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    Science:颠覆认知,大脑计算力是传统100倍,树突峰值发现催生类脑计算机

    神经元胞体产生称为“(峰值)spike”的短暂电脉冲,以彼此联接和通信。科学家一般认为神经元胞体的spike激活树突,然后树突被动地发送电流到其他神经元的胞体,但这从未被直接测试过。 他们的研究表明,树突在自由活动的动物中具有电活性,其产生的spike 是胞体产生的近10倍。这一发现对长期以来的观点提出了挑战,即神经元胞体的spike是感知、学习和记忆形成的主要方式。 树突执行的是模拟和数字的混合计算 研究人员还发现,树突除了spike之外还产生了大的电压波动; spike是二进制的,非0即1,非有即无。 神经元胞体或者产生spike,或者完全没有spike,这一点很像数字计算机。除了产生类似的spike,树突还产生大的、缓慢变化的电压,其值甚至大于spike,这表明树突执行的是模拟计算。 它们或者产生spike或者不产生spike。这一研究结果则显示,树突不像数字器件那样表现得很纯粹。树突确实产生了数字信号,有或者完全没有spike,但它们也显示了大的模拟波动,不是非有即无。

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    笨办法学 Python · 续 练习 28:`sh`

    这被称为“spike”,旨在解决你可能遇到的问题或学习你需要知道的事情。 使用 TODO 列表来计划你可能需要实现什么。 将此计划变成 TDD 测试。 运行测试来确保它失败。 编写测试代码,使用你从 spike 学到的东西。 审计并测试你的代码来确认质量。 当 TDD 狂热者遇到从没学过的问题时,这个过程是我看到它们实际使用的东西。 如果有人告诉你这不是 TDD,只是不要告诉他们你实现做了 spike 。他们永远不会知道。 挑战练习 在本练习中,你将实现 Unix sh工具的 shell 部分。 为了起步,你可以做你的 spike,来学习readline或subprocess或两者,任何你认为是必要的或不熟悉的东西。一旦你完成了 spike,那么你开始编写测试和实现系统。

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    OSCA单细胞数据分析笔记-5 Quality control

    低质量的细胞文库一般有3个特征: (1)总counts数很少,即列总和较低; (2)非零基因很少,即相当部分基因的count为0; (3)spike-in或者线粒体基因表达相对较高。 (3)spike-in/线粒体表达相对比例 比例越高,越有可能是低质量细胞。 对于spike-in外参转录本,由于初始每个细胞加的量都是一样的。 如果某些细胞的spike-in表达相比其它细胞异常增大,可能就意味着细胞的内源基因表达相对偏低。 例如针对上述数据,把文库大小阈值设为100000(这是smart-seq,与10X不可比);表达基因数设为5000,;spike-in以及线粒体基因比例均设为10%(仅作为举例,不可作为标准参考~)。 DataFrame(LibSize=sum(qc.lib), NExprs=sum(qc.nexprs), SpikeProp=sum(qc.spike), MitoProp=sum

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    常说的表达矩阵,那得到之后呢?

    过滤后的操作 上次得到的dat表达矩阵过滤掉低表达基因后,剩下12198个基因 看看其中的spike-in情况 > grep('ERCC',rownames(dat)) [1] 12139 12140 https://www.thermofisher.com/order/catalog/product/4456740首先要知道spike-in是已知浓度的外源RNA分子。 在单细胞裂解液中加入spike-in后,再进行反转录。最广泛使用的spike-in是由External RNA Control Consortium (ERCC)提供的。 评价准确性Accuracy:定量结果和已知的spike-in相关性如何 评价敏感性Sensitivity:最少需要多少数量的RNA分析才能检测到spike-in的存在 ? 存在的问题: 其实是否要加spike-in目前还是存在争议的:Spike-ins的使用浓度通常很高,因此会占据很大比例的测序reads;ERCC的捕获效率要低于内源mRNA(Svensson et al

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    单细胞转录组测序数据质控

    使用已知浓度的RNA分子(Spike-ins)也是减少技术噪音的主要手段,标准的Spike-ins是ERCC指定的一段细菌序列。 但存在一定的问题,如:ERCC的捕获效率要低于内源mRNA,ERCC具有高的技术误差;某些情况下ERCC会比内源mRNA的表达量更高;Spike-ins的定量会受生物学因素的影响。 其实是否要加Spike-ins目前还是存在争议的,且不能够用于Drop-seq。 比对率(单一比对的百分比); 3.比对到外显子区域的reads比率; 4.3’端的偏好性; 5.比对到mRNA区域的reads数; 6.UMIs/reads的数值; 7.检测到的基因数目; 8.Spike-ins 1.观察总体的表达情况 以下图为例,结果分布比较平稳表示细胞中全转录组的覆盖度比较好,前15个基因存在一些Spike-ins,因此如果下一步重复实验可以将Spike-ins的比重降低,个别基因的高表达可能是标准化的问题

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    你真的看懂了登上Nature 封面的清华“天机”芯片?

    这组微分方程的解就是spiking的过程,如下图是电压随时间的变化,当电压积累达到一定阈值,这个爆发的尖峰就是spike,通过spike ,神经元可以向其它神经元发射信号。 我们用一个数字Y来表达时间窗的spike个数(频率),而丢弃了所有其它信息,比如波形,相位,不同神经元之间spikespike之间的同步等。这意味着什么? 普林斯顿的大牛Williams Bialek 的一系列作品都指出,神经元spike间的同步(相关性)包含和神经编码相关的关键性信息,也就是说除了平均值外,spike所包含的不同神经元之间的发放同步(或相关性 , 那么一个(视网膜网络)里的神经元的同步放电频率远高于用高斯独立假设得到的频率, 也就是说spike之间的同步不可忽略, 构成一种潜在编码 这两篇论文的共同特点是说,神经元spike发放之间的spike 假如神经元spike间的同步可以编码信息,那么我们就可能用更少的spike编码更多的信息,而这无疑对用最少的神经元放电得到更多的信息(稀疏性)大有帮助。

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