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生物信息学研究离不开数据支撑,这些数据库能让你事半功倍! 本文详解常用数据库的检索下载技巧,并提供可直接复用的代码模板。
这篇推文将帮助你了解如何从GDC(Genomic Data Commons)下载TCGA(The Cancer Genome Atlas)数据,并在R中进行数据...
探索胚胎发育的时空动态,揭示基因表达与细胞行为之间的深刻联系——Spateo 是一个革命性的3D时空建模框架,利用空间转录组学技术重建全器官和胚胎层面的细胞相互...
在对单细胞数据进行差异表达分析的时候,可以从全细胞和元细胞两个角度去考虑。基于全细胞目前常见的单细胞转录组计算差异表达基因方法有DESeq2、edgeR、lim...
在前面单细胞转录组数据分析的文章中,有使用python实现的。今天我们了解一下在单细胞转录组分析过程中,必须要掌握的python数据框、包和函数等内容。
之前我们分享过单细胞自动注释包GPTtypecell的使用方法。今天我们详细介绍一下细胞类型注释的内容,并且学习手动注释是如何实现的。
数据清洗是数据分析流程中必不可少的一步。清洗得当的数据是可靠分析的基础,而在R语言中,有许多强大而灵活的工具可以帮助我们高效完成数据清洗。本文将全面介绍R语言数...
上一节我们基于seucat框架学习了单细胞转录组单样本分析,本节我们学习多样本整合去批次的内容。
在日常使用 Linux 的过程中,我们经常需要查找文件、快捷操作命令以及创建文件链接来提高效率。本文将详细介绍以下几个常用的命令:
在大家进行了一段时间的R语言与Linux学习后,我们开启单细胞测序数据的学习。接下来的教程中,我们将以Seurat 分析框架 为基础,从数据预处理、聚类分析到可...
在R语言编程中,数据类型决定了变量如何存储和操作,而正确判断和转换数据类型是实现灵活编程的关键。本篇文章将深入探讨R语言中的数据类型、类型判断及类型转换,并配以...
R语言是一种强大的数据分析工具,其核心在于丰富的数据结构。除了上一节我们详细介绍过的数据框(data frame),R 还有其他常用数据结构,每种结构都适用于不...
发表在《Nature Methods》的《Assessing GPT-4 for cell type annotation in single-cell RNA...
在 Linux 中,文件压缩和解压是常见操作。本文将全面介绍常见压缩工具及其用法,配以详细示例。
把代码封装成脚本是编程的核心目的,多个脚本的集成也是软件开发的基础,这部分内容我们来给大家初步介绍一下shell脚本和变量的概念并给大家演示一些简单的用法。
在使用服务器或者集成开发环境过程中,不可避免会遇到内存溢出的问题。所以内存管理的好坏直接决定了数据分析的效率,本篇将从实际场景出发,分享内存优化的关键技巧与实践...
数据框,data.frame,可能是大家最常用的数据结构了。数据读进来一般默认都是数据框结构。数据框由不同的行和列构成,不同的列可以是不同类型(数值型、字符型、...
在介绍"Linux三剑客"之前,我们先引入正则表达式的概念,有助于之后命令的理解和使用。
生物信息学需要复杂的统计学分析和灵活的数据可视化。编程语言R拥有丰富的统计学函数和数据可视化包,适用于高维生物学数据。基于此,本系列文章开展R语言基础教程,帮助...
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