对齐相似细胞类型的细胞，这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。
随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（Machine Learning，ML）的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。ML提供了整合和分析各种组学数据的新技术，从而发现新的生物标记物。来自英国的研究人员在《Biotechnology Advances 》发表综述文章，探讨了多组学的数据整合机器学习方法及其应用（被用来深入了解正常生理功能和疾病存在时的生物系统），为计划在多组学研究中使用ML方法的跨学科专业人士提供见解和建议。
Microsoft Excel现已整合Python，为数据分析开启了新纪元。这一整合允许用户在Excel中直接使用Python代码，实现更强大的分析和可视化功能。Python代码在Microsoft Cloud上安全运行，确保数据隐私和企业级安全性。此次整合受到了社区的热烈欢迎，预示着Excel在数据分析领域的未来更加光明。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。 数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”,从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。 对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的
Integrative pathway enrichment analysis of multivariate omics data
小洁老师在去除批次效应的探索文件里给出了两种方法，一个是用R包limma中的函数removeBatchEffect(），另一个是R包SVA中的函数ComBat(）。
2023年3月，《Nature Reviews Genetics 》发表了一篇综述文章，重点介绍了快速发展的单细胞和空间多组学技术（也称为多模式组学方法）领域的进展，以及跨这些分子层整合信息所需的计算策略。同时还展示了它们对基础细胞生物学和转化研究的影响。
多组学技术和人工智能算法的同步发展推动了癌症精确医学的发展。2023年1月《Seminars in Cancer Biology》发表了一篇综述文章，全面总结了基于人工智能的多组学肿瘤分析的最新进展，重点介绍了基于人工智能的多组学技术在癌症诊断、分类、早期筛查、反应评估和预后预测方面的应用。
自北京大学汤富酬教授（当时为英国剑桥大学格登研究所(Gurdon Institute) Azim Surani实验室博士后）等人于2009年在Nature Methods上发表首个单细胞测序（single cell sequencing）方案以来【1】，这项革命性技术已历经十年的飞速发展；分子生物学、微流控（microfluidics）技术和纳米技术等关联技术的长足进步催生了数十种全新的单细胞测序方案，使测序细胞数目呈现指数级增长 （生信宝典注：指数级增长的转折点是郭国骥老师的工作）（下图）【2】。同时，通过谷歌搜索趋势分析可以发现，对单细胞测序这一词条的相对搜索频率在全球范围内一直呈稳定上升趋势，甚至在2018年超过了同样仅有十余年应用史的重要分子生物学测序方法——染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）（下图）。
空间组学技术的进步允许从同一组织切片获取多种类型的数据。为了充分发挥此类数据的潜力，我们需要空间信息数据集成方法。近日，《Nature Methods》发表了一种名为SpatialGlue的新方法，该方法基于图神经网络，通过双重注意力机制，首次成功整合了小鼠脾脏、胸腺和大脑的空间多组学数据。
来自不同物种的单细胞基因表达数据集越来越多，这为探索跨物种细胞类型之间的进化关系创造了机会。scRNA-seq数据的跨物种整合尤其具有参考价值。2023年10月，《Nature Communications》发表研究论文，对28种基因同源性图谱方法和数据整合算法组合在各种生物环境中的表现进行了基准测试。使用9个已确立的指标，考察了每种策略对已知同源细胞类型进行物种混合和保持生物异质性的能力。同时还开发了一种新的生物学保护指标，以解决维持细胞类型可区分性的问题。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一）
今日介绍的是Alberto Santos 最新发表在《自然生物技术》上的文章 ” A knowledge graph to interpret clinical proteomics data”. 针对生物医学数据数量大、种类丰富而带来的数据整合困难，该工作提出了一个开源的临床知识图谱平台CKG(Clinical Knowledge Graph), 该平台结合了统计和机器学习算法，加速了典型蛋白质组学工作流程的分析和解释。相比于其他解决方案，CKG平台显得更加友好，将一系列数据库和科学文献信息与omic数据整合到一个易于使用的工作流中，显著增强了科学研究和临床实践的能力。
单细胞和空间组学技术的迅速崛起生成了大量数据，为提供具有用户友好界面的更全面的数据分析平台，近日《Nature Communications》发表了一款交互式且易于使用的应用程序——ezSingleCell，无需事先具备编程知识即可分析各种单细胞和空间组学数据类型。
今天给大家介绍由英国欣克斯顿，欧洲生物信息学研究所Ricard Argelaguet等人在《Nature Biotechnology》上发表了一篇名为“Computational principles and challenges in single-cell data integration”的综述。文中作者介绍了支持单细胞数据集成技术的基本概念，并讨论了用于链接不同数据集的锚的替代选择。此外，作者还回顾了单细胞数据集成策略的既定原则，局限性和诊断性，并强调了单细胞性状遗传分析方法和分子层间调控依赖性推断方法之间的相似性。最后，作者将基本的数据整合概念扩展到更具挑战性的未来应用，包括单细胞组学数据与物理维度(如空间和时间)的整合以及为个性化医疗构建人类变异参考图谱。
在使用Seurat进行单细胞数据分析时，特别是处理多个样本或批次的数据时，关于是否需要按样本分别进行ScaleData处理？
鉴定合适的靶点(如基因、蛋白质、非肽基因产物和信号通路)进行表征是注释基因功能、药物发现和理解各种疾病发病机制的最关键步骤之一。TargetMine是一个综合数据仓库系统，主要用于候选靶点排序和早期药物发现。TargetMine基于InterMine构建。InterMine是一个灵活有效的框架，整合了多种生物数据库，使用户只在单个入口进行查询，即能够导航到不同的生物数据库。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
使用18个已发表的“金标准”数据集，评测了14个目前常用的差异分析方法，pseudobulks方法要优于single-cell分析方法，指出现在的很多发表的差异分析方法是错误的，会有太多的假阳性
第一次接触数据湖的时候，我对这个概念也是一知半解，用一个比较形象的例子举例，湖里的水就是各种各样的数据，你舀了一瓶水上来但是不一定干净，有可能混杂着各种各样的杂质，成为能喝的水还要经过一层层过滤和净化。类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
营销云：是整合多场景营销方式与数据存储分析，为客户提供一站式的营销解决方案的云平台。今天iCDO原创志愿者郑智超将为大家具体讲解Adobe营销云。 很多大的数据企业都会引入营销云的概念，Adobe也不
大数据文摘作品 编译：傅一洋、笪洁琼、魏子敏 提升数据分析能力正成为企业数字化转型的当务之急。 成功的企业数字化案例显然有自己的共同点： 重视数据质量、重视数据上下文、以及建立有效的数据管理体制。 而失败的企业则各有各的问题。 我们调研了118家公司的首席信息官（CIO）、首席技术官（CTO）、数据总管以及IT部门的员工及顾问，找到了这7种企业数据实践中最可能出现的问题。 只做数据集中，并没有对数据进行整合 “数据整合是当今数据分析面临的最大挑战。”SAS公司的业务解决方案顾问，数据治理专业组织（DGPO）
内容中台是企业级的数字化解决方案之一，它是一种整合和管理企业各类内容资源的平台。在企业运营过程中，内容中台扮演着中枢角色，负责统一收集、处理、存储、管理和分发各种形式的内容，如文本、图片、视频等。
作者：Ronald van Loon 作者简介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等网站视为全球资料科学、
DataMining主要功能 Data Mining实际应用功能可分为三大类六分项来说明：Classification和Clustering属于分类区隔类；Regression和Time-series属于推算预测类；Association和Sequence则属于序列规则类。 Classification是根据一些变量的数值做计算，再依照结果作分类。（计算的结果最后会被分类为几个少数的离散数值，例如将一组数据分为 "可能会响应" 或是 "可能不会响应" 两类）。Classification常被用来处理筛选的问
目前scRNA-seq将每个转录物与单个细胞相关联，但关于这些转录物在组织中的位置信息丢失了；相反的，空间转录组学技术知道转录物的位置，却不知道是哪个细胞产生了转录物。因此，scRNA-seq与空间转录组学的整合可以产生组织中细胞亚群的高分辨率图谱。
称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。这类项目包括从所有来源获得数据源（实时或批处理）并且把它们存储在hadoop中。有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步；有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
在过去的十年中，大量组学数据集被用于人脑研究。来自美国的研究人员在《Briefings in Functional Genomics》发表综述文章，总结了健康对照组和神经精神疾病人脑的主要多组学数据资源，包括精神分裂症、自闭症、双相情感障碍、阿尔茨海默氏病、帕金森病、进行性核上性麻痹等。回顾了近年来单细胞技术在大脑研究中的发展（如单核RNA-seq、单细胞ATAC-seq和空间转录组学），同时进一步研究了组织和单细胞数据的综合多组学分析方法。最后讨论了人脑疾病多组学研究的局限性和未来方向。
随着越来越多的企业采用云计算技术，企业的业务结构出现了显著差异，工作流程变得更加精简。人工智能提供了全新的层面来优化工作系统，并通过形成的模式进行数据分析，为客户提供更好的服务质量的解决方案。人工智能系统能够监控和管理出现的问题并自行解决，这反过来又会让技术开发人员将注意力集中在提高企业的战略价值上，而不是系统维护上。
单细胞RNAseq数据集在不同生物和临床条件下对不同细胞类型进行完整的转录表征。然而，整合分析多种数据集极具挑战性。
单细胞初级8讲和高级分析8讲 单细胞分析十八般武艺1：harmony 单细胞分析十八般武艺2：LIGER 重温seurat官方教程
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其中，我委婉的指出来了，那个文章对两个两个样本的10X单细胞转录组数据的整合是有问题的，不过他们文章发表期刊是 Immunity影响因子很高，二十多分，其实单细胞对他的生物学故事来说是锦上添花，可有可无，所以我也不想去追究 他们了。
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近年来，随着计算机技术的飞速发展，以及行业信息的共享,传统企业的运维己不再是固步自封，日新月异的计算技术的发展推动企业云平台的建设，云平台的计算能力为大数据分析提供了基础、云平台与大数据分析又将推动运维人工智能的发展。
空转&scRNA-seq整合分析工具排雷篇 Hello，我还是那个👉 时不时分享、汇总、比较空转工具的小编~今天给大家“投喂”的这篇文献来自Nature子刊《Nature Methods》，研究人员对空间转录组和单细胞转录组整合分析工具进行比较，以衡量其性能。 📷 空转&scRNA-seq整合分析工具性能测试 空间转录组学方法允许我们在空间中检测RNA转录物，这些方法已被用于研究各种组织和器官中基因表达的空间分布，包括大脑、心脏、胰腺和皮肤。一方面，基于原位杂交和荧光显微镜（基于图像）的空间转录组学方法（
随着业务的发展，服务越来越多，相应地，日志的种类和数量也越来越多。一般地，我们会用grep、awk，或者编写脚本进行日志分析。对于多个服务构成的系统，需要人为把这些日志分析工作有机地结合起来。在业务系统组件多而组件间关联复杂的情况下，这种分析方法效率十分低下，一个日志分析平台极为必要。从日志的整合和展示看，日志分析平台主要由两部分构成，一是日志整合系统，负责把各组件日志集中并索引起来，以方便快速的搜索和分析，这可以用ELK开源软件进行搭建；二是日志分析展示系统，对各类日志提供尽可能多的自动化分析和评估报表，这需要辨识并固化尽可能多的日志分析的行为模式。这些都基于对ELK的认识和对业务系统各组件日志的理解。
目前的研究旨在确定热痛期间大脑网络整合/分离的变化，使用高时间分辨率的网络连接事件优化方法。参与者(n = 33)主动判断施加于前臂掌侧的热刺激是否疼痛，然后在每次试验后评价温暖/疼痛强度。我们表明，试验中整合/分离的时间演化与疼痛的主观评级相关。具体来说，大脑在处理疼痛刺激时从隔离状态转变为整合状态。在所有的网络中，与主观疼痛评分的关联发生在不同的时间点。然而，当在较低的时间分辨率下测量时变功能连接时，评分和整合/分离之间的关联程度消失了。此外，与疼痛相关的整合增强在一定程度上可以通过网络之间连接的相对增加来解释。我们的研究结果强调了在单一时间点尺度上研究疼痛和大脑网络连接之间关系的重要性，因为通常使用的连接数据的时间聚合可能导致网络连接的细尺度变化可能被忽视。整合/分离之间的相互作用反映了大脑网络之间信息处理需求的变化，这种适应既发生在认知任务中，也发生在痛感处理中。
今天我们来聊一个话题，那就是借助现有的单细胞数据辅助研究我们自有的空间转录组数据，尤其在没有匹配的单细胞数据的情况下。文章在Spatial transcriptomics stratifies psoriatic disease severity by emergent cellular ecosystems，2023.6.2发表于Science Immunology,IF 30.63，样本类型：健康的皮肤和银屑病。其中在研究的过程就是借助了其他人的单细胞数据辅助研究自己的空间转录组数据，思路值得借鉴。
Excel高手处理效果局限于柱形图、饼图，难以钻取、对标、参数查询，无法通过移动端填报和分析
实际上，绝大部分情况下，仅仅是因为我们对数据的了解不够。这样的疑惑很容易发生在没有太多数据处理经验的初学者身上，他们过渡依赖于标准流程和“师兄师姐”传递下来的代码，或者说太依赖各种参数和阈值，不敢大胆的反抗软件分析的结果。。。。
组学的整合具有巨大的潜力，可用于变异发现。已经开发了几种算法来以整合方式检测体细胞变异，但仍然没有胚系突变检测的策略。在此基础上，研究者开发了一种通过整合WES和RNA-seq数据来识别胚系突变的策略。这种整合策略从原始序列数据中识别短变异（SNP和插入缺失），将其分为六组以改善变异解释：强证据，仅DNA，仅RNA，等位基因特异性表达（ASE），RNA编辑和RNA挽救变异。研究者基于整合流程分析了四个样本，与仅使用 WES 数据相比，发现已识别变体的数量有所增加，但对性能没有太大影响，从而可以验证由两种类型的数据（强证据变体）识别的变体，并鉴定 RNA 编辑和 ASE。这种整合策略提供了一种从WES和RNA-seq数据中鉴定胚系SNP和插入缺失的方法，充分利用这两种组学可以扩大已识别变异的范围并进行变异验证。
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