这篇文章介绍的是有分组的单细胞数据怎样分析，数据来自GEO的GSE231920，有3个treat，3个control样本，代码完整，可以自行下载数据跑一跑，但请注意细胞数量是6w，对计算资源要求较高，自己的电脑跑不动...1.整理数据 因为数据组织的不是每个样本一个文件夹的形式，所以需要自行整理，参考代码如下，注意这段改名的代码不要反复运行： #untar("GSE231920_RAW.tar",exdir = "GSE231920...cells" p2 <- DimPlot(scRNA, reduction = "umap",label = T,pt.size = 0.5) + NoLegend() p2 6.分组可视化及组件细胞比例比较...PRF1 0 0 0 ## CTSW 0 0 0 组间比较的气泡图..."S100A9", "HLA-DQA1", "GPR183", "PPBP", "GNG11", "HBA2", "HBB", "TSPAN13", "IL3RA", "PRSS57") #一组感兴趣的基因
此外，NetCoMi 还可以构建和分析微生物组样本的相异度网络，对整个微生物组样本的异质性进行可视化。...网络可视化比较 首先，在两组中分别计算网络布局。 由于 SPRING 使用 mclr 变换作为归一化方法，因此根据 mclr 转换后的数据对节点大小进行了缩放。 节点颜色表示不同的 cluster。...使用不同的布局会为两组分别生成一个“漂亮的”网络图，但要想一眼就看出两组之间的差异还是不够直观。 因此，我们现在尝试在两个组中使用相同的网络布局。...在上图中，我们可以看到两组之间的明显差异。 例如，“季节性过敏”组中的 OTU“ 322235”比非季节性过敏组中的联系更紧密，这就是为什么它是右侧 Hub 而不是左侧的原因。...由于简单地将一个组的布局接至另一个组通常会导致其中一个组生成的图比较难看，因此 NetCoMi（> = 1.0.2）提供了另一种选择（layoutGroup = "union"），两组的布局将结合起来使用
而对应到我们的比较转录组，自然就是先经过测序得到原始数据，又或者是使用已经发表的转录组数据（初始数据），经过数据初步质检（fastqc确定碱基质量），切除接头与低质量碱基（数据清洗），然后再检验一次质量...至于样品的要求，做比较转录组对时期不是那么严格，只要能够获取大量生物体RNA即可。...这样说可能比较懵逼，就拿个例子，假如我现在是出差去野外采样，我采了一两株植物，然后他们带回来实验室已经差不多被折腾得半死了，但依旧还是活着的，这样我就还是可以直接拿去提取RNA，进行比较转录组的分析。...而这一次我们的测试数据选择来自NCBI的两个物种Arabidopsis halleri与Arabidopsis lyrata，这两个物种其实都有基因组公布了，各位如果有兴趣可以拿比较转录组的结果跟已发表基因组的结果做对比...，就可以知道比较转录组的精确度如何了。
在微生物组研究中我们常常需要根据某些感兴趣的表型来找到与其相关的特征（比如菌群、OTU、基因家族等等）。...但微生物组学的数据结构导致了这必然是一项相当艰巨的任务，因为他们： •高维特征集（通常超过 100 到 10,000 个特征）；•高度稀疏（许多特征仅在少数样本中被发现）；•特征间复杂的相关性结构；•计数的组成性...（即，观察到的计数受文库大小的限制）；•不同的文库大小；•过度离散的计数值，等等。...虽然这并不完美，但至少会证明一些结果的鲁棒性，增加我们对结果的信心。 下面我将基于一个用 MetaPhlAn2 注释的公共宏基因组数据，使用五种不同算法进行差异分析。...) library(apeglm) library(corncob) library(ANCOMBC) library(Maaslin2) library(ggVennDiagram) 下载公共宏基因组数据
在知乎看到问题 为什么植物基因组比动物基因组大（为什么植物基因组似乎比脊椎动物拥有更多的基因？）？...印象里好像也不一定，因为拟南芥的基因组也才100多M，自己之前也看到过有些鱼的基因组也可以达到1G的级别。...所以到NCBI网站上查了一下，找到了459个陆生植物（land Plants）植物的基因组信息，264个鱼（Fishes）418个昆虫（insects），377个哺乳动物（Mammals）的基因组信息。...我们分别看一下基因组大小的分布范围 library(ggplot2) library(ggthemes) landPlant<-read.csv("Genome_Size/landPlantsgenomes.csv...image.png 总体来看还是哺乳动物的基因组更大，上图看起来不太美观，我们去掉一些极端值 ggplot(df,aes(x=Size.Mb.))+ geom_density(aes(fill=group
该 GitHub 项目结合了两篇论文 AmbientGAN 和 GLCIC 的思想，实现了用不完整图像样本训练的补全不完整图像的网络。...使我们可以直接用有噪声或者不完整的样本来训练生成模型。...把 AmbientGAN 和 GLCIC 文章里的思想结合以后，这个项目中的模型学习仅用不完整的数据来填充不完整的区域（例如：被随机用 28*28 大小补丁覆盖的地方）。...这个模型生成的图像仍然有缺陷，一些区域的颜色也不连贯。 网络 ? 方法 现在假定我们已经有不完整图片的样本，且我们知道添加到样本的噪声类型。...此外，我们也可以创建一个度量函数以模拟添加到图像中的噪声。 在将度量函数和不完整样本 Y_r 馈送到判别器以从假的度量方式中鉴别出真正的度量方法，最后可生成图像 Y_g。
最简单的就是counts per million (CPM)，所有样本的所有基因的表达量都乘以各自的文库reads总数再除以一百万即可。...of normalizations is reversed - length first and sequencing depth second) 这些normalization方法并不适合单细胞转录组测序数据...适用于bulk RNA-seq的normalization方法 比较流行的有： DESeq的size factor (SF) relative log expression(RLE) upperquartile...，这里本来应该是对每一个样本画boxplot的，但是这里的样本数量太多了，这样的可视化效果很差， 就用PCA的方式，看看这表达矩阵是否可以把样本区分开，只有那些区分度非常好的normalization方法才是最优的...也可以比较它相当于最粗糙的对数转换，效果好在哪里。
hg38参考基因组 , 简单搜索目标基因：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/7157 GRCh38.p13 (GCF_000001405.39) 17 NC_...假装作者是对的，他们的实验的确是引入了这个突变吧。本来都想发出去了，但是学徒凭运气找到了这个位置，给大家过目： ? 然后看相关系数 三种文件都准备好了： ?...首先看 salmon这样的无需比对的流程结果和 hisat2+featureCounts的差异 ? 可以看到，同一处理组的样本在不同流程下面得到的表达量直接的相关性，是高于不同组的，符合逻辑！...但是单独查看同一个样本的不同流程的表达量，如下所示： ? 可以看到，还是有不少基因在不同流程表现差异非常显眼！那同样的，我们需要检查这些基因，简单看看5个差异最大的基因吧。 ?...reads，这就是我们所说的表达量。
转录组GSE157718_Tpm与Count差异分析的比较在尝试复现GSE157718数据集的时候，发现网站同时提供了表达矩阵tpm形式与count形式，因此分别用这两种形式进行基因差异与富集分析，再进行对比...注：有count矩阵就用count矩阵1 Count形式以count给出的表达矩阵是我们最为熟悉的形式，这里只稍加记录下数据整理的代码，具体的差异富集分析，与其他的流程并无不同。...1 以fread函数导入的数据形式为data.table,设置行名很麻烦，这里先转化为data.frame形式2 行名或(GeneID列)为ENTREZID，需要转化为SYMBOL3 归根结底是表达矩阵的形式需要行名为基因名...2 Tpm形式Tpm也可以勉强进行差异分析，但是只能取log后，用limma做差异分析fpkm、rpkm需先转换为Tpm形式，用limma做差异分析limma差异分析参考基于芯片的分析流程表达矩阵exp...，这里的Tpm logFC的阈值为1（设置为2的话分析出来的差异基因只有30左右），同Count 的logFC的阈值为2相比，富集的通路类型反而少了很多。
今天我们又要完成一项工程，昨天有位粉丝问我，想多样本分析空间niche，自己拿到的是Xenium的样本，我们今天就把各种精度的niche分析全部总结一样，包括多样本的比较niche分析，niche分析在很多文章里也描述成了细胞的...这一类平台典型就是通量高，几乎是测全转录组，信息充足；缺点就是精度低，无论是Visium、HD，还是华大平台等其他，均无法真正实现单细胞级别的空间精度，其中寻因采用了空间核测序的策略实现了空间的单细胞精度...我们先来看第一种niche的分析，这种分析首先我们需要做空间聚类，当然空间聚类也很复杂，专门有一篇文章介绍过，在空间转录组数据分析之CNV burden和CNV聚类（python版本），主流还是分子聚类和细胞聚类...for spatial omics analysis(nature methods)，方法分享过，在文章空间细胞共定位与空间邻域通讯分数脚本更新（python版本） 其次是BANKSY，文章在空间组学邻域分析方法更新之...BANKSY，空间转录组数据分析之生态位聚类（Banksy）这个方法也是分析邻域的，也就是niche的。
通过对表达矩阵的聚类，可以把细胞群体分成不同的状态，解释为什么会有不同的群体。不过从计算的角度来说，聚类还是蛮复杂的，各个细胞并没有预先标记好，而且也没办法事先知道可以聚多少类。...尤其是在单细胞转录组数据里面有很高的噪音，基因非常多，意味着的维度很高。 对这样的高维数据，需要首先进行降维，可以选择PCA或者t-SNE方法。...这里主要比较6个常见的单细胞转录组数据的聚类包： SINCERA pcaReduce SC3 tSNE + k-means SEURAT SNN-Cliq 所以需要安装并且加载一些包,安装代码如下； install.packages...对象的基因信息增加了5列，比较重要的是sc3_gene_filter信息，决定着该基因是否拿去聚类，因为基因太多了，需要挑选 table(fData(pollen)$sc3_gene_filter) #...## 我们这里取只有11组的时候，这些样本是如何分组的信息来可视化。
挑选到的跟feature相关的基因集，有点类似于在某些组间差异表达的基因集，都需要后续功能注释。...背景介绍 单细胞转录组测序的确可以一次性对所有细胞都检测到上千个基因的表达，但是，大多数情况下，只有其中的少部分基因是有生物学意义的，比如可以区分不同的细胞类型，或者分化发育相关的基因，或者细胞应对外界刺激的...寻找highly variable genes (HVG) 那些在样本群体里面表达量变异比较大的基因可能是真正的生物学现象，也有可能是技术误差，而且变异程度总是跟基因的表达量成正相关。...热图+聚类可以看看基因是否在各个细胞类型差异表达，并且把细胞类型比较好的分开。...M3Drop_genes比较一下。
随便找一个SNP-calling的综述就可以找到一大堆软件的评价，我这里强烈推荐A survey of tools for variant analysis of next-generation genome...(http://www.biotrainee.com/thread-109-1-1.html 论坛回帖即可) 我很早以前处理外显子数据的时候，就比较过几个软件的找变异的效果，这里就继续沿用上次的思路！...我比较了gatk,freebayes,bcftools,varscan，都是引用率比较高的而且经受了时间的考验的好软件。...【直播】我的基因组（四）：计算资源的准备 它们的下载安装方法是： ## Download and install bcftools ## http://www.htslib.org/download/...个外显子测序结果的这4个软件的差异吧！
CHROMEISTER是一种启发式方法，用于超快速预可视化成对基因组比较。...与其他方法相比，它能够以更快的速度比较庞大的基因组（多达300亿个碱基对，是人类基因组大小的10倍），同时产生重要的、可重复使用和可利用的信息，如共线性区块、进化事件或成对基因组相似性指标。...功能特点 核心功能：三分钟看懂复杂基因组 1. 跨物种比较利器 Chromeister能够处理高达数Gb的大型基因组，通过滑动窗口算法快速生成比对热图。...优点 它特别适合用于快速可视化成对基因组比较的结果。由于其独特的种子过滤技术，它在检查噪声多、重复序列多的基因组比较时特别有用。...应用场景 临床研究 在肿瘤基因组学中，快速比较癌变组织与正常组织的基因组重排情况，发现融合基因等重要生物标志物。 进化生物学 通过比较现存物种与古DNA样本，重建染色体进化路径。
对单细胞测序数据来说，通常需要先聚类之后把细胞群体进行分组，然后来比较不同的组的差异表达情况。当然，也有不少单细胞测序实验设计本身就有时间点，不同个体来源，不同培养条件这样的分组！...下面用一个测试数据来评价一下不同的算法的表现。处理同样的表达矩阵得到差异结果跟已知的差异结果进行比较看看overlap怎么样。...就是要对它们进行差异比较，而已知的1083个基因是确定显著差异的，另外10897个基因是确定不显著的。(首先，我们要假定这个是金标准！！！)...tpr <- tp/(tp + fn) fpr <- fp/(fp + tn) cat(c(tpr, fpr)) } Wilcox/Mann-Whitney-U Test 也是一种非参检验，通常比较两个组数据的...这个是被应用的最广泛的转录组表达数据分布模型。
获得基因组后可以进行的主要比较分析之一是可视化与密切相关物种的同线性。基因组的许多特征可以通过良好的点图轻松突出显示。可以从这些点图中识别结构变化，例如倒置、删除、重复和插入。...基因组点图（Genome Dot Plot）是一种用于比较两个或多个基因组的工具。它通过在一个二维矩阵中绘制基因组序列的相似性来显示基因组之间的相对关系。...点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。 流程 序列比对：将要比较的基因组序列进行比对，以找到相似的区域。...寻找基因组中的基因和功能元素：通过比较不同基因组的点图，可以定位基因和其他功能元素在基因组中的位置。相似的功能元素通常在点图中显示为具有相似模式的片段。...基因组注释和比较基因组学研究：基因组点图是进行基因组注释和比较基因组学研究的重要工具之一。它可以帮助研究人员理解基因组的结构、功能和演化，并揭示基因组之间的关系。
错误代码 “[[Node: DecodeJpeg = DecodeJpegacceptable_fraction=1, channels=0, dct_met...
前面我们提到了Ceph是一个支持统一存储架构的分布式存储服务。简单介绍了Ceph的基本概念和基础架构包含的组件，其中最重要的就是底层的RADOS和它的两类守护进程OSD and Monitor。...是的，我们这篇教程就是一篇不完整的Ceph教材，因为我们讲CRUSH并不涉及其算法和实现原理，我们讲的是Ceph整体的寻址流程，并借此深入理解一下Ceph中数据的操作流程。 ?...PG (Placement Group):PG是一个逻辑的概念，它的用途是对object的存储进行组织和位置的映射，通过它可以更好的分配数据和定位数据。...这里我们认为得到的pgid是随机的，这与PG的数量和文件的数量有关系。在足够量级的程度上数据是均匀分布的。 PG -> OSD 最后一次映射就是将object所在的PG映射到实际的存储位置OSD上。...假如我们这里也用hash算法生成osdid，如果我们的osd的数量发生了改变，那么mask的值就会改变，我们最终得到的osdid的值就会改变。
相信很多人都遇到了ViewPager显示不完整的苦恼 找了好久，发现解决办法超级简单，不需要去重写自定义的ViewPageAdapter里面的什么getView方法...，重新根据子视图来设定大小 首先说下我的做法，我主类里面是用的数组来存放View的，View是自定义继承LinearLyaout等布局的，构造的时候传过去主类的context就可以了 然后各种控件的操作就在...View里面，但是有个问题就是有时候发现显示不完整， 我加了这行代码就行了 标注为红色的就是了 View rootView = mInflater.inflate(R.layout.person_edit_introduce..., null);//对应的布局页面 LinearLayout.LayoutParams p = new LinearLayout.LayoutParams(
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