https://salmon.readthedocs.io/en/latest/building.html#installation
采用for循环进行批量定量 (参考这个为生信学习打造的开源Bash教程真香!!,理解更多):
上一章我们主要唠了RLHF训练相关的方案,这一章我们主要针对RLHF的样本构建阶段,引入机器标注来降低人工标注的成本。主要介绍两个方案:RLAIF,和IBM的SALMON。
考虑到在转录组比对时,有许多软件可以使用,但很少有介绍它们之间的差别。因此,本文主要介绍 STAR, KALLISTO, SALMON 之间的区别。
最近有粉丝自告奋勇希望可以把他自己在简书等平台的生物信息学笔记分享在我们生信技能树公众号,在专业的舞台上跟大家切磋!
Alevin 是一个专为单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据设计的软件工具,它是Salmon软件的一个组成部分,由Rob Patro及其研究团队开发。其具有以下特性
其实这个项目背后的故事还有很多,我安排给一个萌新负责跑这个流程。因为确实超级简单,我写了一个脚本,文件名是 run-cellranger.sh ,内容如下所示 :
继续前面的学习,前面已经把软件安装完成,数据库准备好,下面就是分析的过程了,基本上按照原文的命令进行的,由于教程中没有给出tara_f135_full_megahit.fasta这个文件,这里我们就把这几个样本的组装提到了前面,自己组装获得这个序列,然后再进行物种注释。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
机器之心报道 机器之心编辑部 在近日举办的微软开发者大会 Microsoft Build 2023 上,OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 做了一个题为《State of GPT》演讲,其中他首先直观地介绍了 GPT 的训练流程的各个阶段,然后展示了如何使用 GPT 来完成任务并给出了直观的示例,最后他还给出了一些非常具有实际意义的使用建议。机器之心详细整理了该演讲,以飨读者。 视频地址:https://youtu.be/bZQun8Y4L2A 如何训练 GPT? 首先,我们概括性地
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” :
Measurement Space ---> Feature Space ---> Decision Space
作为智能语音交互相关的从业者,今天以天池学习赛:《零基础入门语音识别:食物声音识别》为例,带大家梳理一些自动语音识别技术(ASR)关的知识,同时给出线上可运行的完整代码实践,供大家练习。
原文链接:https://bobbyhadz.com/blog/react-style-prop-value-must-be-an-object[1]
salmon 是sailfish 的升级版,其内存消耗更少,速度更快,准确度更高。官网如下
我们知道操作collect方法用于收集流中的元素,并放到不同类型的结果中,比如List、Set或者Map。其实collect方法可以接受各种Collectors接口的静态方法作为参数来实现更为强大的规约操作,比如查找最大值最小值,汇总,分区和分组等等。
在过去的十年中,RNA-seq 已成为转录组差异表达基因和 mRNA 可变剪切分析不可或缺的技术。正确识别哪些基因或转录本在特定条件下的表达情况,是理解生物反应过程的关键。
scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。按照惯例,表达矩阵的每一行代表一个基因,每列代表一个细胞(尽管一些作者使用转置矩阵)。每个条目代表给定细胞中特定基因的表达水平。基因表达的测量单位取决于protocol和使用的一般方式。
Seaborn是一个基于matplotlib且数据结构与pandas统一的统计图制作库。Seaborn框架旨在以数据可视化为中心来挖掘与理解数据。
原文链接:https://bobbyhadz.com/blog/react-add-remove-class-on-click[1]
案例来源:http://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html Spark算子大致上可分三大类算子: 1、Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Value型的数据。 2、Key-Value数据类型的Transformation算子,这种变换不触发提交作业,针对处理的数据项是Key-Value型的数据。 3、Action算子,这类算子会触发SparkCont
各位看客老爷们,新年好。小玮又来啦。这次给大家带来的是爬虫系列的第二课---爬虫的基本模块与简单的实战。
数据集为GSE149638, 2x101 bp paired-end RNA-seq,Illumina HiSeq 2500 with poly-A selection。源于健康人的M0和M1 macrophages。原始数据M0和M1各有48个重复。全部使用还是需要耗费一定时间和计算资源的,这里就各挑选3个重复进行练习。
Salmon是不基于比对计数而直接对基因进行定量的工具,适用于转录组、宏基因组等的分析。
在绘制树干的过程中会绘制相关的星星。在递归中 ,画笔大小d是逐渐降低的,就形成了越到树梢,越细的效果。
表达定量 两个软件 featureCount,SalmonfeatureCount 常用参数图片cd $HOME/project/Human-16-Asthma-Trans/Expression/featureCounts## 定义输入输出文件夹gtf=/home/t_rna/database/GRCh38.104/Homo_sapiens.GRCh38.104.chr.gtf.gzinputdir=$HOME/project/Human-16-Asthma-Trans/Mapping/Hisat2/# f
本系列为交流群一周问题汇总。目前群人数比较多,如果你想加群,加我微信回复进群,我拉你进来。
用GPT-4和ChromaDB向你的文本文件对话:一步一步的教程(LangChain 🦜🔗,ChromaDB,OpenAI嵌入,Web Scraping)。
1写在前面 前面我们用WGCNA分析得到多个模块,其中有一些模块和我们感兴趣的表型或者临床特征是相关的。🥳 接着就是要做模块的富集分析了,帮助我们了解这些模块的基因都有哪些已知的功能,涉及到哪些通路,在哪些疾病中最为重要。🥰 现在这种做富集分析的包还是蛮多的,WGCNA包内也是内置了相关功能,不过首推的还是Y叔的clusterProfiler,在我心中真是YYDS。🫶 2用到的包 rm(list = ls()) library(WGCNA) library(tidyverse) library(cluste
原文链接:https://bobbyhadz.com/blog/react-change-style-on-click
LLM 时常会出现一些神奇的现象—— 幻觉 Hallucination ,在 AI 领域,幻觉是指模型生成的信息可能 不真实 或 不准确 ,这是一个常见的问题,而 Truthfulness 指的是模型输出的 真实性 或者叫 可靠性 ,显然如果模型输出的真实性越高,那么出现幻觉的概率就是越低的。
SPI是串行外设接口(Serial Peripheral Interface)的缩写,是美国摩托罗拉公司(Motorola)最先推出的一种同步串行传输规范,也是一种单片机外设芯片串行扩展接口,是一种高速、全双工、同步通信总线,所以可以在同一时间发送和接收数据,SPI没有定义速度限制,通常能达到甚至超过10M/bps。
这个中文教程是原始资料的关键内容过一遍,以帮助自己的研究和学习。如果对R不熟悉,推荐学习 Introduction to R[1]。
原文链接:https://bobbyhadz.com/blog/react-inline-styles[1]
最近,Cognition AI的首席执行官Steven Hao给了Devin访问自己帐户的权限,然后Devin便开始为他工作了...
这次要重复的文章是:Dissecting Cell Lineage Specification and Sex Fate Determination in Gonadal Somatic Cells Using Single-Cell Transcriptomics
scRNA-seq数据的许多分析以表达矩阵为起点。一般来讲,表达矩阵的每一行代表一个基因,每一列代表一个细胞(但是一些作者会做个转置)。每个条目代表特定基因在给定细胞中的表达水平。而表达值的测量单位取决于建库方案和所用的标准化方法。
所有优秀的作者——包括那些编写软件的人——都知道一件好的作品都是经过反复打磨才变得优秀的。如果你把一段代码置于某个位置一段时间,过一会重新来看,你可能发现更好的实现方式。这是重构(refactoring)的原动力之一,重构就是重写可工作的代码,使之更加可读,易懂,因而更易维护。
本文将分步骤介绍如何配合代理服务器使用cURL或curl。从安装到设置代理的各种选项,面面俱到。
写在最前 通过爬虫,可以搜集互联网上很多信息,有助于科研(比如爬个会议的网站之类的),因此想以应用带动一下学习,因此就有了这个小练手。 爬虫代码的主要结构 一个爬虫主要由四部分组成: 其中调度端相当于
FPGA实现的SPI协议(二)—-基于SPI接口的FLASH芯片M25P16的使用
如果是6~16个转录组样品的测序的fastq数据,需要走转录组高级分析,比如可变剪切,融合基因,de novo的lncRNA组装,我们仅仅是收取一个计算机资源的费用,800到1600元人民币即可,并且提供全套代码。不管是公共数据集还是你自己的实验测序数据,一样的费用!我们会代替你跑如下所示的流程:
NCBI:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/genome/guide/human/index.shtml
来看个小例子: 把菜单中的菜按照类型进行分类,有菜的放一组,有肉的放一组,其他的都放另一组。
首先明确一个概念,关于MCU中通信总线和通信协议,通信总线是一种用于连接各种外设和模块的物理接口,它可以传输数据和控制信息。通信协议则是指在通信总线上传输数据时所遵循的规则和约定,以确保不同设备之间能够正确地交换信息,我们也可以把他叫做通信总线协议。
https://voicebot.ai/2020/07/11/improved-voice-control-accuracy-with-domain-specific-assistants/
本文介绍全转录组数据分析方法,我们将以拟南芥测序数据为例,在 UseGalaxy.cn 云平台进行数据分析实践。
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