这篇文章是2022年7月4日发表在bioRxiv上的文章，主要讲的是利用单细胞多组学的技术解析一个药用植物的研究过程。
研究强调了ST在健康皮肤中同时绘制基因表达图谱和定义不同的、生物学相关的细胞“邻域”的能力。在这样做的过程中，发现了ST在捕获成熟脂肪细胞(成熟脂肪细胞和皮脂细胞)的基因表达方面的明显优势。分析还表明，免疫细胞在健康皮肤的滤泡周围和血管周围的niche中富集，而在炎症皮肤中，这种病灶定位明显改变。PsO病变在免疫细胞空间分布上有明显的变化，从健康皮肤中主要分布在毛囊周围，到银屑病皮肤的表面到真皮中部。因此，除了活动性PsO病变中免疫群体的组成变化外，它们的位置可能为了解它们的调节和功能提供了急需的见解。例如，分析发现稳态效应T细胞(TH/TC)和调节性T细胞(Tregs)与apc聚集在血管周围的滤泡周围区域。卵泡是共生微生物的家园，是病原体和过敏原进入的门户，并丰富表达免疫调节因子。小鼠研究表明，稳态免疫监视依赖于居住在卵泡中的共生体。了解健康和患病人体皮肤中特定的共生细菌种群以及它们如何影响淋巴细胞功能是积极研究的途径。 长期以来，皮肤免疫耐受的丧失被认为是导致PsO发生和延续的原因。因此，除了炎症细胞的涌入外，卵泡生态位周围的稳态免疫监视和耐受性机制的紊乱也可能是病变形成的关键诱因。与这一观点相一致的是，全球转录组学分析显示，与严重疾病相比，轻度PsO病变富含免疫调节特征。在临床上，已知头皮上的银屑病病变(人体毛囊最密集的皮肤)更难以治疗，并且更有可能累及全身。此外，在头皮和非头皮PsO中都观察到毛囊脱落、缩小和皮脂腺萎缩。卵泡上皮周围效应/调节性T细胞的战略性定位和比例导致(或防止)皮肤炎症的机制值得进一步研究。 将ST应用于活跃的银屑病病变和来自未受损伤的非病变皮肤的活检，能够在组织尺度上发现细胞组织和细胞间通讯的扭曲。通过这样做，说明了这个平台的价值，将公开可用的皮肤单细胞转录图谱放入其原生组织环境中。研究结果确定了两个表皮和一个真皮空间簇在病变皮肤横截面上显著富集(在某些情况下独特表达)。这些cluster表达了参与炎症(例如TH17激活)和表皮增殖和分化途径的基因，这些途径也在表皮修复过程中出现。长期以来，PsO被认为是一种伤口过度愈合的病理。在所有样本中都有pso富集cluster，因此可能代表疾病的“核心特征”，无论其严重程度或是否存在合并症。先前的工作报道了IL-17A在轻度疾病参与者样本中的表达与严重疾病相比的矛盾增加。尽管如此，IL-17阻断在临床上对轻度和严重疾病都有效，验证了既定的概念，即驱动整个疾病严重程度谱的机制沿着17型免疫轴聚集。 研究受到Visium ST技术目前可用分辨率的限制，该技术以50 μm的增量捕获基因表达。然而，我们整合了scRNA-seq数据集，以获得更高的细胞分辨率和空间背景。随着这项技术的发展，具有更高密度和更高分辨率的空间条形码珠的平台将提供更多关于健康和患病状态下细胞微环境的粒度。另一个关键的考虑因素是测序的深度和基因的辍学率。因此，我们的分析也可能没有捕获到罕见的细胞类型或非常低表达的基因。因此，我们避免了“缺乏证据”的争论，只关注基因的积极富集来得出结论。SpaceFold对组织结构做了两个假设:组织应该具有典型的结构，每个点的细胞类型分数表明这种细胞类型的物理坐标，因为它与起源点有关。因此，异质组织区域内斑点的坐标可能与物理细胞类型位置不对应，因此不能直接解释。然而，不同细胞类型分布区域之间的相对坐标仍然可以与使用组织细胞标志(例如，lc和黑素细胞区分基底表皮层和基底膜)进行比较来得出结论。最后，与病变样本相比，一些空间簇(0、1、2、3、8、15和16)在非病变皮肤中趋向于富集;然而，在这些cluster中观察到的样本间差异以及分析的低样本量使得这些差异在统计上不显著。
文献标题：Integrating microarray-based spatial transcriptomics and single-cell RNA-seq reveals tissue architecture in pancreatic ductal adenocarcinomas
今天我们来聊一个话题，那就是借助现有的单细胞数据辅助研究我们自有的空间转录组数据，尤其在没有匹配的单细胞数据的情况下。文章在Spatial transcriptomics stratifies psoriatic disease severity by emergent cellular ecosystems，2023.6.2发表于Science Immunology,IF 30.63，样本类型：健康的皮肤和银屑病。其中在研究的过程就是借助了其他人的单细胞数据辅助研究自己的空间转录组数据，思路值得借鉴。
作为一项新兴技术，空间组测序通常要么昂贵，要么耗时，而且不同的研究结果的格式也大不相同。另外，由于整合工具发展迅速，目前尚未有金标准。因此，用户一般需要尝试几种不同的工具来获得有生物学意义的结果。此外，由于不同的工具往往要求不同的输入格式，这个过程需要生物学家花费大量的时间和精力。
https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
ST最适合回答三种生物问题：首先可以阐明组织的细胞类型组成；第二类问题与细胞相互作用有关；最后可以帮助阐明组织成分之间的分子相互作用。
grep命令是最常用的Linux命令之一，用于对文件和文本执行重复搜索的工具，功能非常强大，也是我们必须学习掌握的Linux三剑客之一，本文就给大家介绍一下grep命令的使用。
struts2关于action拦截器使用方法 现记录如下 以便将来取用 struts2 与spring与hibernate整合 struts2中拦截action 业务要求： 后台输入 http://localhost:8080/mia/mia-admin/mia-login.jsp 为登入页面 验证用户名和密码 正确则进入后台试图 ，但退出时 ，复制后台某个页面地址， 在浏览器输入回车 ，则转入登入页面 http://localhost:8080/mia/mia-admin/addarti
比较水的题，数据量暴力可破，但是你以为这样就结束了吗？ 如果数据量大一点呢？不得不说，平时做题还是应该深入一点。 我是在写二维线段树找手感的时候做到这题的，顺势就写了，虽然烦了一点，但是加深了对二维线段树的理解。 不会四分树，只会树套树，洋洋洒洒3500B的代码 /**************************************************** file name: 1656.cpp author: huangjipeng creat time: 2014年09
我不是一个有条理的程序员，或者说，我不擅长组织整理代码。这也不是什么新鲜事，这种情况已经持续很长时间了......
Python中内置了一个名为uuid包来处理UUID的生成，使用起来非常方便，它提供了生成36位uuid的方法（32位加上4个’-'号作为间隔符，如果不需要间隔符可以手动去掉）。
MySQL用户多半都有Auto Increment情结，不过MongoDB缺省并没有实现，所以需要模拟一下，编程语言以PHP为例，代码大致如下所示：
今天为大家介绍的是来自威斯康星大学麦迪逊分校团队的一篇关于单细胞多模态的论文。单细胞多模态数据能够测量细胞的各种特征，从而深入了解细胞和分子机制。然而，多模态数据的生成仍然昂贵且具有挑战性，同时缺失模态也经常发生。最近，机器学习方法已经被开发用于数据补全，但通常需要完全匹配的多模态数据才能学习共同的潜在特征，可能缺乏模态特异性。为了解决这些问题，作者开发了一个机器学习模型，名为JAMIE。JAMIE接受单细胞多模态数据，这些数据可以在模态之间部分匹配样本。变分自编码器学习每个模态的潜在特征。然后，跨模态匹配样本的特征被聚合以识别联合的跨模态潜在特征，然后进行重构。为了进行跨模态补全，可以使用一个模态的潜在特征和另一个模态的解码器。为了提高解释性，作者使用Shapley值来确定跨模态补全和已知样本标签的输入特征的优先级。
闭包和原型 prototype 工厂函数 function user(name){ var newUser = {}; newUser.name = name; return newUser; } 复制代码 构造函数 //使用new的是 构造函数 function User(name,age,gender){ this.name = name ; this.age = age ; this.gender = gender ; } var whh = new
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在只用60行代码，就能从0构建GPT了！ 想当初，前特斯拉前AI总监的minGPT和nanoGPT也都还要300行代码。 这个60行代码的GPT也有名字，博主将它命名为PicoGPT。 不过和此前minGPT和nanoGPT的教程不同，今天要讲的这个博主的教程，更侧重于代码实现部分，模型的权重则用已经训练好的。 对此，博主解释称这篇教程的重点在于提供一个简单且易于破解的完整技术介绍。 这对还不理解GPT背后概念的盆友，算是非常友好了。 还有网友
Paper Today: 'Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning' This paper develops a model called COPYNET which performs well in an important mechanism called 'copy mechanism'. In human language communication, there are many situations th
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73650806
本文结构： 聊天机器人的架构简图 用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型 如何准备 chatbot 的训练数据 Chatbot 源码解读 1. 聊天机器人的架构简图 学习资源：
上一次提到了不错的学习聊天机器人的资源，不知道小伙伴们有没有去学习呢。 自己动手做聊天机器人教程 我最近每天都会学一点，拿出解读来和大家分享一下。 本文结构： 聊天机器人的架构简图 用 Ten
该文章介绍了如何利用基于Seq2Seq模型进行机器翻译，包括编码器、解码器和注意力机制等方面的实现。同时，文章还提供了训练、预测和评估的代码示例。
它要求你考虑观测的顺序，并且使用像长短期记忆（LSTM）递归神经网络这样有记忆性的，并且可以学习观测之间时间依赖性的模型。
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运行机器学习算法时，很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中，如果处理大型数据集（例如图片尺寸很大）或是网络很深且隐藏层很宽，也可能造成显存不足。
q-fin金融，共计5篇 cs.SD语音，共计10篇 eess.AS音频处理，共计10篇 1.q-fin金融: 【1】 Do Firearm Markets Comply with Firearm R
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
最近，AI在11名女性的乳腺X光检查中，成功地发现了被人类医生遗漏的乳腺癌早期迹象。
这是去年博主心血来潮实现的一个小模型，现在把它总结一下。由于楼主比较懒，网上许多方法都需要切割图片，但是楼主思索了一下感觉让模型有多个输出就可以了呀，没必要一定要切割的吧？切不好还需要损失信息啊！本文
AI 研习社按：本文作者 Slyne_D，原载于作者个人博客，雷锋网 AI 研习社已获授权。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 这是去年博主心血来潮实现的一个小模型，现在把它总结一下。由于楼主比较懒，
这里要读取的网络图片，来自上一篇文章：每日一学：如何用matplotlib展示图片:
MOHA Chat是一个客户端采用Ajax技术，服务端基于PHP与MySQL的点对点聊天系统。类似于GTalk。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 感兴趣的小伙伴不妨一试。 最近一段时间，由 OpenAI 开发的 AI 聊天机器人程序 ChatGPT 横扫各大 AI 社区，大家对它的热情只增不减，不断挖掘其潜力。 有些研究者坐不住了，开始琢磨怎样才能开发个等同于 ChatGPT 的开源软件。还没有行动的小伙伴这次参考示例来了，下面我们将要介绍的这个项目（PaLM + RLHF）就实现了这样的功能。 项目地址：https://github.com/lucidrains/PaLM-rlhf-pytorch 该项目是在 Pa
当然准备把这些基因跟ensembl数据库的ID对应的时候我发现少了3个，然后我搜索发现它们的symbol其实被修改了，可以说变化比较快啦，才几年时间，3 of 50的基因就变了。
近年来，随着微电子技术的进步与发展，传感器愈加智能化、微型化且价格低廉，相关产品在国防军工、机械装备、医疗电子以及环境治理等领域具有广泛的应用。传感器工作过程中能够产生大量的监测数据，工程师如何从数据中提取有用信息来辅助管理人员制定决策信息显得尤为关键。
项目地址：https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list
本文约24000字，建议阅读30分钟 本文我们将仅仅使用60行Numpy[6]，从0-1实现一个GPT。 本文原载于尹志老师博客：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/[1]。 本文还是来自Jay Mody[2]，那篇被Andrej Karpathy手动点赞[3]的GPT in 60 Lines of NumPy[4](已获原文作者授权)。 LLM大行其道，然而大多数GPT模型都像个黑盒子一般隐隐绰绰，甚至很多人都开始神秘化这个技术
介绍 2 个非常接地气的 Github 开源项目，都是基于 TensorFlow 框架开发的，通过练习这些项目，能很快提升使用 TF 的能力，同时加深理解常用的神经网络结构。
原文出处：https://www.danielecook.com/using-gnu-parallel-for-bioinformatics/
indigo/kinetic/melodic所支持的ROS机器人也非常多，数百种。如下只列出ROS1Noetic官方支持的。其他之前版本，通过源码改写都支持ROS1。
由于博主是主要使用 Python 的，这里就重点推荐几个 Python 相关的优质项目
【新智元导读】FAIR的开源序列到序列（sequence-to-sequence）引擎现在可以在PyTorch使用了。FAIR今天发布了fairseq-py，这是一个用PyTorch实现的卷积seq2seq模型。fairseq-py是语言翻译以及其他 seq2seq 的NLP任务的一个很好的模型，新的工具包比以前的更高效率：生成翻译的速度比以前的提高了80%，训练速度提高了50%。 今年5月10日，Facebook AI 研究实验室（FAIR）发布了一项使用创新性的、基于卷积神经网络的方法来进行语言翻译的最
生成基础关系的path：set_base_rel_pathlists，执行后生成的PATH在RelOptInfo数组中保存：
QTX潮玩展将于2023.7.28-7.30暑期黄金周末档举办！30000㎡市中心（福田）超大场馆聚集500+知名潮玩艺术家。潮玩界知名IP联名合作，1000+限定品重磅首发！
Dstream这个类实际上支持的只是Spark Streaming的基础操作算子，比如： map, filter 和window.PairDStreamFunctions 这个支持key-valued类型的流数据
今天小编为大家带来一篇NC的单细胞经典范例文章，作者使用单细胞测序揭示了肺腺癌进展的四个阶段中细胞和分子水平的变化。文章题目为Deciphering cell lineage specification of human lung adenocarcinoma with single-cell RNA sequencing，上周刚刚发表。
注意力机制的掩码允许我们发送不同长度的批次数据一次性的发送到transformer中。在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。
除了在网上找到的一些过度清理的数据集之外，缺失值无处不在。事实上，数据集越复杂、越大，出现缺失值的可能性就越大。缺失值是统计研究的一个令人着迷的领域，但在实践中它们往往很麻烦。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers和hugs Face)进行评估。此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。
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