○1 mTOR Signaling ○2 AMPK Signaling ○3PI3K/Akt Signaling ○4 p53 Signaling ○5Hedgehog signaling 自噬
前面讲述了富集分析泡泡图的绘制,富集分析结果也可以用网络形式同时展示富集的条目以及对应的基因。
书接上文。我在 CellChat细胞通讯分析(一)一文中简单介绍了CellChat,以及其进行细胞间通讯的推断与分析的代码实现。简言之,上文主要是得到一个细胞间通讯网络,而在此基础上,作者提供了一系列的可视化函数,方便用户进行可视化和数据探索。
How to implement a distributed and auto-scalable WebSocket server architecture on Kubernetes一文中虽然解决是WebSocket长连接问题,但可以为其他长连接负载均衡场景提供参考价值
minikube 是一个虚拟机,启动后会在内部自动创建一个 k8s 集群。minikube 是 k8s 的 node。
上一篇学习了用cellchat进行单数据集的细胞通讯分析,接下来学习不同可视化方式。
此教程展示了如何应用 CellChat 来识别主要的信号变化,以及通过多个细胞通信网络的联合多重学习和定量对比保守和环境特异的信号。我们通过将其应用于来自两种生物条件:(NL,正常) 和(LS, 损伤) 人类皮肤的细胞的 scRNA-seq 数据,来展示 CellChat 的多重分析功能。这两个数据集具有相同的细胞群组成。如果不同数据集之间的细胞群组成略有或差异较大,请查看另一个相关的教程。
WebRTC作为一个工具箱,相较于传统的视频会议有更好的安全性、良好的兼容性、增强网络的优势。但是WebRTC并不是一个完整的视频会议系统,它是一套内置在浏览器中的工具,经过我们对webrtc的不断研究,目前也实现了EasyGBS中webrtc的视频播放。
通常,方法需要访问在线KEGG数据库,因此需要时间。 例如,上面的命令需要几秒钟。 但是,有些是缓冲的,所以下次调用它时会更快。另一个有用的别名是检索所有通路ID的通道ID。 但是,必须首先指定您感兴趣的生物体。从上面的命令我们知道hsa(人类)是有效的生物体ID,所以让我们设置它然后获取路径列表:
自从周运来写了一篇cellchat的中文介绍教程《CellChat:细胞间相互作用分析利器》,然后R包作者也在B站做了直播介绍,cellchat作为一个细胞通讯分析的新兴R包,受到了广泛关注。教程也如雨后春笋般涌现。
此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。
以上是 html5 使用 webrtc 的核心代码,其实代码并不复杂,可以运行示例例观察调用流程;但是自己需要实现一个信令服务器。
https://ossrs.net/lts/zh-cn/docs/v5/doc/webrtc#room-to-live
RustDesk 是类似于 TeamViewer 的远程控制 APP,核心语言是 Rust。
之前介绍过使用cellphoneDB 进行细胞通讯分析scRNA分析 | 解决可能的报错,从0开始教你完成细胞通讯分析-cellphoneDB,可能会遇到一些报错。这次介绍另一款细胞通讯分析的常见方法CellChat 。CellChat是一款R包,使用更容易且可视化结果也非常不错。
上一篇学习了单个配体受体或信号通路的可视化方式,这篇学习多个配体受体对和信号通路及相应基因表达水平的可视化。
功能富集泡泡图 功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路,对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用,也是文章发表中一个有意义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图的画法之前已经介绍过,这次介绍下富集分析泡泡图, 其展示的信息是最为全面的,也是比较抓人眼球的。 做基因功能富集分析、KEGG富集分析、GSEA分析首选clusterProfiler,Y叔的良心之作,数据集更新及时,结果准确,自带语义分析合并相似条目、出图漂亮。 但有时出
本文以将 rustdesk-server-demo 制作为 docker 为例,讲述 docker 镜像制作过程。
最近遇到一个问题,需要读取MsigDB/h.all.v7.2.symbols.gmt 文件进行分析:
配体和受体通常在有限的空间范围内与多种复合物相互作用。考虑到这一点,作者提出了具有三个重要特征的collective optimal transport:首先,the use of non-probability mass distributions to control the marginals of the transport plan to maintain comparability between species(需要一点数学背景知识);其次,对CCC实施空间距离约束,以避免连接空间上相距较远的细胞;最后,将多种配体分布结合到多中受体分布以解释多种相互作用。
细胞通讯是单细胞数据高级分析中比较常见的一个,我们习惯使用的R包是CellChat。
仍然使用空转 | 结合scRNA完成空转spot注释(Seurat Mapping) & 彩蛋(封面的空转主图代码)推文中的空转数据进行示例展示。
细胞通讯是指细胞与细胞之间的联系。细胞和人类一样,多细胞生物的很多细胞会相互作用,形成“细胞社会”,在这个社会里,细胞与细胞之间会发生相互作用和信息的传递,细胞建立通讯联络是必需的。如生物体的生长发育、分化、各种组织器官的形成、组织的维持以及它们各种生理活动的协调。经典的例子莫过于 神经细胞之间的神经递质的传递与接收。
在前面的章节中,已经对WebRTC相关的重要知识点进行了介绍,包括涉及的网络协议、会话描述协议、如何进行网络穿透等,剩下的就是WebRTC的API了。
预处理见上一篇推文https://mp.weixin.qq.com/s/ZsUQogkqcPXkaNDIV8GhWg,本篇内容是合并两个处理好的CellChat对象,然后进行对比分析和可视化,因为有许多细节需要手动调整所以就不写成脚本了。
细胞通讯分析可以提供细胞亚群互调控的信息,细胞间的调控主要是通过受体配体结合来实现信号传递的。
教程:https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/jinworks/CellChat/blob/master/tutorial/CellChat-vignette.html #再次感叹生信真牛
今天的是三周合计15天的数据挖掘授课学员一点一滴整理的授课知识点笔记哦,还有互动练习题哈,欢迎大家点击文末的阅读原文去关注我们学员的公众号哦!
The key point is that mutexes should be used to protect shared resources, while semaphores should be used for signaling. You should generally not use semaphores to protect shared resources, nor mutexes for signaling. There are issues, for instance, with the bouncer analogy in terms of using semaphores to protect shared resources - you can use them that way, but it may cause hard to diagnose bugs.
Hh 信号通路分子包括 Hedgehog 配体 (SHH、DHH 和 IHH)、Ptch 受体 (Ptch-1 和 Ptch-2,跨膜蛋白)、Smoothened (SMO)、驱动蛋白 Kif7、蛋白激酶 A (PKA)、3 种 Gli 转录因子 Gli1/2/3 (Gli1 仅具转录激活因子作用,Gli2 和 Gli3 同时具有激活因子和抑制因子作用) 以及 Sufu (融合抑制因子,Hh 信号传导的负调节因子)。
通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析,结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列,标记该结果是哪个基因集的富集,在Excel中可以很方便地操作。如下面动图所示,分组的名字自己根据实际取名即可。
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
前面的帖子(CellChat学习笔记【一】——通讯网络构建)中我们已经成功地进行了细胞间通讯网络的构建,总的来看借助下面简易的分析流程即可完成:
根据作者的单细胞研究,找到了化疗耐药相关通路, The gene signatures associated with chemore- sistance included EMT, CDH1 targets, AKT1 signaling, hypoxia, angiogenesis, and ECM degradation.
最近写了这么多关于富集分析的推文,不知道大家看懂了没有,其实富集分析主要就分为两种:ORA和GSEA。
/ect/init.d/mysql restart (前面为mysql的安装路径)
在C/C++11中,std::numeric_limits为模板类,在库编译平台提供基础算术类型的极值等属性信息。
https://ossrs.net/lts/zh-cn/docs/v5/doc/webrtc
Wnt 信号通路是一种古老的、进化上保守的通路。其中,Wnt 蛋白属于分泌的糖蛋白,可与卷曲蛋白 (Frizzled) 家族的受体,如与脂蛋白受体相关的蛋白 5/6 (LRP5/6),Ror2 和 Ryk 相互作用,导致各种细胞内信号传导级联激活,这些信号传导级联可以交叉连接或独立发挥作用,调节多种多样的过程,包括细胞增殖,分化,迁移,极性和不对称细胞分裂以及与干细胞更新有关。因此,Wnt 途径的突变往往与人类出生缺陷、癌症以及其他疾病有关。
在医学生回答过什么是正常的(发育),什么是不正常的(病变)问题过程中,会遇到另一个问题:什么是‘自己’,什么是‘非己’。因为‘非己’往往会带来不正常的反应。而在我们讨论‘自己’和‘非己’的时候,几乎都是以细胞为单位的。我们不会说:这个氧原子不是人类的而是空气的。
最初接触这个R包是去年年中,想做细胞间相互作用,又不会python,正好看到周老师的推文,就跟着学了学,CellChat:细胞间相互作用分析利器,当时CellChat包还是0.0.1版本,里面有不少小bug,文章放在预印版上,而今年二月份他终于见刊,发表在NC,现在R包也来到了1.1.2版本,并且在github上持续更新,今天我们来重新学习一次。
CellChat通过从图论、模式识别和流形学习中提取出的方法,能够定量测量复杂的细胞间通讯网络,帮助我们更好地解释这些相互作用关系,基于这些原理能够进行以下分析:
抗肿瘤淋巴细胞浸润减少仍然是肿瘤免疫逃逸的主要原因,并且与肿瘤的低存活率密切相关。在此,中山大学的宋尔卫、苏士成报道了增强肿瘤特异性T细胞在乳腺癌中浸润的通路。研究人员发现,辅助TH1细胞和细胞毒性T淋巴细胞(CTL)中RGS1(regulator of G protein signaling 1)的上调减少了它们向肿瘤的运输和存活,并且与乳腺癌和肺癌患者的存活期缩短有关。
然后发现很多癌症都有MKI67和TOP2A这样的基因的高表达,而且它的高表达是坏的预后。我们就有一个自然而然的假设,就是:是否所有的肿瘤都有恶性增殖的特性呢?
接下来需要选择配体受体数据库,cellchat的数据库是基于文献手动生成的,包含的物种和数量为:
最近在做一个0元,10小时教学视频直播《跟着百度李彦宏学习肿瘤基因组测序数据分析》,直播活动,收集整理文献看到了一个很有意思的研究,节选文章里面的部分图表作为学徒作业哈!
WebRTC (Web Real-Time Communication)是一个免费、开源的项目,通过简单的应用程序编程接口(API)为 Web 浏览器和移动应用程序提供实时通信(RTC)。这也表明了 WebRTC 设计的目标就是“设计一种通过尽量短的、延迟尽量低的路径进行 P2P 通信的协议,提供一种简单的、能让所有人使用的 API”。一旦你把它放入浏览器,它就是标准;一旦它成为了标准,开发时会遇到的“摩擦”就会消失。
没想到我写的帖子竟然被健明大大pick啦,激动之余还是激动。一直以来都觉得自己是弱弱的小透明,执着的学一点就在简书上更一点,和众多在生信路上自学的伙伴抱头前(tong)行(ku)…… 扯远了,补一下健明大大给我的建议,用upsetR绘制crosstalk
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