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关于“数据的维度”(dims参数)的选择
关于“数据的维度”(dims参数)的选择 Created time: Apr 13, 2021 12:07 PM Tags: R, Seurat, scRNA-seq 完成PCA之后,我们获得了该数据集的所有主成分(PCs)信息,但是如何决定纳入多少个主成...
linux常用命令:tar
Linux tar(英文全拼:tape archive )命令用于备份文件。 tar是用来建立,还原备份文件的工具程序,它可以加入,解开备份文件内的文件。 备份文件不完全等同于压缩文件,linux中的备...
windows R 内存管理
在做单细胞数据分析的时候习惯生成和保存很多中间变量,以便于debug的时候方便直接读取某一个中间变量进行后续分析。这些变量包括很多seurat object,对于多样本整合的数据来讲最后会很大,每次...
EHJ:Lumican通过H3组蛋白乳酸化促进CAVD
本研究探讨了Lumican(LUM)在钙化主动脉瓣病(CAVD)中的作用。通过单细胞RNA测序分析发现,LUM在VICs的转变中发挥关键作用,并促进H3组蛋白乳酸化,进而加速钙化过程。去除LUM可改善钙化情况...
聚类分析-HBC lesson 7
学习内容 学会选择合适的PCs用于聚类分析 聚类的方法 目标 产生细胞类型特异性聚类,并使用已知的细胞类型标记基因来确定聚类的身份。 确定集群是否代表真正的细胞类型或由于生物或技术差异而产...
单细胞聚类resolution参数的选择
在进行细胞聚类时有两个参数的选择对下游分析的结果影响很大 一个是纳入分析的PCs数,也就是dims参数,选择方法见 关于“数据的维度”(dims参数)的选择 ; 另一个是resolution参数,官方推荐根...
分析准备与读取数据-HBC lesson 3
本篇教程将会帮助你理解如何获得单细胞RNA测序实验中的数据。 基因表达定量完成之后,我们需要将这些数据导入R中,以生成可用于执行质控的矩阵。在本课中,我们将讨论计数数据可被导入的格式,...
Seurat基本分析流程
参考链接: https://satijalab.org/seurat/articles/pbmc3k_tutorial.html 建立 Seurat 对象 示例数据为10X Genomics的外周血单个核细胞(PBMC)数据集,含有2700个单细胞,使用Illumina NextSeq...
蛋白质-蛋白质相互作用
酵母双杂交(yeast two-hybrid) 酵母双杂交系统是在真核模式生物酵母中进行的,研究活细胞内蛋白质相互作用,是一种具有很高灵敏度的研究蛋白质之间关系的技术。 当我们将已知基因编码的蛋白作...
Circulation:重激活氧化的sGC作为减缓AVS进展的新治疗策略
本研究探讨了通过重新激活氧化状态下的可溶性鸟苷酸环化酶(sGC)作为一种减缓钙化性主动脉瓣狭窄(FCAVS)进展的新治疗策略。FCAVS是一种常见于老年人的心血管疾病,现有药物治疗效果有限,目...




















啦噜噜9个月前0
发现宝藏miaomiaomiao3年前0
回顾一下LBL3年前0
不错👍KT3年前0
汝甚秀,吾不及汝LBL3年前0
太强了 优秀KT3年前0
确实xmq3年前0
太棒了,之前用的等候回答卡的要死,还动不动显示error,这个真的反应很快!xmq3年前0
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