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    各种读入方式速度比较

    今天我收集了一下众大佬的读入优化,来做个比较 特别鸣谢:my,zyh,hzwer,lyq 首先看一下各位大佬的读入优化 my(这是个超级大蒟蒻) 这是我自己yy着写出来的,虽然长得丑,但是也不快 1 inline...就是机房里的电脑 评测方式 随机生成一组数据 测试不同的读入方式对相同的数据的读入速度 一种方式测试3-4次 单位:S 测试1:对于le6的int随机数据读入 cin 1.716 1.711 1.823...测试2:对于1e7的int随机数据读入 cin 17.01 16.93 17.13 cin+ios 3.44 3.413 3.416 scanf 3.606 3.583 3.575 my 1.478...和上面的排名基本类似 测试3:对于1e6的long long 随机数据读入 cin 1.649 1.648 1.647 cin+ios 0.4287 0.3868 0.3863 scanf 0.4644...总结 通过上面三组测试,各种读入方式的快慢已经比较清晰了 如果按照评分的话大概可以总结为 cin<cinios≈scanf<my≈zyh<hzwer<fread

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    scRNA-seq—读入数据详解

    在本课中,我们将讨论盘点数据可以采用的格式,以及如何将其读入R,以便我们可以继续工作流程中的QC步骤。...在此目录中,您将发现许多不同的文件,包括: web_summary.html:该报告探讨了不同的QC指标,包括映射指标,过滤阈值,过滤后估计的细胞数以及过滤后每个细胞的读取数和基因数的信息。...当您使用Read10X()函数读入数据时,Seurat会自动为每个细胞创建一些元数据。此信息存储在seurat对象的meta.data槽中(更多内容请参阅下面的注释)。...pipelines/latest/what-is-cell-ranger [5] Seurat教程的: https://satijalab.org/seurat/v3.0/immune_alignment.html...dl=1 [9] 其他的材料: https://hbctraining.github.io/scRNA-seq/lessons/readMM_loadData.html [10] 一个Seurat对象:

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    Seurat空间转录组分析(一)数据读入

    关于空间转录组分析的学习,我推荐先学习单细胞转录组分析,熟练掌握单细胞的数据读入,常规分析,整合去批次,以及部分高级分析(例如拟时序、转录因子和细胞通讯分析),在这个基础上,理解和学习单细胞空间转录组就非常快了...,Seurat官方文档(https://satijalab.org/seurat/articles/spatial_vignette.html)就是一个很好的入门教程。...在学习此空转教程之前,我先介绍一下空转数据如何读入R语言,然后构建成Seurat对象。 一. 导读 空间数据如何储存在Seurat中?...空转数据如何读入R语言 Step1....3.1 缺少IHC图像 有些时候从数据库中下载得到的数据,由于缺少IHC图像,可以利用以下方式进行读取: # 把空间数据当成单细胞数据读入 test_data2 = Read10X(".

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