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cytof数据处理难点之合并两个不同panel的数据集

上游分析流程 02.课题多少个样品,测序数据量如何 03. 过滤不合格细胞和基因(数据质控很重要) 04. 过滤线粒体核糖体基因 05....合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下,你的同一个实验项目的多个FCS文件,它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到,两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。...如果不仅仅是panel顺序不一样 panel本身也不一样,就比较麻烦了,不同的panel可能研究的生物学问题不一样,或许有批次效应等其它未知的混杂因素。 需要具体问题具体分析啦。

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合并两个不同物种的单细胞转录组数据集注意harmony的参数

这两个数据集分别是人和鼠的SMC异质性探索的,文献标题是:《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell...,因为小鼠基因的命名规则通常包括将所有字母转换为小写,这与人类基因的命名规则不同,后者通常以大写字母开头。...其实在进行跨物种的基因研究时,研究人员需要仔细核对基因的命名和序列信息,以确保研究的准确性。可以使用如Ensembl、UniProt或NCBI Gene等数据库来获取不同物种中基因的准确信息。...所以我对两个表达量矩阵取了共有基因的交集,然后就可以合并这两个矩阵啦, 如下所示: sceList = list( mouse = CreateSeuratObject( counts =..., 如下所示: 两个物种仍然是泾渭分明的 但是一般人都会忽略它,其实是RunHarmony函数可以修改参数的,比如同时抹去样品和数据集的差异,代码如下所示; seuratObj <- RunHarmony

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    kettle基础使用(两个表字段不同的数据迁移)

    前言 在业务中,我们会遇到新老平台的数据迁移工作,如果这个时候表字段还有些许的不一样,那我们肯定不能用表数据导入导出功能了,此时,我们便会需要另一个工具,kettle。...pwd=bq9j (百度网盘) 开始使用 安装 在网盘下载的是一个压缩包,我们将它解压在一个目录里(最好是全英文路径)后,在根目录里双击Spoon.bat文件 此时,我们便打开了kettle...这款软件 使用 我们新建一个转换 (这里因为我之前用过了,所以界面上有点东西) 输入配置 在输入中双击表输入 右键选择编辑步骤 按照图中所示输入你要作为数据源的数据库信息 输入能查出你要转移数据的...sql并且测试是否可以获取到数据 此时我们的数据源就配置好了 输出配置 双击输出里的 插入/更新 此时这两个图形中间会有条线(自动关联上了),如果没有我们只需要按住键盘shift键,然后鼠标点击输入拖动到...在 用于查询的关键字 里将两张表的id作为关联 点击下面的编辑配置两张表字段之间的关联关系(注意,上面的数据库连接要是你刚刚新建的那个数据库连接信息) kettle,启动 此时,我们便可以点击右上角的启动按钮了

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    如何对应两个不同单细胞数据集的分群结果?

    我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候,学到了单细胞部分,然后他做了两个同样组织样本的数据,问:我这两个不同的数据集中,怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先,来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi(https://kimi.moonshot.cn/):两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应?...在单细胞转录组学研究中,将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题,尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系: 1....数据整合(Data Integration) 数据整合是最直接的方法之一,通过将两个数据集合并到一个统一的分析框架中,消除技术变异和批次效应,从而进行统一的降维和聚类。...基于相似性度量的对应(Similarity Metrics) 如果两个数据集的细胞类型较为复杂,可以使用相似性度量(如Jaccard指数)来量化聚类之间的相似性。

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    大数据入门与实战-PySpark的使用教程

    使用PySpark,您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库,他们才能实现这一目标。 这里不介绍PySpark的环境设置,主要介绍一些实例,以便快速上手。...然后,驱动程序在工作节点上的执行程序内运行操作。 SparkContext使用Py4J启动JVM并创建JavaSparkContext。...batchSize - 表示为单个Java对象的Python对象的数量。设置1以禁用批处理,设置0以根据对象大小自动选择批处理大小,或设置为-1以使用无限批处理大小。...任何PySpark程序的会使用以下两行: from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "First App") 2.1 SparkContext...(PickleSerializer()) ) 接下来让我们看看如何使用PySpark运行一些基本操作,用以下代码创建存储一组单词的RDD(spark使用parallelize方法创建RDD),我们现在将对单词进行一些操作

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    如何使用 JS 动态合并两个对象的属性

    我们可以使用扩展操作符(...)将不同的对象合并为一个对象,这也是合并两个或多个对象最常见的操作。 这是一种合并两个对象的不可变方法,也就是说,用于合并的初始两个对象不会因为副作用而以任何方式改变。......job}; console.log(employee); 运行结果: { name: '前端小智', location: '厦门', title: '前端开发' } 如果要合并两个以上的对象...使用 Object.assign() 合并JavaScript对象 并两个或多个对象的另一种常用方法是使用内置的Object.assign()方法: Object.assign(target, source1...浅合并和深合并 在浅合并的情况下,如果源对象上的属性之一是另一个对象,则目标对象将包含对源对象中存在的同一对象的引用。 在这种情况下,不会创建新对象。...总结 本文中,我们演示在如何在 JS 中合并两个对象。介绍了spread操作符(...)和Object.assign()方法,它们都执行两个或多个对象的浅合并到一个新对象中,而不会影响组成部分。

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    Power Query对不同标题数据进行合并的技巧

    原数据: ? (一) 思路 需要进行表格的合并,通常来说需要把标题给统一,这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。 (二) 操作步骤: 1....降低标题 通过降低标题,这样就能够统一标题,然后进行合并,这样至少数据列对应了起来,但是有一个问题,就是如何区分哪些是标题,哪些是真正的数据? ?...筛选并删除不必要的数据 只需要把第一行进行标题的抬升后再把索引为0的给筛选掉,这样就能得到合并后真正的数据了。 ?...所以只需要数据列位置一一对应,就能够使用索引的方式来快速进行合并操作,这里没有涉及到任何需要手动书写的M函数,仅仅是在菜单里进行操作。...中初步认识自定义函数 Power Query引用中的each,_,(a)=>的使用 如何理解Power Query中的“#”转义字符?

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    Solr 如何自动导入来自 MySQL 的数据

    导入数据时的注意事项 在笔记 2 中,可能在执行导入时会报错,那是因为还需要将 mysql-connector-java-xxx.jar 放入 solr-xxx/server/lib 文件夹下; 自动增量更新.../listener-class> 在 solr-xxx/server/solr/ 下新建文件夹 conf,注意不是 solr-xxx/server/solr/weibo/ 中的...conf; 从 solr-data-importscheduler.jar 中提取出 dataimport.properties 放入上一步创建的 conf 文件夹中,并根据自己的需要进行修改;比如我的配置如下...自动增量更新时间间隔,单位为 min,默认为 30 min interval=5 # 重做索引时间间隔,单位 min,默认 7200,即 5 天 reBuildIndexInterval = 7200 # 重做索引的参数...command=full-import&clean=true&commit=true # 重做索引时间间隔的开始时间 reBuildIndexBeginTime=1:30:00 总结 到此,我们就可以实现数据库自动增量导入了

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    在 PySpark 中,如何使用 groupBy() 和 agg() 进行数据聚合操作?

    在 PySpark 中,可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组,而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...以下是一个示例代码,展示了如何在 PySpark 中使用groupBy()和agg()进行数据聚合操作:from pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.sql.functions...header=True 表示文件的第一行是列名,inferSchema=True 表示自动推断数据类型。...按某一列进行分组:使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算:使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...avg()、max()、min() 和 sum() 是 PySpark 提供的聚合函数。alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果:使用 result.show() 方法显示聚合结果。

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    使用pgCompare比对不同pg的数据差异

    不支持的数据类型:blob、long、longraw、byta。 执行跨平台比较时数据类型布尔值的限制。...暂存表中的数组大小和行数batch-progress-report-size = 1000000 # 定义 mod 中用于报告进度的行数loader-threads = 2 # 设置将数据加载到临时表中的线程数...设置为 0 可禁用加载器线程message-queue-size = 100 # 加载线程使用的消息队列的大小(nbr 个消息)。...read committed';TIPS:如果使用默认的RR隔离级别,在执行后续的 java -jar pgcompare.jar --batch=0 会报如下的错误[2024-06-28 09:32:...其它:如果在执行完pgcompare后,数据库里面又增加或者减少了表,则需要重新执行 下面的操作:0、清空pgcompare下面的各个表(清掉后便于查看最新数据,不清的话则需要根据compare_dt时间戳来判断是哪一次执行的比对操作

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    不同数据库的转录因子差异如何

    对于非模式动物转录因子和靶基因的预测,我们推荐使用Harmonizome 3.0(maayanlab.cloud/Harmonizome/)。...不同数据库中收集的转录因子的信息有所不同,接下来,我们以下列三个数据库:AnimalTFDB 3.0、The Human Transcription Factors 和RcisTarget包自带的motifAnnotations_hgnc_v9...数据库为例,为大家展示一下这三个数据集所含转录因子的信息差异: ****读取不同数据库下载得到的TFs列表 #1_来源于AnimalTFDB3,下载链接:http://bioinfo.life.hust.edu.cn.../ 这两个数据库关于转录因子的收录,都是接近于2000个基因。...human_factor_full_QC.txt 文件,然后统计了一下,在人类这个研究领域,有chip-seq数据的转录因子是1359个,略低于上面的两个网页数据库里面的1600~2000的数量。

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    大数据如何玩儿?这是BAT的不同思路

    互联网牵头大数据的必然性 为什么国内的大数据应用,只有几个互联网巨头取得成就呢?是因为它们拥有最多的用户、流量和数据吗?答案是否定的。因为所有关于大数据的论断都认为,大数据并不在于大。...百度收入95%以上来自广告,淘宝的主要收入模式也是广告。百度、淘宝和CCTV是中国前三大广告投放阵地。腾讯主要收入来自游戏和社交增值业务,广告收入占比仅为三成左右。...几家在云计算平台上的不同态度可以佐证我的观点。云平台和大数据是连体婴。“移动端”、合作伙伴和用户个人的数据,均需要“云”来收集、存储和处理。要掌握大数据,一定要具备承载数据的开放的云。...百度有贴吧这样的兴趣社交产品,有视频这种注意力型业务,还推出了直接在结果页下单的“微购”,上下延展;腾讯重组了搜索业务(与搜狗合并)和电商业务(与京东合并),向下的机会还有;阿里投资微博、布局智能电视以及做导购网站做微淘...几个互联网巨头的动机、技术和位置的不同,在大数据应用上的思路也不同:腾讯蜻蜓点水,阿里布局为先,百度技术至上。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    这两个主题都超出了本文的范围,但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案,那么应该考虑到这两个主题。...下图还显示了在 PySpark 中使用任意 Python 函数时的整个数据流,该图来自PySpark Internal Wiki....3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型,一切都工作得很好,甚至如果激活了Arrow,一切都会非常快,但如何涉及复杂的数据类型,如MAP,ARRAY和STRUCT。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON,返回Pandas数据帧,并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...作为输入列,传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols,并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状,因此将其用于输出 cols_out。

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    如何使用NetLlix通过不同的网络协议模拟和测试数据过滤

    关于NetLlix NetLlix是一款功能强大的数据过滤工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以通过不同的网络协议来模拟和测试数据过滤。...该工具支持在不使用本地API(应用程序编程接口)的情况下执行数据的模拟写入/输出。 值得一提的是,该工具可以有效地帮助蓝队安全人员编写相关的规则,以检测任何类型的C2通信或数据泄漏。...工具机制 当前版本的NetLlix能够使用下列编程/脚本语言来生成HTTP/HTTPS流量(包含GET和POST): 1、CNet/WebClient:基于CLang开发,使用了著名的WIN32 API...(WININET & WINHTTP)和原始Socket编程来生成网络流量; 2、HashNet/WebClient:一个使用了.NET类的C#代码,可以生成网络流量,类似HttpClient、WebRequest...工具使用 服务器运行 使用SSL运行: python3 HTTP-S-EXFIL.py ssl 不使用SSL运行: python3 HTTP-S-EXFIL.py 客户端运行 CNet(选择任意选项)

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    使用TreeSoft实现不同数据库间的定时数据同步

    TreeSoft数据库管理系统,支持以下数据同步方案: 1、MySQL同步数据到Oracle 2、MySQL同步数据到PostgreSQL 3、MySQL同步数据到SQL Server 4、MySQL...同步数据到MongoDB 5、Oracle同步数据到MySQL 6、Oracle同步数据到PostgreSQL 7、Oracle同步数据到SQL Server 8、Oracle同步数据到MongoDB...9、PostgreSQL同步数据到MySQL 10、PostgreSQL同步数据到Oracle 11、PostgreSQL同步数据到SQL Server 12、PostgreSQL同步数据到MongoDB...13、MongoDB同步数据到MySQL 14、MongoDB同步数据到Oracle 15、MongoDB同步数据到PostgreSQL 16、MongoDB同步数据到SQL Server 17、SQL...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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