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numpy需要學習什么？
numpy學習 NumPy數(shù)組（ndarray）是Python科學計算的核心數(shù)據(jù)結構，具有高效、靈活的特點。 Numpy數(shù)組的特點： 多維數(shù)組：支持1維到多維的數(shù)據(jù)存儲，如向...
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R中的泛型函數(shù)是什么？泛型函數(shù)（Generic function）。"一次編寫，多種類型通用，還不會搞混類型" 的函數(shù)，就像超市的購物袋，它本身不規(guī)定裝什么（可以裝水果、零食、日用品），但你裝進去...
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內(nèi)皮細胞中由H3K9乳酸化和HDAC2驅動的反饋回路調(diào)節(jié)vegf誘導的血管生成內(nèi)皮細胞中由H3K9乳酸化和HDAC2驅動的反饋回路調(diào)節(jié)vegf誘導的血管生成 對該文章中的Fig.3進行嘗試復現(xiàn)。 文章簡要講解 研究背景 血管內(nèi)皮生長因子（VEGF）是...
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Omicverse單細胞分析框架初嘗試
Omicverse 是一款由國內(nèi)博士生開發(fā)的 Python 單細胞測序數(shù)據(jù)分析框架，具有高度集成性與模塊化設計，覆蓋了從數(shù)據(jù)預處理、降維、聚類到可視化等完整分析流程，功能強大...
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android自定義時鐘關于android自定義時鐘網(wǎng)上已經(jīng)有很多了，百度一下“android自定義時鐘”能看到很多大佬們自定義的時鐘，思路大致都差不多，所以在這里像記錄一下自己實現(xiàn)時鐘的過程！...
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單細胞測序揭示了結直腸癌中失調(diào)的細胞類型擾動和關鍵的介質(zhì)通信重塑研究背景 問題：結直腸癌（CRC）是全球第三大常見惡性腫瘤，同時也是癌癥相關死亡的主要原因之一。盡管手術切除聯(lián)合化療是標準治療方案，但約三分之一的患者會出現(xiàn)疾病復發(fā)。近年來，...
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用copyKAT推斷腫瘤細胞CNV及解決細胞過濾問題本文共分3部分。 首先介紹一下copyKAT原理和使用方法。然后提出一個關于細胞過濾的問題。最后提出一個解決問題的方法供參考。 1.copyKAT及使用簡介 copyKAT是...
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edgeR教程里是不是少了一步標準化
沒有生物學重復的轉錄組數(shù)據(jù)怎么進行差異分析？
設置生物學重復這個環(huán)節(jié)也是你實驗設計很重要的一part，設置的好對你下游分析也有利，通常我們做轉錄組測序，需要的樣本量每組至少為3個生物學重復，這個處理起來就很合理，并且現(xiàn)在...
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R語言學習筆記 -- ggplot2 繪制單側誤差線采用ggplot2繪制誤差線默認是上下兩個方向均繪出，但有時對于柱狀圖只顯示一個方向的誤差線效果更好。想要實現(xiàn)這一目的，可以修改geom_errorbar的ymax/ymin...
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HZAU植科院農(nóng)學本科畢業(yè)生<br>HZAU信息學院生信專業(yè)碩士畢業(yè)生<br>目前就職于國內(nèi)某知名藥企數(shù)據(jù)分析崗位<br>主要擅長SAS,R,Python,Linux,Shell,Power BI,Power automatic<br>對爬蟲、網(wǎng)站搭建感興趣<br><br>歡迎一起討論呀~<br>簡書不定時查看，有需要歡迎知乎私信:<br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fwww.zhihu.com%2Fpeople%2Fcao-kai-30-84" target="_blank">https://www.zhihu.com/people/cao-kai-30-84</a>
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【工具】ChatGPT 國內(nèi)如何體驗呢ChatGPT在不久前突然出現(xiàn)在網(wǎng)絡和朋友圈中，引起了眾多人的關注。 它是美國“開放人工智能研究中心”研發(fā)的聊天機器人程序，比微軟小冰、小愛同學、Siri等更聰明、更強大。 ...
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這東西只能做一個簡單的輔助
ChatGPT 做生信靠譜嗎？
火遍全球的ChatGPT真的靠譜嗎？ 我們來看看它自己怎么說： ChatGPT是一款基于自然語言處理（NLP）技術的聊天機器人，它可以幫助用戶實現(xiàn)自動聊天。它可以根據(jù)用戶的輸...
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單細胞轉錄組測序中的降維和聚類前言 在以往常規(guī)轉錄組測序中，由于實驗生物學重復，同組內(nèi)測序得到的數(shù)據(jù)是接近的，通過簡單的線性降維PCA主成分分析法，即可得到想要的可視化結果（組內(nèi)樣本聚集，組間樣本分離）。...
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dior和diopy這個一個R包一個python模塊，可以很方便的轉化上訴格式
Converting from Seurat to AnnData via h5Seurat
從rds格式到h5格式https://mojaveazure.github.io/seurat-disk/articles/convert-anndata.html[http...
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不知作者有沒有遇到這種情況？設置了30個核心但是會占滿服務器所有的核心
future——加速你的單細胞分析
由于單細胞數(shù)據(jù)本身就具有數(shù)據(jù)量大的特點，所以在進行單細胞數(shù)據(jù)分析時往往會出現(xiàn)運行時間太長的問題。 不過好在 Seurat 為我們提供了部分函數(shù)與 future 并行計算的鏈接...
