条形码(barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。
python生成条形码有很多第三方库，我大致尝试了几个常用的库，简单谈一下感受。 先说结果，如果你是用python3.x，建议使用pyStrich。
文库拆分因使用的前期Protocol不同或构建的流程不同需要有对应的处理方式。我们认为最灵活可用的文库拆分工具是zUMIs (https://github.com/sdparekh/zUMIs/wiki/Usage)，可以用来拆分和比对大部分基于UMI的建库方式。对于Smartseq2或其他双端全长转录本方案，数据通常已经拆分好了。例如GEO或ArrayExpress之类的公共数据存储库会要求小规模或plate-based scRNASeq数据拆分好再上传，并且很多测序服务商提供的数据都是自动拆分好的。如果使用的分析流程依赖于拆分好的数据但测序服务商提供的数据没有拆分时就需要自己拆分。因为不同的建库方案引入的barcode序列的长度和位置不同，通常都需要自己写脚本解决。
根据使用的protocol和完整pipeline中的的特定pipeline，demultiplexing的方式不同。我们所知道的最灵活的demultiplexing pipeline是zUMI，它可用于demultiplexing和大多数基于UMI的protocol的比对。对于Smartseq2或其他pair-end全转录的protocol，数据通常已经被分解。诸如GEO或ArrayExpress之类的公共存储库需要在上传之前对基于小规模/基于plate的scRNASeq数据进行分解，并且许多测序设备将在将数据返回给您之前自动demultiplexing。如果您没有使用已发布的pipeline，并且数据未被测序工具demultiplexing，则您必须自己做。这通常需要编写自定义脚本，因为barcode可能具有不同的长度和在read中有不同位置，具体取决于所使用的protocol。
最终发现使用字体实现效果极好，而且使用字体在报表中展示时无需要使用图片，直接使用文字即可
SpaceRanger生成的bam文件(10x基因组学)通过GATK PathSeq病原体发现pipeline进行处理，以识别微生物读reads并进行分类学分类。
这是一个纯js的jQuery插件，项目地址：http://barcode-coder.com/en/barcode-jquery-plugin-201.html 使用示例: 1 <!doctype html> 2 <html> 3 <head> 4 <title>jQuery Barcode</title> 5 <script type="text/javascript" src="jquery-1.4.4.min.js"></script> 6
故事要从第一届单细胞培训班开始讲起，还记得在讲完第一场单细胞技术简介及应用之后，问大家有没有什么问题可以讨论。有位老师问：请问什么叫Barcode？
背景 前面介绍了纳米孔测序的原理与碱基识别，本次带大家认识纳米孔测序数据的格式，以及怎么质控与处理。
一般来说，TCGA差异分析或者其他分析时，使用的是包含所有肿瘤样本和正常样本。但是，一般情况下，多数类型的TCGA肿瘤类型是肿瘤远远多于正常样本数量。这是因为有的肿瘤样本配对的有癌旁正常样本，但是大多数是没有配对的正常样本的。因此，这里想要通过代码，十分简便的取出仅包含配对样本们的表达矩阵。 代码比较简单，其中值得注意的是，有时可能会出现，仅有正常样本却没有配对的肿瘤样本的情况，这个时候也要将多余的正常样本删除。
第一步：如下图所示，按第一个红框里所示的路径找到该文件，添加第二个红框和第三个红框里的代码；
最近遇到一个需求是将10X单细胞测序数据按照barcode分割，一般分割文件我们首先想到bamtools split,具体用法可以参考之前记录过的bamtools分割bam文件，但是由于bamtools同时打开并记录的文件数量有限制，所以用下面的分割方式会报memory error。
本文以Java代码示例介绍如何来扫描和识别条形码图片。这里使用免费条码工具 Free Spire.Barcode for Java，调用BarcodeScanner类中的scan(java.lang.String fileName, BarCodeType barcodeType)方法扫描识别指定类型条码中包含的数据。在编辑代码前，先参考如下步骤手动将jar包导入Java程序：
单细胞测序主要包括以下四个步骤。其中非常关键的一点就是如何进行单细胞的捕获/分选，这是决定单细胞检测成本和通量的关键步骤。
今天分享一个LeetCode题，题号是1054，标题是距离相等的条形码，题目标签是堆和排序。
本文用一个简单的 demo 讲解 App端 半屏连续扫码 的实现方式，包括（条形码、二维码等各种各样的码）。
本文来自光头哥哥的博客【Generating movie barcodes with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
编辑手记：懂业务，懂系统逻辑，你才能做一个更好的DBA。 在数据库巡检中发现一个MES生产信息数据库中一个存储过程中一条SQL单次逻辑读为2100，且执行很频繁，占数据库整体逻辑读70%。SQL本意是查询特定条码在C_LABEL_DESC_T条码基本信息表中有无维护，查询结果只为1或0。 SELECTCOUNT( * ) INTO count_ll3 FROM C_LABEL_DESC_T WHERE label_type ='CARTON' ANDLENGTH(START_BARCODE)
一、概述 可用barcode4j或zxing等第三方库，推荐zxing。 barcode4j资料链接：http://barcode4j.sourceforge.net/ zxing资料链接：https://github.com/zxing/zxing 二、barcode4j 关键代码： DataMatrixBean bean = new DataMatrixBean(); final int dpi = 800; String format = "image/png"; ByteArrayOutputStr
QR Code码，是由Denso公司于1994年9月研制的一种矩阵二维码符号，它具有一维条码及其它二维条码所具有的信息容量大、可靠性高、可表示汉字及图象多种文字信息、保密防伪性强等优点。
当前的单细胞测序主要采用 illumina 测序平台进行测序，一般为双末端测序，测序完成之后首先需要对 illumina 测序数据进行质控过滤，过滤条件与其他分析类似。需要注意的是，虽然单细胞测序也是双末端测序，但是 reads1 中通常为 barcode+umi 序列，reads2 为转录本序列。
生成code 128条形码工具类 maven依赖 net.sf.barcode4j barcode4j 2.1 gradle依赖 compile("net.sf.barcode4j:barcode4j:2.1") 工具代码： import org.apache.commons.lang.ObjectUtils; import org.krysalis.barcode4j.HumanReadablePlacement; import org.krysalis.barcode4j.imp
肿瘤突变负荷(tumor mutational burden,TMB)是指在一个特定的肿瘤组织当中相对的基因突变数量,即检测的肿瘤样本中,所评估基因的外显子编码区每兆碱基序列中发生突变的总数.计算公式: tmb(mut/mb)= 总突变数量(包括同义、非同义点突变、置换、插入及缺失突变) / 目标区域编码区大小。tmb是一个数值,具有高低之分,目前高低tmb的分界值没有统一的标准。
了解我的小伙伴可能都知道，小五经常给大家送书。最近一年，不算联合抽奖送书，单独我自购+出版社赞助已送出1000本书籍。
本文将联系原推文 单细胞实战(五) 理解cellranger count的结果 对我们上一部分获得的cellranger定量结果文件进行解读
接触和分析过TCGA数据的朋友肯定会经常处理TCGA barcode的前15位（有时12位），实际从上图可以看出TCGA的barcode设计总共有28位之多。
链接：https://pan.baidu.com/s/12mJTx7TkbK2HiWDgcT_jbQ 提取码：di1y
refdata-gex-GRCh38-2020-A/genes/genes.gtf
数据的下载和之前的教程一样【14-TCGA数据库下载整理】。只不过这里选择的是STAR-Counts了。加入购物车后下载下面的文件。
本文主要介绍OpenCV4.8中一维码检测与解码使用演示（步骤 + 源码）。
Python 生成条形码 由于公司web端需要显示条形码，所以才有了，Python生成条形码这样的需求。 # 依赖环境 yum install python-magic libjpeg-devel freetype-devel pip install Pillow pyBarcode #本例子生成的是png格式图片的base64内容 import barcode import base64 from barcode.writer import ImageWriter import StringIO
Cell Ranger是一个10X genomics公司的单细胞分析软件，将原始的fastq文件生成后续分析的feature-barcode表达矩阵。
关于barcode_scan这个扫码组件，针对iOS和Android环境，都要进行对应的环境配置。iOS的配置相对简单，Android的配置就比较繁琐了。
参考： https://davetang.org/muse/2018/06/06/10x-single-cell-bam-files/ https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/latest/output/bam
在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。在解析json中通常会用到以下几种主流的解析库：jackson、gson、fastjson。而对于从server端获取的数据量很小时候，我们可能会忽略解析所产生的性能问题。而我在开发的过程中就碰到因为解析json而产生严重的问题。
单细胞 RNA 测序（Single cell RNA sequencing，scRNA-seq）是一种在单细胞水平上利用 RNA 测序对特细胞群体进行基因表达谱定量的高通量实验技术。待测组织经过单细胞分离、RNA 提取、逆转录、文库构建和测序，便可利用数据分析获得多个细胞的基因表达谱。
一般得到10X Genomics的下机数据之后，我们需要使用Cellranger软件进行上游数据的处理，并且生成网页报告。
简介:维码现在已经随处可见了，现在的生活中各种二维码呈现在大家面前，方便大家手机或者手持枪等手持设备进行识别，同时用来标识当前商品或者物品的唯一性。 我们在工业等生产制造业用到的二维码更多，像部品、BOM组件等等。 所以我们无论是做BS开发或者客户端开发，有时用到生成二维码的时候还是比较多的。 以前用java或者.net等后端语言进行生成，前台其实也是可以生成二维码，今天我们看一下vue前台生成二维码。
Swift Enum With Labeled Associated Values
Mutation Annotation Format， 简称MAF, 是由TCGA制定的一种文件格式，用来存储突变注释信息。
条形码 (barcode)是将宽度不等的多个黑条和空白，按照一定的编码规则排列，用以表达一组信息的图形标识符。在商场中的商品上都有条形码，用扫码器或者扫码软件对其扫描就能获得该商品的相关信息。现在，小编为大家介绍如何在excel中制作条形码。步骤一：添加开发工具选项卡点击【文件】→【选项】→【自定义功能区】；勾选主选项卡中的【开发工具】。
使用cordova可以实现扫描二维码或者条形码的功能，但是环境配置比较复杂，需要额外安装插件。
不知不觉cellranger已经更新到6.0了。前面已经介绍了4、5，今天介绍下6.0
qt 5.11 与 qt 5.12 中Qquick的差异还是蛮大的，由开发环境：Pyqt5.11 + Qt5.12 部署到 Pyqt5.11 + Qt5.11时遇到以下问题：
输出文件非常的多，为了方便查看结果，提供了一个所有结果汇总的html页面，即web_summary.html。该网页的结果分成了summary和analysis两部分， summary部分包含如下结果
上期推文【scATAC-seq3:常用工具—SnapATAC简介】当中，我们主要对SnapATAC这一个工具的特点进行了简单的介绍。在本期推文当中，我们将继续上一次的话题，简单介绍scATAC-seq的上游分析流程，即最常用的Cellranger和用于SnapATAC分析的上游分析软件snaptools。
TCGAbiolinks -一个用于TCGA数据综合分析的R/BioConductor软件包，能够通过GDC Application Programming Interface (API)访问 National Cancer Institute (NCI) Genomic Data Commons (GDC) ，来搜索、下载和准备相关数据，以便在R中进行分析。
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