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生信技能树

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你相信癌症细胞系结果还是肿瘤病人数据（生信游民交流群）

数据挖掘 data table 队列数据

而且还经过了一些肿瘤病人的转录组队列数据集同样的EGFR突变与否的分组后差异分析，也是有CD47作为多个数据集差异结果的交集，证据链非常solid：

生信技能树

2024-04-13

910

STOmicsDB——空间转录组数据分析分享数据库

数据类型数据挖掘数据库数据分析数据

文章：Xu, Z., Wang, W., Yang, T., Li, L., Ma, X., Chen, J., ... & Wei, X. (2024). STOmicsDB: a comprehensive database for spatial transcriptomics data sharing, analysis and visualization. Nucleic Acids Research, 52(D1), D1053-D1061. https://academic.oup.com/nar/article/52/D1/D1053/7416388

生信技能树

2024-03-25

1410

咱国产生信数据库肯定是可以申请成功的

数据搜索数据挖掘数据库数据处理

总共是14万多细胞，分别在 62,035 cells from TTs, 58,695 cells from PTs, and 20,075 cells from ARTs ，第一层次降维聚类分群如下所示：

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2024-03-25

920

拟时序的正确姿势（拟时序一本通02）

算法数据挖掘对象基础可视化

也就是说，我们做拟时序之前通常是要细分亚群到足够深入，需要确定被做拟时序分析的对象是有比较大生物学变化的可能性。但是也有很多文章在使用拟时序分析的时候其实忽略这个前提，就显得很“可笑”，接下来我们就用3个案例来说明一下拟时序的正确姿势，错误示范，还有创新型的应用场景。

生信技能树

2024-03-25

610

单细胞水平的肿瘤异质性可以如何计算？

算法数据挖掘设计数据搜索

后期单细胞领域卷起来了，纯粹的图谱肯定是没有新意啦，或者说海量的公共的单细胞转录组数据已经可以无限制任何人免费获取，这样的话大家要想分析出不一样的地方，就需要想办法给没有课题设计的项目找到分组信息！

生信技能树

2024-01-17

1860

2023-10(数据挖掘马拉松)答疑汇编

芯片数据挖掘函数排序数据

下面那个是错误的，x=c（1,2）;表（x）;x=（1,2）;table（x）;下面代码缺一个c，c是一个函数，没有它，你括号就有问题，table（c（1,2）），每个括号给每个不同函数，各自配对。

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2024-01-11

1020

2023-11(数据挖掘马拉松)答疑汇编

调试数据挖掘网站函数脚本

关心什么结果，是要结合自己的课题/实验设计，生物学背景，研究方向等等，更多的是和导师交流，参考一下相关文献等等。

生信技能树

2024-01-11

1340

2023-12(数据挖掘马拉松)答疑汇编

数据数据挖掘微信软件实践

需要安装一下缺的包。而且你这个电脑用户名里面有中文，也是一个麻烦的事情，如果搞不定就联系助教哦

生信技能树

2024-01-11

1610

2023-07(数据挖掘马拉松)答疑汇编

数据挖掘函数软件数据芯片

那个代码，aes后面的x是大写的，换成小写的x就好了。一般大小写都要注意的，代码很严格。

生信技能树

2024-01-11

1260

单细胞数据挖掘文章全文图表复现：NK细胞耗竭和肿瘤细胞进化轨迹

数据挖掘 cell data 数据图表

文章标题：《Comprehensive single-cell transcriptomic and proteomic analysis reveals NK cell exhaustion and unique tumor cell evolutionary trajectory in non-keratinizing nasopharyngeal carcinoma》

生信技能树

2023-12-04

6160

任意单细胞转录组的细胞通讯结果都是CAF和TAM的信号最多吧

数据挖掘公众号基础模型数据

参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。上面的文章也是如此的分群，除去了恶性癌细胞后的肿瘤微环境的组成是：

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2023-11-26

1390

任意单细胞转录组的细胞通讯结果都是CAF和TAM的信号最多吧

数据挖掘公众号基础模型数据

参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。上面的文章也是如此的分群，除去了恶性癌细胞后的肿瘤微环境的组成是：

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2023-11-26

1570

任意单细胞转录组的细胞通讯结果都是CAF和TAM的信号最多吧

数据挖掘公众号基础模型数据

参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。上面的文章也是如此的分群，除去了恶性癌细胞后的肿瘤微环境的组成是：

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2023-11-26

2070

是否有必要对癌症病人的血液采样做单细胞转录组呢

数据挖掘云服务器服务器数据线程

文章是利用10X Genomics 平台对60例食管癌组织和4例癌旁正常组织标本进行了scRNA-seq分析，在上面的GSE160269页面可以看到详情，而且作者预先分选了免疫细胞和非免疫细胞，两个部分的样品去做单细胞，第一层次降维聚类分群如下所示：

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2023-11-18

1971

单细胞数据挖掘的内卷时代

数据挖掘 pdf 计算机模型数据

这两个方向都需要掌握基础的单细胞转录组数据集的降维聚类分群即可，这不过两个方向其实都是只需要一个数据集即可，而且因为单细胞数据处理对计算机资源要求比较高，绝大部分小伙伴也更倾向于处理单个数据集。

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2023-10-23

2180

真的是可以让所有的基因都随心所欲的差异吗

数据挖掘数据处理教程数据统计

有这样的想法的人不在少数，所以有必要澄清一下，通常情况下，我们会做很多次差异分析然后取交集，这样的话保证拿到的基因是非常可靠的，这个过程中其实我们并不会关心不同的差异分析为什么会有不一样的地方，同样的实验设计可能导致不同的转录组差异分析结果和差异基因列表，这可能是由于以下因素导致的：

生信技能树

2023-10-10

2280

怎么可能有如此重要的基因在泛癌层面出现缺失呢

数据挖掘数据处理编码数据统计

但是，我们每个样品在10x技术层面可以出8000个左右的细胞，虽然具体的单个细胞表达的基因很少，但是作为一个整体，还是可以有2万多个基因的表达的，这就是为什么我们的表达量矩阵仍然是很大。

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2023-10-07

2290

快来使用EcoTyper进行单细胞数据挖掘吧

数据挖掘数据处理工具数据芯片

那个2021的CELL文章的作者为了评估EcoTyper定义的71种细胞状态的保真度，他们探究了4种人类癌症的200,000个单细胞转录组中每种状态的存在情况。在scRNA-seq数据中，94%的细胞状态（71个中的67个）可显著恢复，而且无论平台、细胞类型或数据集如何，恢复率都很高，突显了结果的可靠性。并且绘制了15,008例肿瘤中69种细胞状态的预后图。在发现队列调查的16种上皮癌类型中，大多数细胞状态（69种中的39种）与总生存率显著相关。

生信技能树

2023-09-19

5600

使用单细胞技术发文章不要纠结于样品数量

数据挖掘机器学习论文模型数据

所以，现在很容易看到动辄几百个样品的单细胞课题，比如2021年初的来自中国39家研究所和医院的研究人员携手合作，深入分析了新冠病毒（SARS-CoV-2）感染后的免疫反应。他们对来自196例新冠肺炎（COVID-19）患者及对照的284个样本（总共146万个细胞）进行了单细胞RNA测序，发表于Cell主刊，题目为“COVID-19 immune features revealed by a large-scale singlecell transcriptome atlas**”。又或者是2023年9月的题为“An invasive zone in human liver cancer identified by Stereo-seq promotes hepatocyte–tumor cell crosstalk, local immunosuppression and tumor progression”的研究论文，利用Stereo-seq和scRNA-seq两种技术，其中仅仅是Stereo-seq就有共计98张切片，如果市场价5万，这个就是500万经费啦，当然了，真实收费可能是一两万就足够了，即使是这样的内部价也是一两百万科研经费哦。

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2023-09-04

2520

院士团队的WGCNA挖掘文章修改成为癌症转移与否关键模块

数据挖掘数据库 list 函数网络

代码是完全公开的，大家很容易复制粘贴到自己的表达量矩阵群，其实算起来WGCNA本身就一个函数而已，就是划分基因模块，其它都是附加分析。总体来说就是4个步骤：

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2023-09-04

2990

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