随笔分类 -  转录组测序

GPU加速的单细胞一站式分析还能生成报告！他来了
摘要：写在前面 最近在处理百万级别的单细胞数据，由于默认的CPU跑地太慢了，转头去折腾rapid_singlecell，但发现，这包是真难装。于是，我就打算在OmicVerse里用Pytorch重写单细胞预处理的部分函数。如果有现成的就直接调用，例如torchdr就可以进行PCA的GPU加速。 此外，作为 阅读全文
posted @ 2025-06-08 11:48 Starlitnightly 阅读(96) 评论(0) 推荐(0)
第一作者解读｜我们这篇Nature Communication背后的故事
摘要：第一作者解读｜我们这篇Nature Communication背后的故事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 阅读全文
posted @ 2024-07-23 15:57 Starlitnightly 阅读(1124) 评论(5) 推荐(5)
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 阅读全文
posted @ 2024-06-22 17:47 Starlitnightly 阅读(4308) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2024-06-21 15:08 Starlitnightly 阅读(554) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2024-06-21 15:07 Starlitnightly 阅读(1247) 评论(0) 推荐(0)
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 阅读全文
posted @ 2024-06-21 15:06 Starlitnightly 阅读(1156) 评论(0) 推荐(0)