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空间数据库-msyql空间数据大纲

空间数据库,提到空间数据库,首先想到的一定是Esri公司的ArcSDE(SDE即Spatial Database Engine,空间数据库引擎),ArcSDE主要支持的数据库包括Oracle,SQL Server...功能好,性能好,但是收费ArcGIS 空间数据库官方学习资料非常齐全,网上资料也很多开源MySql,PostgreSQL等数据库才是主流——反正程序员不啥钱MySql支持的类型点 POINT(15 20...空间数据操作使用示例# 创建表CREATE DATABASE geodatabase;USE geodatabase;DROP TABLE IF EXISTS test;DROP TABLE IF EXISTS...SQL从数据表中获得空间数据SELECT id,name,ASTEXT(pnt),ASTEXT(line),ASTEXT(pgn) from `test`;STEXT函数的功能与GEOMFROMTEXT...转载本站文章《空间数据库-msyql空间数据大纲》,请注明出处:https://www.zhoulujun.cn/html/GIS/GIS-Science/8162.html

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单细胞空间数据分析之VDJ与肿瘤

研究的重要性不言而喻,免疫作为生物学研究的一个重要分支,借助单细胞空间技术推动免疫学方面的进展仍然具有很大的前进空间,而对于免疫学方面的研究,国内张泽民团队做的最好,那么就以此为契机,总结目前VDJ的主流研究方法...手段一、VDJ的丰度差异这是最容易想到的分析手段,丰度差异分为两种,一种是VDJ的种类发生了变化,通常在疾病组VDJ多样性高于对照组;另一种是数量上的变化,为了杀灭异常细胞可能富集了具有针对性的VDJ组合...:(1)比较对照和疾病组之间的VDJ差异,借此分析富集到的VDJ基因或组合的生物学作用;(2)比较相同疾病不同病人之间的VDJ基因丰度差异,借此研究疾病反应的异质性;(3)研究不同阶段,或者用药前后的免疫变化...对于肿瘤细胞的浸润性克隆,其在血液和癌旁中的分布与丰度变化也是探索免疫抑制的重要手段,如下图[2]:图片克隆共享的分析手段最终的目的在于寻找靶向VDJ序列、进而研究相对应的细胞类型,刻画T细胞功能亚群、...T细胞之间的细胞状态转换,阐明了复杂的免疫细胞分化过程以及识别不同免疫细胞的耗竭轨迹,VDJ + 轨迹分析已经成为了VDJ研究的主流手段。

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空间数据挖掘常用的17种方法

以下对于一些常见模型做一简述:   1、空间分析方法 (Spatial Analysis Approach) 利用GIS的各种空间分析模型和空间操作对空间数据库中的数据进行深加工,从而产生新的信息和知识...目前常用的空间分析方法有综合属性数据分析、拓扑分析、缓冲区分析、密度分析、距离分析、叠置分析、网络分析、地形分析、趋势面分析、预测分析等,可发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联规则,或发现目标之间的最短路径...2、统计分析方法 (Statistical Analysis Approach) 统计方法一直是分析空间数据的常用方法,着重于空间物体和现象的非空间特性的分析。...粗集理论为空间数据的属性分析和知识发现开辟了一条新途径,可用于空间数据库属性表的一致性分析、属性的重要性、属性依赖、属性表简化、最小决策和分类算法生成等。...12、图像分析和模式识别 (Image Analysis and Pattern Recognition)方法 空间数据库 (数据仓库)中含有大量的图形图像数据,一些图像分析和模式识别方法可直接用于挖掘数据和发现知识

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空间单细胞|基于图像的空间数据分析(2)

而Seurat v5版本进一步支持了一种名为Robust Cell Type Decomposition(稳健细胞类型分解,简称RCTD)的计算方法,该方法能够在提供单细胞RNA测序(scRNA-seq...)参考数据的基础上,对空间数据集中的斑点数据进行解卷积分析。...,空间数据让我们能够更全面地理解细胞,不仅考虑它们周围的局部环境,还包括它们在整个空间中的背景。...在Seurat v5版本中,我们新增了对空间数据进行“生态位”分析的功能,这种分析可以识别出组织中的特定区域(即“生态位”),每个区域都有其独特的空间邻近细胞类型组合。...这一方法受到了Goltsev等人在2018年发表于《细胞》杂志和He等人在2022年发表于《自然生物技术》杂志的研究方法的启发,我们为每个细胞定义了一个“局部邻域”,这包括了与其在空间上距离最近的k个邻居

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单细胞空间数据分析之CNV进化树

单细胞组学角度的CNV分析从单细胞转录组数据分析识别肿瘤细胞的CNV发生事件及遗传变化,常用的分析方法包括inferCNV和copycat,以确定体细胞大规模染色体拷贝数改变的证据,例如整个染色体或大段染色体的...: CNV分析是针对肿瘤细胞的分析,通常是上皮或者内皮细胞,因而需要先鉴定细胞类型。...(4) CNV的最终判定单细胞组学角度分析CNV的遗传进化CNV的分析结果表征了肿瘤细胞的CNV事件,但是细胞之间的CNV事件往往存在差异,有的细胞类型积累的CNV事件较多,而有的细胞癌变程度较轻,这样的分析结果需要对肿瘤的克隆进化进行研究...cancer中,将空间转录组正常的组织区域作为reference推断每个肿瘤spot的CNV,并且辅助WES的数据验证CNV推断的准确性,如下图:图片当然,上述结果对空间肿瘤区域的CNV推断更多借鉴的是单细胞的分析方法...空间组学角度分析CNV的遗传进化跟单细胞分析CNV进化树一样的道理,在空间区域内积累的CNV时间越多,说明发生癌变的时间越早,反之亦然。

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空间数据库SpatialTME与空间主要分析

所以大家在使用Cottrazm分析肿瘤边界的时候需要注意这个问题,或者inferCNV单独运行。今天我们在这个基础上继续扩展一个内容,数据库SpatialTME和其包含的分析方法。...然后,进行了基于空间结构的差异表达和功能富集分析。通过整合匹配癌症类型的单细胞转录组数据,对ST spot的细胞组成进行了反卷积。...该计算方法的病理注释与计算区域的一致性已经在之前的研究中得到验证。使用Seurat软件包中的SpatialDimPlot函数来可视化上述空间结构。...利用clusterProfiler进行基因GO分析,以探索空间结构或cluster中的功能富集。 空间层面的细胞组成 反卷积分析。这一分析是基于ST和单细胞转录组学从相应的癌症类型。...利用这些scRNA-seq数据,使用相同的方法对ST点进行反卷积,并基于每个spot中每种细胞类型的这两个reference对预测的细胞组成进行Pearson相关。

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空间数据库基础理论 GIS空间数据处理分析涉及的基本概念

而如何表示空间或地理现象即空间参考对象的关键是其数据模型,数据模型的设计除与应用有关外,还与提供支持模型的基本概念、方法等有密切联系。空间数据的表示则与计算机表示数据的精度和计算机的存储空间有关。...目前空间数据仓库已成为空间数据库研究的热点:空间数据联机分析空间数据挖掘GIS空间数据库的发展历史 https://malagis.com/the-history-gis-spatial-database.html...空间数据库的作用空间数据处理与更新海量数据存储与管理空间分析与决策空间信息交换与共享GIS空间数据库与传统数据库差异1.信息描述差异(1)在空间数据库中,数据比较复杂,不仅有与一般数据库性质相似的地理要素的属性数据...Tiles结构(即空间分块索引结构)是一种比较适合栅格数据处理的存储方法。...转载本站文章《空间数据库基础理论 GIS空间数据处理分析涉及的基本概念》,请注明出处:https://www.zhoulujun.cn/html/GIS/GIS-Science/8163.html

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基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(上)

在实际的空间数据分析过程中,数据可视化只是对最终分析结果的发布与展示,在此之前,根据实际任务的不同,需要衔接很多较为进阶的空间操作,本文就将对geopandas中的部分空间计算进行介绍。...本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第8篇,通过本文你将学习到geopandas中的空间计算(由于geopandas中的空间计算内容较多,故拆分成上下两篇发出,本文是上篇)。...2 基于geopandas的矢量计算 geopandas中的矢量计算根据性质的不同可分为以下几类: 2.1 构造型方法 geopandas中的构造型方法(Constructive Methods)指的是从单个...这时对矢量数据进行简化就非常有必要,geopandas中沿用shapely中的simplify()方法,帮助我们对过于复杂的线和面进行简化,和QGIS中简化矢量的方法一样,simplify()使用了科学的...keep_geom_type 有些时候我们需要做的不仅仅是面与面之间的叠加分析。 比如在计算路网相关的指标时,我们可能会需要与目标区域存在叠置关系的部分路网,这就存在面与线之间的叠加分析

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使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析

p=10932 介绍 在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。...线性混合模型 一种常见的方法(对于高斯数据)是使用 具有随机效应的线性回归: \ [ Y = X \ beta + Zu + \ varepsilon \] 随机效应的向量\(u \)被建模为多元正态分布...空间随机效应的结构 在\(\ Sigma \)中包括空间依赖的方法有很多: 同步自回归(SAR): \ [ \ Sigma ^ {-1} = [(I- \ rho W)'(I- \ rho W)] \]...marginals for the linear predictor and ## the fitted values are computed 空间计量经济学模型 空间计量经济学是通过 对空间建模略有不同的方法开发的...New York. ---- 本文摘选《R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析

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基于geopandas的空间数据分析——空间计算篇(下)

本文示例代码及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在基于geopandas的空间数据分析系列文章第...本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第9篇,也是整个系列文章主线部分内容的最后一篇,通过本文,你将学习到geopandas中的更多常用空间计算方法。...,在空间数据分析中也存在类似表连接的操作,譬如我们手头有一张包含设施点数据的矢量表,以及另一张包含行政区划面数据的矢量表,当我们想要通过某些操作来统计出每个行政区划面内部的设施点信息时,空间连接就可以非常方便快捷地实现这类需求...检查交叉关系,常见如线与线之间的交叉 disjoint():检查不相交关系,即两个矢量之间没有任何接触 geom_equals():检查是否完全相同 overlaps():检查重叠关系 2.3 空间裁切 在空间数据分析中...500米缓冲区就会出现重复重叠的路段: 图19 3 写在最后 从2020年2月8日发布了geopandas空间数据分析系列第一篇文章,到今天这篇为止,geopandas中全部实用的主线内容(截至0.7.0

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空间转录组2022||空间数据反卷积RTCD分析:细胞类型鉴定

github.com/dmcable/spacexr 官方教程:https://github.com/dmcable/spacexr/tree/master/vignettes 文献解读:10X单细胞空间联合分析之十...library(Matrix) Introduction 稳健细胞类型分解(Robust Cell Type Decomposition,简称RCTD)是一种从空间转录组数据中学习细胞类型的统计方法...空间转录组数据 接下来,加载空间数据为SpatialRNA对象。...nUMI:可选 构建SpatialRNA有不同的方法,本教程为两个文件: BeadLocationsForR.csv:CSV文件,三列,列名为"barcodes”, “xcoord”, and “ycoord...”,包含每个像素的空间坐标; MappedDGEForR.csv:每个像素的表达矩阵文件 ##=============================== 读取空间数据 # directory for

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R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析

p=10932 介绍 在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。  可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。...线性混合模型 一种常见的方法(对于高斯数据)是使用 具有随机效应的线性回归: \ [ Y = X \ beta + Zu + \ varepsilon \] 随机效应的向量\(u \)被建模为多元正态分布...空间随机效应的结构 在\(\ Sigma \)中包括空间依赖的方法有很多: 同步自回归(SAR): \ [ \ Sigma ^ {-1} = [(I- \ rho W)'(I- \ rho W)] \...marginals for the linear predictor and## the fitted values are computed 空间计量经济学模型 空间计量经济学是通过 对空间建模略有不同的方法开发的

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10X单细胞空间数据分析之富集篇

一、单细胞基因富集分析算法一个不算正式的引言:目前来说,基于基因集进行分析已经开发出来了很多成体系的R包或者流程,理解来看,基因集评分其实就是自定义一个评分,然后来衡量目标基因集在某组织的表达情况,进而来推断其功能富集情况...,那么应该被叫做GO_GSEA富集分析,其实简单理解就是,我们提供参考基因集然后进行GSEA富集分析去探索我们的参考基因集在实验组究竟是上调还是下调3.对于是否进行批次效应的去除,因为我们需要进行差异分析获得可以排序的依据...,所以这里笔者认为我们需要进行批次效应的去除,因为需要进行差异分析获得LogFC,但是简单来说就是输入数据其实就是可以进行差异分析的输入数据即可2.GSVAGSVA富集分析全称叫做基因集变异分析,在这里说一下个人的简单理解...,其实我们可以把其看作是一个特殊的富集分析,为什么说是特殊呢,GSVA的观测不再是Gene symbol而是转换成了通路名称,所以我们可以通过GSVA获得表达矩阵转换成通路表达矩阵后的结果,然后我们对转换后的结果进行差异分析...",从名字其实我们就可以看出,其是GSEA方法的扩展,既然是扩展,那么我们就首先需要知道GSEA算法的局限性GSEA算法的局限其实就是我们需要提供排序信息,而我们的排序信息在很多情况下其实源自不同分组下差异表达

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