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DELL存储SCv20002020基础配置与使用

链接我们的UBUNTU 物理主机上进行SCSI磁盘的挂载共享使用，以下是一些简单的说明; TIPS: DELL Storage SCV2000 / SCv 2020 使用Fibre Channal 或者...技术规格: 1.SAS 硬盘驱动器: SCv2000：最多 12 个 3.5 英寸 SAS 热插拔硬盘驱动器 (6.0 Gbps) 水平安装 SCv2020：最多 24 个 2.5 英寸 SAS 热插拔硬盘驱动器...扩展布线: 描述:SCv2000/SCv2020 存储系统支持多个 SC100/SC120 扩展柜。...使用 SAS 电缆将 SC100/SC120 扩展柜连接至 SCv2000/SCv2020 存储系统。...---- 0x02 安装和使用 Dell Storage Client 描述:Dell Storage Client 配置、管理和监测 SCv2000/SCv2020 存储系统。

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DELL存储SCv20002020基础配置与使用

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RNAvelocity2：使用 Seurat 和 scVelo 估计 RNA 速率

RNA" SaveH5Seurat(bm, filename = "mouseBM.h5Seurat") Convert("mouseBM.h5Seurat", dest = "h5ad") In Python...加载所需python包 import scvelo as scv 读取转换过的Seurat对象 adata = scv.read("mouseBM.h5ad") adata ## AnnData...(adata, min_shared_counts=20, n_top_genes=2000) scv.pp.moments(adata, n_pcs=30, n_neighbors=30) scv.tl.velocity...(adata) scv.tl.velocity_graph(adata) scv.pl.velocity_embedding_stream(adata, basis="umap", color="seurat_clusters...=2, dpi=120) scv.tl.recover_dynamics(adata) scv.tl.latent_time(adata) scv.pl.scatter(adata, color="

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RNAvelocity6：scVelo用于RNA 速率基本流程

0.2.0 (python 3.8.2) on 2020-05-16 12:55. [2]: scv.settings.verbosity = 3 # show errors(0), warnings...所有这些都归入一个函数scv.pp.filter_and_normalize，主要运行如下： scv.pp.filter_genes(adata, min_shared_counts=20) scv.pp.normalize_per_cell...，汇总在scv.pp.moments，它计算了scv.pp.pca和scv.pp.neighbors。...现在，让我们来检查一些标记基因的图像，通过scv.pl.velocity(adata, gene_names)或scv.pl.scatter(adata, gene_names)可视化 [10]: scv.pl.velocity...pip install python-igraph --upgrade --quiet [22]: # this is needed due to a current bug - bugfix is coming

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RNAvelocity10 : scVelo应用—微分动力学

pip install scvelo --upgrade --quiet [1]: import scvelo as scv scv.logging.print_version() Running scvelo...0.2.0 (python 3.8.2) on 2020-05-15 00:57. [2]: scv.settings.verbosity = 3 # show errors(0), warnings...(1), info(2), hints(3) scv.settings.presenter_view = True # set max width size for presenter view scv.settings.set_figure_params...[3]: adata = scv.datasets.dentategyrus() [4]: scv.pp.filter_and_normalize(adata, min_shared_counts=30...[15]: scv.tl.velocity(adata, diff_kinetics=True) scv.tl.velocity_graph(adata) computing velocities

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RNAvelocity 9：scVelo应用—动力学模型

pip install scvelo --upgrade --quiet [1]: import scvelo as scv scv.logging.print_version() Running scvelo...0.2.0 (python 3.8.2) on 2020-05-15 00:27. [2]: scv.settings.verbosity = 3 # show errors(0), warnings...[3]: adata = scv.datasets.pancreas() [4]: scv.pp.filter_and_normalize(adata, min_shared_counts=20, n_top_genes...[10]: scv.tl.latent_time(adata) scv.pl.scatter(adata, color='latent_time', color_map='gnuplot', size=...[14]: scv.tl.rank_dynamical_genes(adata, groupby='clusters') df = scv.get_df(adata, 'rank_dynamical_genes

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RNAvelocity7：scVelo实战

数据来自Bastidas-Ponce et al. (2018)[2]. [1]: import scvelo as scv scv.logging.print_version() Running scvelo...0.2.0 (python 3.8.2) on 2020-05-15 00:58. [2]: scv.settings.verbosity = 3 # show errors(0), warnings...例如，scv.tl.velocity的结果可以使用scv.pl.velocity可视化。...[1]: import scvelo as scv scv.logging.print_version() Running scvelo 0.2.4.dev28+g688a6bd (python 3.8.0...例如，scv.tl.velocity的结果可以使用scv.pl.velocity可视化。

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RNAvelocity 9：scVelo应用—动力学模型

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RNAvelocity10 : scVelo应用—微分动力学

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单细胞RNA速率分析: scVelo入门教程

的设置调整为默认样式： scv.set_figure_params() 读取数据使用以下命令读取你的数据文件（如 loom、h5ad、csv 等格式）： adata = sc.read(filename...scv.pp.*）、分析（scv.tl.*）和绘图（scv.pl.*）。...scv.pp.moments(adata, **params) 速率工具该软件的核心功能是高效且稳健地估算速率。...如果设置 mode='dynamical'，则可以得到动态模型的解，但在此之前需要先运行 scv.tl.recover_dynamics(adata, **params)。...', **params) scv.pl.velocity_embedding_grid(adata, basis='umap', **params) scv.pl.velocity_embedding_stream

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单细胞RNA“速率”分析：模型学习

pip install scvelo --upgrade --quiet import scvelo as scv scv.logging.print_version() scv.settings.verbosity...adata = scv.datasets.pancreas() scv.pp.filter_and_normalize(adata, min_shared_counts=, n_top_genes=)...scv.tl.recover_dynamics(adata) scv.tl.velocity(adata, mode='dynamical') scv.tl.velocity_graph(adata...scv.tl.latent_time(adata) scv.pl.scatter(adata, color='latent_time', color_map='gnuplot', size=) top_genes...scv.tl.rank_dynamical_genes(adata, groupby='clusters') df = scv.get_df(adata, 'rank_dynamical_genes/

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单细胞RNA“速率”分析：差异动力学

pip install scvelo --upgrade --quiet import scvelo as scv scv.logging.print_version() scv.settings.verbosity...adata = scv.datasets.dentategyrus() scv.pp.filter_and_normalize(adata, min_shared_counts=, n_top_genes...=) scv.pp.moments(adata, n_pcs=, n_neighbors=) 基础速度估计 scv.tl.velocity(adata) scv.tl.velocity_graph...scv.tl.recover_dynamics(adata) #adata.write('data/pancreas.h5ad', compression='gzip') #adata = scv.read...scv.tl.velocity(adata, diff_kinetics=True) scv.tl.velocity_graph(adata) scv.pl.velocity_embedding(adata

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RNAvelocity5：了解scVelo

scVelo工作流程简介加载所需scvelo包： import scvelo as scv 为了更好的可视化，可以将matplotlib设置更改为我们的默认值： scv.set_figure_params...(adata, ldata) 如果您还没有数据集，您仍然可以使用内置数据集，例如： adata = scv.datasets.pancreas() 典型的工作流程包括后续的预处理（scv.pp.）...、分析工具（scv.tl.）和绘图（scv.pl.）。...) scv.pp.moments(adata, **params) 速率工具该软件的核心是高效和稳健地估计速率： scv.tl.velocity(adata, mode='stochastic',...) scv.pl.velocity_embedding_grid(adata, basis='umap', **params) scv.pl.velocity_embedding_stream(adata

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ASM 翻译系列第三十八弹：ASM数据清理

SCVn-ASM做磁盘清理的slave进程，主要用来执行确认操作，可能的进程有SCV0-SCV9。..._4592.trc:CORRUPTED BLOCK INFORMATION: +ASM_scv0_4592.trc: block number: 200 [0xc8] +ASM_scv0_4592.trc...S): +ASM_scv0_4592.trc: MAGIC NUMBER CHECK FAILED +ASM_scv0_4592.trc: BLOCK SIZE CHECK FAILED +ASM_scv0..._4592.trc: BLOCK NUMBER CHECK FAILED +ASM_scv0_4592.trc: HEAD-TAIL MATCH CHECK FAILED +ASM_scv0_4592...match +ASM_scv1_4599.trc:FAILED CHECK(S): +ASM_scv1_4599.trc: MAGIC NUMBER CHECK FAILED +ASM_scv1_4599

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织梦分页列表竖向排列的解决办法和织梦分页代码样式参考

{ } .scv_listpages ul{ float:left; padding:12px 0px 12px 16px; } .scv_listpages ul li{ float:left; font-family...:Tahoma; line-height:17px; margin-right:6px; border:1px solid #E9E9E9; } .scv_listpages ul li a{ float...:none; padding:2px 4px 2px; } .scv_listpages ul li.thisclass, .scv_listpages ul li.thisclass a,.pagebox...ul li.thisclass a:hover{ background-color:#F8F8F8; padding:2px 4px 2px; font-weight:bold; } .scv_listpages....pageinfo{ line-height:21px; padding:12px 10px 12px 16px; color:#999; } .scv_listpages .pageinfo strong

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课前准备-单细胞新版velocity（cellrank 2）

2import warningswarnings.simplefilter("ignore", category=UserWarning)adata = cr.datasets.pancreas()scv.pl.proportions...subset_highly_variable=False)sc.tl.pca(adata)sc.pp.neighbors(adata, n_pcs=30, n_neighbors=30, random_state=0)scv.pp.moments...(adata, n_pcs=None, n_neighbors=None)scv.tl.recover_dynamics(adata, n_jobs=8)scv.tl.velocity(adata, mode...subset_highly_variable=False)sc.tl.pca(adata)sc.pp.neighbors(adata, n_pcs=30, n_neighbors=30, random_state=0)scv.pp.moments...(adata, n_pcs=None, n_neighbors=None)scv.tl.recover_dynamics(adata, n_jobs=8)scv.tl.velocity(adata, mode

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单细胞空间数据分析之velocity

(ad_all_temp, groupby='cluster', min_corr=0.3) df = scv.DataFrame(ad_all_temp.uns['rank_velocity_genes...']['names']) kwargs = dict() scv.pl.scatter(ad_all_temp, df['4'][:5], ylabel='4', frameon=False, size...=5, linewidth=1.5, add_outline='4') scv.tl.velocity_confidence(ad_all_temp) keys = 'velocity_length'...(ad_all_temp, groups='cluster') scv.pl.paga(ad_all_temp, basis='umap', size=50, alpha=0.1, min_edge_width...["figure.figsize"] = (5, 5)scv.pl.velocity_embedding_stream(ad_all_temp_T, basis='X_umap', arrow_size

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哈工程杨丹丁鹤杨飘萍Nanoscale:病毒状SiOxCeO2VOx纳米酶用于1064nm光触发低温光热治疗协同催化治疗

近日，哈工程杨丹/丁鹤/杨飘萍课题组合理构建了病毒样SiOx/CeO2/VOx (SCV)纳米平台，用于1064 nm近红外(NIR)触发温和PTT和纳米酶催化治疗。...首先，SiOx/CeO2/VOx的病毒样形状有利于细胞粘附，提高了其在细胞中的吞噬能力，SCV在1064 nm激光照射下产生了有效的PTT效应。...此外，SCV纳米酶具有明显的模拟过氧化物酶(POD)催化活性，在酸性条件下可产生剧毒的自由基离子(•OH)。酶催化产生的温热和•OH有效地阻断了肿瘤的生长，体内外实验证实了这一点。...他们设计的具有POD模拟酶活性和低温光热效应的病毒样SCV纳米酶可为综合治疗模式提供新的思路。本工作第一作者为哈尔滨工程大学博士生赵若茜，联合通讯作者为杨丹博士，丁鹤博士和杨飘萍教授。

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单细胞测序最好的教程（十六）：关于RNA速率你想知道的都在这

() scv.pl.proportions(adata) adata # AnnData object with n_obs × n_vars = 2531 × 27998 #...scv.pp.filter_and_normalize( adata, min_shared_counts=20, n_top_genes=2000, subset_highly_variable...scv.tl.velocity(adata, mode="deterministic") # computing velocities # finished (0:00:00)...scv.tl.velocity_graph(adata, n_jobs=8) scv.pl.velocity_embedding_stream(adata, basis="umap", color="clusters...scv.tl.velocity(adata, mode="dynamical") scv.tl.velocity_graph(adata, n_jobs=8) scv.pl.velocity_embedding_stream

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scVelo

sample_one.obs['cell_clusters']=cell_clusters_ordered.values 五.运行RNA Velocity #Running RNA Velocity scv.pp.filter_and_normalize...(sample_one,min_shared_counts=30, n_top_genes=2000) scv.pp.moments(sample_one, n_pcs=30, n_neighbors=...30) scv.tl.velocity(sample_one, mode = "stochastic") scv.tl.velocity_graph(sample_one) scv.pl.velocity_embedding...(sample_one, basis='X_umap',arrow_size=5) ident_colours = ["#F8766D","#7CAE00","#00BFC4","#C77CFF"] scv.pl.velocity_embedding_stream

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