ShinyCell包是由杜克-新加坡国立大学医学院的John F. Ouyang团队开发的单细胞分析工具包，实现基于shiny网页交互式展示单细胞数据；于2021年3月发表于Bioinformatics杂志。如文章中介绍，ShinyCell相比同类工具具有多个优势，例如直观的side-by-side的降维可视化方式，hdf5格式保存表达矩阵从而读取快速，支持pdf/png保存图片，支持多种常见单细胞数据类型等。参考其教程文档，学习记录如下。
CXCL9:SPP1 macrophage polarity identifies a network of cellular programs that control human cancers.
文章标题：《The single-cell transcriptomic landscape of early human diabetic nephropathy 》
在LDO应用中，会有一个输入输出压差范围的概念，如AMS1117，压差Dropout Voltage的典型值为1.1V，即：输入至少比输出高1.1V的压降才能支持所需要的输出。
这个纯粹就是生物信息学领域的“马太效应”，大家都用monocle2做拟时序，所以后来者就简单的追随即可，而且绝大部分人其实并不关心算法细节，仅仅是为了做拟时序而做，那么就无所谓选择哪个软件了。我们也简单的展示了目前的可以做拟时序分析的软件的测评，详见：拟时序的多种算法大比拼（拟时序一本通03） 。但是，测评归测评，最终大家还是得使用monocle2做拟时序分析，所以不得不把重点放它的细节剖析上面，我们后面也会介绍一下其它软件和方法：
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导入PCA的降维数据后，会采用soft k-means clustering算法将细胞聚类。常用的聚类算法仅考虑细胞在低维空间的距离，但是soft clustering算法会考虑我们提供的校正因素。这就好比我们的高考加分制度，小明高考成绩本来达不到A大学的录取分数线，但是他有一项省级竞赛一等奖加10分就够线了。同样的道理，细胞c2距离cluster1有点远，本来不能算作cluster1的一份子；但是c2和cluster1的细胞来自不同的数据集，因为我们期望不同的数据集融合，所以破例让它加入cluster1了。聚类之后先计算每个cluster内各个数据集的细胞的中心点，然后根据这些中心点计算各个cluster的中心点。最后通过算法让cluster内的细胞向中心聚集，实在收敛不了的离群细胞就过滤掉。调整之后的数据重复：聚类—计算cluster中心点—收敛细胞—聚类的过程，不断迭代直至聚类效果趋于稳定。
因为这个Seurat的V5版本还是有一些优势的，比如可以轻轻松松拿捏这130万单细胞的数据集，需要参考Seurat官网的3个资料：
文档：https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/docs/clustering/
客户首购基础佣金为20%，推广者的会员星级按月更新，每月6日~10日进行上月推广月结，根据上月的推广积分情况，核算确定并更新本月会员星级、星级奖励（同时更新本月1-10日已推广订单佣金比例）。佣金比例以月结更新后的数据为准，确认后当月不再调整。
PolarDB Serverless脱胎于 PolarDB 团队发表在SIGMOD 2021的论文，是选取其中成熟的技术最终产品化的结果。我们借助两大核心技术，高性能全局一致性SCC和热备无感秒切，无论在跨机扩展还是跨机切换，都达到了业界领先的能力。PolarDB MySQL Serverless于去年底正式上线，目前已经有1000+用户开始上手使用。本文期望从实践角度，演示如何测试PolarDB Serverless的弹性能力。
其中第一层次降维聚类分群后给出来了合理的生物学命名，详见：肿瘤单细胞转录组的第一层次降维聚类分群， 整体来说这个复现的代码在百度云分享给大家：链接：https://pan.baidu.com/s/1niFqyAiUU3yXK1W26b8RvQ?pwd=nbmj
在一个风和日丽的下午，姜同学正在研究动态规划算法，突然被临时传递了一个需求，大致就是测试的同学想要做自动化测试。具体的细节略过，姜同学认为需求还比较合理，可以做。要求如下： ● 无损备份线上数据库到文件 ● 支持表级备份 ● 支持字段脱敏 ● 支持版本管理 ● 支持一键还原
首先是读入seurat对象和文章中的注释信息。sce.all_int.rds为按照生信技能树降维聚类分群代码流程得到的seurat对象。关于文章提供的细胞注释信息下载和整合详见推文：降维聚类分群的umap图真的重要吗
苹果一直在尝试把iPad做成电脑，但效果始终不如真正的PC理想。如果能在iPad上运行PC软件，如完整版的Office，那一定是一种非常理想的方式。我小时候电脑启蒙使用的第一个软件就是Office 97里的Word，这也是第一款引入Office助手（大眼夹）的版本。为了纪念7岁就夭折的大眼夹，我决定让它在22年后的iPad Pro上复活。
某外部大客户购买了腾讯云ES集群，因自身资源评估，需要进行集群降配。该集群包含数据节点、专用主节点，都需要进行缩容。
从 2009 年到 2021 年，从千万交易额到千亿交易额，双 11 已经开展了 12 年。如今，每年的双 11 以及一个月后的双 12，已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。刚刚过去的 2021 年双 11，就有超过 8 亿消费者参与。
不论是一对多直播还是一对一直播app制作，关于服务器的配置和成本是大多数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说，在直播app运营的每个阶段，所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。那么如何在有限的成本中搭配出高效的服务器模组？针对这个问题，小编今天就给各位初入直播行业的运营商说明一下。
vnc软件很多我试过5种todesk、nomachine 、tightvnc、vncserver、radmin
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单细胞数据中包含很多细胞以及很多基因，是一个较大的数据集，维度较大，需要对数据进行降维。降维就是对原始数据进行特征提取，经常会得到高维度的特征向量。通过降维的方式来寻找数据内部的特性，提升特征表达能力，降低模型的训练成本。
第二,在执行主机"降配"时,阿里云提示需要先停止实例,如果未停止,则操作按钮置为灰色不可点击;而腾讯云的设计是在操作界面上设置了一个复选框,提示用户需要先停止主机才能继续执行操作.
原文链接：https://www.elprocus.com/mosfet-as-a-switch-circuit-diagram-free-circuits/
这个肿瘤单细胞转录组拷贝数分析里面最经典的方法就是inferCNV啦，差不多五六年前我研究过它的玩法，就分享后再也没有修改过。但是最近听说参考我教程的小伙伴反馈说这个inferCNV做了一个非常大的更新，导致我前面的教程里面的对inferCNV的结果的解析代码是失效的。正好这次系统性更新一下它！
数据库这个行业是越来越有意思，参与的PEOPLE 是人山人海，锣鼓喧天，鞭炮齐鸣。 商业数据库 ，开源数据库，国产的数据库， 云原生的数据库 ，云RDS 数据库，已经不是百花齐放的，是星空璀璨。
ConvertKit 是一家全功能电子邮件服务提供商 (ESP)，是发展最快的电子邮件营销公司之一。但作为一家自力更生的私营企业，没有外部资金的支持，云成本控制对 ConvertKit 来讲非常重要。 近日，ConvertKit 详细列出了 2021 年在 AWS 上的花费，回顾了自己到底花掉了多少钱，并思考哪里还能进一步优化。“过去这一年我们也犯了不少错，但好在这些问题都可以修正。”ConvertKit 基础架构工程师 Kris Hamoud 表示。
这个数据的研究目标是：To quantify ITH between cell lines, referred to as ICH (Inter-Cellular Heterogeneity), and investigate differences between IDC and ILC,：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.aam8940
1写在前面 当完成了对scRNAseq数据的Normalization和混杂因素去除后，我们就可以开始正式分析了。😘 本期我们介绍一下常用的聚类方法(clustering)，主要是无监督聚类，包括：👇 hierarchical clustering； k-means clustering ； graph-based clustering。 1.1 hierarchical clustering 📷 Raw data 📷 The hierarchical clustering dendrogram ----
答：云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库。云数据库是在云计算的大背景下发展起来的一种新兴的共享基础架构的方法，它极大地增强了数据库的存储能力，消除了人员、硬件、软件的重复配置，让软、硬件升级变得更加容易，同时，也虚拟化了许多后端功能。云数据库具有高可扩展性、高可用性、采用多租形式和支持资源有效分发等特点。
组织内细胞异质性的基础是细胞转录状态的差异，转录状态的特异性又是由转录因子主导的基因调控网络（GRNs）决定并维持稳定的。因此分析单细胞的GRNs有助于深入挖掘细胞异质性背后的生物学意义，并为疾病的诊断、治疗以及发育分化的研究提供有价值的线索。然而单细胞转录组数据具有背景噪音高、基因检出率低和表达矩阵稀疏性的特点，给传统统计学和生物信息学方法推断高质量的GRNs带来了挑战。Single-cell regulatory network inference and clustering (SCENIC)是一种专为单细胞数据开发的GRNs算法，它的创新之处在于引入了转录因子motif序列验证统计学方法推断的基因共表达网络，从而识别高可靠性的由转录因子主导的GRNs。SCENIC相关的文章2017年首先发表于nature methods，2020年又将流程整理后发表于nature protocls。需要深入了解分析原理和流程的朋友可以参考这两篇文章：
LIGER能够跨个体、物种和方法(基因表达、表观遗传或空间数据)识别共有的细胞类型，以及数据集特有的特征，提供对不同单细胞数据集的统一分析。
最近课题组的文献分享交流，有一个小伙伴讲的是最近的一篇nature文章：《ecDNA hubs drive cooperative intermolecular oncogene expression》, 有点复杂，不仅仅是有多组学，还有单细胞。如下所示： GSE159972 [ChIP] GSE159985 [HiChIP] GSE160148 [scRNA and scATAC-Seq] GSE175451 [ATAC-Seq] GSE175452 [Hi-C] GSE184566 [RNA
单细胞转录组、蛋白组、表观组学等单细胞技术的发展为研究细胞周期、细胞分化等细胞动态过程提供了新的机会。🤩
https://mp.weixin.qq.com/s/UsDC-t1j7NHaLTnI6xCATQ
1. 写在前面 当完成了对scRNAseq数据的Normalization和混杂因素去除后，我们就可以开始正式分析了。😘 本期我们介绍一下常用的聚类方法(clustering)，主要是无监督聚类，包括：👇 hierarchical clustering； k-means clustering ； graph-based clustering。 1.1 hierarchical clustering 图片 图片 1.2 k-means clustering 图片 1.3 graph-base
需要准备一个标注好细胞类型的单细胞数据，这里选择seurat官方的pbmc3k数据：
定位模块是自动驾驶最核心的模块之一，定位又包括全局定位和局部定位，对于自动驾驶，其精度需要达到厘米级别。本文我们将讨论全局定位，即确定无人车在全局下的位置。 传统的AGV使用一类SLAM（simultaneous localization and mapping）的方法进行同时建图和定位，但是该方法实现代价高，难度大，难以应用到自动驾驶领域。自动驾驶车辆行驶速度快，距离远，环境复杂，使得SLAM的精度下降，同时远距离的行驶将导致实时构建的地图偏移过大。因此，如果在已有高精度的全局地图地图的情况下进行无人车的定位，将极大的简化该问题。
单细胞初级8讲和高级分析8讲 单细胞分析十八般武艺1：harmony 单细胞分析十八般武艺2：LIGER 单细胞分析十八般武艺3：fastMNN 单细胞分析十八般武艺4：velocyto 单细胞分析十八般武艺5：monocle3 单细胞分析十八般武艺6：NicheNet 单细胞分析十八般武艺7：CellChat
在数据处理领域，数据分析师在数据湖上运行其即席查询。数据湖充当分析和生产环境之间的接口，可防止下游查询影响上游数据引入管道。为了确保数据湖中的数据处理效率，选择合适的存储格式至关重要。
轨迹推断（Trajectory Inference，TI），也称为细胞分析轨迹（differentiation trajectories）基于单细胞转录组数据，利用模型预测细胞分化过程。
这样的分析已经是超级简单的了，参考前面的例子：人人都能学会的单细胞聚类分群注释，读入这个文章的GSE162610数据集，进行标准的seurat流程即可。可以看到是如下所示的10个样品：
昨天是先对数据初步的质量进行过滤，今天是对过滤后的数据进行标准化和后面开始进行分群。其实还是比较流程的，但是还是有些东西是很细节的，是一些学习的片段的推文比不了的，主要是因为相对的是这是文章已经发表的文章，思路相对比较成熟。
这些工具都是依据肿瘤病人的转录组测序表达量矩阵进行的分析，也有几百篇类似的数据挖掘文章了，它们总是喜欢落脚到estimate或者CIBERSORT结果的预后意义。
这个GSE206528的单细胞转录组数据集，很容易构建成为Seurat对象。仍然是走常规的单细胞转录组降维聚类分群代码，可以看 链接: https://pan.baidu.com/s/1bIBG9RciAzDhkTKKA7hEfQ?pwd=y4eh ，基本上大家只需要读入表达量矩阵文件到r里面就可以使用Seurat包做全部的流程。批量读取它的9个文件的代码如下所示：
前段时间整理了一下数据库运维系统的一些内容，比自己预期的要难一些。我来简单回顾下一些参考点。
在R for data science这本书中，作者提出数据分析的一个流程，在数据转换、可视化以及建模之后，来到数据分析的新阶段：与别人分享我们的数据。之前我们分享了许多单细胞数据分析的教程cellranger拆库定量、seurat质控分析，monocle轨迹推断，R语言给单细胞数据分析带来更多可能。那么，在数据分析进入下游之后，如何给自己的研究增加更多可交付的内容呢？Shiny会是一个不错的选择。
文章：Comparison of single‑nucleus and single‑cell transcriptomes in hepatocellular carcinoma tissue.
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