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宏基因组|使用QUAST对组装结果评价。QUAST旨在为基因组学研究人员提供一个标准化、全面的方法来评估基因组组装的质量,特别是在完成新的基因组组装后,QUAST被广泛用于比较不同组装软件、不同组装参数或不同测序数据源生成的基因组组装结果。基因组完整性评估: QUAST可以通过与已知参考基因组进行比对,评估组装的完整性,包括计算基因组覆盖...
groupSize <- as.numeric(table(cellchat@idents))par(mfrow = c(1,2), xpd=TRUE)netVisual_circle(cellchat@net$count, vertex.weight = rowSums(cellchat@net$count), weight.scale = T, label.edge= F, title.name = "Number of interactions")netVisual_circle(cellchat@net$weight, vertex.weight = rowSums(cellchat@net$we...
宏基因组|使用MEGAHIT组装简介。常规单基因组组装:尽管侧重于宏基因组,MEGAHIT 同样适用于常规单基因组组装任务,无论是小型基因组还是哺乳动物大小的大型基因组。https://www.metagenomics.wiki/tools/assembly/megahithttps://github.com/voutcn/megahithttps://github.com/voutcn/megahit/wikihttps://github.com/voutcn/megahit/wiki/As...
宏基因组|使用CheckM2评估分箱质量简介。CheckM2使用机器学习快速评估基因组bin质量。与CheckM1不同,CheckM2采用通用训练的机器学习模型,无论分类学谱系如何,均可用于预测基因组bin的完整性和污染情况。checkm2 predict \ --threads 16 \ --input ./Bin/ \ --output-directory ./Bin_quality/ \ --database_path ./checkm2/uni...
100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理之GSE166193-GPL16686平台(013)写在前边。虽然现在是高通量测序的时代,但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据,还是会有大量的需求去处理芯片数据,并且建模或验证自己所研究基因的表达情况,芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门R语言数据处理的第一次实战,因此...
100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理之GSE23317(012)写在前边。虽然现在是高通量测序的时代,但是GEO、ArrayExpress等数据库储存并公开大量的基因表达芯片数据,还是会有大量的需求去处理芯片数据,并且建模或验证自己所研究基因的表达情况,芯片数据的处理也可能是大部分刚学生信的道友入门R语言数据处理的第一次实战,因此准备更新100个...
ependymal cells 、macrophages、microglia 差异基因最多,与macrophages 、microglia 在神经神经炎症的功能一致。不区分细胞类型,类似pseudoBulk 看TBM与Control间的差异基因,有许多免疫基因,免疫因子上升,说明TBM整体免疫激活。先对比两种细胞的差异基因数量,交集差异基因数量。macrophages、microglia细胞转录因子与差异基因取交集,得...
可以看到parse_use_gpu_arg函数在/Users/victor/miniforge3/envs/cell2loc_env/lib/python3.9/site-packages/scvi/model/_utils.py文件中是没有定义的,报错的原因是cell2location想要import scvi-tools包中的parse_use_gpu_arg函数,而parse_use_gpu_arg函数没有定义。
构建10X单细胞转录组索引时报错Property has invalid whitespace character in GTF.这个报错说明,gtf文件是有问题的,10X官网推荐的是ensemble的gtf文件,但是客户指定用他提供的gtf文件,所以需要对gtf文件进行一些处理,使之符合10X的要求。针对此gtf文件,可以采取以下处理,gtf文件第8列只保留gene_id, transcript_ids, gene_name三个信...
100个GEO基因表达芯片或转录组数据处理之GSE26899(008)写在前边。common_samples <- base::intersect(colnames(fdata),pdata$Sample)fdata %<>% select(all_of(c("GeneID",common_samples)))fwrite(fdata, file = stringr::str_glue("{geo_accession}_{gpl}_fdata.csv.gz"))pdata %<>% dplyr::filter(Sam...
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