在转录组测序（RNA-Seq）中，基因的表达量是我们关注的重点。基因表达量的衡量指标有：RPKM、FPKM、TPM。
我们都知道从数据质控开始已经进入了scRNA分析阶段，从这个阶段开始测试代码，进行实操是很重要的。测试过程中出现的各种问题可能成为你学习路上的拦路虎。公众号平台在这个方面显得不是很适合，为了提高学习质量和效率，“作图丫”诚邀国外名校博士进行scRNA分析培训，有兴趣的小伙伴可以加“guofengzhao527”咨询。
近两年，自然语言中的预训练模型如ELMo、GPT和BERT给自然语言处理带来了巨大的进步，成为研究热点中的热点。这些模型首先需要在大量未标注的文本上训练一个从左到右（left-to-right language model）或从右到左（right-to-left language model）或完形填空式（masked language model）的语言模型。以上过程称为预训练（pre-training）。预训练完的模型便具有了表示一个句子或一个词序列的能力，再针对不同的下游任务进行微调（finetuning），然后可以在下游任务上取得不错的效果。
N2N V** 应用指南 N2N 是一个P2P的开源V**项目，具有内网穿透成功率高，去中心化，流量加密，使用简单的特点， 在笔者公司内部已经有近3年的使用经验，实践证明，N2N具备较为优秀的稳定性和安全性,，具备低成本替代专线需求的能力。在笔者的实践经验中，N2N用在多IDC之间的网络互通，多IDC上容器网络的互通。 表现的都很出色。
癌症的异质性和复杂性对于癌症的治疗研究一直是重大的限制，为了解决这一问题，就需要我们了解各个患者的肿瘤基因变异情况，通过肿瘤突变谱的研究可以显示出癌症之间的高度分子异质性。
DESeq2是另外一个分析差异基因的R包，它的功能很多，使用也比较复杂。我们在前面提到过，RPKM，FPKM与TPM是常用的用于均一化不同的样本reads数的方法，不过DESeq2和edgeR并不使用前面的三种方法，因为在对文库进行均一化时，存在两个问题，如下所示：
本杂志开源（GitHub: ShixiangWang/weekly[1]），欢迎提交 issue，投稿或推荐生信相关内容。
根据所使用的文库制备方法，RNA 序列（也称为读数或标签）将来自转录本（10X Genomics、CEL-seq2、Drop-seq）的 3' 末端（或 5' 末端） , inDrops) 或来自全长转录本 (Smart-seq)。
这种技术可能在未来会用于复述，机器翻译和会话系统。它可以作为11月微软研究所展示的系统的补充，后者利用复杂的自然语言处理技术推理弱结构化文本中的关系。
客户要将业务从自建的虚拟化数据中心迁移至UCloud，希望能够将多年前的VMware体系换到公有云体系。其中：
本文将接上期【保姆教程：什么是单细胞？(一)】后，介绍scRNA-seq的表达矩阵是如何生成。后续实战分析内容，请关注下方公众号：
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
2.值可以是双引号包括的字符串、数字、true、false、null、JavaScript数组，或子对象
关键词：load 作用：可将文本内json格式的数据转换成python内置类型数据格式
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 GFlowNet 会成为新的深度学习技术吗？ 近日，一篇名为《GFlowNet Foundations》的论文引发了人们的关注，这是一篇图灵奖得主 Yoshua Bengio 一作的新研究，论文长达 70 页。 在 Geoffrey Hinton 的「胶囊网络」之后，深度学习的另一个巨头 Bengio 也对 AI 领域未来的方向提出了自己的想法。在该研究中，作者提出了名为「生成流网络」（Generative Flow Networks，GFlowNets）的重要概念。 G
介绍 预测分析是基于以前收集的数据来预测未来的结果。它包括两个阶段： 训练阶段：从训练数据中学习一个模型。 预测阶段：使用模型预测未知或未来的结果。 预测模型 我们可以选择许多模型，每个模型都基于一些与数据底层分布有关的不同假设。因此，我们对所要讨论中的两个一般问题感兴趣：1.分类 - 关于预测类别（一个离散的值，有限的，没有排序的），以及2.回归-关于预测一些数值的量（一个连续且有序的无限值）。 对于分类问题，我们使用“虹膜”数据集，并从其萼片和花瓣的“宽度”和“长度”测量中预测其“物种”。以下是
基因原位表达技术的最新进展构成了转录组学的一个新的迅速发展领域。随着10x Genomics Visium平台的推出，这种方法开始被广泛采用。实验方案是在从较大的组织样本中采集单个组织的切片上进行。该数据的二维性质要求从样本中采集多个连续切片，以便构建组织的全面三维图谱。然而，目前还没有软件可以让用户处理图像，对齐堆叠的实验数据，并最终在三维空间中将它们一起可视化，以创建组织的整体视图。
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假设随机变量X的分布函数是已知的，但是它的一个或多个参数未知，需要借助总体的一个样本来对总体参数进行估计，就是参数估计问题。
我在我在04-转录组笔记推文任务列表（半年期）里面安排了6个经典综述和10篇转录组应用文献给大家，可惜愿意沉下心了认真苦学的并不多。（https://share.mubu.com/doc/14uneHKvPg）
引言 由于某些不可抗力原因, 所处网络环境无法访问 A VPS, 因此 增加 能访问到的 B VPS 来中转流量到 A VPS me --x-> A VPS me <----> B VPS <----> A VPS 非内网穿透需求, A VPS 有公网ip, 可被公网直接发现 和使用某些客户端 配合 Cloudflare Proxy 类似 me(X Client) <----> Cloudflare <----> A VPS <----> google.com me(X Client) <----> 中转机 <----> 落地机 <----> google.com PS: 目前已知 Cloudflare 支持代理: HTTP/HTTPS, WebSocket 和 gRPC(HTTP/2) 但支持的端口有限, 详情请看 Cloudflare 文档 Nginx 流量转发 Nginx是非常强大的四层、七层反向代理软件，功能强大，在互联网上广泛应用。 本节介绍Nginx转发配置。
正则表达式（regex 或 regexp）在文本信息提取方面是非常有用的工具，通过查询一个或多个特定搜索模式的匹配实现（例如，特定的ASCII或unicode字符序列）。
前文我们对HEVC的HDR编码优化技术做了介绍，侧重编码性能的提升。本章主要阐述HEVC中HDR/WCG相关的整体编码方案，包括不同应用场景下的HEVC扩展编码技术。
封面图片：《Python程序设计基础（第2版）》，董付国，清华大学出版社 =============== 常用Python标准库对象速查表（1） 标准库对象简要说明mathsin(x)、cos(x)、tan(x)正弦函数、余弦函数、正切函数，参数单位为弧度asin(x)、acos、atan(x)反正弦函数、反余弦函数、反正切函数ceil(x)、floor(x)向上取整函数、向下取整函数factorial(x)计算正整数x的阶乘gcd(x, y)计算整数x和y的最大公约数isclose(a, b, *, r
选自Baidu Research 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 语音复制（voice cloning）是个性化语音接口的非常急需的功能。在此论文中，百度介绍了一种能以少量音频样本作为输入的神经语音复制系统。 在百度研究院，我们的目标是用最新的人工智能技术革新人机交互界面。我们的 Deep Voice 项目在一年前启动，致力于教会机器从文本生成更加类人的语音。 通过超越单个说话者语音合成的局限，我们证明了单个系统可以学习生成几千个说话者身份，每个说话者只需要少于半小时的训练数据。我们通过在说话者之间学习共
kingfisher是由昆士兰科技大学微生物组研究中心的 Ben J. Woodcroft 教授开发的一款专门用于高通量测序数据下载的工具。
P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B)P(A|B) = \frac{P(A)P(B|A)}{P(B)} P(A∣B)=P(B)P(A)P(B∣A)
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它
选自OpenAI 机器之心编辑部 参与：蒋思源、Smith 近日，OpenAI 发布了一种新型的强化学习算法，近端策略优化（Proximal Policy Optimization/PPO）算法，该
近日,Gcow安全团队的追影APT分析小组在公共的文件分析平台上捕获到了名为DustSpuad的APT组织,针对乌兹别克斯坦的外交部进行的一起网络攻击活动.所使用的正是名叫Octopus的Windows恶意程序
正则表达式（regex 或 regexp）在通过搜索特定搜索模式的一个或多个匹配（即 ASCII 或 unicode 字符的特定序列）从任何文本中提取信息时非常有用。
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
limma这个R包可以用于分析芯片数据，也可以分析NGS测序的数据，其核心是通过线性模型去估算不同分组中基因表达量的均值和方差，从而进行差异分析。
这是渲染系列的第三篇文章，上一节介绍了着色器和纹理。我们已经看到了如何使用单一的纹理制作一个用平坦的表面完成的复杂显示的例子，现在我们更进一步，一次同时使用多个。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。
NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）作为各种高通量实验数据的公共存储库。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按：音视频质量推断通过全链路指标采集、网络仿真、质量数据分析三个部分的能力来实现。音视频质量推断能从各个维度、各个阶段以及各个场景来衡量音视频通信的质量、比较各个版本的质量变化趋势、对音视频的质量改进提供解决策略等。LiveVideoStackCon 2022上海站大会邀请到了欢聚集团 高级视频算法工程师 李凌，详细介绍了欢聚集团在音视频质量推断指标体系的建立，自动化仿真工具
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。
弗洛伊德算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法，可以正确处理有向图或有向图或负权（但不可存在负权回路)的最短路径问题。
在使用“sklearn”构建机器学习模型时，想必大家应该都遇到过下面这个错误吧： 当处理分类(字符串)变量时，这个错误就发生了。在sklearn中，你需要在数值格式中转换这些分类。为了实现这种转换，我
单细胞初级8讲和高级分析8讲 单细胞分析十八般武艺1：harmony 单细胞分析十八般武艺2：LIGER 单细胞分析十八般武艺3：fastMNN 单细胞分析十八般武艺4：velocyto 单细胞分析十八般武艺5：monocle3 单细胞分析十八般武艺6：NicheNet 单细胞分析十八般武艺7：CellChat 单细胞分析十八般武艺8：Garnett 单细胞分析十八般武艺9：DoubletFinder 单细胞分析十八般武艺10：NMF
可能在Textmate中有你喜欢或者使用过的主题和语法，并且你想要把它们转换到Atom中。如果是这样的话，你很幸运，因为有很多工具可以用来转换它们。
来源：DrugAI本文约1200字，建议阅读5分钟今天为大家介绍的是来自Günter Klambauer团队的一篇分子活性预测的论文。 在药物发现和材料科学中，活性和性质预测模型是及其重要的工具，但目前采用的模型一般需要根据新需求在目标数据上进行训练或微调。语言模型可以通过零/少样本能力处理新的任务，但其活性预测的预测质量较差。为此，作者提出了一种新型活性预测模型，通过理解描述任务的文本信息，能够在推理时适应新的预测任务。 分子活性和分子性质预测模型是计算药物发现中的主要工具，类似于自然语言处理（NL
语音转换（VC）是指在保证一句话内容不变的基础上，将原始语音中说话人音色迁移到目标说话人音色。语音转换在电影配音、角色模仿以及复刻人物音色等方面都有重要的应用。
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
空间转录组学是一种通过结合基因表达数据和显微图像数据来可视化和定量分析组织切片中转录组定量的方法。在前几期的文章中，我们主要讲述的是单个空间转录组样本的分析，今天要讲的是如何分析多张切片。处理过单细胞转录组的同学不会忘记，多样本分析和单样本是多么的不同。在空间这里关键的一点是多个图像的处理（对齐）。STUtility的开发者Ludvig Larsson和Joseph Bergenstrahle是Joakim Lundebergs教授团队的博士生，该团队是空间转录组技术(ST)的最初发明者，后来被10X Genomics收购。团队工作室位于瑞典斯德哥尔摩的生命科学实验室(SciLifeLab)。为了给大家一个宏观的视角，来看看人家的实验室是怎样的：
现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
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