for Real-Time Domain Adaptation in Semantic Segmentation 原文作者：Antonio Tavera 内容提要 语义分割模型在各种任务中都取得了显著的性能...然而，这种性能是在使用非常大的模型时实现的，使用强大的计算资源，而不考虑训练和推理时间。另一方面，真实的应用程序要求模型具有最小的内存需求、高效的推理速度和可执行的低资源嵌入式设备(如自动驾驶汽车)。...在本文中，我们着眼于跨领域的实时语义分割的挑战，并且我们训练一个模型在真实的数据上适当地行动，即使它是在合成领域上训练的。我们使用了专门为此目的而创建的新的轻量级浅层鉴别器。...据我们所知，我们是第一个提出了一种实时对抗的方法来评估语义分割中的领域适应问题。我们在两个标准协议中测试了我们的框架：GTA5àCityscapes和SYNTHIAàCityscapes.
（SMC）的转分化轨迹，并确定疾病治疗的分子靶点，文章结合了SMC命运映射和小鼠与人类动脉粥样硬化斑块中的单细胞RNA测序。...FC（纤维软骨细胞）：FC代表纤维软骨细胞，这是一种特殊的细胞，存在于某些结缔组织中，特别是在具有纤维和软骨组织的部位。...纤维软骨细胞具有纤维母细胞（参与胶原纤维生成的细胞）和软骨细胞（存在于软骨中的细胞）的特征。它们在这些组织的混合功能中起到作用。...平滑肌细胞是平滑肌组织的重要组成部分，存在于各种器官中，如血管、消化道和呼吸系统。这些细胞负责这些组织中的无意识运动和收缩，并参与调节血压和胃肠蠕动等功能。...视黄酸（RA）信号传导被发现是平滑肌向SEM细胞转变的调控因子，且在人类动脉粥样硬化的症状中RA信号传导失调。
Fig3已知视网膜发育过程很重要的基因OTX2和PTF1A在不同细胞类型中的染色质可及性不同（特定细胞类型中 染色质可及区域的变化）。...关注到ONECUT1（一种已知对早期生成的细胞类型很重要的 TF）的motif，以示在人类发育的这一阶段，周边视网膜和中心视网膜的神经发生模式截然不同：含有大量 ONECUT1 motif peak 的细胞在中心视网膜的晚期生成细胞类型中不存在...在杆系中细胞中，E-box 结合 TFs 之后是 RORB 和 OTX2 motif 的富集。...而且，DHS4 中存在 Ascl1 的motif（Fig 3A）。将先前确定的 OTX2 调节区域解析为特定细胞状态的能力为确定这些调节区域所在序列提供了一种高分辨率方法（Fig 3C）。...在ATACseq数据中，年龄匹配的胎儿视网膜球相比，器官组织中 AC/HC 系细胞的比例差异虽小，但却一致，且而 OTX2+ 系细胞的增加幅度更大。(Fig4F)。
") library("stringr") library("readr") library("dplyr") library("data.table") 高效的tibble包 tibble定义了新的数据框...R语言运行几个长列比运行一些短列快，所以一般认为宽数据（不整洁），长数据（整洁）。...使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...改变列的分类 R对象的类是性能的关键，as.numeric()、data.matrix()等改变类，或者vapply(data, class,chracter(1))。...数据库是从硬盘中获取数据的。
~⛄️ 各位小伙伴那里有没有下雪啊！~ 回国1年了，忙忙碌碌，碌碌无为。 尽人事，听天命吧，越发感觉到自己的渺小。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 寻找随着细胞轨迹进而变化的基因是做伪时分析的最终目的。...label_branch_points=FALSE) 这次，我们用一下啊graph_test()函数，设置neighbor_graph="principal_graph"测试轨迹上相似位置的细胞是否具有相关的表达...) 6寻找基因模块 gene_module_df <- find_gene_modules(cds[pr_deg_ids,], resolution=c(10^seq(-6,-1))) 这里是注释的每组细胞类型中的聚合模块分数...而且，是用另外一种可视化方式。
而在批量测序数据中未发现的实验噪声会显着降低下游生物信息学分析结果的准确性。为了解决这个问题，人们利用深度学习通过模拟基因之间复杂的相互作用模式来过滤单细胞转录组数据中的噪声。...作者在多个基准数据集上评估DeepSEM在各种单细胞任务中的性能都获得了不错的结果，并且由于VAE模型本身可以对潜在向量空间进行扰动来生成新的数据，因此在训练样本数据有限的情况下，仍能保证细胞类型分类的准确性...在这里，我们介绍了一种深度学习策略，用于在引用之上映射查询数据集，称为单细胞架构手术（scArches）。...3、生物网络中的小世界系数（small-world coefficient）及R语言计算 本文简介一种网络拓扑属性，小世界系数（small-world coefficient）。...主题 数据高亮 5、gtsummary[16] - 准备好的演示数据总结和分析结果表 gtsummary包提供了一种优雅而灵活的方法来使用R编程语言创建可发布的分析和汇总表。
背 景 在过去的十年里，组织单细胞RNA测序技术(scRNA-seq)已经成为了用于分析组织细胞异质性的一种强有力工具，虽然借助于scRNA-seq可以了解组织样本中的细胞类型和异质性差异，...经测序后，可根据细胞所带的两个条形码更好的研究在组织中的确切位置。...空间性的分析组织中捕获的单细胞转录组 03 XYZeq可以确定细胞的空间位置 为了确定可以从肿瘤组织中准确区分肝细胞，对肝细胞和癌细胞的密度与相邻切片的组织学注释重叠，对空间的细胞进行量化分析发现，间充质干细胞...这些结果表明，通过对XYZeq的空间和单细胞转录组数据的联合分析，可以检测特定细胞类型(如MSCs)中受其在复杂组织结构中的位置驱动的转录可变基因。...MSC内部与肿瘤空间接近相关的微分基因表达 结 论 XYZeq是一种新的scRNA-seq分析技术，该技术将每个细胞置于复杂组织的空间环境中，实现对细胞转录组的分析，同时能够了解到细胞类型及状态
在这篇文章中，我们将概述anomalize它的作用和方式。 案例研究 我们与许多教授数据科学的客户合作，并利用我们的专业知识加速业务发展。...此功能适用于单个和分组数据。...它使用基于STL的离群值检测方法，其具有围绕时间序列分解的余数的3X内四分位数范围。它非常快，因为最多有两次迭代来确定异常值带。但是，它没有设置整洁的工作流程。也不允许调整3X。...这些函数按分组时间序列按预期运行，这意味着您可以轻松地将500个时间序列数据集异常化为单个数据集。 用于分析异常的视觉效果： 我们提供了一种方法来围绕分离异常值的“正常”数据。...我们包括两个绘图函数因此很容易看到“anomalize工作流程”期间发生了什么事，并提供一种方法来评估的“调节旋钮”驱动的影响time_decompose()和anomalize()。
p=22984 一旦我们清理了我们的文本并进行了一些基本的词频分析，下一步就是了解文本中的观点或情感。这被认为是情感分析，本教程将引导你通过一个简单的方法来进行情感分析。...情感数据集：用来对情感进行评分的主要数据集 基本情感分析：执行基本的情感分析 比较情感：比较情感库中的情感差异 常见的情绪词：找出最常见的积极和消极词汇 大单元的情感分析：在较大的文本单元中分析情感，而不是单个词...下面将所有七本《哈利-波特》小说转换为一个tibble，其中每个词都按章节按书排列。更多细节请参见整洁文本教程。...现在我们可以看到每部小说的情节是如何在故事的发展轨迹中朝着更积极或更消极的情绪变化。 比较情感 有了情感词典的几种选择，你可能想了解更多关于哪一种适合你的目的的信息。...首先，我们需要追踪句子的编号，然后我创建一个索引，追踪每一章的进度。然后，我按字数对句子进行解嵌。这就给了我们一个tibble，其中有每一章中按句子分列的单个词。
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作者，Evil Genius 关于空间共定位（细胞和配受体）的展示方式已经提供了好几种了，列在下面，供大家参考 空间转录组细胞类型和配受体的空间定位图 空间细胞类型方向图 空间细胞类型密度分布图 空间转录组数据分析之近邻热图绘制...10X空间转录组绘图分析之体现两种细胞类型的空间位置 10X空间转录组时空基因细胞动态（共定位）绘图 这一篇我们来展示最后一种共定位的方式，如下图 图片 同样的做法，我们可以展示细胞类型的共定位或者配受体的共定位...，右图体现了共定位的趋势，我们来实现以下，我随便选了两种细胞类型，绘图结果如下; 图片 当然了，随机选择的不太合适，绘图的时候同样需要多种颜色一起搭配，真正共定位效果强的绘图效果会非常好，我们来实现一下...，如果展示细胞类型的空间共定位就需要包含单细胞空间联合的分析信息，然后提取有效信息。...= "max")] decon_df % data.frame(check.names = F) %>% tibble::rownames_to_column(
作者，Evil Genius空间细胞类型方向图空间细胞类型密度分布图空间转录组数据分析之近邻热图绘制10X单细胞（10X空间转录组）分析回顾之一些细节绘图操作10X空间转录组的画图操作（基础知识）文献中的热图代码实现...今天我们来实现下面这张图图片好看的图片需要以下几个要素： 1、主题：一幅好照片必须有一个鲜明的主题，可以是表现一件事、一个人，也可以表现组照作品故事中的某一个细节。...3、颜色搭配：颜色搭配也是一门很深的学问 我们实现的效果如下图片底片是这样的图片这种图的展示方式是另外一种共定位的方法，用两种颜色梯度和shape展示共定位，既可以展示空间的共定位，也可以展示配受体的共定位...，如果展示细胞类型的空间共定位就需要包含单细胞空间联合的分析信息，然后提取有效信息。...= 0) %>% dplyr::select("barcodeID") %>% dplyr::left_join(metadata_ds %>% tibble
为了获得可靠的结果，我们要求每个组中都有多个重复样品，并且只对不同组间一致性表达的配体和受体感兴趣（而仅在单个重复中发现的互作可信度低）。...配体和受体相互作用的差异至少在三种方面具有生物学意义： 在一组细胞中独特地存在； 各个cluster间配体或受体的互作差异； 参与组间配体和受体相互作用的细胞网络的差异。...[3 × 2]> ## 2 tonsil 数据展开为单个样品展示 unnest(reshaped.matrices,cols="samples") ## # A tibble...获得的Tibble数据 (put.int)中包含样本组和每个组的配体/受体对列表，以及参与配体/受体相互作用的cluster。...# freq.group.in.cluster: 只对包含细胞数大于总细胞数5%的簇进行互作分析 put.int <- putative_interactions(ligand.receptor.tibble
既生 data.frame，何生 tibble？ tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。...tidyverse 中许多函数都可以创建 tibble，因为 tibble 是 tidyverse 的标准功能之一。 可以通过 tibble() 函数使用一个向量来创建新 tibble。...可以在 tibble 中使用在 R 中无效的变量名称（即不符合语法的名称）作为列名称。例如， 列名称可以不以字母开头，也可以包含特殊字符（如空格）。...创建 tibble 的另一种方法是使用 tribble() 函数，tribble 是 transposed tibble（转置 tibble） 的缩写。...最后总结 tibble 相对于数据框来说，更简单，但更方便使用，两者的主要区别是： tibble 不能创建行名。 tibble 不能改变输入的类型（例如，不能将字符串转换为因子）、变量的名称。
在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...df <- tibble(x = 1:2, y = 3:4, z = 5:6) df %>% rowwise() ## # A tibble: 2 × 3 ## # Rowwise: ##...），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2 × 4 ##...对行进行汇总统计 df <- tibble(id = 1:6, w = 10:15, x = 20:25, y = 30:35, z = 40:45) df ## # A tibble: 6 × 5 #
分享是一种态度 个人简介 ?...单细胞基因组测序研究之大家 对纳文而言，了解癌细胞内的进化是他的一个长期的兴趣所在。换句话说，携带有几个突变的少数细胞是如何发展成为一种毁灭性疾病？...这一问题，驱使他开创了一项技术，该技术彻底改变了研究人员研究癌症的能力。...纳文说：“您可以追溯到始于肿瘤的单个细胞的所有事件，这对于研究侵袭，转移和治疗耐药性等问题非常有用。”并且，这一技术为后续其团队在单细胞基因组学领域的研究工作奠定重要基础。...我们开发了新的实验方法来对单个细胞进行测序并分离出稀有的亚群，并开发了新的分析方法来检测变异并将统计方法应用于这些数据集。我们主要关注乳腺癌，以了解克隆多样性在侵袭，转移和对化学疗法的反应中的作用。
近期看了一些在植物上发表的单细胞的文章，大家在进行细胞分群注释之后，都会选择ICITools这个方法来对分群的结果进行验证，由于最近的人工鉴定分群的结果已经结束，为了确定分群结果的可靠性，我准备也选用文献的这个内容进行尝试...因此下面先对这个软件的使用进行尝试，然后将我们的结果放进去，去验证我们的结果的可靠性。github链接地址目前在bing上搜索有没有中文版的教程方法，还没有找到。......) { means_raw <- tapply(expression_data$Expression, expression_data$Cell_Type, mean) means <- tibble...目前可以发现在function中需要加载这些函数的源码。...，然后在去看看作者有没有对这个报错进行解释，现在我可以用自己的数据集进行尝试啦。
tidyverse系列应该算是R语言数据分析中的瑞士军刀了，统一的格式，简洁的代码，管道符便于阅读的形式，都能让大家快速上手。...tidyr包主要聚焦于把数据变成整洁数据，dplyr包主要功能在于对整洁数据进行各种操作，比如新增、筛选、汇总、合并等。...安装 数据集：starwars 针对单个数据集的操作 filter()根据条件筛选行 arrange()进行排序 slice()根据位置选择行 select()选择列 mutate()新建列 relocate..., , "Imp~ ## $ starships , , , "TIE Advanced x1",~ 针对单个数据集的操作...今天介绍的都是主要针对单个数据集进行操作的各种函数，也是最常见的类型。
，数据集组成的轻微变化将改变细胞的基因集富集分数。...； Pagoda2 拟合每个细胞的误差模型，并使用其第一个加权主成分量化基因集富集分数； AUCell 基于单个样本中的基因表达排名,使用曲线下面积来评估输入基因集是否在单个样本的前5%表达基因内富集；...基因集中的基因根据单个细胞中的转录本丰度进行排序。...标准化这一步容易受样本构成的影响。 JASMINE 根据在单个细胞中表达基因中的基因排名和表达基因中基因集的富集度计算近似平均值。...；上方的条形图代表具有交集的差异基因集的数目；中间的气泡图单个点代表单个细胞亚群，多个点连线代表多个细胞亚群取交集（）这里只展示两两取交集； ④堆叠条形图 堆叠柱状图具体展示每种基因集富集分析方法中每种细胞亚群中上调
monocle3做差异分析也是牛的一米！...~ 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 我们还是载入之前用过的一个数据集吧。.../cao_l2_rowData.rds") 还是前面一套老操作，具体的就不讲述了，不清楚的翻看之前的教程吧。...⚙️ 为了研究哪些基因在不同的簇中表达不同，我们可以使用之前介绍的回归分析工具。 当然在这里，Monocle提供了另一种方法来寻找UMAP中不同细胞群之间的差异基因。...cell_group_df <- tibble::tibble(cell=row.names(colData(neurons_cds)),
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