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scRank是一种利用目标扰动基因调控网络(target-perturbed gene regulatory networks, tpGRN)对未处理scRNA...
接下来将回顾学习CytoTRACE2和monocle3两个工具,CytoTRACE2通过预测细胞发育潜能分数和分类,辅助研究者定位发育轨迹的起始点;而monoc...
非负矩阵分解是一种用于分析高维数据的方法,它可以从一组非负数据向量中提取稀疏且有意义的特征。该方法非常适合分解单细胞RNA测序数据,有效地将大型的复杂矩阵(基因...
在中级篇中已经完成了细胞亚群的细分流程,并回顾了几个重要的分析工具。接下来将进入高级篇的内容。首先将回顾最常用的细胞通讯工具之一——CellChat。在该讲中会...
在上一讲中完成了inferCNV的分析流程,本讲将回顾学习单细胞分析中的三个工具:Ro/e、Augur、miloR,这三个工具分别能够判断细胞簇在组织分布倾向、...
近几年,孟德尔随机化(Mendelian Randomization, MR) 方法在疾病因果推断研究中备受关注。MR利用基因变异作为工具变量,推断暴露因子与疾...
简单来说DepMap数据库已经探索了改变不同基因之后不同细胞模型的功能表型(增殖活力)的影响,而这个数据我们可以在官网进行在线探索,也可以下载之后进行自行分析。
在前两讲中,我们已经完整介绍了CD4+ T细胞的提取及其亚群细分的流程。本讲将聚焦于单细胞分析领域中的重要工具——inferCNV,用于判断不同细胞亚群的CNV...
上一讲在完成了从T/NK至CD4+T细胞流程实践后,在这一讲内容中我们将对CD4+T细胞进行亚群的细分。中级篇1最后的工程文件以及本次课程中会用到的一些文件:链...
在完成了1. 基础流程、2. 三个“矫正”工具、3. “差异”与“富集”两个工具、以及 4. 两个映射工具 这四个初级部分的学习后,我们将正式进入中级篇,第一讲...
我们在上一讲内容中学习了pseudobulks和GSVA富集分析~ 接下来我们我们学习一下两个“映射”工具——Scissor和BayesPrism。同时本次分析...
我们在上一讲内容中学习了“矫正”数据的三个工具~ 分别为细胞周期矫正,去除双胞体和RNA污染。接下来我们再来学习一下pseudobulks分析、GSVA富集分析...
这次来学习一下单细胞数据的上游分析,本次主要集中在环境部署、软件安装和数据下载这三个方面。
在单细胞流程中,需要选定合适的主成分数量然后再进行后续的分析,过多和过少的主成分都可能会为后续的分析带来不同程度的影响。
我们在上一讲内容中得到处理好后的数据集之后,接着来学习“矫正”数据的三个工具~ 分别为细胞周期矫正,去除双胞体和RNA污染。
在完成了马拉松课程后,我们应该对单细胞分析有了基本了解。接下来,我们将开启新的篇章——单细胞实战:从入门到进阶。
datapasta 是一个 R 语言 中用于 优化数据复制和粘贴(copy-paste)的 R 包,旨在简化数据导入和转换过程,减少手动格式调整的需求,提高数据...
在生存分析或随访性研究中,“中位随访时间(median follow-up time)” 和 “中位生存时间(median survival time)” 是两...
ChAMP(Chip Analysis Methylation Pipeline)是一个用于Illumina 450K和850K DNA甲基化芯片数据分析的R包...
在上一期推文中学习了如何结合DALEX和shapviz 对单样本进行预测并进行可视化分析。
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