就像学习一门外语，如果你想要学好，必须掌握语义、语法：单词、连词、句子结构等等。学习一本编程语言也基本一样，我们如果想要高效地编程 R，必然要学好 R 的语言的语义和语法。
空间转录组学(ST)技术正在迅速成熟，能够在转录组尺度上对基因表达进行高分辨率的原位测量。这些技术包括Merfish、SeqFISH+、Visium、Slide-seq和Stereo-seq(当然还有最新的HD)。为了挖掘这些数据，已经提出了用于图像分割、技术伪影去除、SPOT数据的SPOT反卷积、空间可变基因检测、邻域检测、细胞-细胞相互作用分析和其他分析的计算方法。特别是，检测空间可变基因，即在表达中显示明确空间模式的基因，已成为标准的分析步骤。空间可变基因可用于帮助组织病理学常规执行的任务，例如组织结构的可视化，并进一步识别具有不同空间定位的细胞类型。一旦在宏观水平上确定了细胞类型的分布，就会对局部的、细胞类型特异性的相互作用进行研究。通过设计，空间可变基因分析旨在识别基因表达的全局模式，而不是细胞类型之间的局部相互作用。例如，在癌症组织中，空间可变基因使我们能够区分癌症和正常组织区域;然而，我们需要识别和评估局部模式的重要性，如肿瘤和免疫细胞之间的生态位信号。
总结了一下 R 语言中常用的一些操作与函数使用，抛砖引玉，分享一下给大家，如有错误的地方欢迎留言指正。
上一期大猫从性能与并行计算讨论了SAS与R的区别。然而性能毕竟只是衡量一门语言的一个方面，而且对于初学者来说，面临的最大问题不是性能不够而是不知道应该从哪里开始学习。那么什么样的商业/社区支持才算是好的呢？小伙伴们继续往下看吧。
最近又需要使用一个肿瘤外显子看cnv的R包，根据全局的vcf文件，就是FACETS，发表该包的文章是：FACETS: allele-specific copy number and clonal … - NCBI - NIH
R 语言在统计作图方面有独特优势，目前已成为许多数据科学团队最常用的语言之一。本章简要介绍 R 语言的基础知识，让读者能够开启 R 语言的学习，首先要做的是准备工作环境。
前言：Core Image是一个强大的框架，可让您轻松地将过滤器应用于图像。您可以获得各种各样的效果，如修改活力，色调或曝光。它可以使用CPU或GPU来处理图像数据，并且速度非常快 - 足以实现视频帧的实时处理！ 核心图像滤镜也可以链接在一起，以一次将多个效果应用于图像或视频帧。多个滤波器被组合成应用于图像的单个滤波器。与通过每个过滤器一次处理图像相比，这样做非常有效。 入门 在开始之前，让我们来讨论Core Image框架中的一些最重要的类： CIContext。核心图像的所有处理都以CIContex
本文大部分内容均来自：Core Image Tutorial: Getting Started Core Image 是一个很强大的库，PS图片时用到的各种滤镜就是在这个库中。而我们创建二维码、创建条形码用这里的滤镜，只需要短短几行代码就可以撸出来（后面会讲怎么用CIFilter绘制二维码、条形码）。 文中有提到在iOS 8 上，CIFilter 的API 里有126种滤镜可用，在 同时期 Mac OS 上有160多种滤镜可用；而在iOS 9.3 上，我测试可以使用的滤镜已经达到174种，Mac OS上肯定更多咯。
参考：25 制作幻灯片 | R语言教程 (pku.edu.cn)[2]就已经介绍了很多格式了。R Markdown文件(.Rmd)文件支持多种输出， 如网页(html_document)、MS Word(word_document)、PDF(pdf_document, 需要LaTeX编译器支持)等， 还支持生成网页格式的幻灯片(slidy_presentation, ioslides_presentation)， 以及LaTeX beamer格式的PDF幻灯片(beamer_presentation)， 和Microsoft Office的PowerPoint幻灯片(powerpoint_presentation)格式。
备注：C7000上时没DVD光驱的，但是有个转换器，接在刀片服务器前面面板上，转接出两个USB口和两个显示器接口。通过外接USB的光驱方法是惠普官方没经过测试的，官方建议用的是ILO远程装系统。
这里汇总的信息和视频解读推荐每个想要进阶和学习 R 包开发的读者看一看，是我两年开发经验的一个总结。R 包的开发目前是前所未有的简单，但大部分 R 用户不了解，无从下手，希望这篇文章可以为大家减少一些拦路虎（下方有二维码可以直达视频）。
有的时候，包怎么都无法安装，可能是因为受制于网络，如github；也可能是某些玄学问题，只好将R 的源文件下载下来，自行本地安装。
无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。但是如果遇到特殊情况：
在本教程中，我们将探讨由10x Genomics公司提供的成年小鼠大脑细胞的单细胞ATAC-seq数据集。本教程中使用的所有相关文件均可在10x Genomics官方网站上获取。
文章成型，特别感谢米老鼠先生的对于这个test代码调试和帮助。其实我觉得相互帮助，真的是短时间内掌握新东西的最好方法，ps:他好像不需要我帮助但是，作为渣渣也要自强，站在一个渣渣的立场，写一篇大家都能懂的推文！！！本文类似菜谱，只要看，你就懂！！！
上周拿到了几台过保淘汰的HP380G5服务器做测试使用，因为ilo2的固件比较旧，还是1.61，
一般情况下只会设置palette 参数，指定主题名称，其它均为默认参数【即每种主题的字号，磅值，图边距等均可修改】。
在这篇指南[1]中，我们介绍了Seurat的一个新扩展功能，用以分析新型的空间解析数据，将重点介绍由不同成像技术生成的三个公开数据集。
但是这样的入门，远远不够，一般来说看几十个甚至上百个各个方向的R包的文档是躲不过去的，而R包文档往往是以 rmd文件的网页形式给出来 ，比如 scRepretoier结果 -> 传入 Seurat，这个很完整的解决方案就需要看文档。都在 https://ncborcherding.github.io/vignettes/vignette.html 基本上就需要大家根据这个文档慢慢的一步步复制粘贴代码去运行，才能体会 Interacting with Single-Cell Objects的技巧 ；
本章主要是代码标准与技术的内容，需要安装的包是lubridate和dplyr，这些包用来演示良好的实践。高效协作的5条高级技巧：
本文[1]将介绍如何利用Signac和Seurat这两个工具，对一个同时记录了DNA可接触性和基因表达的单细胞数据集进行综合分析。我们将以一个公开的10x Genomics Multiome数据集为例，该数据集针对的是人体的外周血单核细胞。
现在我们有了高质量的细胞，在将细胞聚类并确定不同的潜在细胞类型之前，我们需要执行一些步骤。我们的数据集包含来自两个不同条件（Control and Stimulated）的两个样本，因此整合这些样本有助于更好地进行比较。在此之前，我们需要归一化我们的基因表达值，并根据我们数据集中最大的变异来源跨条件排列我们的细胞。在本节中，我们将在聚类之前讨论并执行这些初始步骤。
DoRothEA是一种包含转录因子（TF）与其靶标相互作用的基因集资源。一个TF及其对应靶点的集合被定义为调节子（regulons）。DoRothEA regulons 收集了不同类型的证据，例如文献，ChIP-seq peaks，TF结合位点基序以及从基因表达推断相互作用等。
在单细胞基因组学领域，将新数据集映射到已建立的参考数据集上的能力，与读取映射工具变革基因组序列分析的方式如出一辙。
适用于 Wear OS 的 Compose 已推出了 开发者预览版，使用 Compose 构建 Wear OS 应用，不仅可以轻松遵循 Material You 指南，同时可以将 Compose 的优点发挥出来。开箱即用，帮助开发者使用更少的代码快速构建出更精美的 Wear OS 应用。本文将通过 Wear Compose 主要的可组合项 (Composable) 来帮助您更好地了解如何使用 Compose 来进行构建。
在本教学指南中，我们将探讨由10x Genomics公司提供的人类外周血单核细胞（PBMCs）的单细胞ATAC-seq数据集。本节中所涉及的所有文件均可在10x Genomics的官方网站上找到：
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
上一期已经对使用 latex 模板构建 cv 做了较为详细的说明：R沟通｜使用latex模板构建个人履历。但是存在一个问题：Latex 最后输出的是 pdf 版本，如果你想把他部署到自己的个人网站上，可能就比较费劲了（害，是我不会）。所以请教了李康国学弟之后，我又尝试了下使用 Rmarkdown 构建 cv 并将其部署到 gitee中，这样所有人都可以通过网址访问我的 cv 了。
本文[1]介绍了使用Seurat分析具有空间分辨率的RNA测序数据的方法，重点在于将空间信息与分子数据相结合。将包括以下常见于空间数据分析的任务：
我们知道单细胞转录组数据一个主要的特点就是数据稀疏，维度较高。基于此，Seurat提供了不少降维的方法：
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：
下载注释数据库（我的保存至F:\sxjns h\danxibao\singleR zhushiku），复制一份到当前工作目录，加载即可使用
同时测量多种模式的数据，也称为多模式分析，代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的前沿，迫切需要新的算法来定义基于多种数据类型的细胞状态。每种模式的不同信息内容，即使是在同一数据集的不同细胞中，也是分析和整合多模式数据集的挑战。在（Hao等人，bioRxiv 2020）[1]中，我们引入了"加权邻近分析"（WNN），一个无监督的框架，以了解每个细胞中每个数据类型的相对效用，从而能够对多种模式数据进行整合分析。
前置知识：原创 Seurat 包图文详解 | 单细胞转录组(scRNA-seq)分析02
随着单细胞技术的成熟，同一细胞内的信息越来越多被揭晓。在转录组时代，我们说单细胞是一个rna的盒子，细胞类型是基因特异性表达的结果。现在，我们可以说单细胞是中心法则的反应器，DNA，rna，atac，膜蛋白，等等等等，都在细胞中生成与反应。
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第一章 R简介 本章概要 1安装Ｒ ２理解Ｒ语言 ３运行Ｒ程序 本章所介绍的内容概括如下。 一个典型的数据分析步骤如图1所示。 图1：典型数据分析步骤 简而言之，现今的数据分析要求我们从多种数据源中获取数据、数据合并、标注、清洗和分析，并且把分析的结果进行展示，形成报告或者系统，辅助决策。Ｒ能够满足现今数据分析的要求。 为什么用R？ Ｒ是一个适合统计分析和绘图的环境与语言。它是开源、免费的，获得世界范围社区支持。统计分析和绘图工具已经很多了，例如：SPSS，SAS，Excel，Stata和Minit
rlang v0.4.0引入了新的非标准计算操作符 {{。这大大方便了dplyr重编程。
日本名古屋港位于伊势湾，是日本最大和最繁忙的贸易港口，占全国总贸易量的10%左右。值得注意的是，这个港口还是日本最大的汽车出口港，丰田汽车公司的大部分汽车都在这里出口。
最近在整理Python数据可视化课程的拓展内容时，发现了一个处理空间数据的超赞工具-「earthpy」，也解决了一个绘制艺术地图的问题，下面就给大家详细介绍一下这个工具~~
之前介绍过一期利用 Tableone包实现三线表，最终的展现效果很好。但是有些功能不好实现。譬如OR与RR值的展示。具体操作见：R:绘制临床三线表 -https://www.jianshu.com/p/bfb038bd55cd
ggsci是R中的一个包，提供了一系列颜色给ggplot2调色。里面包括了一些知名杂志期刊或者软件（甚至是知名科幻电影、动画等）的经典配色风格，对于科研绘图是相当有帮助的。下边介绍一下这个包的用法和内容，如果想要自己查看说明，可以在R中输入
Bleeping Computer 网站披露，沸沸扬扬的 Twitter 2 亿用户数据泄露并在网上出售的事件可能出现了反转。Twitter 在声明中表示，针对媒体报道的用户数据在网上出售问题，公司组织了安全专家，进行彻底调查后，发现没有证据表明泄露的用户数据是利用推特系统漏洞获取的。
xr-frame是一套小程序官方提供的XR/3D应用解决方案，基于混合方案实现，性能逼近原生、效果好、易用、强扩展、渐进式、遵循小程序开发标准。
计算一下所有细胞的counts分布情况，发现counts差距比较大，因此需要normalize
高通量测序在这几年火速发展，常规的RNA-seq分析是我们先找到合适的相关基因，然后进行下游靶基因的验证。其实，研究调控基因上游的转录因子更能加深后期机制研究的深度。通过转录因子注释和表达量聚类分析，再结合WGCNA分析确定候选转录因子与所关注的性状之间的相关性，建立以转录因子为hub gene的调控网络，这是一个非常系统的机制研究思路。
Unity使用内置渲染管线时，使用Post Processing后处理需要到Package Manager中进行搜索下载安装：
我们在进行R进行画图时，常常会感叹默认配色难看，又不愿去找配色。因此，本期给大家推荐R包ggsci[1]解决以上问题。
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