本文介绍了Jupyter Notebook的强大功能,包括其交互式执行环境、丰富的组件和广泛的社区支持。通过实例介绍了Jupyter Notebook的常用功能和用法,包括单元操作、Markdown单元高级用法、导出功能、Matplotlib集成以及非本地内核。
数据在 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/PRJNA632854 :
RCTD可以将单细胞类型或细胞类型混合分配到空间转录组spots上。RCTD 有三种模式:
但是有一个团队确实在锲而不舍的(从2018坚持到现在)推广单细胞蛋白质组学技术和应用,那就是 Single Cell Proteomics,不仅仅是每年都组织和举办相关研讨会,而且把全部的资料打包整理在自己的官方网页以及配套视频在 YouTube频道 :
CellTrek发表于2022年的Nature Biotechnology,题为《Spatial charting of single-cell transcriptomes in tissues》。CellTrek可以结合单细胞和空间转录组数据准确地定位组织内单个细胞的位置,并构建空间细胞图谱。gitHub在https://github.com/navinlabcode/CellTrek
今天继续操作Excle,小伙伴或者童鞋们是不是觉得宏哥会介绍第三种工具操作Excle,今天不介绍了,有两种就够用了,其实一种就够用了,今天主要是来介绍如何使用不同的数据类型读取Excel文件。在实际测试中,您可能不得不处理除String之外的多个数据类型的Excel文件数据。 在本教程中,我们将使用不同的数据类型读取Java中的excel文件。
在需要以表格格式显示信息的情况下,通常使用Web表或数据表。本质上,显示的数据可以是静态的也可以是动态的。您经常会在电子商务门户网站中看到这样的示例,其中产品规格显示在Web表中。随着它的广泛使用,您经常会遇到需要在Selenium测试自动化脚本中处理它们的场景。
细胞通讯研究领域涵盖的内容很广,如上图所示包括通讯方式、功能、信号分子以及各种途径的机制。细胞之间通讯的介质有很多,例如钙离子、脂质、多肽、蛋白、外泌体以及电信号等。利用单细胞转录组数据分析的细胞通讯,仅限于蛋白质配体-受体复合物介导的细胞间通讯。其分析的基础是基因表达数据和配体-受体数据库信息,例如转录组数据表明A、B细胞分别表达了基因α和β,通过数据库查询α和β是配体-受体关系,则认为A-B通过α-β途径进行了通讯。
此教程演示分析存储在Seurat对象中的RNA速率定量。参数基于RNA速率教程[1]。如果您在工作中使用Seurat,请引用:
本教程将介绍一些自动执行OS命令的Python技术。我们将展示使用Python(os,subprocess)执行命令的两种方法。
这期的Cell,把金贵篇幅留给了环状RNA,一给就是两篇。与5年前Nature,惊人的相似,倒是比Nature的一篇Article,一篇Letter实惠一些。回看这篇大Cell,主要讲了一件事,用超级精准的外显子捕获转录组测序检测环状RNA,并且建立了一个几乎最全肿瘤的环状RNA表达的数据库。然而,这个技术通讯作者2015年就已经发表了
本文介绍了Jupyter Notebook的入门教程,首先介绍了Jupyter Notebook是什么,以及它的主要特点。然后详细讲解了如何安装Jupyter Notebook,并提供了Jupyter Notebook的入门示例。最后介绍了如何创建新的笔记本、如何导入已有的笔记本、如何编辑笔记本结构、如何运行代码、如何添加注释和如何保存笔记本等操作。
实现选择 网上大部分的教程,都是基于修改section的hearderView来实现的,但是看QQ的好友列表,style是grouped,显然不是使用section的header来处理。使用section的hearderView来实现的,十分简单,网上也有很多源码和教程,只要刷新一下dataSource然后调用就可以了。不在本次讨论的范围之内。 - (void)reloadSections:(NSIndexSet *)sections 这次我直接使用grouped的cell来做父cell,点击后展开相应的子
几乎所有的app都有一个共同特征,它们向用户提供了多个视图控制器来导航和工作.这些视图控制器可以用在很多方面,例如,简单地显示某种信息在屏幕上,或者从用户的输入收集复杂的数据.为不同功能的app创建新的视图控制器经常是强制性的,并且好几次都是有点让人退缩的任务.然而,如果你只是使用可展开的tableview,有时也可能避免创建视图控制器(以及在storyboard中它们各自的场景).
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam8940
1、skimage.feature.hog()用于提取图像的hog特征。返回特征及特征图像。hog:方向梯度直方图
本文实例讲述了ThinkPHP 框架实现的读取excel导入数据库操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
原文链接:https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/79390595
不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了,很幸运聚集了五个小伙伴携手共进,我们承诺不间断更新5个月,把我们这两年的学习成果全部掏出来给
文章发表于:Oncotarget. 2016; 7:66069-66076. doi.org/10.18632/oncota 是深圳大学及其附属罗湖医院团队做的,在BGI测序。题目是:Single-cell analyses of transcriptional heterogeneity in squamous cell carcinoma of urinary bladder 这篇文章就一幅图!!!而且是对一个病人。
发现一个简单的方式可以让TableView变得非常的炫酷,语言描述太苍白,直接看图吧:
链接本工作表某位置(F4切换绝对引用$): =HYPERLINK("[" & SUBSTITUTE( CELL("filename",$A$1) ,"[","") & "!" & CELL("address",$A$1) , $A$1) 链接当前工作簿另一工作表某位置 =HYPERLINK("[" & SUBSTITUTE(SUBSTITUTE( LEFT( CELL("filename"), FIND( "[", CELL("filename") )-1 ) & CELL("address", 界面
文章:Wang, F., Liu, C., Li, J., Yang, F., Song, J., Zang, T., ... & Wang, G. (2024). SPDB: a comprehensive resource and knowledgebase for proteomic data at the single-cell resolution. Nucleic Acids Research, 52(D1), D562-D571. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D562/7416372
我猜这部分可能是你最期望的了,因为本次教程的目标将会在在部分实现.第一次我们设法让顶层的cell,在它们点击的时候展开或者合拢.以及显示或者隐藏合适的子cell.
当时以这些材料作为资源组建了生信菜鸟团qq群,但实际上呢聚集的都是一波跟我一样有“松鼠症”的小伙伴,真正看过这些数据的寥寥无几。我甚至还打印了其中基本,但是也没有翻过几次,而且最近时不时就看到朋友圈有人集赞转发求这些书籍的pdf资源,其实大可不必,首先你未必真的去看,其次它肯定是在网络公开可以检索到的!
作者按 本教程将是本系列教程中最重要的一章,我们后续所有的单细胞分析,都要基于准确的细胞类型注释。本系列教程首发于“[单细胞最好的中文教程](single_cell_tutorial Readthedocs[1])”,未经授权许可,禁止转载。 全文字数|预计阅读时间: 4500|5min ——Starlitnightly
本文实例讲述了Python Excel表格创建乘法表。分享给大家供大家参考,具体如下:
安装好了anaconda只好,大家应该见到这些玩意,还有一个spider我删除了,有Pycharm就可以不要spider了。我这里的jupyter是设置了deeplearn为默认环境,所以有jupyter后面多了deeplearn。
实际上, 这个方法还是过于粗糙了,肿瘤微环境的复杂程度,远不止基质和免疫细胞简单的归类。我随手查了一个比较新的综述文章:《Tumor microenvironment complexity and therapeutic implications at a glance》,链接是https://biosignaling.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12964-020-0530-4,感兴趣的可以自己研读。免疫细胞有淋巴系的T,nk和b细胞,还有髓系的dc和TAM等等,统一的免疫细胞比例肯定是很难说明肿瘤真实的免疫情况,因为不同免疫细胞的作用并不一样。
大家早上好,今天我又给大家带来了一篇关于 UICollectionView 系列的文章,在上一篇文章中,我们实现了一个酷炫的瀑布流布局,带大家初步的了解了在 UICollectionView 中该如何创建自定义布局。但是上一篇中实现的自定义布局稍显简单,只能说是比较粗略的计算了下布局各个 item 的位置,搞明白了继承自 UICollectionFlowLayout 子类它需要重载的方法的意义,那么今天这篇文章我们就来实现一个更加复杂的自定义布局: Cover Flow 效果吧!
本文讲述了一个基于JavaScript实现的简单数字消除小游戏,通过代码示例和截图说明了实现过程。游戏开始时,玩家可以输入1-9之间的数字,然后通过方向键操作数字,进行合并和消除。游戏结束后,会显示玩家的得分。这个小游戏的代码实现较为简单,但有趣味性,可以作为技术社区中的一种趣味活动,让社区成员在休闲娱乐中学习和交流。
Reveal 是什么? Reveal 是一款在iOS 开发时能实时查看界面UI的工具。类似Xcode本身自带的View Debug Hierarchy。但是Reveal要更加强大。 如果界面很复杂的情况下,Xcode的View Debug Hierarchy可能会造成Xcode闪退。 支持实时修改界面坐标并且实时看到修改后的效果(当然,这里面调完后还是需要在你的代码里去修改的)。免去了重新运行才能看到效果所浪费的时间。 还可以利用越狱手机查看其它应用的结构,进行逆向分析。 ---- Reveal 下载地址
其实,这里要讲的,是关于一个游戏的故事,这个游戏的名字叫做小三传奇,曾经在ios平台上面很火的一款游戏。网上2048方面的教程很多,于是动了自己弄一个小三传奇的教程,附上源码,这样大家就可以一起high了。其实写之前会觉得还挺复杂的,但是基本的逻辑想通之后,会发现思路还是比较清晰简单的。
最近看到了一个比较清晰明了的综述,适合癌症领域研究者初次接触单细胞技术前阅读,标题是:《Single-cell transcriptomics in cancer: computational challenges and opportunities》,该综述并没有过多描述单细胞数据分析的方方面面,也不是罗列降维聚类分群等步骤的各个不同软件算法:
有意思的是收到了不少批评意见,说咱们中国大陆也有很多优秀的高校单位,也做了很多生物信息学方面的知识整理工作,我就呵呵了。
作者按 大家或许都曾被Nature, Science上的单细胞umap图吸引过,不免心生崇拜。在这里,我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化 全文字数|预计阅读时间: 2000|5min ——Starlitnightly(星夜)
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中,有两个与之相关的模型被实现出来。第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization,以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。第二个模型则是较为实用的英语法语翻译器。 在这篇博客里,我会主要针对第一个模型的代码进行解析。在之后的随笔里我会进而解析英语法语翻译器的机能。论文以及Tens
大家好,我是飞哥,重新温习一下Markdown的语法,并记录一下,写一个简单的教程。
单细胞韧皮部研究代码解析1-QC_filtering.R:https://cloud.tencent.com/developer/article/2256814?areaSource=&traceId
既然是个性化分析,理论上就是无穷无尽的,而且我在 有一种生意双方都觉得亏 提到过,专业的工程师觉得为客户学习一个R包收费2000合情合理,但是委托者觉得一个项目全套分析收2000才合理。也就是说大部分情况下,大家自己的课题的个性化需求,是很难找到合适的合作者来代替你完成的,不得不学习多种多样的R包算法,而且通常是找不到交流者。
其实实现起来非常的简单,我觉得本质上仍然是对每个环节的R包的对象的熟悉程度。其实我一直强调,大家的基础课程学完后需要完成作业:单细胞基础视频课程结业考核20题 , 也就是熟练掌握5个R包,分别是: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟练掌握它们的对象,而且分析流程也大同小异:
ChatGPT最近全球爆火,我在几个领域进行了测试,使用体验超出了预期。我常用的工具是Excel和Power BI,因此测试了用AI写Excel公式、VBA和DAX,AI写出的内容大多可直接使用,无需修改。以VBA为例,我问AI的第一个问题是:
单细胞R包如过江之卿,入门的话我推荐大家学习5个R包,分别是: scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop 需要熟练掌握它们的对象,:一些单细胞转录组R包的对象 而且分析流程也大同小异:
很多时候,我们其实并不需要动R本身的版本,可能只是想修改某个R包版本,比如单细胞领域最火的 Seurat 包, 就有这个问题:
单细胞转录组分析不能局限在基因的差异表达,需要具体到某个生物学功能上来,才能近一步揭示生物学意义。通常进行差异基因的功能富集分析,包括GO、KEGG、REACTOME等数据库。
因为是为一个Table设置Model,为了快速入门,我们选择继承QAbstractTableModel。继承后需要重写三个函数,分别是Model的行数和列数、以及每个Cell需要显示的内容。
stLearn是python语言编写的,更新速度贼快,网上很多笔记教程已经运行不通了,前两天一口气更新了三个版本:
上期专题我们介绍了单细胞转录组数据的基础分析,然而那些分析只是揭开了组织异质性的面纱,还有更多的生命奥秘隐藏在数据中等待我们发掘。本专题将介绍一些单细胞转录组的高级分析内容:多样本批次校正、转录因子分析、细胞通讯分析、基因集变异分析和更全面的基因集富集分析。不足之处请大家批评指正,欢迎添加Kinesin微信交流探讨! inferCNV简介 inferCNV是大名鼎鼎的broad研究所开发的,可以使用单细胞转录组数据分析肿瘤细胞CNV。相关文章2014年就发表在了Science上,之后算法不断优化,分析结果也
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