都知道学术界Elisabeth Bik打假无数，但没想到有一天导师竟会被自己的博士生“背刺”。
当QoS流被引入NR时，可以看出，基于流的QoS与LTE中的QoS有一些不同的参数，例如GFBR、MFBR和通知控制。此外，NR可以将多个流映射到一个DRB中。这意味着具有不同QoS信息的多个流将在DRB中被同等对待。它可能无法满足每个流程的要求。
从示意图可以看出，一个HLA Allel 可以分成四个字段，在加上最后的修饰后缀，共5个字段；在定义HLA 分型结果的分辨率时，会根据分型结果的最大位数来判断，如果只给出了字段一，即血清学分类的信息，代表是2位的分型结果；如果最多给出了字段二，即对应的蛋白信息，代表是4位的分型结果；如果最多给出了字段三，即CDS区信息，代表是8位的分型结果；如果分型结果给出了最后的后缀，代表是9位的分型结果。
当TTI Bundling开启时，eNodeB会自适应根据信道条件判断是否进入TTI Bundling。进入TTI Bundling后，系统根据信道质量和待传输的数据量进行PRB数和MCS的选择。
二十、风格迁移 61、 DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer 提出一种用于艺术风格迁移的动态 ResBlock 生成对抗网络（DRB-GAN）。风格码被建模为连接风格编码网络和迁移网络的动态 ResBlocks 的共享参数。 在编码网络中，融入了风格的类感知注意机制；在迁移网络中，多个 Dynamic ResBlocks 来整合风格码和提取的 CNN 语义特征，然后输入到
主要是参考这个进行的，https://github.com/humanlongevity/HLA 其文章在这：http://www.pnas.org/content/early/2017/06/27/1707945114
帕金森病是一种脑部疾病。帕金森病的明显症状包括无法控制的震颤、动作减慢和脚步像黏在地上一样，这些症状都源自于大脑中控制运动的区域中神经元的丧失。
相信大家都有过归档的经验，不仅仅局限于MM，在其他的模块中为了提高系统的性能以及运用的有效性，对于过期陈旧的凭证会定期的进行归档。有的时候由于业务上分析的需要，需要重新调出归了档的凭证，那么我们很自然地想到可以用归档信息系统（SARI）来查询已归档的文档。问题是，如果我已经做了归档，并且在归档时并没有起用归档信息系统，那么怎么才能把已经归档的物料凭证反映到归档信息系统当中呢？
发现这个软件之前的官网已经打不开，但是在github上仍然在更新，https://github.com/SyntekabioTools/HLAscan或许是换了工作？最近一次更新是2019.12.4，还是比较新的。发现wegene的NGS HLA分型报告是用的这个软件的参考文献，估计还是权威些的。
HLAScan是由韩国的科研团队开发的一款HLA分型工具，可以处理WGS, WES和目标区域捕获测序的数据，将reads与IMGT/HLA数据库中的reads进行比对，然后确定HLA的基因型信息。
今天给大家带来的是4分文章。这篇文章通过ESTIMATE算法计算免疫，间质和ESTIMATE得分，并以此筛选DEGs，进行生存分析、KEGG、GO、GSEA分析，构建PPI网络并筛选hub基因，最后通过构建风险评分(RS)模型，研究hub基因的预后价值并用验证集进行验证。
之前的分析都是基于第一个病人的PBMC，这次将基于这位病人的tumor：GSE117988_raw.expMatrix_Tumor.csv.gz
注意我并有把 open 和 close 翻译成开盘价和收盘价，因为这条数据并不是按日来收集的，而它对应的时间精确到 387 毫秒。
提醒自己整理笔记推陈出新的同时，告诉中途了解到的老师同学这个专辑的学习性质，避免水文之嫌
本文来具体介绍一种具体的魔方还原算法——科先巴的二阶段算法，有一部分相关内容在前篇讲述，主要是方向定义那一块儿，没有看的建议先看一下：
CoMoGAN是一个依赖于函数流形上目标数据的无监督重组的连续GAN。为此，我们引入了一种新的函数实例归一化层和残差机制，它们将图像内容从目标流形上的位置中分离出来。我们依靠原始的物理模型来指导训练，同时允许私有的模型/翻译功能。CoMoGAN可以与任何GAN主干一起使用，并允许新类型的图像翻译，例如循环图像翻译（如延时生成）或分离线性翻译。在所有数据集上，它都优于文献。
HLA Dictionary , 中文名叫做HLA 字典，记录了HLA-A, -B, -C, -DRB1/3/4/5 和 -DQB1 等HLA基因的不同Allel 对应的血清学分析鉴定的抗原。
1. RRC 无线资源控制（Radio Resource Control，RRC），又称为无线资源管理（RRM）或者无线资源分配（RRA），是指通过一定的策略和手段进行无线资源管理、控制和调度，在满足服务质量的要求下，尽可能地充分利用有限的无线网络资源，确保到达规划的覆盖区域，尽可能地提高业务容量和资源利用率
scHLAcount允许我们使用个性化的参考基因组计算HLA I类基因HLA-A、B和C的单细胞转录组序列数据中的分子数；和HLA II类基因DPA1, DPB1, DRA1, DRB1, DQA1, DQB1。可以使用由替代方法确定的提供的HLA类型，也可以使用此工具分析HLA类型，然后根据这些调用进行量化。
前面我们在什么，你想要的单细胞亚群比例太少了？这个教程里面提到了如果Cancer-associated fibroblasts (CAFs) 细胞比例太少了但是它又是我们的研究目标，就可以实验手段重新富集它，再做一次单细胞数据。 具体来龙去脉大家可以自行阅读发表于2020的文章，标题 是：《Single-cell transcriptomic architecture and intercellular crosstalk of human intrahepatic cholangiocarcinoma》，
但是进行到第四层次分群问题就出来了，这个时候我们没办法区分单细胞不同亚群和状态了，以T细胞为例，第一层次分群，T细胞属于免疫细胞大类，然后对免疫细胞进行第三层次，T细胞这个时候属于淋巴细胞，然后它可以很明确跟B细胞区分开来。
抗原表位指的是抗原分子中决定抗原特异性的特殊化学基因，抗原通过抗原表位与对应的抗原受体想结合，从而引起免疫应答反应。一个抗原分子可以含有多个抗原表位，抗原表位的性质，数目和空间结构决定了抗原的特异性。
曾老师的单细胞视频看好几遍了，但是关于单细胞的代码一句也没写过。。。主要原因是一直没有这方面的需求。。
在我们的科研中，常常遇到需要用散点图、火山图或者曼哈顿图进行数据可视化，就会碰到一个问题，在众多的点中，哪些才是我们想要找到的呢？今天小编给大家介绍的这个R包easylabel，可以轻松标记散点图以及快速绘制火山图和 MA 图以进行基因表达分析。使用交互式shiny和绘图界面，我们可以将鼠标悬停在点上以查看特定点的位置，然后单击点以轻松标记它们。 还提供了一种直接导出为 PDF 以供发表的简单方法。
Seurat - Guided Clustering Tutorial （https://satijalab.org/seurat/v3.0/pbmc3k_tutorial.html）
Document document=new SAXReader.reader(“xml文路径/文件名xxx.xml”);//得到Document对象
现在，用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的，每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠，卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是，要充分利用远距离依赖关系较困难并且需要较多的计算量。由此，本文提出了一种新颖的non-local模块：金字塔non-local模块，以建立每个像素与所有剩余像素之间的连接。所提出的模块能够有效利用不同尺度的低层特征之间的成对依赖性。具体而言，首先通过学习由具有全分辨率的查询特征图和具有缩减分辨率的参考特征图所构成的金字塔结构来捕获多尺度相关性，然后利用多尺度参考特征的相关性来增强像素级特征表示。整个计算过程在同时考虑了内存消耗和计算成本。基于所提出的模块，本文还设计了一个金字塔non-local增强网络用于图像恢复任务中边缘保留的图像平滑处理，在比较三种经典的图像平滑算法中达到了最先进的性能。另外，可以将金字塔non-local模块直接合并到卷积神经网络中，以进行其他图像恢复任务，并可以将其集成到用于图像去噪和单图像超分辨率的现有方法中，以实现性能的持续改善。
Redis是内存数据库,如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘,那么一旦宕机,或者redis进程挂掉,服务器中的数据库状态也会消失,所以Redis提供了持久化功能!
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览
今天跟大家分享的是2020年6月发表在Scand. J. Immunol. （IF：2.717）杂志上的一篇文章“Bioinformatics analysis of gene expression profiles of Inclusion body myositis”.在文章中作者利用GEO数据集，鉴定包涵体肌炎的DEGs，然后功能注释以及PPI网络构建，筛选到潜在的新靶标。
前面提到了：肿瘤样品的单细胞需要提取上皮细胞继续细分，就是感兴趣的fibroblasts等细胞亚群占比非常少，所以研究者们做了第二次单细胞转录组数据，见：什么，你想要的单细胞亚群比例太少了？，其实这样的策略屡见不鲜。在小鼠模型里面也有：4T1这个TNBC小鼠肿瘤模型的CAFs异质性，其实大家并不能很好的确定自己研究的对象就是成纤维细胞。比如这个 肿瘤相关成纤维细胞异质性 就是分成了6群：
上皮性卵巢癌 (EOC, Epithelial ovarian cancers) 对化疗敏感，但最终会复发并产生耐药性。但复发起源由于肿瘤异质性而难以研究。本文对来自原发性、未治疗的腹膜转移和复发肿瘤的13369个细胞进行了Drop-seq单细胞转录组测序。利用拟时序分析绘制了转移性肿瘤细胞的发育轨迹，之后追溯到最早的再植细胞，再到原发肿瘤。在原发性肿瘤中发现了7个不同的亚群，其中CYR61+ “stress”亚群被确定为复发启动因子。CYR61+ 复发起始细胞作为预防EOC复发的潜在治疗靶点。
我们提出了一种用于任务无关图像翻译的ForkGAN，它可以在恶劣的天气条件下增强多个视觉任务。评估了图像定位/检索、语义图像分割和目标检测三项任务。关键的挑战是在没有任何明确监督或任务意识的情况下实现高质量的图像翻译。我们的创新是一种具有一个编码器和两个解码器的叉形生成器，可以解开域特定信息和域不变信息的纠缠。我们强制天气条件之间的循环转换通过公共编码空间，并确保编码特征不显示有关域的信息。实验结果表明，我们的算法产生了最先进的图像合成结果，并提高了三视觉任务在恶劣天气下的性能。
我们在进行单细胞亚群命名时，是通过Marker基因来确定细胞的身份。然而在注释过程中，Marker基因的可视化是必不可少的，以前我们做了一个投票：可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，是基于R编程语言的Seurat包的5个基础函数相信大家都是已经烂熟于心了：
harmony应用主成分分析，将转录组表达谱嵌入到低维空间中，然后应用迭代过程去除数据集特有的影响
通过检查克隆空间，我们可以有效地观察特定比例下克隆所占的相对空间。另一种思考方法是把整个免疫受体测序看作一个量杯(总量)。在这个杯子里，我们将填充不同粘度的液体-或不同数量的克隆比例。克隆空间内稳态是问以不同比例(或者是不同粘度的液体，类推)填充的克隆杯子的百分比是多少。比例切点在函数中cloneType变量下设置，可以进行调整，以下为基准:
由于Si是间接带隙材料，发光效率低，因此硅光芯片的光源问题(硅光芯片的光源)成为了一个难点。这其中，III-V材料与Si的混合集成是一个重要的技术路线。III-V材料是直接带隙材料，利用它来产生激光，就可以解决硅光芯片的光源难题。
心力衰竭(HF)是一种慢性进行性综合症，死亡率很高。HF是一种严重的心功能障碍，其特征是射血功能或心室充盈功能受损，或两者兼而有之。心衰给卫生保健系统带来了相当大的负担，而且发病率的上升与多种因素有关：年龄、肥胖、高血压、糖尿病、缺血性心脏病、合并症、遗传、环境等，使其难以预测。
NGS系列文章包括Linux基础 (PATH和path，傻傻分不清)、R基础 (ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色))、Python基础 (Python学习极简教程)、NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）、图形解读 (可视化之为什么要使用箱线图？)、GSEA （一文掌握GSEA，超详细教程）、WGCNA （WGCNA分析，简单全面的最新教程）等内容。
如果是经典的生物学名字那么不同的单细胞转录组研究很难会出现冲突，因为差不多是形成了共识。但是这个共识在第三层次的分群就会出现冲突，比如T细胞可以按照功能进行划分，naive, memory ，effector，cytotoxic，Exhaustion：
此教程演示了如何存储和与Seurat 中的降维信息进行交互。为了演示，我们将使用SeuratData[1]包提供的 2，700 个 PBMC 对象。
初始无线接入：当UE开机后，它的首要任务就是要找到无线网络并与无线网络建立连接，需要如下步骤；
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”：
自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
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详见kegg数据库的官网 ：https://www.genome.jp/kegg/pathway.html
参考我前面介绍过 CNS图表复现08—肿瘤单细胞数据第一次分群通用规则，这3大单细胞亚群构成了肿瘤免疫微环境的复杂。绝大部分文章都是抓住免疫细胞亚群进行细分，包括淋巴系（T,B,NK细胞）和髓系（单核，树突，巨噬，粒细胞）的两大类作为第二次细分亚群。但是也有不少文章是抓住stromal 里面的 fibro 和endo进行细分，并且编造生物学故事的。
kubernetes常用deploy模板，并验证 ======================== [图片] 编写deploy配置文件 ============ root@hello:~# cat deploy.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: hostname-test-cby labels: name: hostname-test-cby spec: # 副本数 replica
在 Ruby Programming | 连载 01 - Intro and Setup 中展示了通过 rvm 安装 Ruby 的过程，安装 Ruby 不仅会安装 ruby 解释器，还安装了 Ruby 语言支持的库和文件，在使用 ruby 解释器执行代码时都能够成功找到所需要的文件或者目录。
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