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Harmony OS 2.0 与 Android 的困惑

(2)开放开发者平台及开源OS,引导主流App迁移,打造Harmony生态;(3)兼容Android apk;平滑且几乎无差异的视觉交互;... (1)Harmony OS 的内核是 Linux + 微内核 + 鸿蒙内核(开发中),Android 是基于Linux内核的。 (2)Harmony是面向全场景,分布式的OS。 (3)Harmony OS 可以按需裁剪(到十几M),运行在手机,电视,手表及其他loT设备。 (4)视觉方面,Android 开发使用Java + xml,Harmony开发不仅支持Java + xml,也支持js + css。 在这里要阐明AOSP,Google Mobile Service(GMS),Harmony OS 2.0 之间的关系。

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单细胞分析十八般武艺1:harmony

往期专题 单细胞初级8讲和高级分析8讲 Harmony原理 Harmony需要输入低维空间的坐标值(embedding),一般使用PCA的降维结果。 Harmony性能评估 作者使用harmony整合细胞系样本,HCA计划的免疫细胞大数据集,不同试剂的10X PBMC数据,不同技术平台的胰岛细胞数据,时间序列的小鼠发育样本数据,以及单细胞数据与空间转录组数据 10X数据实测 安装harmony #此包安装简单,没有特殊的依赖包 library(devtools) install_github("immunogenomics/harmony") 测试数据准备 Harmony整合样本 ##==harmony整合多样本==## library(harmony) scRNAlist <- readRDS("scRNAlist.rds") ##PCA降维 scRNA_harmony Seurat在整合的步骤可以支持并行计算,harmony没发现调整运行线程数的参数,应该不支持并行计算,不过seurat开启了并行计算模式速度也是不及harmony的。

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    harmony”整合不同平台的单细胞数据之旅

    (A)Harmony概率性地将细胞分配给cluster,从而使每个cluster内数据集的多样性最大化。 (B)Harmony计算每个cluster的所有数据集的全局中心,以及特定数据集的中心。 (C)在每个cluster中,Harmony基于中心为每个数据集计算校正因子。 (D)最后,Harmony使用基于C的特定于细胞的因子校正每个细胞。 Run Harmony 运行Harmony的最简单方法是传递Seurat对象并指定要集成的变量。RunHarmony返回Seurat对象,并使用更正后的Harmony坐标。 1/10 Harmony 2/10 Harmony 3/10 Harmony 4/10 Harmony 5/10 Harmony 6/10 Harmony 7/10 Harmony 8/10 Harmony 要使用校正后的Harmony embeddings而不是PC(还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧, 附Python/R代码),请设置reduction ='harmony'。

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    Harmony包:整合不同细胞类型的单细胞数据

    R包安装 install.packages("harmony") #如果需要更新 library(devtools) install_github("immunogenomics/harmony") library (harmony) R包使用 01 单细胞数据 单细胞的公开数据集大多来自于10X website,这里我们以Hormony包自带数据集为例。 Harmony将扩展这些计数,运行PCA,最后执行数据整合。 分析需要有两步修改,首先使用RunHarmony()函数运行Harmony,然后在下游分析中,使用Harmony嵌入而不是先前的PCA嵌入。 06 整合两个或多个协变量 最后,Harmony包可以整合多个协变量。为此,应该指定要积分的向量协变量。

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    罗技智能家居管理系统(Logitech Harmony Hub)漏洞分析

    Logitech Harmony Hub是一款集成了软硬件的智能家居管理连接系统,攻击者可以通过漏洞控制Logitech Harmony Hub,对本地网络内的智能家居系统形成攻击威胁。 涉及漏洞 不当的证书验证方式 不安全的更新过程 开发者遗留在固件镜像中的调试信息 空密码的root用户 影响产品 Harmony Elite, Harmony Pro, Harmony Home Hub , Harmony Ultimate Hub, Harmony Hub, Harmony Home Control, Harmony Smart Control, Harmony Companion, Harmony Smart Keyboard, Harmony Ultimate and Ultimate Home。 一旦初始的蓝牙配对成功,Harmony APP应用就会搜索网络内的Harmony Hub设备,并通过基于API的http方式与设备通信。 ?

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    使用harmony等算法去除单细胞样品差异得谨慎

    昨天我们分享了:《 细胞亚群细分的时候仍然是要选择harmony等算法去除样品差异 》,有粉丝留言提到这个使用harmony等算法去除样品差异,不应该是最开始就弄吗。 全部的样品的单细胞转录组数据整合后,如果不使用harmony等算法去除样品差异,默认的降维聚类分群,如下所示: ? 我们根据左边的标记基因以及生物学背景知识,可以进行如下所示的命名: ? 可以看到,效果还不错,很有意思, 给大家的感觉是 harmony等算法去除样品差异并不是必须的。但是如果我们具体到每个样品,有如下所示的现象: ? 有意思的事情就来了 如果我们在样品层面就开始使用harmony等算法去除样品差异,又会导致另外一个可怕的事情发生,如下所示: ? 就是本来是应该是具备病人特异性的上皮细胞,这个时候被抹除了样品差异。 这不是最可怕的,真正的问题是,这个上皮细胞被打散到了其它免疫细胞里面,因为这个harmony算法!

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    细分亚群后需要使用harmony去除样品差异

    强烈建议这个时候使用harmony进行整合 代码如下所示; library(harmony) seuratObj <- RunHarmony(sce, "orig.ident") names(seuratObj @reductions) seuratObj <- RunUMAP(seuratObj, dims = 1:15, reduction = "<em>harmony</em> compare,filename="before_and_after_inter.pdf") sce=seuratObj sce <- FindNeighbors(sce, reduction = "<em>harmony</em>

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    鸿蒙系统(Harmony OS)开发工具DevEco Studio初体验

    愿有朝一日用上国产的IDE、编译器、数据库系统、OS、光刻机、芯片等等,以形成闭环。

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    细胞亚群细分的时候仍然是要选择harmony等算法去除样品差异

    但是如果你harmony处理一下,然后再降维聚类分群,代码如下所示: load(file = 'main_sce_recluster.Rdata') sce.all.filt=sce library (harmony) sce.all.int <- RunHarmony(sce.all.filt, c( "orig.ident" )) names (sce.all.int@reductions) harmony_embeddings <- Embeddings(sce.all.int, 'harmony') harmony_embeddings[ 1:5, 1:5] sce.all.int=RunTSNE(sce.all.int,reduction = "harmony", dims = 1:30) sce.all.int=RunUMAP(sce.all.int ,reduction = "harmony",dims = 1:10) sce=sce.all.int sce <- FindNeighbors(sce, reduction = "<em>harmony</em>"

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    安装体验鸿蒙Harmony OS开发工具HUAWEI DevEco Studio 2.1和汉化

    官网链接 https://www.harmonyos.com/cn/home 华为鸿蒙Harmony OS,提供在不同设备之间可分可合可流转的原子化服务能力,可轻松调用设备组合中不同硬件的能力,

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    webpack2生成代码分析

    export f1 */ /* unused harmony export f2 */ // 此处注释表示,这两个harmony export模块没有被使用,后续如果使用 export f3 */ /* unused harmony export default */ /* harmony export (binding) */ __webpack_require export f1 */ /* unused harmony export f2 */ /* unused harmony export default */ export f3 */ /* unused harmony export default */ /* unused harmony export C1 */ /* unused harmony export C2 */ /* unused harmony export C4 */ function _classCallCheck

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    ECMASCript 2019可能会有哪些特性?

    " (in progress)) --harmony-class-fields (enable "harmony fields in class literals" (in progress)) --harmony-static-fields (enable "harmony static fields in class literals" (in progress)) --harmony-await-optimization (enable "harmony await taking 1 tick" (in progress)) --harmony-locale (enable "Intl.Locale" (in progress )) --harmony-intl-list-format (enable "Intl.ListFormat" (in progress)) --harmony-intl-relative-time-format 选项即可: node --harmony-class-fields --harmony-static-fields index.js 使用Babel 7.0 + 使用Babel,我们就可以使用最新的JavaScript

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    不同批次矫正方法的比较分析

    根据作者的结果,Harmony,LIGER和Seurat 3是批次整合的推荐方法。 由于运行时间明显缩短,因此建议将Harmony作为尝试的第一种方法,将其他方法作为可行的替代方法。 对于kBET,Harmony在批次混合中居首位,其次是LIGER和scGen(p <0.001)。 使用排名总和,Harmony和Seurat 3总体上是最佳方法,而LIGER位居第三。 ? 尽管在Harmony的t-SNE图中可以看到更好的分离,但LIGER和Harmony也将Delta和γ细胞聚集在一起。 Seurat 3,Harmony,ZINB-WaVE,scGen和MMD-ResNet生产的批次混合均匀程度相对较低。

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    单细胞去除批次效应软件比较

    方法介绍 (1)Harmony Harmony使用一种迭代聚类的方法,找到一个细胞特异性线性校正函数。首先,将不同批次中的数据整合,使用PCA降维后进入迭代过程。 (2)Harmony ? (3)Seurat3 ? (4)fastMNN ? (5)mnnCorrect ? (2)Harmony ? (3)Seurat3 ? (4)fastMNN ? (5)mnnCorrect ? SMC只在Harmony处理时从2号样本中被识别出,其余均只在1、3号样本中识别出。 结语 经过三个数据集的比较分析,效果最好的是Harmony,最差的是mnnCorrect,这可能与四种方法的原理有关。因此,我们最推荐使用Harmony的方法进行去除批次效应。

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    “OOXX机器人”来了?2045年人类可以跟机器人结婚?

    另有机器人Harmony专门为做羞羞的事而设计。这将是单身狗的福音吗?这样的未来世界,你相信吗?你期待吗? 比如,Harmony的身体有无数个感应点,这让她本来没有生命力的硅胶身体变得像人一样拥有了感知。 而最为不可思议的是,设计师们还想让Harmony拥有人一样的人格和个性,并为Harmony开发出了18种不同的人格类型,包括天真、善良、性感、友好、害羞等等。 Harmony能自己说话,也能与主人沟通。按照主人的需求,Harmony还能够变化性格。 除了性格以外,Harmony拥有着永久记忆,这意味着它可以和所有者建立情感联系并记住用户的喜好等信息。 ?

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    webpack模块化原理-ES module

    getter }); } }; // getDefaultExport function for compatibility with non-harmony "use strict"; Object.defineProperty(__webpack_exports__, "__esModule", { value: true }); /* harmony /])(); }), (function(module, __webpack_exports__, __webpack_require__) { "use strict"; /* harmony export (immutable) */ __webpack_exports__["a"] = bar; /* harmony export (immutable) */ _ import */ var __WEBPACK_IMPORTED_MODULE_0__m__ = __webpack_require__(1); /* harmony import

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    【Nature Methods】四篇好文简读-专题4

    articles/s41592-021-01060-3 四论文题目: Fast, sensitive and accurate integration of single-cell data with Harmony 我们提出了Harmony(https://github.com/immunogenomics/harmony)一种算法,将细胞投射到一个共享的嵌入,按细胞类型分组,而不是特定于数据集的条件。 Harmony同时解释了多种实验因素和生物因素。在六项分析中,我们证明了Harmony比以前发表的算法更好的性能,同时需要更少的计算资源。 Harmony技术使100000个细胞能够在个人电脑上进行整合。 我们将Harmony技术应用于具有较大实验差异的外周血单个核细胞、5项胰岛细胞研究、小鼠胚胎数据集以及scRNA-seq与空间转录组学数据的整合。

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