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单细胞转录组|单细胞数据分析中细胞类型的智能识别与注释

自动注释 不同于手工注释的标注方法,自动注释通过算法和已有标注的基因表达谱进行推断,能够快速、系统的识别出数据中的细胞群体。...FindTransferAnchors 负责识别两个数据集之间的锚点,TransferData 则负责通过这些锚点将参考数据中的信息传递到目标数据集。...Seurat 中的 Differential Expression:使用 Seurat 自带的功能来识别每个簇的标记基因。...2.从 Seurat 对象中识别标记基因 可以使用 Seurat 来对不同群体进行差异表达分析,并找到每个群体的标记基因。...例如,如果某些簇的标记基因对应的是小鼠的特定免疫细胞类型或其他细胞类型,可以将这些群体命名为“T细胞”,“B细胞”,“巨噬细胞”等。

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    AUCell:在单细胞转录组中识别细胞对“基因集”的响应

    使用AUCell识别单细胞rna数据中具有活性“基因集”(i.e. gene signatures)的细胞。...AUCell使用“曲线下面积”(Area Under the Curve,AUC)来计算输入基因集的一个关键子集是否在每个细胞的表达基因中富集。...AUC分数在所有细胞的分布允许探索signatures的相对表达。 AUCell允许在单细胞rna数据中识别具有活性基因集(如gene signatures、基因模块)的细胞。...在单细胞数据的下游分析中往往聚焦于某个有意思的基因集(gene set),已经发展出许多的富集方法。...往期回顾 Network在单细胞转录组数据分析中的应用 CNS图表复现06—根据CellMarker网站进行人工校验免疫细胞亚群 ---- ---- ----

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    脚本更新---NMF识别单细胞数据中的基因模块

    细胞亚群的识别:通过对单细胞数据进行NMF分解,可以识别细胞的潜在亚群,并将基因表达模式与这些亚群关联起来。...基因模块的发现:NMF可以用于识别在单细胞数据中表达模式相似的基因,这些基因可能在生物学上有共同的功能或调控机制。...这种方式不仅能够降维,还能帮助我们识别哪些基因在特定细胞类型或状态下表现突出。...细胞亚群的识别NMF可以用于识别细胞群体。在单细胞数据中,细胞通常具有不同的状态或类型,而这些类型或状态的差异可以通过NMF分解的H矩阵(细胞模式)来揭示。...基因模块的发现NMF也可以用来发现基因模块,即在不同细胞群体或条件下共同表达的基因集合。通过查看W矩阵的行,可以识别在多个细胞群体中共同表达的基因。

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    CBC2019——全血细胞自动识别计数 (CBC)

    今天将分享全血细胞自动识别计数 (CBC)完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、CBC2019介绍 全血细胞 (CBC) 计数是医疗专业人员经常要求评估健康状况的重要测试。血液主要是三种细胞:红细胞(RBC)、白细胞(WBC)和血小板。...红细胞是最常见的血细胞类型,占血细胞的 40-45% 。血小板在血液中也大量存在。白细胞,仅占血细胞总数的 1%。红细胞将氧气输送到身体组织,组织接收的氧气量受到红细胞数量的影响。...白细胞可以抵抗感染,血小板可以帮助凝血。由于这些血细胞数量巨大,使用血细胞计数板的传统手动血细胞计数系统非常耗时且容易出错,并且大多数情况下的准确性在很大程度上取决于临床实验室分析人员的技能。...因此,从涂片图像中计数不同血细胞的自动化过程将极大地促进整个计数过程。 二、CBC2019任务 红细胞(RBC)、白细胞(WBC)和血小板检测识别计数。

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    java表格识别PaddleOcr总结

    简单总结下前面写了些借助opencv实现表格的一些方法,但是内容识别我是用的paddleocr(我只是切割后识别,但是paddleocr其实识别结果是自带坐标的也就是说直接有表格识别的能力,但是这东西吧不能通用有些遇到问题还是需要个性化处理下...如果是c++、python的话就可以直接开搞了,但是其他语言例如用java需要动态库,本篇简单说下dll代码吧(提前说下因为我碰到C++懵逼了,第一次我想到的是结果json序列化但是那个包引入有点麻烦我放弃了...,然后我想的是直接返回识别结果JNA传递又没搞定,最后不想折腾了直接拼接字符串)。...java里面声明也很简单,但是注意属性应该用public不然参数指定顺序会报错的。...网上应该是作者出了个onnx的版本,这个导出的模型没有默认长和宽这个需要注意下,另外模型转onnx后运算处理逻辑还是太复杂了(主要一些数学函数处理)java没有这方面的类库不好处理也试着用AI翻译下但还是放弃了

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    PENCIL:拒绝学习策略准确识别表型相关单细胞亚群

    Supervised learning of high-confidence phenotypic subpopulations from single-cell data》 的研究论文,开发出一种新的能够同时识别与表型相关的细胞亚群以及相关基因特征的监督学习模型...; k、模拟的单细胞RNA测序数据的UMAP可视化,细胞按条件着色。...通过虚线椭圆指示每个条件中富集的区域; l、例如Milo的差异丰度分析和PENCIL的分类模式只能从k中的数据中识别出静态的与表型相关的细胞亚群; m、连续表型回归的PENCIL分析拒绝了不相关的细胞,...PENCIL采用拒绝策略的监督学习框架,用于从单细胞数据中识别与分类或连续表型相关的亚群。...本质上,都是用于识别与分类或连续表型相关的亚群。另外,借助GPU运行,PENCIL可在1小时内分析百万个细胞。 二.

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    GATK4最佳实践-体细胞突变的检测与识别

    分析体细胞突变时,通常采用tumor_vs_nomal 的实验设计。...在检测时,由于同时会检测出生殖细胞突变和体细胞突变,需要做的就是去除生殖细胞突变位点,那么剩下的就是体细胞突变位点了,GATK4 采用Mutect2 检测体细胞突变,分析流程如下: ? 1....vcfs normal2_for_pon_vcf.gz \ -vcfs normal3_for_pon_vcf.gz \ -O pon.vcf.gz 2. normal_vs_turmor 得到体细胞突变...pon.vcf.gz \ -O somatic.vcf.gz mutect2检测时,是成对检测的,需要一个normal bam 和 turmor bam, germline-resource指定一个生殖细胞突变的...af-of-alleles-not-in-resource指定germline-resource 变异位点的频率,低于该频率的位点认为是一个不可靠的生殖细胞突变位点。

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    Java + opencv 实现人脸识别,图片人脸识别、视频人脸识别、摄像头实时人脸识别

    重要: 把安装路径D:\Sofeware\opencv\build\bin下面的两个文件复制到 D:\Sofeware\opencv\build\java\x64 (为了支持读取视频流) 集成到IDEA...中 打开project structure –> modules –>dependencies 引入D:\Sofeware\opencv\build\java 下的opencv-411.jar包,然后编辑这个包加入...; /** * * @Title: Opencv 图片人脸识别、实时摄像头人脸识别、视频文件人脸识别 * @Description: OpenCV-4.1.1 测试文件 * @date: 2019年8...: no opencv_java411 in java.library.path(需要加一个运行参数) 编辑启动类:Edit Configuration VM options:-Djava.library.path...=D:\Sofeware\opencv\build\java\x64; 1- 测试摄像头实时识别人脸: 2- 测试本地视频识别人脸 3- 测试本地图片人脸识别 4- 测试本地2张图片人脸的相似度

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    java 图片识别 tess4j_JAVA使用Tess4J进行ocr识别

    Tess4J是对Tesseract OCR API.的Java JNA 封装。使java能够通过调用Tess4J的API来使用Tesseract OCR。...2、识别图片流 3、识别图片的某块区域 4、将识别结果保存为 TEXT/ HOCR/ PDF/ UNLV/ BOX 5、通过设置取词的等级,提取识别出来的文字 6、获得每一个识别区域的具体坐标范围 7...调整图片分辨率 10、从粘贴板获得图像 11、克隆一个图像(目的:创建一份一模一样的图片,与原图在操作修改上,不相 互影响) 12、图片转换为二进制、黑白图像、灰度图像 13、反转图片颜色 demo.java...result); } /** * Test of getSegmentedRegions method, of class Tesseract. * 得到每一个划分区域的具体坐标 * @throws java.lang.Exception...; logger.info(result); } /** * Test of createDocuments method, of class Tesseract. * 存储结果 * @throws java.lang.Exception

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