model_summary 6模型结果的可视化 这个提供了很多可视化的参数...fig % aba_plot_risk_density() fig ---- 随便提取一个看看吧~~~ fig$fig[1] 7补充一下 这个还有很多其他强大的功能,

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