主要是读取一个文件 infercnv.observations.txt ， 然后根据里面的的数值进行归类，阈值是 0.3，0.7，1.3，1.5，2 分别代表拷贝数缺失或者扩展的程度界限。其中位于 0.7-1.5之间就是拷贝数正常。全部的代码如下：
Giving the N, can you tell me the answer of F(N) Input Each test case contains a single integer N(1<=N<=10^9). The input is terminated by a set starting with N = 0. This set should not be processed. Output For each test case, output on a line the valu
我们的CNS图表复现之旅已经开始，你可以点击图表复现话题回顾。如果你感兴趣也想加入交流群，可以去：你要的rmarkdown文献图表复现全套代码来了（单细胞）找到我们的拉群小助手哈。
这个肿瘤单细胞转录组拷贝数分析里面最经典的方法就是inferCNV啦，差不多五六年前我研究过它的玩法，就分享后再也没有修改过。但是最近听说参考我教程的小伙伴反馈说这个inferCNV做了一个非常大的更新，导致我前面的教程里面的对inferCNV的结果的解析代码是失效的。正好这次系统性更新一下它！
但是10X来源的单细胞转录组，如果仍然是采用这个标准，就会出现找不到有拷贝变异的细胞，非常尴尬。
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凭我对他的了解，他肯定是提问的方式就是错误的，写一段自己的”感悟“，其实完全没必要，我也压根不会看他给出来的这些“长篇大论” ：
上次搞的暗通道去雾的算法交给老师就算是交差了，当时也就是个调研而已。前几天又被老师叫过去说还是需要720p(1280*720)图像的实时处理，看能不能再做一些优化，让我和一个职工商量着来，于是又看了两天的去雾。还是有一些进展，总结一下。
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看到了交流群小伙伴分享了一系列数据挖掘文章，都是浙江大学李兰娟院士的学生的成果。其中一个《Characteristic Analysis of Featured Genes Associated wi
拷贝数变异(Copy number variation, CNV)：基因组发生重排而导致的,一般指长度1 kb 以上的基因组片段的拷贝数增加或者减少, 主要表现为亚显微水平的重复或者缺失。因此称为“微”缺失或重复变异。
Angular Material 作为 Angular 的官方组件库，无论是设计交互还是易用性都有着极高的质量。正如官方所说其目的就是构建基于 Angular 和 TypeScript 的高质量组件库。
首先需要下载TCGA的33种癌症的全部数据，尤其是表达量矩阵和临床表型信息啦，这里我们推荐在ucsc的xena里面下载：https://xenabrowser.net/datapages/，可以看到，确实是没有提供TPM表达量矩阵，但是自己进行转换啊！无论RPKM或FPKM或者TPM格式是多么的遭人诟病，它的真实需求还是存在， 那么我们该如何合理的定义基因的长度呢？
经常会遇到下载的基因表达数据，是分散在多个数据文件中，而我们为了得到基因表达矩阵，则必须要做的一步就是通过R语言合并这些表达文件。所以这里我们做一下几种不同的方法的对比：
在今年（2021）年初的文章《A single-cell map of intratumoral changes during anti-PD1 treatment of patients with breast cancer》，就提到了这样的现象，研究者们的解决方案是单独拿出来这个 cycling 亚群 进行继续细分，就可以得到原始的单细胞亚群了，因为在具体的细分亚群数据集里面，细胞周期影响全部的细胞所以它反而没有影响了。
我们上次基于各种marker对1189个细胞进行分类，然而，仅基于marker对细胞进行分类可能是不精确的，特别是考虑到scRNA-seq数据的high dropout rate 。因此，在进行t-SNE降维之前，作者又进一步将细胞进行分类。
1990年互联网诞生之初，就已经开始用超文本传输协议 HTTP 传输数据，这也是为什么现在网页地址都是以 http 开头的原因。但是HTTP协议传输数据是明文传输，任意的人抓包就能看到传输的数据，这显然不安全。1994年，Netscape 公司用加密协议增加了 HTTP，开始在 HTTP 的基础上加入 SSL 即安全套接层（Secure Socket Layer）。称为 "HTTP over SSL" 或者 "HTTP Secure"，也就是我们现在熟知的 HTTPS。
本教程旨在使用基于R的函数以及Python脚本来估计使用MetaPhlAn profile的微生物群落的Beta多样性
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统
因为代码是收费的，所以需要简单的回复一下读者的提问，就是大家感兴趣这个代码到底该如何移植到转录组测序数据分析，而且读者给出来了一个案例，就是2020的文章《Transcriptomic profiling across the nonalcoholic fatty liver disease spectrum reveals gene signatures for steatohepatitis and fibrosis》，它对应的数据集是：GSE135251，在其页面可以看到是216 snap frozen liver biopsies, comprising 206 NAFLD cases with different fibrosis stages and 10 controls were studied.
大家好，今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)
最初接触这个R包是去年年中，想做细胞间相互作用，又不会python，正好看到周老师的推文，就跟着学了学，CellChat：细胞间相互作用分析利器，当时CellChat包还是0.0.1版本，里面有不少小bug，文章放在预印版上，而今年二月份他终于见刊，发表在NC，现在R包也来到了1.1.2版本，并且在github上持续更新，今天我们来重新学习一次。
Logares, R., Deutschmann, I.M., Junger, P.C. et al. Disentangling the mechanisms shaping the surface ocean microbiota. Microbiome 8, 55 (2020). https://doi.org/10.1186/s40168-020-00827-8
本来呢，如果作者提供了表达量矩阵是容易跟着我们的笔记做差异分析以及后续的生物学功能富集，各种各样的统计可视化。
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1：https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
R,C分别表示写入的行数R和列数C，并且左上角被认为是(0,0)csvwrite('1.csv',data)
Card Game Cheater Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1272 Accepted Submission(s): 675 Problem Description Adam and Eve play a card game using a regular deck of 52 cards. The rules
首先在UCSC Xena数据库下载TCGA计划的所有BRCA相关数据分析结果来进行下游挖掘。
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxtent。 然而，RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维
GRM矩阵，全称：genetic relationship matrix (GRM)。
里面提到的目前主流的单细胞差异分析方法都是Wilcoxon rank−sum test，但是它其实表现还不如pseudobulks 的方法。。。
在生产环境中有一条sql语句的性能极差，在早晨非高峰时段运行抽取数据，平均要花费40分钟，有时候竟然要跑10个多小时。 sql语句比较长，需要点耐心往下看。我对表的数据量都做了简单的说明。 首先拿到sql语句，一看到关联的表有一长串，而且都是很大的表。如果性能很差，可能和走全表扫描有关，还有可能和多表关联时，表的查取顺序也有一定的关系。 SELECT DISTINCT CA.L9_CONVERGENCE_CODE AS ATB2, CU.CUST_SUB_TYPE A
首先接到这个图像识别的小工程需要先确定这个工程的最初输入，和最后输出，输入就是普通的RGB图像，输出是数据库文件。
自从 2017 年推出《Attention is All You Need》以来，Transformer 已成为自然语言处理 (NLP) 领域最先进的技术。 2021 年，An Image is Worth 16x16 Words² 成功地将 Transformer 应用于计算机视觉任务。从那时起，人们提出了许多基于Transformer的计算机视觉架构。
本文介绍了推荐系统中的矩阵分解方法及其在音乐推荐中的应用。通过对比不同的数据类型和分解方法，实验结果表明，基于低秩矩阵分解的推荐算法在音乐推荐中具有较好的效果。同时，本文还探讨了如何使用隐语义模型进行音乐推荐，并分析了推荐系统的实时性和扩展性问题，为推荐系统的研究和应用提供了有益的参考。
上期我们一起学习了OpenCV中最重要的数据类型数组Mat类， 机器视觉算法(第9期)----OpenCV中最最最重要的类型 从今天我们仍将以OpenCV为工具，来介绍图像处理中常用到的算子都有哪些？
其中里面的普通转录组数据集链接是：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE243245
batchPerceptron.m function [w, y, error] = batchPerceptron(x, t, epochs, r) [m , n] = size(x); w = rand(n + 1, 1) * 2 - 1; y = zeros(m,1); for e = 1:epochs p = randperm(m); x = x(p,:); t = t(p); s = zeros(1,n + 1); for
之前写过一篇 Python办公自动化 | 批量word报告生成工具 ，有小伙伴提出了逆向需求，即：从批量word中获取内容并写入excel，需求背景是汇总一些材料，举例：实习鉴定表、个人简历、档案等。
大家对热图应该都不陌生，但是混合的复杂热图在我们的应用中并不是太多见。今天给大家介绍一个绘制复杂热图的R包ComplexHeatmap。
公众号后台记录了发表过文章的各项阅读指标包括：内容标题，总阅读人数，总阅读次数，总分享人数，总分享次数，阅读后关注人数，送达阅读率，分享产生阅读次数，首次分享率，每次分享带来阅读次数，阅读完成率。
使用 XENA下载的TCGA-LAML.mutect2_snv.tsv文件绘制基因词云和突变景观图。
上面的结果通常是ensembl数据库的id，需要转换为人类可以看得懂的symbol名字。
set.seed(1234) ###可以使每次随机数为一样的，方便重复实验，但在实际情况下是不固定的，要去掉
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