sce服务_错误：[$sce:insecurl]_使用$sce控制代码安全检查 - 腾讯云开发者社区

此时可以通过$sce服务把一些地址变成安全的、授权的链接...简单地说，就像告诉门卫，这个陌生人其实是我的好朋友，很值得信赖，不必拦截它！...常用的方法有： $sce.trustAs(type,name); $sce.trustAsHtml(value); $sce.trustAsUrl(value); $sce.trustAsResourceUrl...可选的值为： $sce.HTML $sce.CSS $sce.URL //a标签中的href ， img标签中的src $sce.RESOURCE_URL //ng-include,src或者ngSrc...',function($scope,$sce) { $scope.trustSrc = $sce.trustAs($sce.RESOURCE_URL,"http://fanyi.youdao.com...sceDelegate 【3】$sce官方手册

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bioinfo10-单细胞sce与seurat对象的导入、保存与互转

/Input/melanoma.txt.gz") counts <- as.matrix(sce[4:nrow(sce) , 2:ncol(sce)]) rownames(counts) <- sce[...（sce 好没牌面啊~） seurat 转sce： pbmc.sce <- as.SingleCellExperiment(seu.obj) sce 转为seurat： seu_paths <- Seurat.../TmpOut/melanoma_sce.Rds") 关于sce，还见过一种crb 格式保存：Export a data set in SCE format • cerebroApp[2] 当然seurat...比如sce：Conversion Between scRNA-seq Objects • zellkonverter[4] writeH5AD(sce, "....对于sce 对象来说，我目前是转为seurat后，再转为h5 了。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用pyscenic做转录因子分析

时间消耗对比一般来说pyscenic是在Linux相关服务器上面操作，所以我也是在自己的ubuntu操作系统演示：安装自己的conda，每个用户独立操作安装方法代码如下： # 首先下载文件，20M...然后，有意思的地方就来了，我测试了五台服务器，发现并不是所有的服务器都可以成功安装它！后面我们会讲解一个docker的解决方案，假如你确实只有的conda无法安装，也可以等明天的教程哈！...提取单细胞表达量矩阵csv忘记并且导入Linux服务器首先我们对文章《Single-cell RNA sequencing highlights the role of inflammatory cancer-associated...<- rownames(fibo_sce) fibo_sce <- ScaleData(fibo_sce, features = all.genes) #去除MT，重新进行标准化 fibo_sce <...(object = fibo_sce), verbose = FALSE) #聚类 fibo_sce <- FindNeighbors(fibo_sce, dims = 1:20) fibo_sce <

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人人都需掌握的单细胞分群聚类分析&Marker基因的可视化

) View(sce$orig.ident) sce$orig.ident<-annotation$Patient #修改sce 矩阵样本的分组信息 View(sce$orig.ident) #识别表达量高变的基因...(sce) sce = ScaleData(sce, vars.to.regress = c("nFeature_RNA", "percent_mito")) sce = RunPCA(sce, npcs...sce = RunTSNE(sce, npcs = 20) sce = Runtsne(sce, dims = 1:10) sce = RunUMAP(sce, dims = 1:10) sce = FindNeighbors...强烈建议你推荐给身边的博士后以及年轻生物学PI，多一点数据认知，让他们的科研上一个台阶：生物信息学马拉松授课（买一得五），你的生物信息学入门课时隔5年，我们的生信技能树VIP学徒继续招生啦 144线程640Gb内存服务器共享一年仍然是仅需...800 千呼万唤始出来的独享生物信息学云服务器生信技能树知识整理实习生又又又开放申请啦生信共享办公室出租

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OSCA单细胞数据分析笔记-3 SingleCellExperiment数据结构

四组成 3.1 标准化数据之assays 相关函数命令 assays(sce) 查看当前sce对象的所有assays' name【暂且可理解一种表达矩阵称之为一个assay】 assay(sce,"name...sce=logNormCounts(sce) assays(sce) # List of length 2 # names(2): counts logcounts assay(sce,"logcounts...尤其特殊一点是colData(sce)foo等价于sce #当前sce有一条sizeFactor cell-info，为scater::logNormCounts时自动添加的 colData(sce)...利用scater包进行PCA降维 sce <- runPCA(sce) reducedDims(sce) # List of length 1 # names(1): PCA reducedDim(sce...---- 如果你对单细胞转录组研究感兴趣，但又不知道如何入门，也许你可以关注一下下面的课程数据挖掘（GEO,TCGA,单细胞）2021第2期生信爆款入门-2021第2期 96核心384G内存的超级服务器

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小鼠的5个样品的10x技术单细胞转录组上游定量（文末赠送全套代码）

这在你需要在远程服务器上运行长时间的任务或同时运行多个任务时特别有用。以下是一些基本的screen命令： screen：启动一个新的screen会话。...使用screen命令可以让你在单个终端窗口中更有效地管理你的工作，特别是在处理远程服务器或长时间运行的任务时。...使用初探单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览单细胞实战(五) 理解cellranger count的结果理论上应该是去10x的官网下载cellranger软件和数据库文件，不过我们的共享服务器已经给大家准备了...cellranger软件和数据库文件，以及前面的kingfisher下载了PRJNA853539里面的小鼠的5个样品的10x技术单细胞转录组上游测序数据，接下来就可以跑cellranger啦，因为是共享服务器...虽然说5个样品一起运行会很快，但是大家的CPU和内存可能会不够，如果是共享服务器或者云服务器，另外一个门槛是硬盘。。。。有可能是硬盘也不够哦。。。。

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祖传的单个10x样本的seurat标准代码

video/BV1xD4y1S74P 「生信技能树」单细胞基因组数据拷贝数变异分析流程，链接是：https://www.bilibili.com/video/BV1Yf4y1R75R 「生信技能树」云服务器处理单细胞转录组数据...rownames(hp_sce)[grepl('^mt-',rownames(hp_sce))] rownames(hp_sce)[grepl('^Rp[sl]',rownames(hp_sce))]...> 200 & nCount_RNA > 1000 & percent.mt < 20) hp_sce1 sce=hp_sce1 sce sce <- NormalizeData(sce, normalization.method...（保守估计大于一分钟） sce <- ScaleData(sce) sce <- RunPCA(object = sce, pc.genes = VariableFeatures(sce)) DimHeatmap...(sce, dims = 1:12, cells = 100, balanced = TRUE) ElbowPlot(sce) sce <- FindNeighbors(sce, dims = 1:15

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猪的单细胞分析如何过滤线粒体基因

举个例子： mito_genes=rownames(sce.all)[grep("^MT-", rownames(sce.all))] mito_genes #13个线粒体基因 # character...文件，希望在里面能找到些信息，解压并打开文件，果不其然，文件中的gene命名是以ENSSSCG开头的；找一个基因测试下ENSSSCG00000018060 > mito_genes=rownames(sce.all...这个代码来自于我们《生信技能树》的单细胞数据分析工程师林枫，欢迎大家前来咨询我们团队的单细胞数据分析服务哦接下来我们进行实战前面的PercentageFeatureSet()函数有两种指定模式：...)) kp=mt.genes %in% rownames(sce.all) table(kp) mt.genes=mt.genes[kp] C<-GetAssayData(object = sce.all...(sce.all, percent.mito, col.name = "percent.mito") sce.all[["percent.mito"]] fivenum(sce.all@meta.data

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celldex数据库及singleR自动注释使用

不过我发现，在服务器上是可以正常下载下来的，所以先使用服务器端的Rstudio下载保存好Rdata文件，再传到本地即可！...bpe.RData')使用singleR自动注释参考了胃癌文献复现中对T细胞亚群细分注释的代码# singleR注释library(celldex)library(SingleR)#加载需要的数据库文件，从服务器下载到本地...(sce@assays$RNA$data, ref = list(BP=bpe.se,HPCA=hpca.se), labels = list...可以使用sce@assays$RNA$data获取，或者先取出需要的数据存为一个对象testdata <- GetAssayData(sce.all, layer="data")ref来自参考数据集的表达式值的数值矩阵...(sce$singleR)#可视化celltype_tsne = DimPlot(sce, reduction = "tsne",cols = my36colors,pt.size = 0.8,

2010 0

跟学单细胞周更(一)

acc=GSE175687 获取数据：这里给大家介绍一下我个人下载时发现的一个小技巧我想要下载这个数据集下四个矩阵文件复制打包好的tar文件的http链接发现是一个跳转链接，无法直接服务器中下载...(如果点击下载下到自己电脑上，再传给服务器，有点麻烦) 检索资料，发现有人说使用curl下载 -L参数可以跟随重定向进行下载但经curl -L -O测试使用，发现下载到的文件和前面直接wget是一样的...<- RunPCA(sce, features = VariableFeatures(object = sce))可以发现，并不是拿所有的基因进行PCA，而是前面识别高变基因找到的VariableFeatures...1) } colnames(sce.all@meta.data) apply(sce.all@meta.data[,grep("RNA_snn",colnames(sce.all@meta.data)...=sce[,sce$celltype=='epi'] #sce.epi=sce[,sce$RNA_snn_res.0.8 %in% c(1,3,4,7,18,22,24,25,26,32,34,35)]

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聊天室显示在线人数和已上线人数

static final String Talks = "talks"; //static final 静态最终啥的玩意其实就是放在application里的数据 //Talks是服务器内部调用的...StringBuilder talks = new StringBuilder(); @Override public void contextDestroyed(ServletContextEvent sce...) { // TODO Auto-generated method stub sce.getServletContext().removeAttribute(NAME);...(ServletContextEvent sce) { // TODO Auto-generated method stub Counter c = new Counter...(); sce.getServletContext().setAttribute(NAME, c); //在服务器创建的时候，建立了一个counter sce.getServletContext

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多分组单细胞测序数据第一层次未整合和整合分析对B细胞细分的分群有何影响？

"percent.mt") 这一步比较消耗计算资源，几次在共享服务器上做喜提warning邮件降维 sce.all.fit <- RunPCA(sce.all.fit, features = VariableFeatures...(object = sce.all.fit)) ##默认会输出5个主成分 sce.all.fit <- FindNeighbors(sce.all.fit, dims = 1:10) sce.all.fit...sce.all.fit sce.Bcells=sce.all.fit[,sce.all.fit$celltype=='Bcells'] # 重新降维分组 sce.Bcells=CreateSeuratObject...前面的流程整合到函数里： pipeline <- function(sce.obj){ sce.obj sce.obj@meta.data$project <- "HNSCC" sce.obj...=sce.all.fit[,sce.all.fit$celltype=='Bcells'] sce.Bcells1 <- clustered.sce.list$PBL[,clustered.sce.list

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OSCA单细胞数据分析笔记-4 Overview pipeline

之后的每一步分析基本都是以sce对象为载体，并将结果储存在该结构里。..., percent_subsets="subsets_Mito_percent") sce <- sce[, !...1234) sce <- runPCA(sce, ncomponents=25, subset_row=hvg) sce <- runUMAP(sce, dimred = 'PCA', external_neighbors...=TRUE) # (5)Clustering. g <- buildSNNGraph(sce, use.dimred = 'PCA') colLabels(sce) <- factor(igraph:...---- 如果你对单细胞转录组研究感兴趣，但又不知道如何入门，也许你可以关注一下下面的课程数据挖掘（GEO,TCGA,单细胞）2021第2期生信爆款入门-2021第2期 96核心384G内存的超级服务器

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学徒单细胞作业：敲除Dnmt1基因对小鼠肺部发育的影响

sce <- NormalizeData(sce) sce = ScaleData(sce, features = rownames(sce),...# 降维处理 sce <- FindVariableFeatures(sce, nfeatures = 3000) set.seed(175640) sce <- RunPCA(sce, npcs =...30) sce <- RunTSNE(sce, dims = 1:30) sce <- RunUMAP(sce, dims = 1:30) # 检查批次效应 ----------------------..." "CCA" sce.all.int@active.assay #[1] "CCA" sce.all.int=ScaleData(sce.all.int) sce.all.int=RunPCA(sce.all.int...计划招募100个单细胞爱好者，免费学全套单细胞降维聚类分群和生物学亚群注释单细胞服务列表明码标价之10X技术单细胞（2.5万每个）（标准100G测序数据）明码标价之10X转录组原始测序数据的cellranger

8723 0

什么，需要5Tb内存啊！

最近我就接到一个粉丝咨询，说他想处理一个公共数据集，只有8个原位肿瘤+3个转移肿瘤的10X单细胞转录组样品，但是数据处理的过程发现系统提示说需要5Tb内存，虽然说他自己有一个512G内存的服务器，但是也承受不起...额，给他配置一个5Tb内存服务器倒是简单，我自己就有2.5T内存的服务器，不就是加倍嘛！不过，我注意到他就是11个10X转录组样品，理论上不可能是需要5Tb内存的，所以让他把代码发过来我检查看看....<- FindIntegrationAnchors(object.list = sceList, dims = 1:30) # load('sce.anchors.RDATA') Sys.time()...sce.integrated <- IntegrateData(anchorset = sce.anchors, dims = 1:30) Sys.time() 看起来中规中矩，就是我一直教学使用的代码...见：共享云服务器又又又又又来了（只有50个名额）

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跟学单细胞周更(一)

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聊天室收发信息

前端搞定了，就要想想怎么写后面由于不用数据库发送的信息一定要保存在服务器端...static final String Talks = "talks"; //static final 静态最终啥的玩意其实就是放在application里的数据 //Talks是服务器内部调用的...) { // TODO Auto-generated method stub sce.getServletContext().removeAttribute(Talks)...; } @Override public void contextInitialized(ServletContextEvent sce) { // TODO...Auto-generated method stub sce.getServletContext().setAttribute(Talks, talks); } } 最后上个servlet

8040 0

给你一个病毒感染与否的时间序列采样的转录组你能挖掘出什么

$celltype) sce.all=sce.all.int[,sce.all.int$celltype=='mac'] av <-AverageExpression(sce.all ,...$orig.ident), function(x){ #x = unique(sce.all$orig.ident)[1] kp = sce.all$orig.ident %in%...x print(table(kp)) rowSums( as.matrix( sce.all@assays$RNA@counts[, kp] )) }) ) colnames(ct...强烈建议你推荐给身边的博士后以及年轻生物学PI，多一点数据认知，让他们的科研上一个台阶：生物信息学马拉松授课（买一得五），你的生物信息学入门课时隔5年，我们的生信技能树VIP学徒继续招生啦 144线程640Gb内存服务器共享一年仍然是仅需...800 千呼万唤始出来的独享生物信息学云服务器生信技能树知识整理实习生又又又开放申请啦（不招了，谢谢）生信共享办公室出租

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任意细胞亚群的差异分析

basic.sce.pbmc.Rdata 这个文件如何得到的，麻烦自己去跑一下可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，自己 save(pbmc,file = 'basic.sce.pbmc.Rdata'...对各个细胞亚群找高表达量的标记基因代码如下： if (file.exists('sce.markers.all_10_celltype.Rdata')) { load('sce.markers.all...'Mono',sce.markers$cluster) table(kp) cg_sce.markers = sce.markers [ kp ,] # 然后挑选细胞 kp=grepl('Mono',...Idents(sce ) ) table(kp) sce=sce[,kp] sce table( Idents(sce )) cg_sce.markers=cg_sce.markers[cg_sce.markers...$avg_logFC>2,] dim(cg_sce.markers) DoHeatmap(subset(sce, downsample = 15), unique(cg_sce.markers

1.2K5 0

鼻咽癌患者肿瘤部位和外周血的单细胞组成差异

step3 降维聚类分群 sce.all.filt = FindVariableFeatures(sce.all.filt) sce.all.filt = ScaleData(sce.all.filt...(sce.all.filt, npcs = 20) sce.all.filt = RunTSNE(sce.all.filt, npcs = 20) sce.all.filt = RunUMAP(sce.all.filt..., dims = 1:10) saveRDS(sce.all.filt, "sce.all_qc.rds") sce =readRDS("sce.all_qc.rds") # sce=sce.all.filt...sce <- FindNeighbors(sce, dims = 1:10) sce <- FindClusters(sce, resolution = 0.5) names(sce@reductions...=sce sce.all@meta.data$celltype = "NA" for(i in 1:nrow(celltype)){ sce.all@meta.data[which(sce.all@

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bioinfo10-单细胞sce与seurat对象的导入、保存与互转

使用pyscenic做转录因子分析

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