对齐相似细胞类型的细胞，这样就不会因为样本、条件、模式或批次之间的差异而在后续分析中进行聚类。
来自不同物种的单细胞基因表达数据集越来越多，这为探索跨物种细胞类型之间的进化关系创造了机会。scRNA-seq数据的跨物种整合尤其具有参考价值。2023年10月，《Nature Communications》发表研究论文，对28种基因同源性图谱方法和数据整合算法组合在各种生物环境中的表现进行了基准测试。使用9个已确立的指标，考察了每种策略对已知同源细胞类型进行物种混合和保持生物异质性的能力。同时还开发了一种新的生物学保护指标，以解决维持细胞类型可区分性的问题。
译者：王恒 、审校：吴昊 本文长度为1899字，建议阅读5分钟，请细嚼慢咽噢！ 专栏作家Mike Sands 称：若要更接近实时的基于人群的营销，营销人员们必须要拥抱数据整合。Mike 深入探究了数据
写在前面的话：全栈这条路不好走，但是作为一名独立开发者，喜欢折腾的程序员，我总会捣鼓一些不一样的东西，所以我也会带着大家一起折腾
随着高通量组学平台的发展，生物医学研究大多采取了多组学技术结合的方法，不同组学来源（如遗传学、蛋白质组学和代谢组学）的数据可以通过基于机器学习（Machine Learning，ML）的预测算法进行整合，以揭示系统生物学的复杂工作。ML提供了整合和分析各种组学数据的新技术，从而发现新的生物标记物。来自英国的研究人员在《Biotechnology Advances 》发表综述文章，探讨了多组学的数据整合机器学习方法及其应用（被用来深入了解正常生理功能和疾病存在时的生物系统），为计划在多组学研究中使用ML方法的跨学科专业人士提供见解和建议。
本文介绍由清华大学生命科学学院生物信息学教育部重点实验室、北京结构生物学高级创新中心和生物结构前沿研究中心、合成与系统生物学研究中心的Qiangfeng Cliff Zhang通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：作者提出了SCALEX，一种深度学习方法，通过将细胞投射到一个批次不变的、共同的细胞嵌入空间，以真正的在线方式（即不需要重新训练模型）整合单细胞数据。SCALEX在不同模式的基准单细胞数据集（scRNA-seq，scATAC-seq）上的表现大大优于在线iNMF和其他最先进的非在线整合方法，特别是对于有部分重叠的数据集，在保留真正的生物差异的同时准确地对齐类似细胞群。作者通过构建人类、小鼠和COVID-19患者的可持续扩展的单细胞图谱来展示SCALEX的优势，每个图谱都由不同的数据源组装而成，并随着每个新数据的出现而不断增长。在线数据整合能力和卓越的性能使SCALEX特别适合于大规模的单细胞应用。
最近碰到一件事情很感慨，简单说说。 有下面的三个数据库实例，都是在开发测试中使用，一台服务器上有业务1+业务2，另外一台服务器上有业务1+业务2. 当然为什么会有这种重合，对于DBA来说也实在无从得知。 从数据整合的角度来看，服务器1上的业务2数据库目前的负载很低，而且和业务1的交互比较多，本来拆分的库现在要考虑整合起来，也真是应了那句话，分久必合，合久必分。 业务1，业务2独立存在数据库服务器我们称为服务器1，业务1+业务2整合在一起的服务器我们称为服务器2. 现在从技术的角度来看，整合有几种思路，一种是
通过前面的学习，我们了解并快速完成了spring boot第一个应用、spring如何读取外部资源文件以及spring boot的web开发.在本章节中我们将要讲解数据持久化。主要从以下几个方面讲解：
说起数据迁移，感觉也算是有些感受了，但是最近参与的几个迁移案例还是和以前大大不同，以前的迁移项目是比拼停机维护时间，尽可能在短时间诶导入大批量的 数据，有参与表空间传输的场景，还有跨平台的数据迁移，数据库迁移式升级等等，相对难度大一些的算是增量数据的迁移场景。为此也算把 sqlldr,datapump和exp/imp玩了一圈，最后写了一个小的工具使用外部表迁移，也算是有了一些谈资。 最近的迁移项目还是有些特殊，有schema级别的迁移，这种情况数据库版本的影响就没有那么大了，基本就是schema级别
随着云计算和云原生技术的不断发展，微服务架构已经成为现代软件开发的标配。它的灵活性、可伸缩性和独立性等特点使其成为许多企业的首选架构方式。然而，随着应用程序规模的不断增长，跨边界的云原生整合正在成为微服务架构的未来趋势。本文将深入探讨这一趋势，并介绍如何实现跨边界的云原生整合。
论文题目：CIF: Continuous Integrate-and-Fire for End-to-End Speech Recognition
注意：本教程采用的时Navicat12版本，下载地址：https://www.navicat.com.cn/download/navicat-premium
空间组学技术的进步允许从同一组织切片获取多种类型的数据。为了充分发挥此类数据的潜力，我们需要空间信息数据集成方法。近日，《Nature Methods》发表了一种名为SpatialGlue的新方法，该方法基于图神经网络，通过双重注意力机制，首次成功整合了小鼠脾脏、胸腺和大脑的空间多组学数据。
对于非常大的数据集，标准工作流程可能计算成本高得令人望而却步。在此工作流程中，我们可采用如下两种方法提高效率和运行时间：
注意： Confluence 自带的 XML 方式导出方法并不适用于备份和整合大数据集。这里有一些第三方的数据库工具你可以使用能够帮助你对大数据集进行备份和整合。如果你在选择正确工具的方面需要帮助，或者你需要对整合整个过程需要帮助，你可以联系 Atlassian Experts 来获得相关的指导。
组学的整合具有巨大的潜力，可用于变异发现。已经开发了几种算法来以整合方式检测体细胞变异，但仍然没有胚系突变检测的策略。在此基础上，研究者开发了一种通过整合WES和RNA-seq数据来识别胚系突变的策略。这种整合策略从原始序列数据中识别短变异（SNP和插入缺失），将其分为六组以改善变异解释：强证据，仅DNA，仅RNA，等位基因特异性表达（ASE），RNA编辑和RNA挽救变异。研究者基于整合流程分析了四个样本，与仅使用 WES 数据相比，发现已识别变体的数量有所增加，但对性能没有太大影响，从而可以验证由两种类型的数据（强证据变体）识别的变体，并鉴定 RNA 编辑和 ASE。这种整合策略提供了一种从WES和RNA-seq数据中鉴定胚系SNP和插入缺失的方法，充分利用这两种组学可以扩大已识别变异的范围并进行变异验证。
自北京大学汤富酬教授（当时为英国剑桥大学格登研究所(Gurdon Institute) Azim Surani实验室博士后）等人于2009年在Nature Methods上发表首个单细胞测序（single cell sequencing）方案以来【1】，这项革命性技术已历经十年的飞速发展；分子生物学、微流控（microfluidics）技术和纳米技术等关联技术的长足进步催生了数十种全新的单细胞测序方案，使测序细胞数目呈现指数级增长 （生信宝典注：指数级增长的转折点是郭国骥老师的工作）（下图）【2】。同时，通过谷歌搜索趋势分析可以发现，对单细胞测序这一词条的相对搜索频率在全球范围内一直呈稳定上升趋势，甚至在2018年超过了同样仅有十余年应用史的重要分子生物学测序方法——染色质免疫共沉淀测序（ChIP-seq）（下图）。
目前的研究旨在确定热痛期间大脑网络整合/分离的变化，使用高时间分辨率的网络连接事件优化方法。参与者(n = 33)主动判断施加于前臂掌侧的热刺激是否疼痛，然后在每次试验后评价温暖/疼痛强度。我们表明，试验中整合/分离的时间演化与疼痛的主观评级相关。具体来说，大脑在处理疼痛刺激时从隔离状态转变为整合状态。在所有的网络中，与主观疼痛评分的关联发生在不同的时间点。然而，当在较低的时间分辨率下测量时变功能连接时，评分和整合/分离之间的关联程度消失了。此外，与疼痛相关的整合增强在一定程度上可以通过网络之间连接的相对增加来解释。我们的研究结果强调了在单一时间点尺度上研究疼痛和大脑网络连接之间关系的重要性，因为通常使用的连接数据的时间聚合可能导致网络连接的细尺度变化可能被忽视。整合/分离之间的相互作用反映了大脑网络之间信息处理需求的变化，这种适应既发生在认知任务中，也发生在痛感处理中。
在对单细胞数据的处理中，常常遇到需要对两个或者多个数据集进行整合分析的情况，其中就涉及到数据集的矫正问题，今天我们基于Seurat来为大家介绍几种数据整合的方法，供大家在实践操作中参考选择。
注意缺陷多动障碍(ADHD)已被报道存在异常的脑网络拓扑结构。然而，这些研究往往将大脑视为一个静态的整体结构，而忽略了动态特性。在这里，我们研究了ADHD患者的动态网络重构如何不同于健康人群。具体来说，我们从包括40名ADHD患者和50名健康人的公共数据集中获得了静息状态功能性磁共振成像数据。提出了一种时变多层网络模型和招募与整合度量来描述群体差异。结果表明，ADHD患者在各水平上的综合得分均显著低于对照组。除了全脑水平外，招募得分低于健康人。值得注意的是，注意缺陷多动障碍患者的皮层下网络和丘脑在功能网络内部和之间都表现出联盟偏好的降低。此外，我们还发现招募系数和整合系数在部分脑区与症状严重程度存在显著相关性。我们的研究结果表明，ADHD患者在某些功能网络内部或之间的沟通能力受到损害。这些证据为研究ADHD的脑网络特征提供了新的契机。
随着越来越多的企业采用云计算技术，企业的业务结构出现了显著差异，工作流程变得更加精简。人工智能提供了全新的层面来优化工作系统，并通过形成的模式进行数据分析，为客户提供更好的服务质量的解决方案。人工智能系统能够监控和管理出现的问题并自行解决，这反过来又会让技术开发人员将注意力集中在提高企业的战略价值上，而不是系统维护上。
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
Microsoft Excel现已整合Python，为数据分析开启了新纪元。这一整合允许用户在Excel中直接使用Python代码，实现更强大的分析和可视化功能。Python代码在Microsoft Cloud上安全运行，确保数据隐私和企业级安全性。此次整合受到了社区的热烈欢迎，预示着Excel在数据分析领域的未来更加光明。
实体零售行业正在悄然变革，零售企业数字化转型进程不得不加快，市场环境不断发生转变，数字化升级是零售企业的必经之路。而数字化之路也在这期间产生了很多变化，其中就包括了CDP。
空转&scRNA-seq整合分析工具排雷篇 Hello，我还是那个👉 时不时分享、汇总、比较空转工具的小编~今天给大家“投喂”的这篇文献来自Nature子刊《Nature Methods》，研究人员对空间转录组和单细胞转录组整合分析工具进行比较，以衡量其性能。 📷 空转&scRNA-seq整合分析工具性能测试 空间转录组学方法允许我们在空间中检测RNA转录物，这些方法已被用于研究各种组织和器官中基因表达的空间分布，包括大脑、心脏、胰腺和皮肤。一方面，基于原位杂交和荧光显微镜（基于图像）的空间转录组学方法（
在刚刚结束的Oracle技术嘉年华大会上，邮储银行信息科技部副总经理张兰英和云和恩墨技术总监杨廷琨发表了联合主题演讲，介绍了：邮储银行大集中项目应对的挑战及启示。 邮储银行是国内几大银行中，唯一一家使用小型机+Oracle数据库支持核心金融交易的银行。 所以新闻中提及：工业与信息化部副部长杨学山表示，邮储银行选择以小型机集群替代大型机构建核心系统的技术路线，并取得圆满成功，是该技术在国内同业的首次成功尝试，且在开放式平台上建设如此庞大规模的业务核心系统，在全球尚无成功案例。 邮储银行在2014年10月26
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵 差异分析前的准备工作 scRNA-seq——读入数据详解 scRNA-seq——质量控制 为什么需要Normalization和PCA分析 scRNA-seq聚类分析（一）
本书为spring boot 深入浅出系列视频教程的文档。 spring boot 深入浅出系列课程（16章97节）
一个技术的出现、应用必然是为了解决存在的某些问题，多数据源出现常见的场景如下：
小洁老师在去除批次效应的探索文件里给出了两种方法，一个是用R包limma中的函数removeBatchEffect(），另一个是R包SVA中的函数ComBat(）。
Harmony需要输入低维空间的坐标值（embedding），一般使用PCA的降维结果。Harmony导入PCA的降维数据后，会采用soft k-means clustering算法将细胞聚类。常用的聚类算法仅考虑细胞在低维空间的距离，但是soft clustering算法会考虑我们提供的校正因素。这就好比我们的高考加分制度，小明高考成绩本来达不到A大学的录取分数线，但是他有一项省级竞赛一等奖加10分就够线了。同样的道理，细胞c2距离cluster1有点远，本来不能算作cluster1的一份子；但是c2和cluster1的细胞来自不同的数据集，因为我们期望不同的数据集融合，所以破例让它加入cluster1了。聚类之后先计算每个cluster内各个数据集的细胞的中心点，然后根据这些中心点计算各个cluster的中心点。最后通过算法让cluster内的细胞向中心聚集，实在收敛不了的离群细胞就过滤掉。调整之后的数据重复：聚类—计算cluster中心点—收敛细胞—聚类的过程，不断迭代直至聚类效果趋于稳定。
大数据规划有五个步骤，首先从业务驱动的角度，相关部门选择要解决和产生的业务场景。针对需求处理和采取整合这些场景需要的大数据。当然选择的重点是怎么使信息快速产生价值。 数据分析的未来将朝着更为普及化、更为实时的数据分析去迈进，也就是说“针对正确的人，在正确的时间，获得正确的信息”,从这个意义来说，它已经超越了技术本身，是更为接近业务层面的实时分析。 对于一个成功企业来说，数据整合能力、分析能力和行动能力不可或缺。如果不具备完善的数据整合、分析和行动能力的
第一次接触数据湖的时候，我对这个概念也是一知半解，用一个比较形象的例子举例，湖里的水就是各种各样的数据，你舀了一瓶水上来但是不一定干净，有可能混杂着各种各样的杂质，成为能喝的水还要经过一层层过滤和净化。类比到数据湖也是如此，数据湖里有结构化和非结构化的数据，内部数据和外部数据，即原始数据的集合。在业务流程中是指根据业务规则直接产生的数据，数据湖保留了数据的原格式，原则上不对数据进行清洗、加工。
本文介绍由德国慕尼黑工业大学的Fabian J. Theis等人发表于Nature Biotechnology 的研究成果：研究人员报道了一种深度学习策略scArches (single-cell architectural surgery)，把查询数据集映射到参考图谱上。scArches不需要原始数据，仅在现有参考图谱上应用迁移学习和参数优化高效分析新数据。利用小鼠大脑、胰腺、免疫和整个有机体图谱例子，作者表明scArches能在去除批次效应的同时保留了生物状态信息。最后，使用scArches把新冠疾病映射到健康图谱上，其保留了COVID-19的疾病变异，从而能够发现疾病特定细胞状态。scArches将通过迭代构建、更新、共享和有效使用参考图谱来促进合作项目。
https://gitee.com/itcode-itcode/springboot-learning-example.git
首先本文的目的就是学习怎么通过布隆过滤器解决缓存穿透，那么缓存穿透是什么呢，大致如下图。
先前的研究表明，以网络整合和分离的方式表达的大脑功能连接组的重组可能对大脑功能发挥至关重要的作用。然而，已经证明很难在一个单一的方法框架中独立地完全捕捉这两个过程。在这项研究中，通过对瞬时相位同步和社区成员进行成对评估，我们构建了时空灵活的网络，这些网络反映了在空间和时间尺度上发生的整合/分离变化。这是通过迭代地将较小的网络组装成较大的单元来实现的，条件是较小的单元必须内部集成，即属于同一个社区。组装的子网络可以部分重叠，且大小随时间不同而不同。我们的研究结果表明，子网络整合和分离在大脑中同时发生。在任务执行过程中，网络之间同步的全局变化与实验的基础时间设计有关。我们表明，大脑功能连接组动力学的一个标志性特征是网络激活和去激活的准周期性模式的存在，在任务执行过程中，这种模式与实验范式的潜在时间结构交织在一起。此外，我们还证明了在整个n-back工作记忆任务中网络的整合程度与性能相关。
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 一 每个阶段在结尾时都会有一个阶段总结，在《SSM整合基础篇》、《SSM整合优化篇》两个系列的结尾都单独写了一篇文章作为阶段总结，今天呢，在这个系列的结尾也增加一篇总结文章，就当做是一个流程了，以后的每个阶段里程碑中，都会做一次小总结，其实，在前一篇文章更新后我以为已经没有什么要写的了，但是想了想，终究还是缺少一篇总结来对这个章节做一个完美的收尾。 今天，2018年5
Spring和MyBatis是Java开发中两个非常重要的框架，它们分别负责实现轻量级的控制反转（IoC）和面向切面（AOP）的Spring，以及数据持久化的MyBatis。通过整合Spring和MyBatis，我们可以充分发挥它们的优势，实现更加灵活和高效的应用程序。本文将介绍如何通过Spring整合MyBatis，以及在整合过程中常见的配置和使用方法。
UC终于还是下嫁了,UC和阿里十分默契地采取了“合并”一词。人们第一反应是，这是阿里要为IPO讲故事，要提高故事，增加筹码——这是废话。除却在资本层面的影响，我更关心的是，阿里和UC合并之后的业务能不能整合？ 全新玩法：确实像合并 这一次“合并”与阿里以往的收购，以及百度、腾讯等公司的收购确实有许多不同之处。 一是估值破纪录：时间结点是距离阿里上市只有一步之遥，UC变相实现了上市，在资本上发生了1+1>2的剧烈反应。俞永福对外表示本次交易规模超过2个91助手，即38亿美元，这意味着UC部分上市后估值或在40
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
开发者必备Mysql常用命令，涵盖了数据定义语句、数据操纵语句及数据控制语句，基于Mysql5.7。 数据定义语句(DDL) 数据库操作 登录数据库： mysql -uroot -proot 创建数据
和过去任何时代相比，当下的数字化程度都更加深入，且还在持续加速的进程中。如今，客户数据的重要性已经毋庸置疑。企业应该如何应用数字化改进客户体验，以及由此产生的海量客户数据，已经成为新的焦点。许多企业通过使用客户数据平台（CDP），游刃有余地驾驭了众多品牌和客户的复杂数据。那么问题来了，CDP是每个企业都必备的吗？哪些迹象标志着企业真正需要CDP？ 在服务了数百家企业之后，我们发现了三个常见迹象，表明企业是时候需要搭建CDP来更好地发挥客户数据价值了。
“ 整合营销作为一门艺术和科学如今仍在不断发展，要求企业营销团队不断补充新鲜血液，培养新的技能。在今天乃至未来，应重点关注以下技能，提升营销能力，确保整合营销取得切实效果。”
云是当今最为热门的一个话题或者说技术，在数据库界也一样，Oracle 12G这个名字不硬生生被掰弯成了Oracle 12C,数据库云在我看来能给企业带来的第一价值是节省资源，提高服务器资源的利用率，随
Integrative pathway enrichment analysis of multivariate omics data
以上是在百度上获取的【基础信息定义】，那么，在软件项目当中的解释就是【软件的基础操作数据】，那我们用一个非常经典的案例来说明一下：
一般一个项目,主要有domain,dao,service,controller这几个层次,具体的真不清楚的话可以百度一下
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