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a，散点图显示化疗与生物标志物交互项的log2（HR）与- log10（交互项P值）的关系。蓝色和红色点分别代表PDAC辅助化疗的有利和不利蛋白质组学生物标志物...
a，PDAC的LASSO模型。左侧面板显示LASSO-Cox回归模型中14种蛋白质的回归系数。
a，WGCNA识别出32个在肿瘤样本的蛋白质组学数据中富集的功能蛋白模块（ME01–32）。
涉及4787种可分析蛋白质的主成分分析（PCA）揭示了肿瘤和TACs之间明显的分离。
前面，我们尝试了对单细胞或者空间转录组细胞通讯结果进行可视化，相关的准备的帖子有：
单细胞数据来自 Shih et al PLoS ONE 13(11): e0206785， GEO编号：https://www.ncbi.nlm.nih.gov...
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今天的学习内容为，后面需要使用MIA来对4张空转的切片数据进行注释，使用一个单细胞数据作为reference，处理步骤如下：
但是万万没想到大家会在可视化方面栽跟头，比如这个2022的文章：《Single-cell RNA sequencing identifies a paracri...
小丽是一位25岁的胆管癌患者。根据当时的临床指南，她开始接受标准治疗方案：顺铂 + 吉西他滨（GemCis）联合度伐利尤单抗（Durvalumab）。然而，治疗...
面对阴性结果，有一些“机智地”小伙伴就会“悄咪咪”的通过“秦桧法”和“赵高法”选择性的人造阳性结果，反正就是发个文章混个日子。这样非常的不好，因为实验细节是没办...
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前面我们分享了两篇空转反卷积的方法测评，其中RCTD位于推荐榜首，今天就用这篇文献《Integrating spatial transcriptomics an...
fig1给我们展示了相关的单细胞结果以及几个具有代表性的空转的cell2location的反卷积结果：
万能的网友又给我支招了，这次给我推荐了一个我试过了后觉得超棒的方法：使用 schard 包进行转换，一行代码就可！
今天的学习内容为，将空转的聚类结果与空转切片结合起来，绘制带有位置的聚类图。空转的四张片子如下：
Circos 可以用来将表格转换成图像。将枯燥的表格转换成信息丰富且视觉上引人入胜的数据图形！
当然了，也有好多人因为淋过雨所以也不希望其他人过的太顺利，哪怕是被审稿人或者杂志要求公开测序数据，也是装模作样的搞一个fastq文件，增加大家使用数据的门槛。更...
PyComplexHeatmap 是一个用于绘制复杂热图（聚类热图）的 Python 包，专为生物数据设计。这个模块的官网如下：
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