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2024年7月23日
第一作者解读|我们这篇Nature Communication背后的故事
摘要:
2024年7月16日,大暑将至,立秋不远。我们基于Python的转录组学全分析框架的文章——"OmicVerse: a framework for bridging and deepening insights across bulk and single-cell sequencing"——正式在
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posted @ 2024-07-23 15:57 Starlitnightly
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2024年6月23日
【服务器】Ubuntu虚拟内存设置
摘要: 引子 最近服务器内存老是爆掉,64G的内存对于四五个人同时使用还是有点勉强,上网查询了一下虚拟内存的教程,本博客记录一下方法。 swap内存设置 假设你想将swap文件放在/mnt/data/mem目录下,以下是详细的步骤: 创建并启用Swap文件 创建目录(如果目录不存在): sudo mkdir
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posted @ 2024-06-23 20:55 Starlitnightly
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2024年6月22日
全网最好看的单细胞umap图绘制教程
摘要: 全网最好看的单细胞umap图绘制教程 作者按 大家或许都曾被Nature, Science上的单细胞umap图吸引过,不免心生崇拜。在这里,我们将介绍一种简单方便的顶刊级umap图可视化 全文字数|预计阅读时间: 2000|5min ——Starlitnightly(星夜) 环境加载 我们先导入一些
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posted @ 2024-06-22 17:47 Starlitnightly
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2024年6月21日
Python版WGCNA分析和蛋白质相互作用PPI分析教程
摘要: 在前面的教程中,我们介绍了使用omicverse完成基本的RNA-seq的分析流程,在本节教程中,我们将介绍如何使用omicverse完成加权基因共表达网络分析WGCNA以及蛋白质相互作用PPI分析。 环境的下载 在这里我们只需要安装omicverse环境即可,有两个方法: 一个是使用conda:c
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posted @ 2024-06-21 15:08 Starlitnightly
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Python版RNA-seq分析教程:DEseq2差异表达基因分析
摘要: Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包 来完成这个任务。在omicverse中,除了最简单的ttest外,在这里,我们介绍一种类似R语言中的Deseq2等包的模型来计算差异表达基因。 原教程地址:https://omicverse.readt
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posted @ 2024-06-21 15:07 Starlitnightly
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Python版RNA-seq分析教程:差异表达基因分析
摘要: Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因,我们可以用 omicverse包来完成这个任务。对于差异表达分析而言,首先,我们可> 以先将 gene_id 改为 gene_name。其次,当我们的数据集存在批量效应时,我们可以使用 DEseq2的 SizeFactor 对其进行归一
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posted @ 2024-06-21 15:06 Starlitnightly
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使用国产大模型完成单细胞自动注释
摘要: 作者按 我们在Python的scverse生态中,重新实现了GPTCelltype的函数,并加入了更多大模型的扩展,同时我们并将其封装进OmicVerse框架中 全文字数|预计阅读时间: 2000|5min ——Starlitnightly(星夜) GPT-4 是一种专为语音理解和生成而设计的大型语
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posted @ 2024-06-21 15:02 Starlitnightly
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2024年6月20日
单细胞测序最好的教程(十六):关于RNA速率你想知道的都在这
摘要: 作者按 本章节详细讲解了基于RNA速率的三种拟时序模型,包括稳态模型,EM模型和深度学习模型,并对比了不同模型的适用场景与计算特点。本教程首发于单细胞最好的中文教程,未经授权许可,禁止转载。 全文字数|预计阅读时间: 5000|10min ——Starlitnightly(星夜) 5.2 RNA速率
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posted @ 2024-06-20 14:27 Starlitnightly
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单细胞测序最好的教程(十五):最具代表性的拟时序计算模型合集
摘要: 作者按 本章节主要讲解了不基于RNA速率的三种拟时序模型的代表算法,包括扩散时间,Slingshot,Palantir,VIA等,并简单介绍了细胞的状态转移。本教程首发于单细胞最好的中文教程,未经授权许可,禁止转载。 全文字数|预计阅读时间: 5000|10min ——Starlitnightly(
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posted @ 2024-06-20 14:27 Starlitnightly
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单细胞测序最好的教程(十四)测序原始数据公开至NCBI数据库
摘要: 作者按 国内对于单细胞测序相关的中文教程确实不够全面,当然NCBI官网给的上传教程也比较详细了,所以变成了会者不难。本教程你现在可能用不上,但是你如果做单细胞测序,那么未来你一定会用上,建议收藏。 在这里,我们将演示如何将测序文件完整上传到NCBI上。本教程首发于单细胞最好的中文教程,未经授权许可,
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posted @ 2024-06-20 14:27 Starlitnightly
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