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##下载注释文件wget -c https://ftp.ensembl.org/pub/release-111/gtf/gallus_gallus_gca000002315v5/Gallus_gallus_gca000002315v5.GRCg6a.111.gtf.gz##文件大小18M 10月 9 16:44 Gallus_gallus_gca000002315v5.GRCg6a.111.gtf.gz ##解压后大小488M 10月 9 16:44 Gallus_gallus_gca000002315v5.GRCg6a.111.gtf.cellranger-7.1.0/bin/cellran...
如何通过阿里云的OSS获取测序公司的文件。## 查看~/software/ossutil-v1.7.19-linux-amd64/ossutil64 ls oss://biocloud-qingdao-bucket-44/delivery_2*********0/## 下载~/software/ossutil-v1.7.19-linux-amd64/ossutil64 cp -r oss://biocloud-qingdao-bucket-44/delivery_2**********0/B******-0201/ ~/project/path/b_rawdata/类似的对象...
细胞鉴定曲线图理解cellranger细胞鉴定曲线。细胞鉴定曲线图横坐标是Barcodes,纵坐标是UMI counts,都取log19.图中是将所有测序得到的Barcode按照其包含的UMI数进行降序排列,并且对细胞和非细胞标注不同的颜色,帮助区分。orig.ident:通常包含所知的样品名,默认为我们赋给project的值,如果不赋值那就是SeuratProjectnCount_RNA:每个细胞...
通过UMAP降维分析鉴定出11个簇,对应哺乳动物肝脏的主要细胞类型,包括内皮细胞、巨噬细胞、T细胞、B细胞、树突状细胞、胆管细胞、肝细胞和肝星状细胞。浆细胞B细胞(Plasma B cell):B细胞分化为的一种细胞类型,主要负责产生和分泌抗体。除了对巨噬细胞进行分析外,对T细胞也进行了细分,进一步分为三个亚群,分别代表肝内CD8+、CD4+和自然...
两个基因组合起来对样品分组后差异分析和生存分析。就是需要去tcga数据库里面拿到肺癌数据集,然后以及数据库记录的病人临床信息取里面的stage1的子集后,根据这两个基因( CD4 and CXCL13)组合起来对病人分成高低两组后做差异分析,非常适合做一个学徒考核:大家可以选择任意自己感兴趣的基因的表达量矩阵,依旧任意的两个你比较熟知的基因去...
癌症相关成纤维细胞 (CAF),包括肌成纤维细胞 CAF (myCAF)、免疫原性 CAF (iCAF) 和抗原呈递 CAF (apCAF) 被证明在细胞外基质产生、免疫抑制、脉管系统重塑、肿瘤增殖和转移中发挥作用。PDAC TME的细胞组成与基质亚型相关。结合亚型与单细胞特征进行分析,发现活化基质(activated stroma)患者有着较高的肌成纤维细胞和免疫原性成纤维...
最开始我们的表达量矩阵是两三万个基因在83个样品(58 PAH and 25 control )的表达量信息,以为基因数量实在是太多了,我们很难使用其中的几个或者多个来量化这些样品的距离,所以主成分分析(PCA)就派上了用场,上面的散点图就是可视化了主成分分析(PCA)的前两个主成分。ropls 包中包含了一系列的多变量数据分析方法,包括偏最小二乘回归...
paper_deg =data.table::fread(''''''''paper.txt'''''''',data.table = F)paper_deg=na.omit(paper_deg)head(paper_deg)str(head(paper_deg))paper_deg=paper_deg[nchar(paper_deg[,1])>1,]paper_deg=paper_deg[!ids= intersect(rownames(my_deg),rownames(paper_deg))pl...
从微信聊天记录复制粘贴的Linux代码为什么运行失败?这些字符出现在从微信或其他应用程序复制的文本中,是因为原始文本含有特定的控制字符或特殊的空格字符(如非断空格U+00A0,在shell环境显示为M-BM- ,通常不可见),这些在复制过程中没有被正确处理或转换。当从微信这样的应用中复制文本时,可能会无意中复制了这种空白字符,因为它们在微...
sce_myeloid <- subset(sce.all.int, subset = (RNA_snn_res.0.1 %in% c(2)))if("celltype" %in% colnames(sce_myeloid@meta.data ) ){ sel.clust = "celltype" sce_myeloid <- SetIdent(sce_myeloid, value = sel.clust) table(sce_myeloid@active.ident) dir.create('''''''...
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